自然语言处理笔记总目录 Transformer介绍 BERT介绍 Transformer结构图： 一、Transformer结构中的Decoder端具体输入是什么? 在训练阶段和预测阶段一致吗? Decoder端的架构：Transformer论文中的Decoder模块是由N=6个相同的Decoder Block堆叠而成，其中每一个Block是由3个子
本文继续围绕工业级业务对话平台和框架Rasa，对Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot调试Debugging过程进行解析。通过调试信息详细了解pipeline中定义的各个NLU组件是如何协同完成从用户输入信息到输出intents和entities的整个NLU处理流程。 一、Rasa对话机器
论文提出用于特征金字塔的高效特征交互方法FPT，包含3种精心设计的特征增强操作，分别用于借鉴层内特征进行增强、借鉴高层特征进行增强以及借鉴低层特征进行增强，FPT的输出维度与输入一致，能够自由嵌入到各种包含特征金字塔的检测算法中，从实验结果来看，效果不错 来源：晓飞的算法工程
本文继续围绕工业级业务对话平台和框架Rasa，对Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目架构、运行测试、业务流程进行分析，并通过Rasa interactive进行实验分析。 Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目架构、运行测试、业务流程分析</
B站 李宏毅2021春机器学习课程 P32 P33 目录 1、Word Embedding 2、Spatial Transformer Layer 1、Word Embedding 2、Spatial Transformer Layer Interpolation：
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2201.11438.pdf 代码：https://github.com/biswassanket/DocSegTr 出处：西班牙巴塞罗那自治大学 目的：要理解复杂布局的文档首先就需要进行信息提取。本文目的就是通过实例级别分割获得不同的文章目标（different document objects），如：标题，章节，图片，表格等
在计算机视觉领域，CNN自2012年以来已经成为视觉任务的主导模型。随着出现了越来越高效的结构，计算机视觉和自然语言处理越来越收敛到一起，使用Transformer来完成视觉任务成为了一个新的研究方向，以降低结构的复杂性，探索可扩展性和训练效率。 视觉应用 虽然Transformer结构在NLP领域
课程关键词：NLP、Transformer、BERT、GPT、Bayesian、Rasa、Transfer learning、Conversational AI、Classifiers、 Policies、Dialogue Management、NER、Pre-training、Fine-tuning、DIET、TED、SimpleTOD、Bert-DST、ConveRT、Poly-Encoder、Chatbot、E2E、NLU、Policies、Micr
课程关键字：Transformer、BERT、Dialogue Transformer、Rasa 3.x、Dialogue Policies、GraphComponent、TED Policy、UnexpecTEDIntentPolicy、RulePolicy、MemoizationPolicy、Ensemble 课程介绍： 通过超过16小时对基于Transformer的Rasa智能业务对话机器人对话Policies的全
Non-local操作是早期self-attention在视觉任务上的尝试，核心在于依照相似度加权其它特征对当前特征进行增强，实现方式十分简洁，为后续的很多相关研究提供了参考 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Non-local Neural Networks 论文地址：https://arxiv.org/abs/1711.07971
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CoTr：基于CNN和Transformer进行3D医学图像分割 UNETR: Transformers for 3D Medical Image Segmentation Swin-unet：用于医学图像分割的类UNET纯transformer TransBTS：基于transformer的多模式脑肿瘤分割 TransUNet：变形金刚为医学图像分割提供强大的编码器 （transformer进行医学图
Rasa 3.x部署安装 进入Ananconda系统，新建rasa虚拟环境 conda create --name installingrasa python==3.8.8 激活rasa虚拟环境conda activate installingrasa 安装ujson 安装tensforflowconda install tensorflow 安装rasa 下载安装Microsoft visual St
论文地址：https://arxiv.org/abs/2112.13492 项目地址： 将 Transformer 结构应用于图像分类任务的 ViT 的性能优于卷积神经网络。 然而，ViT 的高性能源于使用大型数据集（如 JFT-300M）进行预训练，其对大型数据集的依赖被认为是源于其低局部性归纳偏差。 本文提出了 Shifted Patch
整理一下Transformer相关论文的计算量和计算流程 一、Vision Transformer Vision Transformer的结构在大佬 “太阳花的小绿豆” 的博文里面有明确的分析。这里我也是借由这篇博文来写的。 图片来源：太阳花的小绿豆-Vision Transformer详解 I. Patch Embedding层分析 输入
本文继续围绕工业级业务对话平台和框架Rasa，对Rasa项目实战之Helpdesk Assistant中Domain、Action逐行解析及Rasa Interactive运行过程进行剖析。 一、Rasa项目实战之Helpdesk Assistant中Domain、Action逐行解析及Rasa Interactive运行过程剖析 对Helpdesk Assistant中
这些关于Transformer和Bert的文章不错，做一下记录： 《Transformer模型浅析》 https://zhuanlan.zhihu.com/p/74723305 文中引用了一篇国外的博客：https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ 另外关于这一句话：然后将结果除以 （这样做的目的是得到更稳定的梯度） 可以参
背景： transformer用到视觉问题上的难处： transfomer的计算复杂度， O ( n 2 ) O(n
本文继续围绕工业级业务对话平台和框架Rasa，对Rasa项目实战之Helpdesk Assistant的运行流程、交互过程及源码进行剖析。 一、Rasa项目实战之Helpdesk Assistant运行流程、交互过程及源码剖析 通过Rasa shell演示Helpdesk Assistant的项目功能 Helpdesk Assi
©原创作者 | FLPPED 论文： Self-Attention Attribution: Interpreting Information Interactions Inside Transformer （2021 AAAI论文亚军） 地址： https://arxiv.org/pdf/2004.11207.pdf 01 研究背景 随着transformer模型的提出与不断发展，NLP领域迎来了近乎大一统的时代，绝大多数预训
ConvNeXt 摘要 文章介绍道，视觉识别的 "Roaring 20s"始于ViT的引入，其迅速取代了卷积网络成为了最先进的图像分类模型。但最基本的ViT模型仅是被设计用来进行图像分类，难以应用于其他任务。而Swin Transformer的出现使得Transformer可以作为通用的骨干网络。然后作者介绍道，这种效果主
