Transformer解读和实战背景循环神经网络(RNN)，LSTM，GRU等循环结构的神经网络已经在NLP应用任务中取得了卓越的表现，循环模型通常沿输入和输出序列的符号位置考虑计算，产生对应位置的隐藏状态ht，ht是前一状态ht-1和位置t的函数，这种顺序序列特性使得网络无法进行并行计算，对于较长的输入序列而言，其弊端就更加明显。 Transformer是第一个完全依靠自我注意来计算其输入和输出
文章目录1.Autoregressive models1.1几种自回归模型介绍2.Autoencoding models2.1 BERT2.2 ALBERT2.3 RoBERTa2.4 DistilBERT2.5 还有许多3.Sequence-to-sequence models4.Multimodal models 网页地址： https://huggingface.co/transforme
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2023-09-25 07:41:27
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问题：自回归：解码器具有自回归属性，生成每一个单词都依赖之前生成的单词，非并行的，速度慢解决方法：非自回归并行产生输出，在推断时候降低了一个数量级的延迟思路：首先理解和解释属于语句，同时预测一系列数字，然后通过直接复制输入文本来启动并行解码器，数字表示每个单词在输出语句中要求多少空间。自回归和非自回归对比：自回归计算公式：非自回归计算公式：，目标语句长度T由独立条件分布建模。该模型仍然具有显式似然
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2024-09-03 12:18:09
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写在前面由于具有优越的全局依赖建模能力，Transformer及其变体已成为许多视觉和语言任务的主要结构。然而，在视觉问答（VQA）和指向性表达理解（REC）等任务中，多模态预测通常需要从宏观到微观的视觉信息。因此，如何动态地调度Transformer中的全局和局部依赖建模成为一个新兴的问题 。在本文中，作者提出了一个依赖于输入样本的路由方案TRAnsformer routing（TRAR），来解
目录Transformer流程Attention机制模块解析Embedding和Positional EncodingEmbeddingPositional EncodingEncoderMulti-Head AttentionFeed Forward Network（FFN）Add & Norm残差 Add层归一化 Layer normalizationEncoder总结Decoder
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2024-09-05 14:28:56
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逻辑回归逻辑回归解决二分类问题，分类结果记作0，1sigmod函数sigm(x) = 1/(1+exp(−?))输入x向量经过神经网络，通过sigmod(x,w)映射为集合(0,1)中的一个实数二分类问题中，目标是找到一条直线将数据样本分成两类，可简化为：求P(y=1,w,x) = 1/2时的权重w，其中 w,x为向量伯努利概型结果为1的概率 P(y|θ) = θ结果为0的概率 P(y|θ) =
线性回归模型在统计学中，线性回归（英语：linear regression）是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归。在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做
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2024-08-05 18:19:55
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transformer核心复现一文读懂transformer一文读懂bert图解transformerimport torch
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
import math, copy, time
from torch.autograd import Variable
import matplotlib.pyplot
1. 绪论第一个在PSNR和MS-SSIM都优于BPG的学习模型。引入自回归模型改善熵模型，虽然自回归模型计算很慢，但作者发现在图像压缩领域，自回归模型与多层先验模型互补，能够比之前的模型更能挖掘隐层表示的概率结构。训练目标如下：其中，是拉格朗日乘子平衡压缩率和失真，是自然图像的未知的分布，代表量化操作。代表encoder，将隐层量化，是离散熵模型，是decoder，代表重构图像。rate项对应隐
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2024-04-03 15:04:24
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序列转录模型：给一个序列生成另外一个序列本文仅仅使用了注意力集中机制没有用循环或者卷积RNN缺点：1）无法并行 2）起初的隐藏信息可能会被丢掉，内存需要很大起初attention用于将encoder的信息更好的传给decoderencoder是想输入转变为一系列的向量，将x1-xn变为z1-zn Z是词所对应的向量自回归：当前状态的输入需要依赖过去状态的输出 en
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2023-06-15 21:13:13
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transformers的近期工作成果综述基于 transformer 的双向编码器表示(BERT)和微软的图灵自然语言生成(T-NLG)等模型已经在机器学习世界中广泛的用于自然语言处理(NLP)任务，如机器翻译、文本摘要、问题回答、蛋白质折叠预测，甚至图像处理任务。在本文中，对基于transformer 的工作成果做了一个简单的总结，将最新的transformer 研究成果(特别是在2021年和
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2024-04-15 15:20:40
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Transformers预测未来：关注下一帧和时间序列预测关注人工智能学术前沿 回复 ：ts355秒免费获取论文pdf文档，及项目源码摘要直到最近，递归神经网络还是捕获时序相关性的最佳方法之一。然而，随着Transformer的引入，已经证明了只有注意机制而没有任何RNN的体系结构可以改进各种序列处理任务(例如NLP)的结果。此后的多项研究表明，类似的方法可以应用于图像、点云、视频、音频或时间序列
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2024-05-19 18:27:55
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线性回归在所有的统计方法中绝对占有不可忽视的一席之地，其用途之广泛毋庸置疑，更重要的是它是整个回归家族中最为简单、也最容易理解的方法，几乎所有的统计学教材，不管是医学统计还是社会统计抑或经济统计，线性回归绝对会有独立的章节，而其他的回归方法则很少有这种待遇。线性回归大致可分为单因素回归和多因素回归，这里的“单”和“多”是针对自变量的(也叫原因变量)，例如肥胖会对高血压有影响，这里的肥胖就是自变量。
目录：1、什么是线性回归 1.1 理论模型 1.2 数据和估计2、线性回归参数求解方法 2.1 直接求取参数 2.2 梯度下降法 2.3 随机梯度下降法3、为什么选择最小二乘为评判标准 3.1 似然函数 3.2 求解极大似然函数 3.3 结论 1、什么是线性回归 线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量
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2024-05-27 16:41:20
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1. Transformer transformer有很多种形式，Transformer，Universal Transformer，Transformer XL，GPT，BERT，ERNIE，XLNet，MT-DNN。一下子全讲了那我估计人没了，决定还是学网络，用到一个就填一个坑，今天先说一下Transformer。 &
自监督学习是一种创新的学习范式，其特点是模型能够从未标记数据中通过内部生成的监督信号进行学习，通常这种学习
原创
2024-10-30 22:12:26
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自监督学习是一种创新的学习范式，其特点是模型能够从未标记数据中通过内部生成的监督信号进行学习，通常这种学习通
原创
精选
2024-10-30 00:39:25
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回归问题 回归分析用于预测输入量变（自变量）和输出变量（因变量）之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量值随之发生变化。只管来说回归问题等价于函数拟合，选择一条函数曲线使其很好的拟合已知数据且很好的预测未知数据。 回归分析根据自变量个数分为【一元回归分析与多元回归分析】，根据自变量与因变量关系分为【线性回归分析与非线性回归分析】，根据因变量个数分为【简单回归分析与多重回归分析】1.线性
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2024-07-06 04:59:34
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图画的很清晰，Decoder分为两个部分，Self Attention和Encoder Attention：
原创
2022-12-08 14:44:33
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论文链接：https://arxiv.org/abs/2112.04491图像恢复任务，是指将受损（如带噪声/模糊）的图像恢复为清晰图像。这在日常生活中广泛出现，如手机拍摄的照片通常需要经过图像恢复算法对其进行去噪/去模糊等一系列处理之后，再显示给用户。随着人工智能的崛起，深度学习也占领了图像恢复领域的高地：近年的模型如HINet[1], MPRNet[2], Restormer[3] 等等均在该
