LSTM简介LSTM是RNN的一种变体，引入了门控单元，旨在减缓RNN中的梯度消失现象，使得模型能够建模长距离的依赖关系。LSTM的结构图如下：对比原始的RNN，LSTM中存在两种在不同时刻间传递的状态，分别为单元状态\(c_t\)以及隐藏状态\(h_t\)，其中\(c_t\)被用于保存长期记忆。LSTM中存在三个门控结构，分别为遗忘门、输入门和输出门，遗忘门决定丢弃哪些信息，输入门表示要保存的信
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2024-01-30 14:05:49
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当今自然语言处理领域中最重要和最成功的模型之一是Transformer模型。它是一种基于自注意力机制的神经网络模型，最初由Google公司的研究人员提出，并被广泛应用于机器翻译、文本生成、情感分析等任务中。 Transformer模型之所以被广泛使用，是因为它在自然语言处理任务中取得了相当不错的结果。与传统的递归神经网络（如循环神经网络）不同，Transformer使用了全连接层和注意力
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2023-12-13 06:37:55
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Transformer的背景:
2017年发表的的Transformer论文2018年出现优势:
Transformer能够利用分布式GPU进行并行训练，提升模型训练效率.在分析预测更长的文本时, 捕捉间隔较长的语义关联效果更好. attention机制的使用.Transformer结构解析输入部分
源语言的文本嵌入层 + 位置编码器目标语言的文本嵌入层 + 位置编码器编
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2023-11-03 08:42:50
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个人总结： 一、NLP由于需要对上下文进行理解，因此具有记忆能力的循环神经网络是种很好的模型。 二、seq2seq框架由编码器和解码器构成，编码器将输入单词编码成context向量，解码器根据该向量解码出单词序列。 三、为了更关注与当前时刻词更加有关联性的其它词，需要对其它词对当前时刻的影响进行加权，因而出现了注意力机制Attention。 四、为了解决RNN只能按时间步递归计算问题，Transf
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2024-06-13 16:43:39
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文章目录1 背景2 模型结构3 Encoder模块3.1 位置编码3.2 自注意力机制3.3 多头注意力3.4 Layer Normalization3.5 Encoder整体结构4 Decoder模块4.1 Masked Multi-Head Self-Attention4.2 Multi-Head Encoder-Decoder Attention5 总结 1 背景Transformer是谷
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2024-05-15 07:08:22
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Transformer是由谷歌团队在Attention Is All You Need这篇论文中提出，其后可谓红遍大江南北，到目前为止仿佛有种此生不识Transformer，就称英雄也枉然的感觉。而该模型的延展性能力有十分强大，其"变形”应用随处可见。就拿语言模型举例，前有 OpenAI GPT拿Transformer Decoder作为语言模型，后有11项全能的BERT拿Trans
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2024-01-09 22:15:44
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# Transformer在自然语言处理中的应用综述
近年来，Transformer模型在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大的成功。自从Vaswani等人在2017年提出该模型以来，Transformer在机器翻译、文本生成、情感分析等多项任务中都展示了出色的表现。本文将对Transformer模型进行简要介绍，并给出相关的代码示例及应用案例。
## Transformer模型概述
Tra
# 使用Transformer实现NLP简历分析
在近年来，Transformer模型凭借其出色的表现和强大的通用性，逐渐成为自然语言处理（NLP）领域的主流。在这篇文章中，我们将详细讲解如何使用Transformer架构构建一个简历分析的程序。我们将通过执行一系列步骤来实现这一目标，并为每个步骤提供具体代码示例和详细注释。
## 整体流程
首先，让我们概述一下整个项目的基本步骤。如下表所示
文章目录结构图解过程图解1. Word embedding + Position encoding2. Encoder3. Decoder4. Final Linear + Softmax5. loss function 结构图解为了更有层次的掌握Transformer结构，下面通过由高到低，由外到里的形式来一步步展开Transformer。 首先把Transformer看成一个翻译工具，一个黑
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2024-01-02 16:43:41
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文章目录transformer整体模型Self-Attention传统的word2vecself-attentionself-attention如何计算self-attention的multi-headed机制Transformer多层堆叠位置信息的表达Add & Normalize transformer整体模型transformer做了一件什么事情呢？ 为什么要提出transform
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2024-01-02 13:07:52
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文章目录一. 从RNN到Transformer二. 解析Transformer2.1 Transformer结构2.2 Attention2.2.1 self-attention是什么2.2.2 Multi-head Attention2.3 Position-wise Feed Forward Network2.4 Layer Normalization2.5 Decoder2.5.1 Enc
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2024-01-13 21:38:20
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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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Attention Is All You Need
原创
2022-08-23 14:50:15
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HLK-V20是海凌科电子针对大量纯离线控制场景和产品最新推出的高性能纯离线语音识别 模块，可广泛且快速的应用于智能家居、各类智能小家电、86盒、玩具、灯具、工业、医疗、 物联网、汽车、安防与照明等需要语音操控的产品。 模块采用32bit RSIC架构内核，并加入了专门针对信号处理和语音识别所需要的DSP指令集，支持浮点运算的FPU运算单元，以及FFT加速器，通过神经网络对音频信号进行训练学习，
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2024-10-09 13:32:08
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# 如何实现Transformer NLP基础任务
## 一、流程概述
为了帮助你更好地理解如何实现Transformer NLP基础任务，我将按照以下步骤来详细解释：
| 步骤 | 内容 |
|------|---------------------|
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 构建Transformer模型 |
|
原创
2024-06-22 03:58:08
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作者：哈工大SCIR 蒋润宇简介
近年来NLP领域最让人印象深刻的成果，无疑是以谷歌提出的Bert为代表的预训练模型了。它们不断地刷新记录（无论是任务指标上，还是算力需求上），在很多任务上已经能超越人类平均水平，还具有非常良好的可迁移性，以及一定程度的可解释性。例如，当我们需要在论文里解释为什么算法或者改动能够work的时候，一张基于attention的热力图显然更容易说明我们的代码究竟做到了什么
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2022-08-29 20:41:54
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【NLP】Transformer 模型原理&论文回顾不积硅步，无以至千里。不积小流，无以成江海。 ————荀子1.1 Transformer 模型的由来 2017年Google研究院发表了一篇《Attention is all you need》论文中提出了Transformer模型，其使用self-attention的结构取代了当时NLP任务中最常用的RNN网络结构。相较于RNN网络结构
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2023-08-06 15:13:34
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Transformer是现在NLP领域最大的网红特征抽取器，基本现在所有的前沿研究都基于Transformer来做特征提取。《Attention is all you need》Transformer是一个用于机器翻译的编、解码器结构，这也是它为什么叫Transformer的原因。因为在序列编码中强大的特征提取能力和高效的运算特性，Transformer被从编、解码结构中抽离出来，NLP中目前最流
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2023-09-05 14:45:22
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作者|Renu Khandelwal 编译|VK 来源|Towards Data Science 在这篇文章中，我们将讨论以下有关Transformer的问题 为什么我们需要Transformer，Sequence2Sequence模型的挑战是什么? 详细介绍了Transformer及其架构 深入研
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2020-07-24 20:59:00
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2评论
最近Transformer被各种「质疑」，上周CV圈已经杀疯了，多个大佬接连发文，把早已过
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2022-08-11 11:01:02
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