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Conv2Former使用了ViT一样的QKV结构,但采用卷积生成权重,能够起到大幅降低参数的同时提高全局信息提取能力的作用,为视觉任务进一步设计卷积模型提供了一种思路。
Vision Transformer原理及代码实战背景论文地址:https://arxiv.org/pdf/2010.11929.pdf代码参考:https://github.com/BR-IDL/PaddleViT在NLP领域,Transformer深度学习技术已经"统治"了该领域;在CV领域,从2020年底开始,Vision Transformer(ViT)成为该方向的研究热点;基于Trans
多头注意力机制是指将自注意力机制中的注意力计算分解为多个独立的子空间,以便同时对多个不同的表示进行关注,以提高模型对输入的表达能力。在多头注意力机制中,每个头都可以专注于输入中不同的信息子空间,从而使得模型可以在不同抽象层次上对输入进行建模,并减少每个头需要处理的信息量。在这个过程中,每个输入元素的向量表示都是独立计算的,因此可以同时计算多个元素的向量表示,从而提高了并行性。多头注意力机制在其中扮
源|机器之心大家好,这里是 NewBeeNLP。关于 Transformer ,这是一篇很好的学习指南,可以帮助你熟悉最流行的 Transformer 模型。自 2017 年提出至今,Transformer 模型已经在自然语言处理、计算机视觉等其他领域展现了前所未有的实力,并引发了 ChatGPT 这样的技术突破,人们也提出了各种各样基于原始模型的变体。由于学界和业界不断提出基于 Transf..
ChatGPT技术基石之Transformer技术的简介(简单易懂)
所谓文字接龙,就是:第一次把问题(“什么是机器学习”)输入ChatGPT模型,然后模型对比接下来要输出那个文字的可能性最高,就把这个文字添加到问题的最后,变成下一次模型的输入。直到Chat GPT模型认为 结束符号 出现的可能性最高时,模型便停止输出,然后我们就能看到最终的输出,也就是问题的答案——"机器学习是一门很深奥的学问......。ChatGPT又发现,这句话输入后,接下来最大可能输出的文
OpenChatKit是一个由前OpenAI研究员共同打造的开源聊天机器人平台。它包含了训练好的大型语言模型、定制配方和可扩展的检索系统,可以帮助用户快速构建高精度、多功能的聊天机器人应用。其中,最核心的组件是一个经过微调的、具有200亿参数的语言模型——GPT-NeoXT-Chat-Base-20B。这个模型基于EleutherAI的GPT-NeoX模型,并使用了4300万条高质量指令进行训练。
假设你想知道(就像伽利略在 15 世纪末所做的那样),从比萨塔的每一层落下的炮弹要多长时间才能落地。那么,你可以在每一种情况下测量它,并将结果制成表格。或者你可以做理论科学的精髓:建立一个模型,给出某种计算答案的程序,而不是仅仅测量和记住每个案例。让我们想象一下,我们有(有点理想化的)数据,说明炮弹从不同楼层落下需要多长时间。我们如何计算出它从一个我们没有明确数据的楼层落下需要多长时间?在这种特殊
本文介绍了GPT-2模型,与GPT相比,GPT-2模型更大,有12到48层,最大的48层包含1542M的参数量。GPT-2主要测试是zero-shot setting下完成的,它具备强大的语言理解能力,同时也具备了一定的生成能力,测试的一些生成任务如摘要,翻译等已经超过了一些简单的baseline。在一个新数据集WebText上训练,是百万级别的;提出GPT-2,参数量1.5B,15亿;提到zer
ChatGPT 的卓越表现得益于其背后多项核心算法的支持和配合。本文将分别介绍作为其实现基础的 Transformer 模型、激发出其所蕴含知识的 Prompt / Instruction Tuning 算法、其涌现出的思维链能力、以及确保其与人类意图对齐的基于人类反馈的强化学习算法。
©作者 |袁铭怿、陈萍来源|机器之心关于 Transformer ,这是一篇很好的学习指南,可以帮助你熟悉最流行的 Transformer 模型。自 2017 年提出至今,Transformer 模型已经在自然语言处理、计算机视觉等其他领域展现了前所未有的实力,并引发了 ChatGPT 这样的技术突破,人们也提出了各种各样基于原始模型的变体。由于学界和业界不断提出基于 Transformer...
