Attention 机制由 Bengio 团队于 2014 年提出，并广泛应用在深度学习的各个领域。而 Google 提出的用于生成词向量的 Bert 在 NLP 的 11 项任务中取得了效果的大幅提升，Bert 正是基于双向 Transformer。Transformer 是第一个完全依赖于 Self-Attention 来计算其输入和输出表示的模型，而不使用序列对齐的 RNN 或 CNN。更
知识表示——Transformer模型解读(一)1 、transformer模型概述1.1 Transformer模型基本结构Transformer模型是由Attention all you need这样一篇文章所提出的。Transformer模型延续了Encoder-Decoder模型的结构。整体的Transformer模型结构如下图所示： 我们可以大致的将这个模型分为左侧的编码器结构和右侧的解
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2024-01-12 07:41:20
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Transformer的基本结构 Transformer模型结构 与seq2seq模型类似，Transformer是一种编码器-解码器结构的模型Transformer的过程——编码器(Encoder) Encoder步骤1 对于encoder，第一步是将所有的输入词语进行Embedding，然后将其与维度相同的位置向量组合(相加) En
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2024-05-29 07:34:19
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文章目录一、简介二、注意力机制2.1 NLP中的注意力2.2 自注意力2.2.1 点积（Dot-Product）2.2.2 具体计算过程：2.3 多头注意力三、位置编码（Positional Encoding）四、残差和前馈(Feed Forward)4.1 为什么残差[3]4.2 前馈五、训练-模型的参数在哪里六、参考文献 一、简介基于假设：一个词在句子中的意思，与上下文（语境）有关。与哪些词
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2024-07-29 16:04:08
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transformer模型 R语言是一种利用深度学习技术进行自然语言处理的模型。研究者和开发者通常需要在R语言环境下运行和定制这些模型。以下是处理“transformer模型 R语言”的全过程，涵盖从环境配置到进阶指南的方方面面。
```mermaid
mindmap
root
R语言环境配置
R和相关包安装
- transformer
-
嵌入式中的编程语言随着社会的飞速发展，IT技术已经进入高速发展阶段，互联网正在逐步向物联网科技时代。发展。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮，可以说嵌入式开发技术在物联网领域应用最为广泛。所常见的编程语言有汇编语言、C语言 、SQL语言 、C++语言、 Java语言 、C#语言 、Shell等语
Transformer模型技术长文可高效处理长文本的模型Longformer、和堪称“升级版”Transformer的BigBird模型，到底有什么区别？ Transformer的其他各种变体（X-former）到底都长什么样、又有哪些新应用？由于Transformer模型的发展速度日新月异，一天一个样，哪怕是隔段时间回来研究，模型可能也已经多了不少。Transf
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2024-08-27 16:05:21
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参考：【NLP】Transformer模型原理详解 - 知乎 从RNN到“只要注意力”——Transformer模型 - 知乎 Attention机制提出后，加入atten
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2024-01-21 20:24:30
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Transformer模型架构梳理《Attention is all you need》是Google提出的一篇关于Attention应用实践的论文，论文中提出了基于Attention机制的Transformer模型，以及大量使用了多头注意力机制（Multi-Head）,该模型已被广泛运用在机器翻译，问答系统，实体识别等NLP相关领域。Transformer模型总体框架如下图所示：EncoderI
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2024-04-24 06:31:15
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本文摘自苏神分析的deepnet原理近来的一些工作（如understand the difficulty）指出，深模型训练的根本困难在于“增量爆炸”，即模型越深对输出的扰动就越大。 论文《DeepNet: Scaling Transformers to 1,000 Layers》则沿着这个思路进行尺度分析，根据分析结果调整了模型的归一化和初始化方案，最终成功训练出了1000层的Transforme
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2024-08-03 14:05:51
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深入浅出讲解语言模型1、什么是语言模型呢？简单地说，语言模型就是用来计算一个句子的概率的模型，也就是判断一句话是否是人话的概率？那么如何计算一个句子的概率呢？给定句子（词语序列）它的概率可以表示为：可是这样的方法存在两个致命的缺陷：參数空间过大：条件概率P(wn|w1,w2,..,wn-1)的可能性太多，无法估算，不可能有用；数据稀疏严重：对于非常多词对的组合，在语料库中都没有出现，依据最大似然估
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2024-04-24 16:36:56
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双语和多语者如何对思维语言选择 Choosing the Language of Thought什么叫做“用语言思维”？语言学在“语言思维”的课题里，我们仅可以讨论“用语言做载体的思维”这一层面，包括用默想，用语言声音思考和自言自语。因为思维本身很复杂，而且不单纯 是“语言的思维”，有图象，符号，感觉等非语言的成分，有时没有语言，有时还会是在“半语言状态”（quasi-language
准备环境 安装依赖包 !which python ! pip install datasets transformers rouge-score nltk # 加载数据 from datasets import load_dataset, load_metric # raw_datasets = l ...
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2021-09-27 14:21:00
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什么是语言模型:以一个符合语言规律的序列为输入，模型将利用序列间关系等特征，输出一个在所有词汇上的概率分布.这样的模型称为语言模型。# 语言模型的训练语料一般来自于文章，对应的源文本和目标文本形如:
src1 = "I can do" tgt1 = "can do it"
src2 = "can do it", tgt2 = "do it <eos>"语言模型能解决哪些问题:1, 根据
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2024-04-25 19:58:53
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深度学习中在计算机视觉任务和自然语言处理任务中将预训练的模型作为新模型的起点是一种常用的方法，通常这些预训练的模型在开发神经网络的时候已经消耗了巨大的时间资源和计算资源，迁移学习可以将已习得的强大技能迁移到相关的的问题上。什么是迁移学习？迁移学习（Transfer Learning）是一种机器学习方法，是把一个领域（源领域）的知识，迁移到另外一个领域（目标领域），使得目标领域能够取得更好的学习效果
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2024-05-12 15:23:30
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在过去的三年中，基于transformer的语言模型(LMs)在自然语言处理(NLP)领域一直占据着主导地位。Transformer 通常是在大量非结构化文本上
原创
2024-05-19 22:01:24
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这一课开始讲深度学习部分的RNN(LSTM和GRU)，之前也在教程中学过，但是仅仅是实现了一个LSTM，然后使用RNN构建了一个词向量模型用来做词嵌入预测。第九课 神经序列模型RNN及其变种LSTM、GRU前言 N-gram模型和NNLM模型1.词袋模型。最早的时候谈过BOW词袋模型，就是一个忽略语法和单词顺序，对每一个单词进行统计，计算词频的无序的词汇集合。缺点很明显，在处理具有逻辑特征的长句时
R语言数据分析系列之八 &nb
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2024-09-26 20:14:28
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以下内容主要是本人对transformer模型的学习总结和知识梳理，以便更清晰的理解该模型。 transformer是google于2017年提出的模型架构，本文先给出模型的整体架构，然后按数据流的输入顺序解读每一个模块。模型架构Transformer相比于RNN，最大的优点是输入序列可并行训练，大大缩短训练周期。 EmbeddingTransformer的Embedding由两部分组成，分
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2023-12-18 23:19:27
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文章目录导读摘要背景介绍模型介绍单注意力机制多头注意力机制位置编码 导读个人学习笔记 论文地址：Attention Is All You Need 参考视频：Transformer论文逐段精读 区别于常见的CNN、RNN体系，Transformer是一个完全依赖注意力机制的模型，它在这篇论文里首次被提出，作为完全区别于RNN时序循环神经网络的存在，完成对时序数据的处理。后续不同涌出以Transf
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2023-11-22 15:37:31
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