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最新推荐文章于 2024-06-22 11:36:48 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 使用工具
原文链接：https://github.com/GaoPeng97/transformer-xl-chinese
本文汇总了多个中文文本分类项目的源代码链接，包括基于PyTorch的中文文本分类项目，以及Transformer-XL在中文环境下的应用。此外，还提供了关于注意力机制的基本讲解和Transformer的详细解读，为读者深入理解文本分类和Transformer模型提供了丰富的资源。

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

转载：：https://github.com/GaoPeng97/transformer-xl-chinese
转载：：：https://github.com/WoBruceWu/text-classification 文本分类

转载：：：https://github.com/649453932/Chinese-Text-Classification-Pytorch pytorch

attention::基本讲解：：：https://blog.youkuaiyun.com/malefactor/article/details/78767781

转载transform：讲解：https://www.jianshu.com/p/0b3f0cfd671e

本周总结-----transfomer的原理理解以及代码解读
yanyanyanzi111的博客
05-06 2685
Transformer的理解与代码 首先将一些资料写在这： b站博主：nlp从入门到放弃 的transfomer相关视频，以下的代码也于其讲述的大差不差，大家可以去他的视频找所有的代码 1 对transformer原理理解 整个transformer的架构可以分为：解码器（encoder）和编码器（decoder）；其中又可以划分为多个模块：位置嵌入、多头自注意力模块、残差结构、layernorm层、前馈网络等。 图一 transfomer整体架构 1.1位置编码以及词嵌入 1）词嵌入指的是将一个单
Transfomer完整学习笔记一：Encoder-Decoder，Seq2Seq
StarfishCu的博客
10-09 642
最近常看到transformer框架下的论文，且知道transformer势头大盛，但对transformer缺乏了解，所以就记录下关于transformer的完整学习过程，从最基本的部分开始学习这里做以记录。 Encoder-Decoder，Seq2Seq什么是seq2seq& encoder-decoderEncoderDecoder 本篇学习笔记主要参考这篇blog 什么是seq2seq& encoder-decoder 常见的应用场景为nlp问题。以机器翻译为例： 英语输⼊：“The
稀疏transorformer系列
yaohaishen的专栏
03-24 428
Transformer原理以及运行机制
m0_61296035的博客
11-03 9181
1.Transformer的“前世今生” transformer最开始是在
Transformer详解笔记
qq_40922271的博客
10-30 788
Transformer Transformer是在一篇名为《Attention Is All You Need》的文章中提出的，采用了encoder-decoder架构，抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全由Attention构成，使用到了self-attention，因此首先先了解一下self-attention，然后再去看Transformer的结构。文章的主要内容为台大李宏毅老师的机器学习课的笔记，老师将的十分细致并描述了很多应用案例????，同时这篇博文将的也十分细致，图文并茂http://
Attention Is All You Need
poilkj110的博客
12-10 6342
摘要：以复杂循环或卷积神经网络为基础的显性序列转化模型，包括编码和解码。最好表现的模型也连接编码和解码通过注意力机制。我们提出一种新的简单网络架构，Transformer， 只基于注意力机制，丢弃循环和卷积网络。在两个机器翻译任务上的实验显示这些模型在质量上更好，并能更好并行化，要求更少时间训练。 1 简介 循环网络，LSTM和门循环网络是在序列建模和转化问题例如语言建模和机器翻译任务中最好的方
Transformer细节（五）——详解Transformer解码器的自注意力层和编码器-解码器注意力层数据处理机制
weixin_47129891的博客
06-22 1258
在训练阶段，解码器的自注意力层和编码器-解码器注意力层可以并行处理目标序列的所有时间步，因为使用了教师强制技术，目标序列的前缀是已知的。具体来说，自注意力和编码器-解码器注意力的计算都可以通过矩阵运算在所有时间步上并行完成。这种并行处理使得Transformer模型在训练时效率非常高，能够快速处理长序列数据。
Transformer模型压缩
weixin_42961017的博客
05-14 974
transformer模型压缩
Transformer模型中各个结构的理解
shaomjc的博客
09-17 701
