本篇整理 Transformer 架构，及在 Transformer 基础上衍生出来的 BERT 模型，最后给出 相应的应用案例。1.Transformer的架构Transformer 网络架构架构由 Ashish Vaswani 等人在 Attention Is All You Need一文中提出，并用于机器翻译任务，和以往网络架构有所区别的是，该网络架构中，编码器和解码器没有采用 RNN 或
转载
2024-08-02 09:55:20
248阅读
# 学习实现Transformer架构的指南
Transformer是一种强大的神经网络架构，广泛应用于自然语言处理（NLP）和其他领域。它由Vaswani等人在2017年提出，利用自注意力机制来处理序列数据。本文将带你了解实现Transformer架构的整个流程，并提供代码示例和详细解释。
## 1. 实现流程
以下是实现Transformer架构的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-09-21 07:51:22
39阅读
前言Transformer介绍Transformer for CVTransformer类网络部署参考资料前言浅谈 Transformer 原理以及基本应用以及模型优化的一些思考。Transformer介绍Transformer 最早出自Google 2017年发布的论文：Attention is all you need。Transformer 结构提出在于完全摈弃了传统的循环的"encoder
转载
2024-01-29 02:48:02
163阅读
虽然Transformer架构已经成为NLP任务事实上的标准，但其在计算机视觉中的应用仍然有限。在计算机视觉中，注意力机制要么与卷积网络结合使用，要么用来替换卷积网络的某些组件，同时保持其整体结构不变。我们的研究表明，这种对CNN的依赖是不必要的，直接应用于图像补丁序列的纯Transformer可以很好地执行图像分类任务。当在大量数据上进行预训练并迁移到多个中小型图像识别基准任务时，我们提出的Vi
转载
2023-12-01 14:42:32
260阅读
前言 本文是一篇综述性的博客，探讨总结当下常用的大型 transformer 效率优化方案。 作者丨Lilian Weng计算机视觉入门1v3辅导班 大型 Transformer 模型如今已经成为主流，为各种任务创造了 SOTA 结果。诚然这些模型很强大，但训练和使用起来代价非常昂贵。在时间和内存方面存在有极高的推理成本。概括来说，使用大型 Transformer 模型进行推理
一、细分领域自然语言处理（NLP）机器翻译：Transformer通过自注意力机制能够有效地捕捉句子中不同单词之间的关联，从而实现高质量的翻译。文本生成：如自动写作、对话系统等，Transformer可以生成连贯、自然的文本。情感分析：通过分析文本中的语义和上下文，判断作者的情感倾向，如正面、负面或中性。计算机视觉图像识别：Transformer可以处理图像数据，实现对图像内容的识别和分类。目标检
作者 | 林大佬后台回复【模型部署工程】获取基于TensorRT的分类、检测任务的部署源码！最近有大佬开源了YOLOv7, 大概看了一眼， 支持DETR等模型的ONNX导出，并且可以进行tensorrt推理。但是原作者并没有开源对应的权重，也没有开源onnx推理的脚本。本文就依托YOLOv7这个项目，将DETR导出到onnx,并教大家如何使用这个onnx进行tensorrt的部
转载
2023-12-15 20:20:04
336阅读
随着transformer模型在各个领域大杀四方，包括我常接触的检测，追踪，语音识别等各种领域都取得了远超先辈的成就，因此，开始有越来越多的厂商讨论如何将transformer模型部署起来，但是我们都知道，由于transformer中有大量的matmul等操作，致使其计算量远超普通的cnn网络，给部署带来困难（这部分后面再说）。 综上考虑，我们大致介绍一下部署方面的点Transformer模型部署
转载
2023-11-30 12:02:36
322阅读
文章目录Transformer前言网络结构图：EncoderInput EmbeddingPositional Encoderself-attentionPadding maskAdd & NormFeed ForwardDecoderinputmasked Multi-Head Attentiontest时的Decoder预测 Transformer前言Transformer最初是用于
转载
2023-08-01 14:37:53
365阅读
目录1.什么是Transformer？2.自注意力机制3.Transformer结构解析3.1 Encoder3.2 Decoder总结 1.什么是Transformer？首先，我们需要弄清Transformer的来龙去脉，先从seq2seq模型谈起。seq2seq是sequence to sequence的简写，指一类模型其输入是一个序列，输出是另一个序列，比如翻译任务，输入是一段英文文本序列
