transformer论文复现（论文复现）

最新推荐文章于 2025-07-04 10:39:01 发布
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分类专栏： 传知代码 文章标签： transformer 深度学习 人工智能
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transformer论文复现（论文复现）

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概述

Transformer模型是由谷歌在2017年提出并首先应用于机器翻译的神经网络模型结构。为了解决在处理长距离依赖关系时存在一些限制，同时也不易并行化，导致训练速度缓慢的问题，作者提出了全新的Transformer网络结构并引入了自注意力机制（Self-Attention），使得模型能够在每个位置上将输入序列的不同部分进行关联，从而更有效地捕捉长距离的依赖关系。此外，Transformer还采用了残差连接（Residual Connections）和层归一化（Layer Normalization）等技术，以加快训练速度并提高模型性能。
Transformer作为NLP发展史上里程碑的模型，其创造性地抛弃了沿用了几十年的 CNN、RNN 架构，完全使用 Attention 机制来搭建网络并取得了良好的效果，帮助 Attention 机制站上了时代的舞台，当前几乎全部大语言模型都是基于 Transformer 结构。而论及模型本身，Attention 机制的使用使其能够有效捕捉长距离相关性，解决了 NLP 领域棘手的长程依赖问题，同时，抛弃了 RNN 架构使其能够

