本博客将从标图到最终采用tensorrt部署BBAVectors，一步一步手把手教你如何成为一个合格的算法搬运工。BBAVectors是一款用于旋转框目标检测的神经网络，采用anchor-free机制，地址：见这里，具体原理我就不说了，关于这个网络的中文博客百度一大堆。直接进入实操。。。。这个博客原则上需要具有一定深度学习能力的搬运工食用
参考文献：https://blog.csdn.net/L_goodboy/article/details/130832615多头（多个特征）transformer seqtoseq （序列到序列）2017google提出，主要是注意力机制对于输入序列进行编码和解码。编码器有6个encoder,每层包括两个子层，（multi-head self-attention)和(feed-forword)多头
原创
2024-04-01 15:53:14
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http://www.360doc.com/content/19/0722/20/46368139_
原创
2021-11-20 16:10:29
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最近BERT横空出世，横扫各大数据集Leaderboard，此等丰功伟业，可谓惊世骇俗。实际上上次讨论QANet的时候BERT已经占据SQuAD榜首，超出human performance 2个点，更是令人惊坐四起、“哭天喊地”。正襟危坐，我等凡夫俗子还是安心看论文吧。。。
BERT模型并不复杂，要想理解还得从Transformer说起，正好复习以备忘。采用seq2seq框架来实现MT现在已
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2019-04-25 08:38:01
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1 模型结构论文信息：2018年10月，谷歌，NAACL 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf 模型和代码地址 https://github.com/google-research/bertBERT自18年10月问世以来，就引起了NLP业界的广泛关注。毫不夸张的说，BERT基本上是近几年来NLP业界意义最大的一个创新，其意义主要包括大幅提高了GLUE任
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2024-03-18 16:51:33
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我这几天结合之前的阅读梳理了一下关于multi-modal相关
原创
2021-11-20 15:28:33
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ipynb在线查看地址：https://nbviewer.jupyter.org/github/aespresso/a_journey_into_math_of_ml/ github地址：https://github.com/aespresso/a_journey_into_math_of_ml
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2020-07-19 17:24:00
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Transformer由论文《Attention is All You Need》提出，广泛应用于自然语言处理和计算机个课件提供原版...
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2022-06-03 00:51:50
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Transformer自模型BERT Fine-tuning从传统机器学习和Transfer Learning的区别出发，剖析BERT Fine-tuning底层原理，包括对最大后验概率MAP的剖析、Prior先验领域知识的数学原理、工程实践，尤其是结合BERT架构及其训练任务MLM以及NSP来解密，BERT针对具体下游任务微调的力量之源
Transformer自编码模型BERT微调Fine-t
原创
2023-04-03 14:44:19
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在深度学习框架百花齐放的时代，Candle以其独特的Rust语言实现和极致性能优化，为Transformer模型带来了全新的实现范式。
论文：https://export.arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf 参考资料：(60条消息) Transformer详解（看不懂你来骂我）_mathor的博客-CSDN博客_transformer(60条消息) Transformer代码完全解读！_Datawhale-目录Transformer模型架构Encoder Positional encodi
本范例我们微调transformers中的BERT来处理文本情感分类任务。我们的数据集是美团外卖的用户评论数据集。模型目标是把评论分成好评(标签为1)和差评(标签为0)。#安装库
#!pip install datasets
#!pip install transformers[torch]
#!pip install torchkeras公众号算法美食屋后台回复关键词 torchkeras,
Transformer、BERT、GPT的关系详解1. Transformer：基础架构角色：Transformer是一种通用的神经网络架构，专为处理序列数据设计。核心结构：
编码器（Encoder）：负责提取输入序列的上下文信息，通过自注意力机制捕捉词与词的关系。解码器（Decoder）：基于编码器的输出逐步生成目标序列，引入了交叉注意力（关注编码器的结果）。关键创新：
自注意力机制：替代RNN
文章目录框架简介Transformer结构EncoderDecoderScaled Dot-Product AttentionMulti-Head AttentionLayer NormalizationMaskPositional EmbeddingPosition-wise Feed-Forward NetworkTransformer优点 框架简介Transformer就是一个升级版的Se
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2023-12-18 13:27:33
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transformer中decoder和encoder是非常像的。先假设decoder是一个独立的块，研究它的输入和输出。一、Autoregressive（自回归）如果把decoder当成一个黑匣子，这个黑匣子先接受一个特殊符号begin，说明预测开始，第一个输出的字符为“机”，那么A再输入进decoder在输出"器"，以此类推。在最后的时候用另一个特殊符号end结尾。这样把输出当成输入的学习称
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2024-04-05 10:31:50
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本文框架：BERT模型的任务：
1、模型的输入、输出分别是什么，以及模型的预训练任务是什么；
2、分析模型的内部结构，图解如何将模型的输入一步步地转化为模型输出；
3、在多个中/英文、不同规模的数据集上比较BERT模型与现有方法的文本分类效果。1. 模型的输入/输出BERT模型的全称是：BidirectionalEncoder Representations from Transformer。从名
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2023-08-08 11:13:24
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