https://zhuanlan.zhihu.com/p/338817680 前言 Transformer由论文《Attention is All You Need》提出，现在是谷歌云TPU推荐的参考模型。论文相关的Tensorflow的代码可以从GitHub获取，其作为Tensor2Tensor包的一部分。哈佛的NLP团队也实现了一个基于PyTorch的版本，并注释该论文。 在本
对于seq2seq模型，网上很多文章直接就把抽象模型拿出来，这样对初学者很不友好，这里采用例子进行阐述，最后在通过抽象模型理解 英语翻译成德语 这个网站有很多的数据集 Tokenization 和创建字典 Tokenization 因为是翻译任务，因此需要构建两个input_texts和两个target_texts,即如下：
使用RNN对文本预测 假如输入的文本是：the cat sat on the ma 那么下一个字符什么呢？ 这里采用的是many to many模型，如下: 此时模型的输出字符概率为： 如何训练RNN模型？ 如上一段英语文字，我们采用分割的方法，这里采用输入的长度为40，滑动距离为3，即从开始到第40个字符用作
1.one to one 模型 如何对时序数据建模？ 人类大脑在阅读时，并不是把一段文字看完在思考，而是边思考变阅读，随着看完后就积累了整段文字的大意，因此处理时序数据就不能使用one to one 模型 什么是one to one模型？ 一个输入对应一个输出，例如输入一张图片，输出类别概率值，one to one 适
Bert： BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）近期提出之后，作为一个Word2Vec的替代者，其在NLP领域的11个方向大幅刷新了精度，可以说是近年来自残差网络最优突破性的一项技术了。论文的主要特点以下几点： 使用了Transformer [2]作为算法的主要框架，Transform
©作者 |小欣 01 简介 最近，为了解决卷积神经网络的一些普遍存在的缺点，如对于上下文信息的建模差、全局信息理解差等缺点，有研究者开发了Vision Transformer和MLP-based模型。 虽然在视觉领域中使用了Transformer和Self-Attention解决了一些CNN模型存在的缺陷，同时也具有一定的创新
文 | 刘冰一、Echo 编辑 | 极市平台 本文原创首发于极市平台，转载请获得授权并标明出处。 胡瀚，湖北潜江人，本博均毕业于清华大学自动化系，曾就职于百度研究院深度学习实验室，目前任职于微软亚洲研究院视觉计算组。近期他和团队的“ Swin Transformer：Hierarchical Vision Transfo
Transformer： 编码器：多头的self-Attention + 残差 + 前馈神经网络 + 残差 解码器：多头遮蔽的self-Attention + 残差 + 前馈 + 残差 + encoder-decoder Attention + 残差 encoder-decoder Attention就是一个普通的Attention是判断编码的输出C和当前翻译的一个Attention关系的。因此
目前更新部分包括swin的基本setting，基本模块，相对位置坐标理解和部分代码展示。 swin 包含了四种setting，依次是tiny，small， base 和 large。可以类比resnet。 Swin-b 主体部分网络结构 BasicLayer 结构展示 BasicLayer( (blocks): ModuleList( (0): SwinTransforme
Transformer 这一概念是在论文Attention is All You Need 中提出,感兴趣的可以通过链接阅读原文。这篇文章主要讲讲我对Transformer这个模型学习的理解。 什么是Transformer？ Transformer可以理解为一个黑盒，我们将一段序列输入模型，经过Transform
一、Related work介绍 最近的研究多集中于在基于retrieval的多轮对话系统中，当一个包含多轮对话的上下文被提供时，系统应该如何选择最合适的响应，如使用BERT对上下文序列进行编码，产生一个dense vector，然后把这个vector同一组可选响应的矩阵进行相乘，比较它们的相关
建议大伙有空还是自己亲自读一下，虽然有点长，188页ppt。 https://docs.google.com/presentation/d/1bwJDRC777rAf00Drthi9yT2c9b0MabWO5ZlksfvFzx8/edit#slide=id.gef9b05119a_0_288 很多诸如deepmind在生物医学方面的突破什么的，大家自己也能总结出来，但总体上信息量还是比较大的
论文地址：https://arxiv.org/abs/2102.00719 1 VTN的作用 1.1 提出问题 视频识别任务过度依赖卷积网络 处理时间维度的基本方法是使用3D卷积网络 存在计算量过大的问题 基于transformer的模型在处理长视频序列时受到限制，因为自我注意操作每层复杂度为
ViT论文解读 本文主要记录Yi Zhu大佬对于ICLR 2021的一篇论文精读 AN IMAGE IS WORTH 16x16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2010.11929.pdf 源码地址：https://github.com/google-research/vision_transformer 标题部分
课程九学习笔记: 自监督ViT算法：BeiT和MAE 1. SSL在NLP中的应用： 2. Bert 3. BeiT 4. MAE：Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners 5. 实践：Config配置和实验分开进行 自监督+ Transformer 1. SSL在NLP中的应用： Self-Supervised Learning (SSL)：通过自己“监
Swin Transformer简介 目标检测刷到58.7 AP！ 实例分割刷到51.1 Mask AP！ 语义分割在ADE20K上刷到53.5 mIoU！ 今年，微软亚洲研究院的Swin Transformer又开启了吊打CNN的模式，在速度和精度上都有很大的提高。这篇文章带你实现Swin Transformer图像分类。 资料汇总 论文: https://arx
论文：https://arxiv.org/abs/2103.14030 代码：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 论文中提出了一种新型的Transformer架构(Swin Transformer)，其利用滑动窗口和分层结构使得Swin Transformer成为了机器视觉领域新的Backbone，在图像分类、目标检测、语义分割等多种机器
第一遍 标题 An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale 作者 Alexey Dosovitskiy 谷歌研究院 大脑团队 摘要 目前位置，注意力机制在计算机视觉中使用得不够充分在图片分类任务上，用于图片块序列的纯transformer框架可以表现更好通过在大
医学图像中Transformer可以取代CNN了吗？ AbstractSection II Related WorkSection III MethodsSection IV ExperimentsAre random initialized transformers useful?Does pretraining transformers on ImageNet work in the medical domain?Do transformers benefit from se
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1911.04474.pdf 代码地址：GitHub - fastnlp/TENER: Codes for "TENER: Adapting Transformer Encoder for Named Entity Recognition" Transformer编码器用于命名实体识别。来自复旦大学邱锡鹏团队。
抱歉，鉴于本人太懒，不想调格式换成md文件，要使用什么转换的好方法可以留言告诉我哦，要原文的话私聊我
对牲畜行为的跟踪有助于在现代动物饲养场及早发现并预防传染病。除了经济收益，这将减少畜牧业中使用的抗生素数量，否则这些抗生素将进入人类的饮食，加剧抗生素耐药性的流行，这是导致死亡的主要原因。我们可以使用大多数现代农场都有的标准摄像机来监控牲畜。然而，大多数计算机视觉算
前言 本文解读的论文是ICCV2021中的最佳论文，在短短几个月内，google scholar上有388引用次数，github上有6.1k star。 本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列 关注公众号CV技术指南 ，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读。 论文: Swin Transforme
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 、 Keys 和 Values 矩阵从哪儿来？ Transformer
刚才看到一个链接，讲的是两个小模型就能吊打大模型！北大校友、谷歌华人一作「模型集合」，CNN、Transformer都适用！。里面写了怎么既要用集成模型，又要减低计算量的事情，主要分 级联 和 集成。所以记录下来，以后再研究。
