文章目录一、认识Transformer二、输入部分三、编码器部分3.1 掩码张量3.2 注意力机制3.3 多头注意力机制3.4 前馈全连接层3.5 规范化层3.6 残差连接3.7 编码器层3.8 编码器四、解码器部分4.1 解码器层4.2 解码器五、输出部分 参考资料：小破站最好的Transformer教程台大李宏毅21年机器学习课程 self-attention和transformer【Tra
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2024-04-19 15:44:41
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本文如无特殊说明，所有文字均匹配的是文字下方的第一张图片。 接下来来介绍Teansformer的Decoder。 对于Decoder，如果把中间部分拿掉的话（下图画红圈部分），它和Encoder block就比较相似了。中间是一个Multi-Head Attention。之前有介绍过，这是Decoder和Encoder之间的Cross Attention。其中K、V来自于Encoder，而Q来自于
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2024-10-22 07:12:35
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1.变形的定义2. 2D变形transform 变换样式 ps:transform [trænsˈfɔːm] 使改变形态;使改变外观(或性
1. mask机制Mask机制几乎贯穿了Transformer架构的始终，若不能首先将mask机制交代清楚，就难以对Transformer进行连贯的阐述。因此，决定将mask机制的介绍放在最前面，如果一开始难以理解，可以结合后文中的整体架构再回来理解mask机制。Transformer中的mask机制可以分为两类，即“padding mask”与“真值mask（或称为subsequent mask
目录前言一、背景和改进思路二、细节原理和源码讲解2.1、多尺度特征2.1.1、backbone生成多尺度特征2.1.2、多尺度位置编码2.2、多尺度可变形注意力2.2.1、普通多头注意力：MultiHeadAttn2.2.2、可变形多头注意力：DeformAttn2.2.3、多尺度可变形多头注意力：MSDeformAttn2.2.4、源码分析2.3、Deformable DETR：简单版2.3.
Apache SeaTunnel的Embedding转换插件是一个强大的工具，它能够将文本数据转换为向量化表示，从而使得这些数据可以被用于各种机器学习和数据分析任务。这个插件支持多种模型提供商，并且可以轻松集成不同的API。在这篇文档中，我们将深入了解Embedding插件的配置选项，包括如何指定模型提供商、API密钥、自定义配置，以及详细的示例配置，帮助读者理解如何在实际项目中应用这些概念。无
基于Transformer的目标检测方法（一）引言（二）概述（三）发展轴预览（四）CNN-backbone系列4.1 DETR与CNN-based的区别DETR的网络结构DETR的评价4.2 Deformable DETR4.2.0 Deformable DETR对DETR的问题分析与改进思路4.2.1 Deformable DETR的注意力机制4.2.2 Deformable DETR的多尺度
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2023-05-18 14:33:05
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最近看到一篇关于poi的论文，把poi各个类别通过邻接关系利用Word-embedding训练成了词向量，这样原本属于不同大类下的子类但是功能很相近的类别就在词向量空间里显得比较近，更符合实际情况。相比于之前的分开看各种poi类别比例，这样可以更好地表达出城市内的poi配置情况。论文提要Liu K, Yin L, Lu F, et al. Visualizing and exploring POI
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2024-07-28 13:31:15
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要搞清楚embeding先要弄明白他和one hot encoding的区别，以及他解决了什么one hot encoding不能解决的问题，带着这两个问题去思考，在看一个简单的计算例子以下引用 YJango的Word Embedding–介绍https://zhuanlan.zhihu.com/p/27830489One hot representation 程序中编码单词的一个方法是one h
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2024-04-08 19:22:14
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Embedding方法概览： 1. Embedding简介Embedding，中文直译为“嵌入”，常被翻译为“向量化”或者“向量映射”。在整个深度学习框架中都是十分重要的“基本操作”，不论是NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）、搜索排序，还是推荐系统，或是CTR（Click-Through-Rate）模型，Embedding都扮演
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2024-08-21 11:31:19
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transition（过渡）transform（变换）animation（动画）从三个属性就可以知道，tansition是一个过渡属性，就是一个属性从一个值过渡到另一个值，tansform变换，就是一个整体的位置（或整体大小）发生变换，animation动画，就是在一段时间内各种属性进行变化从而达到一个动画的效果。一、transition（过渡）W3C中对transition的描述是：css中的t
