两篇transfomer 论文解读

最新推荐文章于 2024-10-20 23:49:31 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/keyanxiaocaicai/article/details/116455574
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本文探讨了Transformer模型在小数据场景下与ViT的差异，强调了归纳偏置在数据量不足时的作用，并引用MLP-Mixer的发现来说明大量数据的重要性。通过动画解释，揭示了模型在过拟合问题上的动态表现。

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

本文主要是对最近的两篇transfomer 进行分析

1. inductive bias 归纳偏置

谷歌的MLP-Mixer告诉我们一点，大量的数据是可以战胜inductive bias的，但是显然一点是，数据量小的情况下和ViT是一致的，显得力不从心，存在过拟合的情况。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/361686988--动画比较形象的描述了前向推理的过程

jinggegebuaa
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【大模型系列篇】论文解读：Transformer - Attention Is All You Need
木亦汐丫
08-09 1375
当今大模型初学者必读的一篇论文，已经有不少业内大佬都翻译解读过这篇论文，此处仅作为自己学习的记录。该论文是由谷歌机器翻译团队于2017年发表在NIPS ，提出了一个只基于attention的结构来处理序列模型相关的问题，比如机器翻译。相比传统的CNN与RNN来作为Encoder-Decoder的模型，谷歌这个模型摒弃了固有的方式，并没有使用任何的CNN或者RNN的结构，该模型可以高度并行的工作，相比以前串行并且无法叠加多层、效率低的问题。
Swin Transformer文章解读
weixin_43238909的博客
03-09 1266
从语言转换为视觉的挑战源于两个领域之间的差异，例如视觉实体的规模变化很大，图像中的像素与文本中的单词相比分辨率很高。偏移的窗口桥接了前一层的窗口，提供了它们之间的连接，显著增强了建模能力。在这种移位后，批窗口可由特征图中不相邻的子窗口组成，因此，使用屏蔽机制将自注意计算限制在每个子窗口内。所示，移位窗口桥接了前一层的窗口，提供二者之间的连接，显著增强建模能力。）时是线性的，全局自注意计算对于大型硬件来说通常还是负担不起的，而基于窗口的自注意是可扩展的。经过循环移位的方法，一个窗口可包含来自不同窗口的内容。
Transformer论文详解，论文完整翻译（二）
ws_nlp_的博客
06-05 774
Transformer论文详解，论文完整翻译（二） 第一章 介绍 特别是RNN，LSTM，GRU，已经稳固的在序列模型和转换问题建立了SOTA，像语言模型和机器翻译。大量的相关工作一直在持续进行去推动循环语言模型的发展和encoder-decoder结构。 循环模型典型的因素是计算了输入输出序列的位置信息。为了在每步计算时与加入位置信息，他们生成了一个序列隐状态h（t），通过一个函数处理前一个隐状态h（t-1）和当前的位置t的输入。这种内在的序列自然排除了训练样本时并行的可能，在长序列中的情况下消耗更大，内
transmomo.pytorch:这是2020年CVPR论文“ TransMoMo”的官方PyTorch实施
03-21
TransMoMo：不变性驱动的无监督视频运动重定向 | | 这是CVPR 2020论文“ TransMoMo：不变性驱动的无监督视频运动重定向”的官方PyTorch实施。 环境 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=<your> conda install pyyaml scikit-image scikit-learn opencv pip install -r requirements.txt 数据 Mixamo 是一个合成的3D角色动画数据集。 下载mixamo数据。 在data/mixamo下提取 有关下载3D Mixamo数据的说明，请参考。 独舞 SoloDance是youtube上跳舞视频的集合。我们使用从这些视频中提取骨骼序列进行训练。 在下载提取的骨架序列。 在data/solo_d
CVPR 2020丨无监督动作迁移TransMoMo
idol24的博客
07-12 3259
导读在CVPR 2020上，来自CMU、北京大学、清华大学、商汤研究院的研究者提出了一种无监督的人体动作迁移方法，为动作序列数据建模提供了新思路。该论文提出了一种新颖的动作重定向网络（M...
推荐开源项目：TransMoMo —— 驱动无监督视频运动重定向的不变性
gitblog_00017的博客
06-08 340
推荐开源项目：TransMoMo —— 驱动无监督视频运动重定向的不变性 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目介绍 TransMoMo 是一个基于 PyTorch 的开源项目，其目标是实现一种新颖的无监督视频运动重定向方法。该项目结合了 Mixamo 和 SoloDance 数据集，允许用户将一种人物的动态动作无缝地转移到另一种人物上，无需任何标注数据。这为动画和...
PyTorch: Softmax多分类实战操作
09-16
主要介绍了PyTorch: Softmax多分类实战操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Transformer论文解读
heyiqiunet的博客
10-20 1121
Transformer，该架构完全基于注意力机制，摒弃了递归和卷积。实验表明，在机器翻译任务中，Transformer在质量上优于现有模型，且更易于并行化，训练时间显著减少。
