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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
09-17 700
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 3884
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
01-26 564
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...
新闻推荐系统源码-基于springboot的新闻推荐系统设计与实现-新闻推荐网站代码-新闻推荐项目代码
08-12
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No.31 MATLABSimulink仿真：新能源并网逆变器及其功能，包括SVPWM矢量调制、PI电流环控制、dq控制与有功无功及直流母线电压控制
08-12
内容概要：本文介绍了如何利用MATLAB/Simulink进行新能源并网逆变器的仿真，重点解析了SVPWM矢量调制、坐标变换、PI电流环、dq控制、有功无功控制及直流母线电压控制等关键功能。文中首先概述了新能源并网逆变器的重要性和MATLAB/Simulink的作用，接着详细描述了模型构建方法，最后深入探讨了各个关键功能的具体实现和技术细节。通过这些技术的应用，能够有效提高逆变器的性能和电能质量。 适合人群：从事电力电子、新能源发电及控制系统设计的研究人员和工程师。 使用场景及目标：适用于需要理解和掌握新能源并网逆变器工作原理及其实现方法的专业人士，旨在帮助他们更好地设计和优化逆变器系统，提升系统的稳定性和效率。 其他说明：文章不仅提供了理论解释，还结合实际案例进行了详细的功能解析，有助于读者全面理解并应用于实际项目中。
基于JAVA的学生课外活动管理系统的设计与实现
最新发布
08-12
基于JAVA的学生课外活动管理系统的设计与实现的论文
Kubernetes持久化存储PVC和PV使用教程.doc
08-12
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教师工作量管理-教师工作量管理系统源码-基于Web的教师工作量管理系统设计与实现-教师工作量管理网站代码
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