前言：系列文章的前面两篇文章已经很明确的说明了如何使用DataSet类和DataLoader类，而且第二篇文章中详细介绍了DataLoader类中的几个重要的常用的参数，如sampler参数、collate_fn参数，但是在数据与处理的过程中，还会遇到数据增强、数据裁剪等各种操作，当然这些操作我们可以预先自己来实现，但是pytorch提供了强大的处理工具来对图像进行预处理，这也是本文的重点，详细介
大家好，我是对白。今天给大家总结了101道Transformer的面试题，建议收藏：1，请阐述 Transformer 能够进行训练来表达和生成信息背后的数学假设，什么数学模型或者公式支持了 Transformer 模型的训练目标？请展示至少一个相关数学公式的具体推导过程。2，Transformer 中的可训练 Queries
原创
2022-04-29 19:40:34
468阅读
此文章为我在实验室带的实习生李潜所写，个人看了写得不错，要吐槽的请留下正确解答和建设性意见。
1.Transformer为何使用多头注意力机制？（为什么不使用一个头）
答：多头可以使参数矩阵形成多个子空间，矩阵整体的size不变，只是改变了每个head对应的维度大小，这样做使矩阵对多方面信息进行学习，但是计算量和单个head差不多。
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2021-07-13 14:11:40
506阅读
作者 | Greene
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此文章为我在实验室带的实习生李潜所写，个人看了写得不错，要吐槽的请留下正确解答和建设性意见。
1.Transformer为何使用多头注意力机制？（为什么不使用一个头）
答：多头可以使参数矩阵形成多个子空间，矩阵整体的size不变，只是改变了每个head对应的维度大小，这样做使矩阵对多方面信息进行学习，但是计算量和单个head差不多。
2.Trans
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2021-07-16 18:15:00
296阅读
作者|Adherer 编辑|NewBeeNLP面试锦囊之知识整理系列，持续更新中已发表：关于ELMo，面试官们都怎么问写在前面前些时间，赶完论文，开始对 Transformer、...
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2022-09-01 12:22:03
406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
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2024-01-29 02:48:02
163阅读
精通CNN、RNN、Transformer是成为一名优秀Python深度学习工程师的关键。深入理解上述常见问题、易错点及应对策略，结合实
原创
2024-04-24 10:22:04
611阅读
这篇文案汇总了Transformer模型的基本原理、训练过程、应用场景以及性能优化等多个方面的面试题，一共。
原创
2024-08-02 11:15:44
1473阅读
毕业工作五年了，一直没有换工作，乐此不疲地做Flex+Java的企业级软件开发。最近工作内容一直重复以前的东西，心情有些低落；经常和同学聊聊天，也去其他公司了解了一下情况，发现自己对分布式系统开发更感兴趣，比如LAMP框架下的Hadoop开发，开发并部署程序到上千个节点上运行，那是多么有挑战性的工作呀。所以决心重新开始另一条职业之旅，向分布式，高性能和RIA的结合进发。以此为志，自勉之。
原创
2010-01-31 20:16:08
350阅读
Transformer Model 性质: 1. Transformer是Seq2Seq类模型. 2. ran
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2021-02-17 17:55:00
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r家族近期炙手可热，不仅霸占了NLP领域的江山，在CV领域也有踢馆CNN的趋势 。那么它有那么牛吗？牛啊牛？在弱人工智能时代，没有永远的神，tra
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2021-07-25 14:35:36
537阅读
The Illustrated Transformer Discussions: Hacker News (65 points, 4 comments), Reddit r/MachineLearning (29 points, 3 comments)Translations: Chinese (S ...
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2021-09-07 15:38:00
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好像是qi 服从（0，1）正态分布，q * k 服从 （0，d）正态分布，除以根号d，就保证得到的乘积仍然满足N（0，1）
原创
2021-08-04 09:58:29
230阅读
Transformer：Pytorch版本的源码解析Transformer源码详解（Pytorch版本）史上最小白之Transformer详解Transformer详解（看不懂你来骂我
原创
2023-01-25 20:48:11
254阅读
Transformer是基于自注意力机制（Self-Attention）的模型，自注意力机制的一个特点是它对输入序列中的所有单词同时进行处理
原创
2024-06-20 14:49:54
105阅读
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机理解和生成人类语言。随着深度学习
文章目录transformer模型结构位置编码(position encoding)多头注意力(multi-head attention)编码器(Encoder)解码器(Decoder)Transformer应用与其他transformer模型结构transformer和一般的seq2seq模型一样，都是由编码器encoder和解码器decoder两部分组成。在结构上transformer完全抛弃
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2023-08-06 12:45:45
127阅读
本文主要根据“Attention Is All You Need”里的提到的transformer来实现的。 主要参考了：http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.htmlhttps://kexue.fm/archives/4765概述在过去的一年中，根据“Attention Is Al You Need”所提到的transformer已经给
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2023-10-22 10:28:09
231阅读
a1、研究动机论文的 motivation 非常简单，就是认为CNN感受野有限，因此无法对长距离像素相关性进行建模。因此，想使用 Transformer 的思路来进行图像修复。2、主要方法论文整体框架如下图所示，还是类似UNet的结构，按着1/2，1/4, 1/8 下采样，在中间添加skip connection。如图中画红圈的部分展示，每个 Transformer block 由两个部分串联组成
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2024-05-05 19:33:45
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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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