Python深度学习技术进阶篇|Transformer模型详解

最新推荐文章于 2025-04-12 03:32:08 发布
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分类专栏： 机器学习 python 深度学习 文章标签： 深度学习 python transformer 机器学习 Attention 目标检测算法 图神经网络
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Transformer模型（BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、Swin Transformer等）、生成式模型（变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型Diffusion Model等）、目标检测算法（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SDD等）、图神经网络（GCN、GAT、GIN等）、强化学习（Q-Learning、DQN等）、深度学习模型可解释性与可视化方法（CAM、Grad-CAM、LIME、t-SNE等）的基本原理及Python代码实现方法。

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目录

注意力（Attention）机制详解

1、注意力机制的背景和动机（为什么需要注意力机制？注意力机制的起源和发展）。

2、注意力机制的基本原理：用机器翻译任务带你了解Attention机制、如何计算注意力权重？

3、注意力机制的一些变体（硬性注意力机制、软性注意力机制、键值对注意力机制、多头注意力机制、多头注意力机

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使用Python实现深度学习模型：Transformer模型
Echo_Wish
06-07 1494
Transformer模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，每个编码器和解码器层都由多头自注意力机制和前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）组成。在本文中，我们详细介绍了Transformer模型的基本原理，并使用Python和TensorFlow/Keras实现了一个简单的Transformer模型。通过本文的教程，希望你能够理解Transformer模型的工作原理和实现方法，并能够应用于自己的任务中。
Transformer模型 | Transformer时间序列预测，单步、多步（Python）
算法如诗的博客
10-23 1979
Transformer模型 | Transformer时间序列预测，单步、多步（Python）
交通 | 机器学习 + 大规模TSP/VRP求解
weixin_53463894的博客
06-25 2327
另外，对于基于transformer的序列求解方案，其核心的self-attention的时间复杂度是O(tsp问题节点数量的平方)，当tsp规模特别大时，transformer类方案在训练阶段也存在特别耗时的问题。文章作者认为过往的模型之所以无法很好的求解大规模问题是因为它们的模型属于Heavy Encoder & Light Decoder，即过于复杂的encoder容易让模型对小规模的tsp/vrp产生过拟合问题，继而限制了其泛化到更大规模问题的能力。最终，选择得分最高的子问题作为后续的优化对象；
Transformer 模型详解
Wisimer
02-20 1万+
概要 目前在序列建模和转换问题中，如语言建模和机器翻译，所采用的主流框架为Encoder-Decoder框架。传统的Encoder-Decoder一般采用RNN作为主要方法，基于RNN所发展出来的LSTM和GRU也被曾认为是解决该问题最先进的方法。但是RNN的主要缺陷在于并行训练的不足。针对机器翻译问题，原论文文（Attention is all you need）提出了一种“Transforme...
Transformer模型架构概述
最新发布
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
04-12 1203
Transformer 架构是深度学习领域中一项具有重大影响力的创新，自 2017 年在《Attention Is All You Need》论文中被提出以来，它已经在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等多个领域取得了巨大的成功，并成为了许多先进模型的基础架构。
Transformer模型详解（图解史上最完整版）
Trisyp的博客
02-24 3718
Transformer模型详解
Transformer 是如何工作的：600 行 Python 代码实现两个（文本分类+文本生成）Transformer（2019
caoyongsheng的博客
10-24 1044
Transformer 是一类非常令人着迷的机器学习架构之前已经有一些不错的介绍文章（例如 [1, 2]），但过去几年transformer 变得简单了很多， 因此要解释清楚现代架构（modern architectures）是如何工作的，比以前容易多了。本文试图丢掉历史包袱，开门见山地解释现代 transformer 的工作原理。神经网络和反向传播（neural networks and backpropagation）的基本知识有助于更好地理解本文，这个讲座介绍了神经网络的基础知识；这个讲座。
Python深度学习全景进阶：注意力机制、Transformer模型、生成式模型、目标检测算法、图神经网络、强化学习、物理信息神经网络、神经架构搜索、深度学习模型可解释性与可视化方法等
weixin_46747075的博客
07-06 675
注意力机制、Transformer模型（BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、Swin Transformer等）、生成式模型（变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型Diffusion Model等）、目标检测算法（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SDD等）、图神经网络（GCN、GAT、GIN等）、强化学习（Q-Learning、DQN等）、深度学习模型可解释性与可视化方法（CAM、Grad-CAM、LIME、t-SNE等）的基本原理及
深度学习全景进阶：最新Python深度学习进阶与前沿应用【注意力机制、Transformer模型（BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、Swin Transformer等）】
CCfz566的博客
07-08 905
