Number Transformer

最新推荐文章于 2025-08-15 16:20:39 发布
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分类专栏： JavaScript 文章标签： 人工智能
博主分享了在工商银行网上银行转账过程中遇到的阿拉伯数字自动转换为汉字金额的现象，并自行编写了一个数字转换程序。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

最近在工行的网上银行转帐时发现阿拉伯数字会自动转换成汉字金额，于是利用业余时间自己也写了一个。。。

 

发上来，留个纪念。。。。。

 

或许会有很多bug也说不定。。。。。

Transformer预测 | 基于TCN-Transformer的股票价格预测（Pytorch）
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
06-18 881
Transformer预测 | 基于TCN-Transformer的股票价格预测（Pytorch）
【Graph Transformer：图神经网络与Transformer①】GNN+Transformer（研究进展）| 开源图神经网络算法平台：OpenHGNN | 深入讲解Transformer
追光者♂：记录、分享、总结、提升，现象级专栏《Python从入门到人工智能》作者，无惧黑暗，坚信曙光
12-03 508
众所周知，网络或图是描述复杂系统的通用语言，因此就产生了网络表示学习。网络表示学习进一步挖掘，产生了图神经网络何为Transformer？它是 《Attention Is All You Need》这篇论文提出的一个模型。附，点击下载模型的结构如下图所示：该模型最大的特点是没有使用RNN以及CNN，而是全部使用了注意力机制。为什么要学习Transformer？（我们问一下ChatGPT）学习Transformer有以下几个重要原因：1.革命性的神经网络架构。
Transformer
qq_45827638的博客
11-21 1096
这个类实现了多头注意力机制，允许模型在不同的表示子空间中并行地学习信息。__init__embed_size：嵌入的维度。heads：注意力头的数量。head_dim：每个头的维度，计算为。valueskeysqueries：这三个线性层分别用于转换值、键和查询向量。fc_out：最后的线性层，用于将多头的输出合并回原始的嵌入维度。forward方法)：输入包括valueskeysquery和可选的mask。首先，输入被分割成多个头，并通过相应的线性层进行转换。使用。
Transformer 代码详解
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得克特
09-11 2万+
理论 这篇文章看理论确实足够了！BERT大火却不懂Transformer？读这一篇就够了 代码 Multi-Head Attention 这里分为两点，多头和自注意力 class MultiHeadedAttention(nn.Module): def __init__(self, h, d_model, dropout=0.1): "Take in model size ......
Vision Transformer
CV在读
12-04 255
把class token从最终结果[197,768]中切片拿出来，对其进行linear全连接（简单理解），如果需要类别概率的话，可以再接一个softmax。在代码实现中，直接通过一个卷积层来实现以ViT一 B/16为例，使用卷积核大小为16x16,stride为16, 卷积核个数为768；对于标准的Transformer模块，要求输入的是token (向量）序列，即二维矩阵[num_token,token_dim]；以及Position Embedding。借用我导的图片来总结一下。
1.5 class-transformer
LetsStudy的博客
01-05 300
class-transformer
Pytorch编写Transformer
a_blade_of_grass的博客
06-19 1986
本文参考自在学习了图解Transformer以后，需要用Pytorch编写Transformer，下面是写代码的过程中的总结，结构根据图解Transformer进行说明。
pytorch 实现 transformer
weixin_53173585的博客
06-12 2105
基于transformer架构实现中文日期向英文日期的转变。即Chinese time order [yy/mm/dd] ---- English time order [dd/M/yyyy]。for example (日期：2031/4/26): 31/04/26 --- 26/Apr/2031。
transformer
Sigmoid
09-16 468
【代码】transformer。
Transformer原理与代码实现
十一月廿七风雨大作
01-15 1万+
在通过线性层学习QKV向量之后，Q和K经历点积矩阵乘法以产生得分矩阵：得分矩阵决定了一个单词在其他单词上的关注程度。因此每个单词都有一个与时间步长中的其他单词相对应的分数。分数越高，注意力越集中。这就是Q映射到K的方式：然后，分数通过除以Q和K的维度的平方根而缩小。这是为了获得更稳定的数据，否则可能会产生爆炸效果。下一步，使用softmax来得到注意力权重，返回0到1之间的概率值。通过做softmax，高分得到提高，低分受到抑制。这样模型可以决定对哪些单词的注意力更高哪些单词的注意力比较低。
AI大模型系列之三：Swin Transformer 最强CV图解（深度好文）
Peter_Changyb的博客
03-30 1万+
SwinTransformer是一种为视觉领域设计的分层Transformer结构。它的两大特性是滑动窗口和分层表示。滑动窗口在局部不重叠的窗口中计算自注意力，并允许跨窗口连接。分层结构允许模型适配不同尺度的图片，并且计算复杂度与图像大小呈线性关系。Swin Transformer借鉴了CNN的分层结构，不仅能够做分类，还能够和CNN一样扩展到下游任务，用于计算机视觉任务的通用主干网络，可以用于图像分类、图像分割、目标检测等一系列视觉下游任务。
transformer_model.rar_matlab_porchu96_transformer_vhdl
07-15
5. **number_of_turns.m** - 计算变压器线圈的匝数，这直接影响到变压器的电压转换比例。 6. **get_AC_resistance.rar** - 这是一个RAR压缩文件，可能包含更复杂的AC电阻计算辅助工具或数据，需要解压后才能查看和...
【15】Transformers快速入门：添加自定义 Token
叫好与叫座虽然不是对立面，但想在同一个作品中达到双重效果很难。
08-13 1395
预训练模型的词表是固定的。它不认识你自定义的特殊标记（如实体标记、领域术语、新表情符号等）。掌握如何向预训练模型的分词器和词表中添加新的 Token（包括普通 Token 和特殊 Token），理解其对模型的影响，并学会正确调整模型权重。新 Token 的 ID（30523, 30524）在模型的 Embedding 矩阵里。想象一下，你给模型一个任务：“找出文本里的汽车和隧道实体”。增加了词表大小（比如从 30522 增加到 30524），模型的 Embedding 矩阵（这里标记了一个实体！
敏感数据目录是什么？如何快速构建企业自身的敏感数据目录
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08-14 630
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我在cmd一直更新不了pip 一直说错误。我扭头去anaconda成功。
【Python】文本相似度计算方法全解析：从理论到实践
采菊东篱下，Python满乾坤！
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在自然语言处理、信息检索和数据清洗等领域，计算文本相似度是一个基础而重要的任务。无论是检测重复文档、拼写纠错，还是推荐系统，都需要准确地衡量两个文本之间的相似程度。本文将深入解析多种文本相似度计算方法，帮助您选择最适合的算法。文本相似度是指两个文本在内容、结构或语义上的相近程度。通常用0到1之间的数值表示，0表示完全不同，1表示完全相同。文本长度: 短文本适合 Dice 系数，长文本适合余弦相似度计算性能: 汉明距离最快，Levenshtein 较慢但精确应用场景。
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