Transformer详解

最新推荐文章于 2024-01-24 00:38:20 发布
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#Transformer

本文精选多篇关于Transformer模型的深度解析文章，涵盖其核心原理、各层网络结构及谷歌NIPS论文解读。通过哈工大SCIRLab的视角，全方位理解Transformer，包括详细的代码实现。
史上最小白之Transformer详解
Tink1995的博客
03-27 34万+
1.前言 博客分为上下两篇，您现在阅读的是史上最小白之从Attention到Transformer详解(下) 上篇博客地址：史上最小白之从Attention到Transformer详解(上) 在上篇中我们已经介绍了Encoder-Decoder，Attention机制，self-Attention，今天就来一起看看近两年大火的Transformer。 2.Transformer 原理 2.1 Tr...
Swin-transformer详解
一去不复返的通信er
12-05 7024
swin transformer详解
Vision Transformer详解
霹雳吧啦Wz
06-26 33万+
论文名称： An Image Is Worth 16x16 Words: Transformers For Image Recognition At Scale 论文下载链接：https://arxiv.org/abs/2010.11929 原论文对应源码：https://github.com/google-research/vision_transformer Pytorch实现代码： pytorch_classification/vision_transformer 文章目录前言模型详解Vision
Transformer 模型详解
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步入人工智能
05-29 34万+
本内容主要介绍 Transformer 模型的具体实现。
transformer详解
m0_72232218的博客
01-24 999
一个典型的编码器-解码器的结构，类似于sequence-to-sequence这6（可以自己定）个encode，decode在结构上是完全相同的，但是参数不是完全相同的训练的时候，不是训练了一个encode，然后copy 6次，而是6个encode多在训练。
VIT transformer详解
qq_54372122的博客
07-11 2326
虽然 Transformer 架构已成为 NLP 任务的事实标准，但它在 CV 中的应用仍然有限。在视觉上，注意力要么与卷积网络结合使用，要么用于替换卷积网络的某些组件，同时保持其整体结构。我们证明了这种对 CNN的依赖是不必要的，直接应用于图像块序列 (sequences of image patches) 的纯 Transformer 可以很好地执行 图像分类 任务。
Transformer详解（附代码）
欢迎来到道的世界
12-31 6万+
Transoformer详解，并附有pytorch源代码
Swin Transformer详解
m0_74982304的博客
04-11 5573
Vit出现后虽然让大家看到了Transformer在视觉领域的潜力，但并不确定Transformer可以做掉所有视觉任务。Swin Transformer可以作为一个通用的骨干网络。面对的挑战：1、多尺度。2、高像素。移动窗口提高效率，并通过Shifted操作变相达到全局建模能力。层次结构：灵活，可以提供各个尺度特征信息，容易使用到下游任务中。最后分层设计和移位窗口方法也被证明对所有mlp体系结构都是有益的。
Transformer 详解
周红伟讲AI
02-15 2734
Transformer 是谷歌大脑在 2017 年底发表的论文attention is all you need中所提出的 seq2seq 模型。现在已经取得了大范围的应用和扩展，而 BERT 就是从 Transformer 中衍生出来的预训练语言模型 这篇文章分为以下几个部分 Transformer 直观认识 Positional Encoding Self Attention Mechanism 残差连接和 Layer Normalization Transformer Encoder ..
精选资源
Transformer详解.pptx
06-15
Transformer模型是自然语言处理（NLP）领域的一个里程碑式创新，由Ashish Vaswani等人在2017年提出的论文《Attention is all you need》中首次介绍。它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）结构...
状态估计电力系统状态估计中的异常检测与分类（Matlab代码实现）
12-07
【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开，介绍了基于Matlab代码实现的相关方法和技术。通过对电力系统测量数据的分析，利用状态估计技术识别和分类异常数据，如坏数据或错误操作，从而提升电力系统监控的准确性与可靠性。文中可能涉及残差分析、假设检验、标准化残差、加权最小二乘法（WLS）等核心技术，并结合具体Matlab代码演示异常检测流程与分类策略，帮助研究人员深入理解状态估计在实际工程中的应用。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业相关技术人员。; 使用场景及目标：①应用于智能电网监控与调度系统中，实现对实时测量数据的质量控制；②用于教学与科研，加深对电力系统状态估计理论与异常处理机制的理解；③为电力系统自动化与可靠性分析提供技术支持。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实践操作，逐步调试并理解每一步算法实现，同时参考电力系统状态估计的经典文献，以加强对异常检测数学模型和工程背景的认识。
新增图书统计表.xlsx
12-07
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秀视频微信小程序社交软件项目_基于微信小程序端的短视频社交平台与后台管理系统_实现用户发布短视频添加滤镜背景音乐点赞评论下载分享转发功能_包含人员管理短视频管理背景音乐管理.zip
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固定资产借用归还登记表.doc
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nats.swift-Swift资源
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12-08
Swift client for NATS, the cloud native messaging system.
PowerWorld仿真与电力系统潮流计算（牛顿拉夫逊法和高斯赛德尔法）（Matlab实现）
12-07
PowerWorld仿真与电力系统潮流计算（牛顿拉夫逊法和高斯赛德尔法）（Matlab实现）内容概要：本文档主要围绕电力系统潮流计算展开，重点介绍了使用牛顿-拉夫逊法和高斯-赛德尔法在Matlab环境下进行潮流计算的实现方法，并结合PowerWorld仿真软件进行对比验证。文档还涵盖了电力系统仿真、优化调度、状态估计等相关内容，提供了丰富的Matlab代码实例，旨在帮助读者掌握电力系统稳态分析的核心算法与仿真技术。此外，文档提及多个相关研究方向，如无功优化、配电网重构、储能配置等，体现出较强的综合性与实用性。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和实现电力系统潮流计算的基本算法（牛顿-拉夫逊法与高斯-赛德尔法）；②利用Matlab进行电力系统建模与仿真；③结合PowerWorld进行仿真结果对比与分析；④开展电力系统优化与状态估计相关课题研究。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的Matlab代码进行实践操作，对照理论推导理解算法实现过程，并尝试使用PowerWorld进行仿真验证，以加深对电力系统潮流计算的理解与应用能力。
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