Transformer目标检测 | DETR论文解读
DeepDriving
08-15 1238
DETR是首个将应用到2D目标检测任务中的算法，由Facebook于2020年在论文《》中提出。与传统目标检测算法不同的是，DETR将目标检测任务视为一个直接的集合预测问题，采用基于集合的全局损失通过二分匹配实现一对一的预测输出，不需要非极大值抑制（NMS）和手工设计Anchor这些操作，基于的编码器-解码器架构实现了端到端的目标检测，整个实现流程非常简单明了。如果对Transformer模型结构解析与Python代码实现。
transformer论文解读_K-BERT论文解读
weixin_39779975的博客
12-21 420
一、前言这篇文章将bert同knowledge graph(KG) 结合在一起。一解决了Heterogeneous embedding space问题(KG的实体向量与word embedding 不连续的问题。)解决了knowledge Noise知识噪音.北大的团队一直有做KG的，上次在EMNLP中看到的一个本科生还是硕士？就是做了一个KG局部更新方法，使得KG能够更快速的更新知识。这次的这篇...
matlab实现 transforemr 详细教程
mqdlff_python的博客
12-20 5615
matlab实现 transforemr 详细教程
Matlab实现Transformer 模型
DM_zx的博客
08-14 7970
MATLAB实现Transformer模型
Matlab终于能够实现Transformer预测了
QSJIQIXUEXI的博客
10-20 4222
今天给小伙伴带来一期利用Matlab实现Transformer预测的代码。以往Transformer等模型只能在Python中实现，但是Python需要配置环境，且不同版本差异较大，难以直接在电脑上运行，非常不适合新手小白。同时，部分Python代码非常混乱，使用的库也不统一，真假难辨。因此，本期推出Matlab版本的Transformer预测模型，代码非常清晰易懂，也跟以前的形式一样，直接Excel替换数据即可！无需更改代码！
图像迁移论文阅读（一）
AI从入门到实践的博客
11-01 929
1、ICCV Orthogonal Jacobian Regularization for Unsupervised Disentanglement in Image Generation（用于无监督图像生成解耦的正交雅可比正则化） 论文链接：https://arxiv.org/abs/2108.07668 代码链接：https://github.com/csyxwei/OroJaR 该论文由哈尔滨工业大学与好未来合作，针对图像生成中无监督解耦问题，提出了一种正交雅可比正则化（Orthogonal Jaco
现在最好玩的AI竟然来自一个家谱公司？？？
zandaoguang的博客
03-02 375
点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达鱼羊 萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI哈利波特世界里，能让报纸上的照片动起来的...
Transformer分类 Matlab代码 替换数据直接使用
small_ccb的博客
07-26 686
采用 Transformer 编码器对光伏、负荷数据特征间的复杂关系以及时间序列中的长短期依赖关系进行挖掘，可以提高光伏功率、负荷预测、故障识别的准确性。基于Transformer的数据分类预测(可以更换为单、多变量时序预测/回归，购买前私我)，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手。1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2023b及以上【没有高版本的可以私信我赠送】[灯泡]程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行！3️⃣、运行结果图包括分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图等。
matlab 将一个序列随机打乱_随机生成的Transformer架构
weixin_32205867的博客
12-15 1273
之前有被人问到过为什么transformer要采取这样的架构。当然transformer的细节很多，self attention, fully connected layer, residual connection, layer normalization, etc, etc。如果真的要问为什么必须要做这样的设计，说实话我也不知道，我一般会倾向于认为这样的设计有很大的偶然性和随机性在里面。作者就...
DeepSeek本地部署及WebUI可视化教程
最新发布
06-04
DeepSeek是近年来备受关注的大模型之一，支持多种推理和微调场景。很多开发者希望在本地部署DeepSeek模型，并通过WebUI进行可视化交互。本文将详细介绍如何在本地环境下部署DeepSeek，并实现WebUI可视化，包括Ollama和CherryStudio的使用方法。
Transformer库解读
04-01
