Transformer原理

最新推荐文章于 2024-12-25 09:06:33 发布
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分类专栏： Transformer 文章标签： transformer
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视觉Transformer原理与代码实例讲解
AI天才研究院
05-30 1164
视觉Transformer原理与代码实例讲解（1） 1. 背景介绍 近年来，Transformer在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大的成功，如BERT和GPT模型。受其启发，研究人员开始将Transformer应用到计算机视觉（CV）领域，提出了视觉Transform
Transformer原理讲解
LFM3320829529的博客
01-09 1277
Transformer是谷歌2017年发表的论文《Attention Is All You Need》中提出的，用于NLP的各项任务，其引入了自注意力机制（self-attention mechanism），具有长距离依赖关系建模、并行计算能力和通用性能优点，已广泛应用于系列数据的处理。在本文中，我们将从Transformer的整体框架、Encoder结构和输入输出、Decoder的结构和输入输出等方面，详细讲解Transformer的原理。
Transformer原理与代码实现
十一月廿七风雨大作
01-15 7940
在通过线性层学习QKV向量之后，Q和K经历点积矩阵乘法以产生得分矩阵：得分矩阵决定了一个单词在其他单词上的关注程度。因此每个单词都有一个与时间步长中的其他单词相对应的分数。分数越高，注意力越集中。这就是Q映射到K的方式：然后，分数通过除以Q和K的维度的平方根而缩小。这是为了获得更稳定的数据，否则可能会产生爆炸效果。下一步，使用softmax来得到注意力权重，返回0到1之间的概率值。通过做softmax，高分得到提高，低分受到抑制。这样模型可以决定对哪些单词的注意力更高哪些单词的注意力比较低。
深入解析Transformer原理
码上飞扬的博客
09-17 2296
自注意力机制是Transformer架构的核心组件，通过计算每个词与其他词的相关性，生成加权的上下文表示。这一机制不仅提升了模型的表达能力，还大大增强了捕捉长程依赖的能力。多头自注意力机制进一步提升了模型的性能，使其能够从不同的角度理解输入序列。理解自注意力机制的工作原理，是深入掌握Transformer架构的关键。Transformer架构的提出为自然语言处理带来了革命性的变化。通过自注意力机制和并行计算，Transformer不仅提升了模型的性能，也极大地拓宽了NLP的应用场景。
Transformer原理详解
weixin_45762884的博客
04-15 1787
一篇通俗易懂的Transformer原理解析。
Swin Transformer 原理详解
秋声工作室
12-25 1831
Swin Transformer作为一种创新的计算机视觉模型，凭借其独特的架构设计和高效的训练方法，在多种视觉任务中展现了卓越的性能。通过窗口注意力机制、分层结构和补丁合并层等创新设计，Swin Transformer克服了传统Transformer在视觉任务中的计算复杂度问题，显著提升了模型在多尺度特征提取和全局上下文建模方面的能力。
Vision Transformer原理
qq_43570025的博客
01-03 2465
多头自注意力时，先将输入映射到q，k，v，如果只有一个头，qkv的维度都是197x768，如果有12个头（768/12=64），则qkv的维度是197x64，一共有12组qkv，最后再将12组qkv的输出拼接起来，输出维度是197x768，然后在过一层LN，维度依然是。最后会将特殊字符cls对应的输出z0 作为encoder的最终输出 ，代表最终的image presentation（另一种做法是不加cls字符，对所有的tokens的输出做一个平均），如下图公式(4)，后面接一个MLP进行图片分类。
Transformer工作原理
putaolove的博客
11-27 1743
本文将从Transformer的本质、Transformer_的原理_、_Transformer的应用__三个方面，带您一文搞懂Transformer ,VIT架构（总体架构 & 三种注意力层）。
Transformer原理详解和代码
weixin_52862386的博客
05-29 4852
多头注意力机制是transformer的主要创新点，它摒弃了传统卷积神经网络和神经网络的思想，通过 Scaled Dot-Product Attention实现了信息交互，但一次性使用scle dot attention对计算机计算和信息交互而言效果并不好，所以对embedding向量进行映射，映射为等长的向量。Transfomrer目前的火热主要来源于其self-attention，它的设计非常符合人类，许多transformer的变体也是基于self-attention的基础上，进行各种的变换。
搞懂 Vision Transformer 原理和代码系列
01-19
描述中的两个文件名"搞懂 Vision Transformer 原理和代码.pdf"和"搞懂 Vision Transformer 原理和代码.xlsx"暗示了这个压缩包包含了一份详细的PDF文档，可能涵盖了ViT的理论基础、模型结构、训练过程等，而Excel文件...
