[转] Transformer图解

图文并茂的Transformer介绍
最新推荐文章于 2023-03-16 15:42:52 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/Arborday/p/10887504.html
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#人工智能

博客分享了一个关于Transformer的图文并茂介绍链接https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/，还标注了转载来源https://www.cnblogs.com/Arborday/p/10887504.html 。
图像翻译/Transformer：ITTR: Unpaired Image-to-Image Translation with Transformers用Transfor进行非配对图像对图像的转换
ssshyeong的博客
06-26 2705
在本文中，我们提出了一种有效的基于Transformer的非成对图像到图像翻译体系结构（ITTR）。它主要有两种设计：1）混合感知块（HPB），用于从不同感受域混合标记，以利用全局语义；2） 双剪枝自我注意（DPSA）可大幅降低计算复杂度。在六个基准数据集上，我们的ITTR在未配对图像到图像的翻译方面优于最新水平。.........
Transformer图解
最新发布
cnzzs的博客
12-16 857
前言transformer是目前NLP甚至是整个深度学习领域不能不提到的框架，同时大部分LLM也是使用其进行训练生成模型，所以transformer几乎是目前每一个机器人开发者或者人工智能开发者不能越过的一个框架。接下来本文将从顶层往下去一步步掀开transformer的面纱。transformer概述Transforme...
图解Transformer(转)
上帝是个娘们的博客
10-23 246
图解Transformer
CVPR 2022｜基于Transformer的图像风格化方法，快手&中科院
记录学习的小白
04-22 991
论文链接：https://arxiv.org/abs/2105.14576 代码地址：https://github.com/diyiiyiii/StyTR-2 图像风格化是一个有趣且实用的课题，它可以使用参考的风格图像来呈现内容图像，多年以来在学术界被广泛研究，并已在包括短视频领域在内的业界得到大规模的落地应用。例如，移动互联网用户可以通过快手主站、极速版、一甜相机和快影等一系列 APP，体验包括手绘、水彩、油画和 Q 版萌系风格在内的各种人像风格化特效。 传统的基于纹理合成的...
SOTA该如何理解？
wzk4869的博客
03-16 3293
SOTA该如何理解？
STOA-代码优化示例
weixin_33782386的博客
04-08 166
    Q1       Q2       Q3           Q4 简化           Q5      Q6   优化    
图解Transformer
02-24
Transformer在Goole的一篇论文被提出，为了方便实现调用TransformerGoogle还开源了一个第三方库，基于TensorFlow的，一个NLP的社区研究者贡献了一个Torch版本的支持：。这里，我想用一些方便理解的方式来一步一步...
AI基础：图解Transformer.pdf
05-22
Transformer模型作为自然语言处理（NLP）领域的一个里程碑式发展，由论文《Attention is All You Need》提出，并已被应用到包括机器翻译在内的多个NLP任务中，取得了SOTA（State Of The Art）的成果。它改善了RNN...
自然语言处理（1）：Transformer模型实现原理详解
一条小黑龙的博客
10-20 4946
划时代的产物 在2018年，谷歌推出了BERT模型之后，该模型在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-attention机制实现快速并行。并且Transformer可以增加到非常深的深度，充分发掘DNN模型的特性，提升模型准确率。在本文中，我们将研究Transforme
VOT2017视频目标跟踪的结果分析第一名~第十名
yl小白菜
07-23 4342
VOT2017视频目标跟踪的结果分析第一名~第十名 算法 简介 主要方法 代码地址 论文名称 特征 网上解读 LSART 利用核岭回归分析(KRR)和卷积神经网络(CNN)互补的跟踪。前者侧重于整体的目标,后者关注当...
NLP系列博客
Q_S_Y_Q的博客
05-08 660
最近在整理一些NLP相关的知识，所以计划将一系列笔记整理成文，完成一个NLP和chatbot(人机对话)的系列博客。 主要内容包括机器学习算法推导，个人理解，代码实现(以python为主，少量java)，论文笔记等内容。 nlp系列博客目录为:...
Transformer
YQMind的博客
06-30 1万+
强烈推荐：https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ 特点： 简单明了，清晰易懂。对Transformer里的self-attention(multi-head), positional encoding这些concepts有一个基本的认识。 缺点：具体细节仍需要进一步阅读其他资料。 更进一步： 未完…...
站在BERT肩膀上的NLP新秀们（PART III）
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Kaiyuan_sjtu的博客
06-13 1万+
MT-DNN from Microsoft MT-DNN-2 from Microsoft GPT-2 from OpenAI VideoBERT from Google
STOA-静夜思
weixin_33735077的博客
03-11 156
  每日分享 七里香        溪水急着要流向海洋 浪潮却渴望重回土地 在绿树白花的篱前 曾那样轻易地挥手道别 而沧桑的二十年后 我们的魂魄却夜夜归来 微风拂过时 便化作满园的郁香 ------席慕容   #心理学导论3#佛洛依德的精神分析 1人格 结构由本我、自我、超我三部分组成 本我：包含...
常见的32项NLP任务以及对应的评测数据、评测指标、目前的SOTA结果以及对应的Paper
weixin_39012047的博客
11-24 5839
  任务 描述 corpus/dataset 评价指标 SOTA 结果 Papers Chunking 组块分析 Penn Treebank F1 95.77 ...
用可视化解构BERT，我们从上亿参数中提取出了6种直观模式
BigDataDigest的博客
01-21 885
大数据文摘联合百度NLP出品 编译：Andy，张驰，龙心尘 来源：towardsdatascience.com 深度神经网络的超强有效性一直让人疑惑。 经典论文《可视化与理解CNN》（Visualizing and Understanding Convolutional Networks）解释了在图像领域中CNN从低层到高层不断学习出图像的边缘、转角、组合、局部、整体信息的过程，一定层面论证了深度...
CVPR2020 | 通过可微的代理投票损失进行6DoF对象位姿估计
3D视觉工坊
03-15 1380
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达原文链接：https://arxiv.org/pdf/2002.03923v1.pdf摘要由于遮挡...
Transformer综述(A Survey on Vision Transformer) 阅读学习笔记（三）--Transformer应用的图像处理与视频处理的研究
sazass的博客
03-11 7563
论文综述： 文章主旨：在本文中，我们回顾了这些视觉Transformer模型，将它们分为不同的任务，并分析了它们的优缺点。我们探讨的主要类别包括主干网络、高/中级视觉、低级视觉和视频处理。我们还包括有效的Transformer方法，用于将Transformer推进基于设备的实际应用。此外，我们还简要介绍了计算机视觉中的自我注意机制，因为它是Transformer的基本组成部分。在本文的最后，我们讨论了视觉Transformer面临的挑战，并提供了几个进一步的研究方向。 其他章节： Transformer综
谷歌最强 NLP 模型 BERT 解读
luoyexuge的专栏
10-28 4864
从elmo-->ULMFiT-->gpt-->bert，大概是这个流程   最近谷歌研究人员通过新的BERT模型在11项NLP任务中夺得STOA结果，这在自然语言处理学界以及工业界都引起了不小的热议。作者通过在33亿文本的语料上训练语言模型，再分别在不同的下游任务上微调，这样的模型在不同的任务均得到了目前为止最好的结果，并且有一些结果相比此前的最佳成绩得到了幅度不小的提升。作...
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