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语音合成：transformer tts 论文复现以及dockerfile
AI拉呱，专注于人工智与网络安全方面的研究，关注一起学习。
07-02 1768
Transformer-TTS 基于pytorch复现的论文 Neural Speech Synthesis with Transformer Network 这个模型合成速度比tacotron快3-4倍，合成质量也比较高。每步大概需要0.5秒。 没有使用wavenet声码器，使用tacotron的CBHG模型，使用griffin-lim算法将频谱图转换为原始波。 model结构 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-tL3EG5JP-1593704300755
第TR3周：Pytorch复现Transformer
lihuhelihu的博客
08-02 2811
Transformer可以看作是seq2seq模型的一种，因此，先从seq2seq的角度对Transformer进行宏观结构的学习。下图1先便是Transformer整体结构图，与seq2seq模型类似，Transformer模型结构中的左半部分为编码器，右半部分为解码器，下面我们来一步步拆解Transformer。在某种程度上，可以将Transformer看作是Seq2Seq的一种演变，Transformer可以执行Seq2Seq任务，并且相对于传统的Seq2Seq模型具有更好的性能和可扩展性。
论文精读-Transformer（Attention is All You Need)
a284365的博客
05-11 1115
Transformer 与 RNN 不同，可以比较好地并行训练。Transformer 本身是不能利用单词的顺序信息的，因此需要在输入中添加位置 Embedding，否则 Transformer 就是一个词袋模型了。Transformer 的重点是 Self-Attention 结构，其中用到的Q, K, V矩阵通过输出进行线性变换得到。
【论文复现】Transformer
weixin_73074012的博客
08-09 876
Transformer应用范围非常广泛，涵盖了自然语言处理、时间序列数据预测、图像处理等领域。由于笔者之前都是应用，但是对于原理并没有深刻理解导致想要进行进一步的调试难度比较大，所以学习Transformer的原理以便更加好地运用Transformer。这一篇文章写的非常好，非常清晰地展示了用代码实现Transformer的具体编程步骤以及原理解释，另外和展示了用Pytorch复现Transformer代码的全过程。
Transformer论文详细解读（1）
m0_46464899的博客
07-04 999
本文介绍了Transformer论文的Abstract、Introduction、Background以及模型整体架构Model Architecture
【传知代码】transformer-论文复现
感谢关注-最近在编写开源的自动化测试框架还没整理完
05-24 1747
Transformer模型是谷歌2017年提出的，它革新性地用自注意力机制替代了传统的CNN和RNN，解决了长距离依赖问题并实现了高效并行计算。模型包含编码器和解码器，每个由多层Transformer块组成，块内有自注意力层、前馈层并采用残差连接和层归一化。源码可在相关文章附件获取。模型通过位置编码处理序列位置信息，多头自注意力能捕捉不同层面的上下文。训练时，使用CIFAR100数据集，通过ResNet提取特征，再用PyTorch Lightning进行训练和评估。
Paddle2.2复现经典论文Transformer(理论篇)
m0_63642362的博客
11-29 1691
经典论文复现Paddle2.2-transformer，这半部分为论文研读部分，篇幅太长，下半篇为实践篇
【论文复现】transformer
EterNity_TiMe_的计算机学习之路
11-24 1091
Transformer模型是由谷歌在2017年提出并首先应用于机器翻译的神经网络模型结构。为了解决在处理长距离依赖关系时存在一些限制，同时也不易并行化，导致训练速度缓慢的问题，
复现 transformer
m0_57122465的博客
05-31 1638
首先是一些掩码操作这行代码主要是在实现序列屏蔽的过程中构造一个形状为(batch_size, seq_len)大小的布尔型张量mask 其中，元素(i,j)的值为True表示对应输入序列中的第i个样本在位置j上存在有效元素，反之，该位置不存在有效元素。具体而言，valid_len 是一个长度为batch_size的一维张量，表示每个序列中有效元素的数量（seq_len可能大于有效长度）。
论文Transformer in transformer代码简单复现
最新发布
07-24
在这一论文复现项目中，我们关注的核心是实现Transformer in Transformer模型的基本框架，并通过代码的简单复现来验证该模型的有效性。项目提供的文件列表包含了实现这一目标所必需的资源。其中，主要文件包括： - ...
Point Transformer V3 论文复现
09-07
在深度学习领域，点云数据处理一直是研究热点。点云由离散的3D点构成，能够直接来源于...通过Point Transformer V3论文复现，研究者可以更好地掌握点云数据处理的前沿技术，并为未来的研究与应用提供坚实的技术基础。
Paddle2.2复现经典论文Transformer(代码篇)
m0_63642362的博客
12-17 1733
基于最新版Paddle2.2复现经典论文Transformer，在上一篇理论篇的基础上，结合torch和paddle官方的复现以及各位大佬的复现结果，模块化的完成本次代码的复现。
代码复现——Transformer
weixin_46092235的博客
02-08 1263
代码复现——Transformer，学习过程的记录，图片来自论文和博客，文字部分是自己学习过程的理解
Transfiner论文复现（踩坑记录）+注册和训练自己制作的coco数据集+可视化测试和指标评估
weixin_58526694的博客
03-15 1823
transfiner论文复现+踩坑记录+coco数据集制作和注册+结果可视化
【论文精读】Transformer
weixin_44934783的博客
02-07 2206
transformer
Transformer论文解读一（Transformer）
蓝鲸鱼的博客
11-01 8223
最近Transformer在CV领域很火，Transformer是2017年Google发表的Attention Is All Y ou Need，主要是针对自然语言处理领域提出的。本系列文章介绍Transformer及其在各种领域引申出的应用。 自我注意(Self-attention)，有时也称为内部注意(intra-attention)，是一种将单个序列的不同位置联系起来，以计算该序列的表示的注意机制。Transformer是第一个完全依靠自我注意来计算其输入和输出的表示，而不使用RNN的模型。 论文指
【论文研读&代码复现&简洁代码实现】大模型奠基之作——Transformer
m0_60361484的博客
09-26 829
本文主要提出了一个简单网络结构，作者将其命名为Transformer（变形金刚），这个模型只使用注意力机制。
Torch 论文复现：Vision Transformer (ViT)
荷碧TongZJ 的水文
01-31 2388
论文标题：An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale从 TPUv3-core-days 可以看到，ViT 所需的训练时间比 ResNet 更短，同时 ViT 取得了更高的准确率ViT 的基本思想是，把一张图片拆分成若干个 patch (16×16)，每个 patch 当作 NLP 中的一个单词，若干个 patch 组成一个句子，用 Transformer 进行处理。
34 - Swin-Transformer论文精讲及其PyTorch逐行复现
scar2016的博客
05-14 2686
文章目录1. 两种方法实现Patch_Embedding 1. 两种方法实现Patch_Embedding import torch from torch.nn import functional as F # method_1 : using unfold to achieve the patch_embedding # step_1: unfold the image # step_2: unfold_output@weight def image2embed_naive(image, patch
transformer论文
03-08
### 关于查找Transformer模型的学术论文 为了高效找到关于 Transformer 模型的相关学术论文，建议采用如下方法： #### 使用专门平台进行检索 arXiv 是一个广泛使用的预印本服务器，上面有大量的计算机科学及相关领域的最新研究成果。可以在 arXiv 上通过关键词 "Transformer model" 或者更具体的子主题来搜索相关文献[^1]。 #### 利用自动化工具辅助筛选 随着技术的发展，现在有许多基于人工智能的服务可以帮助研究人员快速定位所需资料。例如提到的 ChatPaper 和 gpt_academic 这样的开源项目提供了强大的功能，不仅限于简单的摘要生成，还包括但不限于专业翻译、润色以及审稿等功能，极大地方便了科研人员获取和理解高质量的学术资源[^2]。 #### 结合具体应用场景深入探索 如果关注的是某个特定的应用场景下的 Transformer 实现，则可能还需要查阅更多针对性的内容。比如在生物医学领域内开发通用 AI 的研究中就提到了一种能同时处理文本与图像信息的新一代架构——这或许会涉及到某些改进版或变体形式的 Transformers[^3]。 ```python import requests def search_arxiv(query="Transformer model"): url = f"https://export.arxiv.org/api/query?search_query=all:{query}&start=0&max_results=5" response = requests.get(url) return response.text if response.status_code == 200 else None ``` 此段 Python 代码展示了如何调用 arXiv API 来查询有关 Transformer 模型的文章列表（仅作示范用途）。实际应用时可以根据需求调整参数设置以获得更多条目或其他类型的过滤条件。
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