transformer
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注意力机制(五):Transformer架构原理和实现、实战机器翻译
专栏:神经网络复现目录 注意力机制 注意力机制(Attention Mechanism)是一种人工智能技术,它可以让神经网络在处理序列数据时,专注于关键信息的部分,同时忽略不重要的…
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7.卷积和Transformer结合的ViT
7.卷积和Transformer结合的ViT 一、回顾与简介 前面两节课我们讲了Swin Transformer的结构,以及其中的细节部分,进行了实现,其中由Swin Block …
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pytorch初学笔记(四):常见的Transforms使用(ToTensor、Normalize、Resize、Compose、RandomCrop)
目录 小技巧:如何取消在pycharm中敲代码时的大小写匹配 一、 Python中内置函数__call__详解 该方法的功能类似于在类中重载 () 运算符,使得类实例对象可以像调用…
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文献阅读(51)—— Transformer 用于中国空气质量检测
文献阅读(51)—— Transformer 用于中国空气质量检测 文章目录 文献阅读(51)—— Transformer 用于中国空气质量检测 先验知识/知识拓展 文章结构 背景…
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【深度学习】GPT系列模型:语言理解能力的革新
GPT-1🏡 自然语言理解包括一系列不同的任务,例如文本蕴涵、问答、语义相似度评估和文档分类。尽管大量的未标记文本语料库很充足,但用于学习这些特定任务的标记数据却很稀缺,使得判别式…
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【动画详解人工智能原理】Tranformer 模型中的注意力机制的工作过程是怎样的 ?一个带有注意力的 Seq2seq 模型的机制实例视频动画详细讲解
【动画详解人工智能原理】Tranformer 模型中的注意力机制的工作过程是怎样的 ?一个带有注意力的 Seq2seq 模型的机制实例视频动画详细讲解 文章目录 【动画详解人工智能…
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Swin-Transformer 实战代码与讲解(快速上手)
Swin-Transformer学习笔记(适合小白) 1、项目源码以及主要参考 2、Swin-Transformer介绍 3、模型的构成 3.1 Patch Partition 3…
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【人工智能】Transformer 模型数学公式:自注意力机制、多头自注意力、QKV 矩阵计算实例、位置编码、编码器和解码器、常见的激活函数等
Transformer模型由多个编码器和解码器层组成,其中包含自注意力机制、线性层和层归一化等关键构造模块。虽然无法将整个模型完美地表示为单个数学公式,但我们可以提供一些重要构造模…
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安装python torch、transformer、记录
由于安装总是出现各种奇怪问题,现总结帮助以后环境搭建 anaconda promt 命令框 国内常用镜像源 清华大学 :https://pypi.tuna.tsinghua.edu…
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timm使用swin-transformer
1.安装 pip install timm 2.timm中有多少个预训练模型 #timm中有多少个预训练模型 model_pretrain_list = timm.list_mod…