COMSOL与MATLAB联合仿真调试及GUI界面设计：提升科研仿真效率的技术指南
04-14
内容概要：本文详细介绍了COMSOL与MATLAB联合仿真的具体实现方法及其应用。首先讲解了如何通过LiveLink进行基本操作，如加载模型、设置参数并运行仿真。接着探讨了利用MATLAB的强大功能扩展COMSOL的功能，包括参数扫描、优化算法、批量处理等高级操作。随后，文章深入讨论了基于MATLAB App Designer设计友好的GUI界面的方法，使用户能够更加便捷地控制和展示仿真结果。此外，文中还分享了许多实用的调试技巧，如实时监控参数、异常处理以及内存管理等，确保仿真过程顺利进行。最后，强调了联合仿真在提高科研工作效率方面的巨大潜力。 适合人群：对数值模拟和科学计算感兴趣的科研工作者、工程师和技术爱好者，尤其是那些希望将COMSOL与MATLAB结合起来以增强仿真能力的人群。 使用场景及目标：适用于需要高效执行复杂仿真任务的研究项目，旨在帮助用户掌握COMSOL与MATLAB联合使用的最佳实践，从而显著减少仿真时间并获得更精确的结果。 其他说明：文章不仅提供了详细的代码示例，还分享了很多实践经验，有助于读者快速上手并解决实际问题。同时提醒读者关注不同版本间的兼容性和性能优化问题。
等速万向节周期寿命试验台垂直运动模块及PLC控制设计 毕业设计说明书.doc
04-14
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钢筋混凝土肋梁楼盖设计课程设计说明书.doc
最新发布
04-14
钢筋混凝土肋梁楼盖设计课程设计说明书.doc
是时候跟Mac系统自带的播放器说拜拜了！这个项目提供了简洁、高效的媒体播放体验，支持多种格式和平台，是你娱乐生活的绝佳伴侣
04-14
特征 基于mpv，在macOS上提供最佳解码能力 设计时考虑了macOS（10.15+）的现代版本 视频和音乐所需的所有功能：字幕、播放列表、章节……以及更多！ Force Touch、画中画和高级Touch Bar支持 可定制的用户界面，包括多种配色方案和屏幕控制器（OSC）布局定位 专为音频文件设计的独立音乐模式 视频缩略图 在线字幕搜索与智能本地字幕匹配 无限播放历史记录 方便的交互式视频/音频过滤器设置 完全可定制的键盘、鼠标、触控板和手势控制 面向高级用户的mpv配置文件和脚本系统 提供命令行工具和浏览器扩展
基于Bagging集成模型的时间序列预测Matlab实现及其优化技巧
04-14
内容概要：本文详细介绍了如何利用Bagging集成学习方法进行时间序列预测，并提供了完整的Matlab代码实现。首先解释了Bagging的基本原理，强调了在时间序列预测中保持序列连续性和防止信息泄露的重要性。然后展示了如何通过滑动窗口法生成样本矩阵，并使用ARIMA与XGBoost的混合模型作为基模型，实现了Bagging集成。文中还讨论了预测阶段的聚合策略，如指数衰减加权，以及并行加速技巧。此外，作者分享了一些实践经验，如避免使用复杂的深度学习模型作为基模型，以及如何处理异常值和特征工程的具体方法。 适合人群：具有一定编程基础和技术背景的研究人员、数据科学家和工程师，特别是对时间序列预测感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要提高时间序列预测精度的实际应用场景，如电力负荷预测、销售预测等。目标是通过集成学习方法减少预测误差，提高模型稳定性。 其他说明：文中提供的代码可以直接运行，同时附带了许多实用技巧和注意事项，帮助读者更好地理解和应用Bagging集成模型。
苯 正丁醇化工原理课程设计说明书.pdf
04-14
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4.0吨商用车膜片弹簧离合器设计说明书.doc
04-14
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常村煤矿22采区2203综采放顶煤工作面开采设计说明书.docx
04-14
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TRANSFORMER原理
07-29
Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理和其他序列建模任务中。它由Vaswani等人在2017年提出，并被广泛应用于机器翻译、文本生成、语义理解等任务。 Transformer模型基于编码器-...
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