transformer nlp详解
在当今自然语言处理（NLP）领域，Transformer 模型的影响力不容忽视。它不仅在文本生成、机器翻译等任务中设立了新的基准，还改变了我们对语言建模的理解。本文将详细介绍 Transformer 的环境准备、配置、验证、排错以及扩展应用，以便能够更有效地应用这个强大的模型。
## 环境准备
在开始之前，确保你的软硬件环境符合以下要求：
| 硬件/软件
作者：时晴 公众号：炼丹笔记最近Google开源了基于Tensorflow的推荐器, 一个新的开源Tensorflow包。它的特点可以总结为下面四个：它有助于开发和评估灵活的候选nomination模型；它可以很容易地将商品、用户和上下文信息合并到推荐模型中；它可以训练多任务模型，帮助优化多个推荐目标；它使用TensorFlow Serving为最终模型提供服务。这些特性非常容易使用，
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2024-03-23 13:51:27
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文章目录总体了解Transformer总体了解从Word Embedding到Bert模型【NLP】彻底=
原创
2022-12-03 00:01:00
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卷积网络循环网络结合-CNN+RNN1. CNN+RNN
相同点都是传统神经网络的扩展；前向计算产生结果，反向计算进行模型的更新；每层神经网络横向可以多个神经元共存，纵向可以有多层神经网络连接。不同点CNN进行空间扩展，神经元与特征卷积；RNN进行时间扩展，神经元与多个时间输出计算；RNN可以用于描述时间上连续状态的输出，有记忆功能；CNN则用于静态输出；CNN高级结构可以
1.注意力机制意义：人类的注意力机制极大提高了信息处理的效率和准确性。公式： 1)自注意力机制 b都是在考虑了所有a的情况下生成的。以产生b1向量为例：1.在a这个序列中，找到与a1相关的其他向量 2.每个向量与a1关联的程度，我们用数值α表示那么这个数值如何计算的呢？计算的方式有很多种：我的理解：关联程度就相当于question（问题）与key(答案）的匹配程度&n
Why transforms?一般情况下收集到的图像样本在尺寸，亮度等方面存在差异，在深度学习中，我们希望样本分布是独立同分布的，因此需要对样本进行归一化预处理。有时候只能获取到少量的样本数据，获取数量较多的样本不容易。但是样本数量太少训练的模型精度会比较低，为了解决这样的问题，往往需要做数据增加data arguement， 数据增加的途径就是通过一些变换达到目的。pytorch中的transf
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2023-09-22 13:10:41
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一：自注意力模型上一篇文章《seq2seq》中我们学习到了attention机制，它可以看到全局的信息，并且它也可以正确地去
原创
2022-12-14 16:25:36
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# 预训练transformer NLP 模型下载
在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域，Transformer 模型已经成为了当前最先进的模型之一。预训练的Transformer 模型在许多NLP任务中取得了令人瞩目的表现，比如文本分类、命名实体识别、机器翻译等。本文将介绍如何下载和使用预训练的Transformer NLP 模型。
## 什
原创
2024-04-12 05:39:31
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目录概述Transformer中的各个细节Transformer整体架构Attention的背景溯源:为什么要有attention?Attention的细节:attention是什么?点积attentionAttention机制涉及到的参数Query, Key, ValueAttention的作用多头Attention(Multi-head Attention)Attention层的公式Decod
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2024-01-08 21:23:49
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1tamingtransformer方法.比较接近原始transformer思路。2类似卷积的transformerblock.像卷积。
原创
2021-10-23 10:50:13
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# 实现"swin transformer 图像分类python代码实现"教程
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何使用Swin Transformer来实现图像分类任务的Python代码实现。在这个过程中，我会先为你展示整个流程的步骤，并为每个步骤提供详细的代码示例和解释。让我们开始吧！
## 整体流程步骤
以下是实现"swin transformer 图像分类"的整体流程步骤，可以用
原创
2024-07-14 09:42:04
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Stereo Image Super-Resolution Summary0. Network Architecture目前的model基本都由三部分构成：特征提取层：尽量以大的感受野提取图像特征cross-view information融合层重建层1. Method1.0 Stereo SRStereo SR1是第一个立体超分，不适用于第0节描述的三层架构。其主要由两部分构成：第一部分输入左视
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2024-09-24 14:04:27
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将数据集的元素以 Hadoop SequenceFile 的形式写入到指定路径中，可以是本地文件系统、HDFS 或任何其他受 Hadoop 支
本篇介绍目前NLP领域的“网红”特征抽取器Transformer。首先，作为引子，
原创
2022-10-12 15:58:41
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NLP领域的“网红”特征抽取器Transformer是怎么炼成的？
原创
2021-08-11 09:26:19
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Transformer是一种基于自注意力机制的Encoder-Decoder模型，被广泛应用于自然语言处理等领域。在自然语言处理中，Transformer是一种用于序列到序列建模的神经网络架构。它由两个部分组成：编码器和解码器。编码器将输入序列转换为一个固定长度的向量，解码器则将该向量转换为输出序列。
原创
2023-12-10 00:02:23
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Spark之所以比Hadoop灵活和强大，其中一个原因是Spark内置了许多有用的算子，也就是方法。通过对这些方法的组合，编程人员就可以写出自己想要的功能。说白了spark编程就是对spark算子的使用。所以熟悉spark算子是spark编程的必修课。这篇文章是本人对于spark算子的汇总和理解。欢迎批评指正 ：)combineByKey(createCombiner, mergeValue, m
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2024-06-18 21:59:03
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近年来，由于预训练模型（Pretrained Models， PTMs）的蓬勃发展，“预训练（pretrain）+微调（finetune）”成为了AI模型开发领域的标准范式。预训练模型的作用可想而知，它极大推进了AI的落地，让AI模型的开发从手工作坊模式走向工厂模式，快速适应AI市场的定制化需求。但它绝非一个空降神器，预训练的研究最早起源于迁移学习。迁移学习的核心思想，即运用已有的知识来学习新的知
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2023-10-09 14:54:38
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想要了解Bert，那么你需要先从tranformer框架了解清楚。
原创
2023-07-20 09:33:06
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文章目录1 为什么引入RNN？2 LSTM 长短期记忆3 Transformer3.1 编码器和解码器Transformer结构3.2 layernorm & batchnorm3.3 注意力3.4 position encoding位置编码4 Transformer VS CNN4.1 CNN的优缺点4.2 Tranformer的优缺点4.3 Tranformer vs CNN 1 为