<think>好的，我现在需要帮助用户了解Hugging Face的Transformers库的工作原理和用法，特别是结合PyTorch的部分。首先，我得回顾一下用户提供的引用内容，看看有哪些信息可以直接利用。引用[1]提到安装Transformers库和PyTorch，引用[3]和[4]详细介绍了使用PyTorch训练Transformer模型的步骤，以及Hugging Face提供的预训练模型。用户的问题主要集中在原理和使用说明上，所以需要分两部分来回答。 首先，关于原理部分。Transformer模型的核心是自注意力机制，这点我记得原论文里有提到。需要解释自注意力如何工作，比如计算Query、Key、Value向量，然后生成注意力权重。这部分可能需要用LaTeX公式展示，比如缩放点积注意力的公式。另外，编码器和解码器的结构，每一层包含多头注意力、前馈网络等组件，这些都需要简明扼要地说明。 然后是使用说明。用户可能想知道如何安装库、加载预训练模型、进行微调和推理。根据引用[1]和[3]，安装只需要pip命令。加载预训练模型的话，Hugging Face提供了AutoModel和AutoTokenizer，可以方便地调用不同模型。微调部分需要准备数据，使用Trainer类或者自定义训练循环。引用[3]中的代码示例可以简化一下，展示一个文本分类的例子，包括加载数据集、分词、训练和保存模型。 还需要考虑用户可能的实际应用场景，比如文本分类、问答系统等，如引用[4]提到的。同时，用户可能关心如何利用预训练模型节省时间，避免从头训练，这也是Hugging Face的优势所在。此外，要注意使用PyTorch的DataLoader处理数据，以及模型保存和加载的方法，这些都是使用中的常见步骤。 在回答结构上，应该先介绍原理，再逐步讲解用法，每一步给出代码示例。同时，按照用户的系统级指令，确保行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，并且正确使用中文。最后生成相关问题，可能涉及模型结构、微调方法、应用场景等，帮助用户进一步学习。 检查是否有遗漏的信息，比如Hugging Face的模型库和社区支持，这也是其重要特点。确保引用的标注正确，比如安装命令来自引用[1]，训练步骤参考引用[3]等。最后，保持回答清晰，分点说明，让用户能够逐步理解和实践。</think>### Transformer库的工作原理及用法解析（基于PyTorch与Hugging Face） #### 一、Transformer模型的核心原理 Transformer模型的核心是**自注意力机制（Self-Attention）**，通过动态计算输入序列中不同位置的关系权重，捕捉长距离依赖。其核心公式为： $$ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V $$ 其中，$Q$（Query）、$K$（Key）、$V$（Value）是输入通过线性变换生成的矩阵，$d_k$是向量的维度[^4]。 **模型结构**： 1. **编码器**：由多层堆叠的模块组成，每层包含： - 多头自注意力子层（Multi-Head Attention） - 前馈神经网络（Feed Forward Network） - 层归一化（LayerNorm）和残差连接 2. **解码器**：结构与编码器类似，但增加了一个额外的“编码器-解码器注意力”层，用于融合编码器的输出信息。 --- #### 二、Hugging Face Transformers库的用法 ##### 1. 安装与基础配置 ```bash pip install transformers torch # 安装库[^1] ``` ##### 2. 加载预训练模型与分词器 ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification # 加载BERT模型和分词器 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased", num_labels=2) ``` ##### 3. 数据预处理 ```python texts = ["I love Hugging Face!", "This is a bad example."] labels = [1, 0] # 分词并编码为PyTorch张量 inputs = tokenizer(texts, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt") labels = torch.tensor(labels) ``` ##### 4. 微调模型（以文本分类为例） ```python from transformers import Trainer, TrainingArguments # 定义训练参数 training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=8, logging_dir="./logs" ) # 使用Trainer简化训练流程 trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=torch.utils.data.TensorDataset(inputs["input_ids"], inputs["attention_mask"], labels) ) trainer.train() # 开始训练[^3] ``` ##### 5. 推理预测 ```python # 输入新文本 new_text = "Transformers are amazing!" inputs = tokenizer(new_text, return_tensors="pt") # 预测结果 outputs = model(**inputs) predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=-1) print(predictions) # 输出类别标签 ``` --- #### 三、关键特性与优势 1. **预训练模型支持**：提供超100种模型（如BERT、GPT-2、T5），支持文本分类、问答、生成等任务。 2. **跨框架兼容**：同时支持PyTorch和TensorFlow，模型可无缝转换。 3. **高效微调工具**： - `Trainer`类自动处理分布式训练、混合精度计算。 - `Pipeline`实现一键推理，如`pipeline("text-generation")`。 ---
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