Transformer简明教程 P7 实验数据介绍

最新推荐文章于 2025-01-04 10:14:36 发布
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#transformer #人工智能 #深度学习

本文探讨了如何通过y依赖x的最终决定来提升数据处理的映射复杂度，重点关注了通过增加y数据长度来适应这种复杂性的技术手段和应用场景。

虚线箭头表示y事由x的最后一位决定的：
目的是为了增加映射复杂度，让y数据长度比x数据多一位以方便数据处理
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数据样例：
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Python从0到100（一百）：基于Transformer的时序数据建模与实现详解
全网粉丝10w+，优快云、稀土掘金人工智能签约作者、专家博主，华为云十佳博主，985人工智能硕士。人工智能、大模型、计算机视觉、Python 爬虫— —商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
06-23 4万+
Transformer for Time Series (TTS-Transformer) 是一种基于自注意力机制的深度神经网络架构，专门针对时序数据处理进行优化设计。它通过多头自注意力机制捕获时序数据中的长距离依赖关系，同时结合位置编码和层归一化等技术，在保持计算效率的同时显著提升了模型对复杂时序模式的建模能力和预测精度。
Swin Transformer目标检测实验——测试自己的数据集
想太多的学习日志
11-28 2593
随着第二步的完成，竟然奇迹般的解决了0.0，这个用词只是说明了自己没搞懂这背后的原理，但是有些程序不就是bug运行的嘛（狗头），所以，最后想想应该就是batch size设置的问题，还有就是不要边安装软件边训练模型。 如果我哪天搞懂了，会持续更新的（应该），有不懂的可以留言或私信，不定时回复，作者也在摸索中，希望大家一起进步呀！
Transformer原理到实践详解
Enjoy_endless
03-08 1万+
本篇博客并没有什么独特见解之处，只是单纯的再一次加强巩固学习。 因为接触到的不少项目用到了，还是要拿过来好好研究学习一下的。 原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41664845/article/details/84969266 代码详见：http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html -Transformer：一...
NLP基础实验⑨：Transformer
IOT_victor的博客
05-28 1433
一、Attention机制的本质思想 ①第一个过程根据Query和Key计算权重系数 根据Query和Key计算两者的相似性或者相关性（阶段1） 对第一阶段的原始分值进行归一化处理（阶段2） ②第二个过程根据权重系数对Value进行加权求和（阶段3） 上图清晰地展示了三阶段计算Attention的过程 理论： 《深度学习中的注意力模型》张俊林老师：https://z...
Transformer学习与基础实验2——Transformer结构
最新发布
qq_61784003的博客
01-04 813
上一篇：Transformer学习与基础实验1——注意力机制。
Transformer技术在大规模数据集上的性能表现：比较实验结果
AI天才研究院
07-06 2653
作者：禅与计算机程序设计艺术 Transformer 技术在大规模数据集上的性能表现：比较实验结果 Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，近年来在自然
Transformer模型实现长期预测并可视化结果（附代码+数据集+原理介绍）
11-12
Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高...
Transformer模型-数据预处理，训练，推理（预测）的简明介绍
Ankie资深技术项目经理
04-11 2751
Transformer模型-数据预处理，训练，推理（预测）的简明介绍。 在继续探讨之前，假定已经对各个模块的功能有了充分的了解，我们从头梳理一遍流程。
优秀毕业设计：基于transformer的序列数据二分类完整代码+数据可直接运行
11-16
最近 Transformer 在统一建模方面表现出了很大的威力，是否可以将Transformer应用到时序异常检测上引起了很多学者的研究兴趣。...优秀毕业设计：基于transformer的序列数据二分类完整代码+数据可直接运行
深度解析 Transformer 模型：原理、应用与实践指南【收藏版】
『愚』的博客
02-19 1万+
Transformer 模型作为一种新颖的神经网络结构，在自然语言处理领域取得了巨大的成功。通过深入理解其原理、应用场景和实践指南，我们可以更好地应用 Transformer 模型解决实际问题，推动自然语言处理技术的发展。希望本文能够为你提供有益的参考，促进相关领域的研究和应用。版权声明：原创博主：牛哄哄的柯南注：部分图片来源于网络[哈哈][抱拳]加油！共同努力！Keafmd牛哄哄的柯南，期待你的三连+关注~~keep accumulate for my dream【共勉】
【Transformer系列】深入浅出理解Transformer网络模型（综合篇）
IT菜鸟
09-17 1万+
【Transformer系列】深入浅出理解Transformer网络模型（综合篇）
【大语言模型基础】Transformer模型Torch代码详解和训练实战
2301_81888214的博客
04-23 4860
Transformer是由谷歌在17年提出并应用于神经机器翻译的seq2seq模型，其结构完全通过自注意力机制完成对源语言序列和目标语言序列的全局依赖建模。
用Transformer模型实现简单二分类问题
qq_63908157的博客
01-22 6748
第一次自行用Transformer模型实现二分类，过程很曲折，不过最后还好成功实现了。各位大佬们如果有更好的模型实现思路，欢迎在评论区指教!
一文彻底搞懂Transformer - Training（模型训练）
m0_59235945的博客
07-16 5554
*WMT 2014英德和英法数据集在用于训练Transformer模型之前，需要进行一系列的数据预处理步骤。**下载数据集：首先，从WMT官方网站或相关资源中下载WMT 2014英德和英法数据集。这些数据集通常包括训练集、验证集和测试集。解压数据集：将下载的数据集文件（如.tgz或.tar格式）解压到指定的目录中，以便进行后续处理。去除无关信息：从文本中去除HTML标签、特殊字符、URL链接等与翻译任务无关的信息。
Transformer 模型详解
Wisimer
02-20 1万+
概要 目前在序列建模和转换问题中，如语言建模和机器翻译，所采用的主流框架为Encoder-Decoder框架。传统的Encoder-Decoder一般采用RNN作为主要方法，基于RNN所发展出来的LSTM和GRU也被曾认为是解决该问题最先进的方法。但是RNN的主要缺陷在于并行训练的不足。针对机器翻译问题，原论文文（Attention is all you need）提出了一种“Transforme...
NLP实验——基于Transformer&pytorch的日汉机器翻译模型
m0_65959577的博客
06-27 1932
在自然语言处理领域，机器翻译一直是一个重要的研究方向。本实验旨在利用Transformer模型及其PyTorch实现，建立一个日语到汉语的机器翻译模型。Transformer模型由于其能够处理长距离依赖和并行计算的能力，已经成为机器翻译任务的主流模型之一。本实验成功实现了在GPU环境下训练基于Transformer和PyTorch的日汉机器翻译模型，并利用训练好的模型取得了良好的翻译效果。
【超详细】【原理篇&实战篇】一文读懂Transformer
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Transformer是一种用于自然语言处理（NLP）和其他序列到序列（sequence-to-sequence）任务的深度学习模型架构，它在2017年由Vaswani等人首次提出。Transformer架构引入了自注意力机制（self-attention mechanism），这是一个关键的创新，使其在处理序列数据时表现出色。
人工神经网络（一）：CNN、Transformer网络的应用
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猫的十二分类，新闻标题14种分类以及中英文翻译问题
一文搞懂Transformer解码器（图文详解）
2402_82802238的博客
04-15 9041
本系列文章致力于用最简单的语言讲解Transformer架构，帮助朋友们理解它的强大，本文是第七篇：Transformer解码器图文详解。
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