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2023-07-26 22:05:33
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简单介绍了CSS3中的新属性transform与transition背后的数学原理，主要涉及2D矩阵变换和贝塞尔插值
(很多同学看到大段的数学公式就会发昏，我以人格担保，这里面的数学公式简单的不能再简单了......)transform的原理是计算机图形学中的2D矩阵变换，在开始之前，首先来复习下一个简单的线性代数知识：矩阵与向量乘法。太复的用不到，只需
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2024-01-17 14:15:15
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Transform字面上就是变形，改变的意思。在CSS3中
transform主要包括以下几种：旋转rotate、扭曲skew、缩放scale和移动translate以及矩阵变形matrix。一、旋转rotaterotate(<angle>) ：通过指定的角度参数对原元素指定一个2D rotation（2D 旋转），需先有
transform-origin属性的定义。
transform-o
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2023-08-05 21:33:02
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一、背景自从Attention机制在提出之后，加入Attention的Seq2Seq模型在各个任务上都有了提升，所以现在的seq2seq模型指的都是结合rnn和attention的模型。传统的基于RNN的Seq2Seq模型难以处理长序列的句子，无法实现并行，并且面临对齐的问题。所以之后这类模型的发展大多数从三个方面入手：input的方向性：单向 -> 双向深度：单层 -> 多层类型：R
最近，谷歌又申请了一项深度学习算法专利，主题是「Using embedding functions with a deep network」。对于每个深度学习研究者来说，有些算法、方法可以说是研究必备，拿来直接用也是一种日常，但如果有人申请了专利呢？最近，谷歌一项新的 AI 专利申请再次引燃了社区对于专利问题的讨论。该专利的摘要描述如下：本专利适用于在深度网络中使用嵌入函数（embedding f
1、Embedding的理解 Embedding，即嵌入，起先源自于 NLP 领域，称为词嵌入（word embedding），主要是利用背景信息构建词汇的分布式表示，最终可以可以得到一种词的向量化表达，即用一个抽象的稠密向量来表征一个词。?:?→?， 其中该函数是 injective（就是我们所说的单射函数，每个 ? 只有唯一的 ? 对应，反
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2024-03-07 12:12:09
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词向量One-Hot Encoding要点
词汇表的大小|V|=N, 用N维的向量表示一个词，每个词的one-hot中1 11的位置就对应了该词在词汇表的索引。缺点
无法反映词之间的相似度，因为使用one-hot方法表示的词向量，任意两个向量的积是相同的都为0word2vec要点word2vec包括Skip-Gram(SG) 和CBOW:
SG模型：根据中心词（target），来预测上下文（con
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2024-04-29 09:50:36
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上一章知道如何自定义 Gradle插件后，我们到底可以用来做什么呢？难道只是用来定义一些简单的 Task？本章给你答案！什么是 Transform APIAndroid Gradle 工具从 1.5.0-beta1 版本开始，包含了 Transform API，它允许第三方插件在将编译后的类文件转换为 dex 文件之前对 .class 文件进行操作。Transform 的工作原理接下来看下它的工作
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2023-10-19 10:21:56
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一、Transformation和Action接下来我们详细分析一下Spark中对RDD的操作 Spark对RDD的操作可以整体分为两类： Transformation和Action 这里的Transformation可以翻译为转换，表示是针对RDD中数据的转换操作，主要会针对已有的RDD创建一个新的RDD：常见的有map、flatMap、filter等等。Action可以翻译为执行，表示是触发任
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2023-05-22 09:58:26
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作者：Rutger Ruizendaal编辑整理：萝卜兔 在深度学习实验中经常会遇Eembedding层,然而网络上的介绍可谓是相当含糊。比如 Keras中文文档中对嵌入层 Embedding的介绍除了一句 “嵌入层将正整数(下标)转换为具有固定大小的向量”之外就不愿做过多的解释。那么我们为什么要使用嵌入层 Embedding呢? 主要有这两大原因:1、使用One-hot 方法编码的向量