近年来，伴随着以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习的快速发展，人工智能迈入了第三次发展浪潮，AI技术在各个领域中的应用越来越广泛。为了帮助广大学员更加深入地学习人工智能领域最近3-5年的新理论与新技术，Ai尚研修推出全新的“Python深度学习进阶与应用”培训课程，让你系统掌握AI新理论、新方法及其Python代码实现。
深度学习全景进阶：最新Python深度学习进阶与前沿应用
jwwkyjspt的博客
09-17 716
（输入数据的Embedding、位置编码、层规范化、带掩码的自注意力层、编码器到解码器的多头注意力层、编码器的完整工作流程、解码器的完整工作流程、Transformer模型的损失函数）提出的背景、基本架构、与传统CNN的比较、输入图像的分块处理、位置编码、Transformer编码器、分类头、ViT模型的训练与优化、ViT模型的Python代码实现）提出的背景、基本架构、与ViT模型的比较、分层架构、窗口机制、位置编码、Transformer编码器、模型的训练与优化、模型的Python代码实现）
Python深度学习进阶：注意力机制、Transformer模型、生成式模型、目标检测算法、图神经网络、深度学习模型可解释性与可视化方法的基本原理及Python代码实现方法
m0_73569316的博客
09-28 1765
3、自然语言处理（NLP）领域的Transformer模型：BERT、GPT-1 / GPT-2 / GPT-3 / GPT-3.5 / GPT-4（模型的总体架构、输入和输出形式、预训练目标、预训练数据的选择和处理、词嵌入方法、GPT系列模型的改进与演化、……3、注意力机制的主要类型：自注意力（Self-Attention）与多头注意力（Multi-Head Attention）、Soft Attention 与 Hard Attention、全局（Global）与局部（Local）注意力。
Transformer模型（pytorch代码详解）
gary101818的博客
02-12 9513
目录Transformer模型基本介绍多头注意力有掩码的多头注意力基于位置的前馈网络层归一化信息传递（对应结构图中连接解码器与编码器的线）预测多头注意力实现Transformer实现 Transformer 模型基本介绍 与seq2seq相比transformer是一个纯粹基于注意力的架构(自注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势),没有用到任何CNN和RNN。 如下图所示，transformer是由编码器和解码器组成的。transformer的编码器和解码器是基于自注意力的模块叠加而成的，源
Python-大规模transformer语言模型包括BERT
08-10
Ongoing research training transformer language models at scale, including: BERT
Transformer模型结构解析与Python代码实现
DeepDriving
06-21 1518
2017年，谷歌研究人员在《》这篇论文中提出了模型，该模型最初是被用于机器翻译任务中。由于其良好的可并行性和强大的特征提取能力，模型在随后的几年中被用到自然语言处理、语音识别、计算机视觉等各个领域中，并表现出优异的性能。本文基于论文的内容解读模型的各个组成部分，然后用Python实现一个完整的模型。本文主要从《》这篇论文的内容来解读模型的结构，初学者看到可能还是不太能理解里面的细节。网上关于模型解读的资料非常多，本文参考资料里列举的几篇博客个人认为写得非常好，推荐大家都读一读。本文代码来源于参考资料[
基于python的transform行人车辆识别
babyai996的博客
12-21 2121
一个挑战是需要大量的标记数据来训练模型。因为transformer是为处理顺序数据而设计的，所以它可以有效地处理大量数据，而不需要额外的硬件或专门的软件。总的来说，transformer有可能成为车辆和行人识别的强大工具，提供序列数据的高效处理和扩展到大型数据集的能力。通过认真应对transformer的挑战和局限性，我们可以开发更准确、更高效的系统，用于实时检测和分类车辆和行人。在车辆和行人识别方面，transformer可用于分析来自摄像头或传感器的视觉数据，以识别和分类不同类型的对象。
Transformer模型 | Python实现基于LSTM与Transfomer的股票预测模型（pytorch）
算法如诗的博客
10-09 1439
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【自注意力机制必学】BERT类预训练语言模型（含Python实例）
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BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练模型，它是自然语言处理（NLP）领域的重大里程碑，被认为是当前的State-of-the-Art模型之一。BERT的设计理念和结构基于Transformer模型，通过无监督学习方式进行训练，并且能够适配各种NLP任务。预训练模型是指在大规模文本数据上进行大量无监督训练，学习得到丰富的语言表示。
大模型面试准备（十八）：使用 Pytorch 从零实现 Transformer 模型
2401_84033492的博客
04-14 1952
2017年Google在论文《Attention is All You Need》中提出了Transformer模型，并成功应用到NLP领域。该模型完全基于自注意力机制Attention mechanism实现，弥补了传统的RNN模型的不足。本文笔者将详解使用Pytorch从零开始逐步实现Transformer模型。
PyTorch 基础学习（10）- Transformer
花千树的专栏
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本教程详细介绍了如何使用PyTorch实现一个基于Transformer的机器翻译模型。首先，简要介绍了Transformer模型的基本原理，包括自注意力机制、多头注意力机制、前馈神经网络、以及残差连接与层归一化。随后，教程通过实际代码示例，展示了如何定义数据集类、编写`collate_fn`函数进行序列填充、搭建Transformer模型结构、以及实现模型的训练、评估和推理过程。最后，通过一个简单的词汇表和句子对的运行示例，展示了模型的训练和推理效果。该教程旨在帮助读者理解Transf
PyTorch深度学习指南：从入门到精通及代码详解
5. **进阶主题**：涉及前沿深度学习技术，如Transformer模型、GAN(生成对抗网络)、迁移学习等，帮助读者紧跟深度学习领域的最新进展。 6. **实践项目和代码示例**：提供了丰富的代码和PyTorch.ptf文件，让读者能够...
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