即将解码器的输入与编码器中编码好的每个单词的representation计算Attention score，然后计算Attention score与V的矩阵乘法，从而得到编码器中编码单词在解码器中待翻译单词中的表达。（而不像编码器中可以以并行的形式对句子中的所有单词进行Attention计算），即同Seq2Seq模型中解码器部分一样需要一个单词一个单词的进行输入，即我们只有在某一时刻预测出了某一单词后，才能继续预测后面的词。不妨假设我们的模型从训练集中学习一万个不同的英语单词（我们模型的“输出词表”）。
Transformer的理解
摆渡者
11-20 3755
1、seq2seq seq2seq有两个RNN组成，一个是encoder，一个是decoder，举一个翻译的例子： “我是女孩”，翻译“I am a girl” 输入序列： x = (x0,x1,x2,x3) ,x0=我,x1=是,x2=女,x3=孩 目标序列： t = (t0,t1,t2,t3)=(I am a girl) 通过encoder，把x=(x0,x1,x2,x3)映射为一个隐层状态...
BERT大火却不懂Transformer？读这一篇就够了
BigDataDigest的博客
01-08 1万+
大数据文摘与百度NLP联合出品编译：张驰、毅航、Conrad、龙心尘编者按：前一段时间谷歌推出的BERT模型在11项NLP任务中夺得STOA结果，引爆了整个NLP界。而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用。谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务，当时达到了STOA效果。Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点，利用self-attent...
Transformer 代码详解
热门推荐
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 ......
transformer xl 用于文本生成
penkgao的博客
05-30 3885
本文尝试用transformer xl做中文文本续写，基于论文为：《Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context》https://arxiv.org/abs/1901.02860 论文算法介绍可参考：https://blog.youkuaiyun.com/jILRvRTrc/article/details/87...
转载transformer：
qq_34438672的博客
10-10 144
转载：：重要：：https://www.jianshu.com/p/be472d254d24
1.3 神经网络入门-梯度下降与Transorflow基础
weixin_33739541的博客
01-26 565
1.3 梯度下降与Transorflow基础 关于梯度下降的解可以参考这篇文章：www.jianshu.com/p/bf50fc0aa… Transorflow基础 Google Brain的第二代机器学习框架 开源社区活跃 可扩展性强 API建全，对用户友好 计算图模型 命令式编程 声明式编程 命令式编程和声明式编程对比 声明式编程的优点：得到计算图之后，很...
电赛历年试题&经验分享.7z
08-12
电赛历年试题&经验分享.7z
PLC立体车库智能仿真系统：基于博途V15的西门子1200PLC控制与触摸屏操作 - PLC编程 v1.5
08-12
基于博途V15软件平台构建的3×2立体车库智能仿真系统。该系统采用西门子1200PLC进行控制，配备触摸屏操作界面，实现了自动出入库、电梯式小车移动以及变频器输出等功能。文中展示了详细的程序注释和模块化编程方法，如使用TON定时器实现载车板升降的速度控制，利用FC块封装车辆检测模块，通过GRAPH语言编写自动出入库逻辑等。此外，还提到了系统的IO表设计和故障处理机制，以及未来可能加入AI算法进行智能车位分配的设想。 适合人群：对PLC编程、工业自动化控制系统感兴趣的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于学习和研究PLC编程技巧、工业自动化控制系统的仿真开发，帮助理解和掌握PLC控制逻辑、触摸屏交互设计、变频器仿真等关键技术。 其他说明：该项目不仅提供了完整的源代码和详细的注释，还能在博途PLCSIM Advanced环境中进行全仿真测试，为实际工程应用提供宝贵的经验和参考。
LuWu-陆吾，一个简单的无代码深度学习平台
08-12
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/2f73b93e37c3 LuWu——陆吾，一个简单的无代码深度学习平台。（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
Python自动化测试框架pytest入门与实战.doc
最新发布
08-12
Python自动化测试框架pytest入门与实战.doc
统计学习,机器学习,神经网络,深度学习,使用matlab实现
08-12
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/6c421a94aa8d 统计学习,机器学习,神经网络,深度学习,使用matlab实现.（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
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