这里写自定义目录标题一、transformer整体结构二、why Transformer三、Transformer逐层剖析1.Encoder 编码器词嵌入位置编码多头注意力机制层注意力机制多头encoder总结2.Decoder 解码器解码器输入mask机制双多头注意力机制输出四、其他的推荐的博客&视频 至今，transformer结构的网络可以说已经占据了RNN领域的大半壁江山，在各
下面，我们会像搭积木建城堡那样从低往高地构建Transformer模型。先构建6个基础组件：多头注意力、前馈网络、层归一化、残差连
原创
2024-08-08 11:52:30
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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
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2024-08-02 09:55:20
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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
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
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2024-01-29 02:48:02
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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
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
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2023-12-01 14:42:32
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# 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 |
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原创
2024-09-21 07:51:22
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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
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2023-11-30 12:02:36
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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
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2023-12-15 20:20:04
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一、 裁剪——Crop1.随机裁剪：transforms.RandomCrop**class torchvision.transforms.RandomCrop(size, padding=None, pad_if_needed=False, fill=0, padding_mode=‘constant’)功能：依据给定的size随机裁剪 参数： size- (sequence or int)，若
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2024-09-19 09:21:23
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前言最近在学习CNN 图像分割相关内容，接触到了UNet 网络，UNet是一个很经典的网络，因其结构像字母U得名，对于一般的图像分割有显著的效果。UNet的网络结构是一个U形结构，左半边是Encoder，右半边是Decoder。Encode部分，下采样不断的增大channel，宽高减半，并提取图像的特征，但是丢弃了图像的位置信息。Decoder 上采样，upconvolution，融合下采样的图像
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2024-05-13 17:53:27
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基于预训练模型的Unet【超级简单】【懒人版】【Pytorch版】在本项目开始前，首先给大家保证，本次项目只是一个最简单的Unet实现，使用现成的代码，不需要手写代码，使用预训练模型，不需要标注数据集和训练。所以，如果只是想稍微接触一下语义分割的话，放心观看！！！保证不需要脑子！！！大家好哇！其实在计算机视觉领域，一直有一个我很感兴趣，但是至今还没有接触的任务，就是语义分割。我们实验室面有人做语义
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2024-09-14 16:43:04
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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
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2023-08-01 14:37:53
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springcloud学习总结1、项目整体
架构搭建一、新建maven父工程，用来管理项目的jar如图所示，点击next继续next next 直到finish编写pom文件，管理子模块jar依赖<properties>
<!--配置方式项目编码-->
<project.build.sourceEncoding>UTF8</project
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2024-02-02 08:03:25
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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
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2023-08-22 22:56:08
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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
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2023-10-10 21:15:48
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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
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2024-01-28 06:32:07
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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
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2024-07-29 20:27:14
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Transformer架构2是一种创新的深度学习架构，在自然语言处理以及计算机视觉等多个领域取得了显著效果。本文将深入讨论Transformer架构2的相关概念及其应用，希望能为读者提供一份清晰详细的资料。
### 背景描述
在过去的几年中，Transformer架构经历了数次演变，逐步成为主流的深度学习模型。下面是一些关键时间节点：
1. **2017年**：Vaswani等人首次提出基础