转载
2024-01-28 06:32:07
341阅读
文章目录前言模型架构Encoder和DecoderEncoderDecoderAttentionFFNEmbeddings和Positional EncodingEmbeddingsPositional Encoding总结 前言今天来看一下Transformer模型，由Google团队提出，论文名为《Attention Is All You Need》。论文地址。 正如标题所说的，注意力是你所
转载
2024-07-29 20:27:14
140阅读
近期Transformer系列模型的出现，增加了CV领域的多样性。但是Transformer这一不同领域的模型对学习者来说需要一个细致的学习过程.下面就是本菜鸟总结学习路线。 Transformer是基于attention机制。而attention机制又在Encoder、Decode中。本篇博客将从Attention->Encoder-Decode->Transformer逐步讲解，一
转载
2023-10-10 21:15:48
436阅读
目录写在前面1. Transformer1.1 从哪里来？1.2 有什么不同？1.2.1 Scaled Dot-Product Attention1.2.2 Multi-Head Attention1.2.3 Masked Multi-Head Attention2. Transformer-XL2.1 XL是指什么？2.2 它做了什么？3. 小结写在前面前两天我正在微信上刷着消息，猛然间关注的几
转载
2023-08-22 22:56:08
112阅读
# 了解 Vision Transformer 架构
随着人工智能和深度学习的发展，各种神经网络架构层出不穷。在这些架构中，Vision Transformer（ViT）因其在图像分类等任务中的显著效果而引起了广泛的关注。本文将带您深入了解 Vision Transformer 的基本概念、工作原理及其代码实现。
## 什么是 Vision Transformer？
Vision Trans
第三章
搜索推理技术教学内容：本章在上一章知识表示的基础上研究问题求解的方法，是人工智能研究的又一核心问题。内容包括早期搜索推理技术，如图搜索策略和消解原理；以及高级搜索推理技术，如规则演绎系统、产生式系统、系统组织技术、不确定性推理和非单调推理。教学重点：图搜索策略、消解原理、规则演绎系统、产生式系统。
教学难点：启发式搜索、规则双向演绎系统等。
教学方法：课堂教学为主，辅以恰当的实验。
核心观点： 服务的本质是数据的流转与变换数据的变换依赖于数据的流转，只有流转的数据才能够被变换。基于这个理念，我们提出了Transformer架构。基本概念定义Transformer。 我们的每一个服务应用，都是一个数据转换器。数据在这些Transformer之间进行流动和转换。流动的过程就是Pipeline形成的过程(Pipeline的概念在后续会有定义)。典型的例子比如你开发的一个Spark
原创
2023-04-30 06:30:41
239阅读
文章目录Transformer模型概要Transformer模型整体架构Transformer网络层解释1. Embedding层2. Positional Encoding3. Multi-Head-Attention4. Add（Residual Connection ）5. Norm（Layer Normalization）6. Feed Forword7. Masked Multi-He
1、背景介绍 2018年10月，Google发出一篇论文 《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》BERT模型横空出世，并横扫NLP领域11项任务的最佳成绩!  
转载
2024-01-26 09:01:11
85阅读
目录1.transformer架构1.1输入部分实现1.2编码器部分实现1.2.1掩码张量1.2.2注意力机制1.2.3多头注意力机制1.2.4前馈全连接层1.2.5规范化层1.2.6子层连接层1.2.7编码器层1.2.8编码器1.3解码器部分实现1.3.1解码器层1.3.2解码器1.4输出部分实现2.swin-transformer1.transformer架构transformer的整体网络架
心路历程：复现Transformer架构主干网络过程中,感受颇多，以前只是使用相关衍生模型，但是，从来没有深入的研究过Transformer架构的细节处理工作，这几天真的是成长了。这两年第三次复现作者论文，内心感受颇多，最大的感受就是在专业领域真的应该多向比自己优秀的人学习，只有这样才能不被时代所淘汰！！！论文下载地址：个人百度网盘下载地址 链接：https://pan.baidu.com/s/1