美图影像研究院(MT Lab)与中国科学院大学突破性地提出正则化方法DropKey,用于缓解Vision Transformer中的过拟合问题。
简要介绍AIGC,科普ChatGPT知识,介绍GPT系列的发展历程和具体模型网络结构。(我的认识,部分资料来自网络)
chatGPT是由OpenAI开发的一个人工智能聊天机器人程序,于2022年11月推出。该程序使用基于GPT-3.5架构的大型语言模型并通过强化学习进行训练。ChatGPT目前仍以文字方式交互,而除了可以通过人类自然对话方式进行交互,还可以用于相对复杂的语言工作,包括自动文本生成、自动问答、自动摘要等在内的多种任务。如:在自动文本生成方面,ChatGPT可以根据输入的文本自动生成类似的文本(剧本、
本文主要对CoordConv的理论进行了介绍,对其进行了复现,并展示了其在网络结构中的用法。
自从2010年ViT(Vision Transformer)模型的横空出世,人们发现了Transformer架构在视觉领域的巨大潜力。近些年,越来越多的科研人员投入Transformer的怀抱,视觉领域的各项任务也不断被Transformer架构模型刷新。Transformer虽然强大,但在现在看来落地仍存在很多难点。比如模型参数太大(比如ViT Large Patch16模型光权重就有1个多G)
文章目录1、前言2、设计方案3、Macro design4、ResNeXt-ify5、Inverted Bottleneck6、Large Kernel Sizes7、Micro Design8、ConvNeXt variants9、ConvNeXt-T 结构图代码部分1.1、Stochastic DepthConvNeXt论文名称:A ConvNet for the 2020s论文下载链接:ht
本文主要针对目标检测部分的代码。源码地址:GitHub - SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection: This is an official implementation for "Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows" on Obj
任务目标基于Transformer实现英语翻译汉语。如有疏忽请多指教数据Hi.嗨。Hi.你好。Run.你用跑的。Wait!等等!Hello!你好。I try.让我来。I won!我赢了。Oh no!不会吧。Cheers!乾杯!Got it?你懂了吗?He ran.他跑了。Hop in.跳进来。I lost.我迷失了。I quit.我退出。I'm OK.我沒事。Listen.听着。No way!不可
理论这篇文章看理论确实足够了!BERT大火却不懂Transformer?读这一篇就够了代码Multi-Head Attention这里分为两点,多头和自注意力class MultiHeadedAttention(nn.Module):def __init__(self, h, d_model, dropout=0.1):"Take in model size ......
DETR:End-to-End Object Detection with Transformers论文:https://arxiv.org/pdf/2005.12872.pdf代码:https://github.com/facebookresearch/detr(pytorch)https://github.com/BR-IDL/PaddleViT/tree/develop/object_det
狗都能看懂的Vision Transformer和代码复现
timm库(PyTorchImageModels,简称timm)是一个巨大的PyTorch代码集合,已经被官方使用了。
大力出奇迹的语言模型!
本文提出了一种新的开销聚合网络,称为体积聚合Transformer(VAT),用于小样本分割。Transformer的使用可以通过对全局接受域的自注意力而有利于相关映射聚合。但是,用于Transformer处理的相关映射的标记化可能是有害的,因为标记边界上的不连续减少了标记边缘附近可用的本地上下文,并减少了归纳偏差。为了解决这个问题,我们提出了一个4D卷积Swin Transformer,其中高维
BART(Bidirectional and Auto-Regressive Transformers,双向自回归变压器)用于多模态中将文字转为图像。参考网上开源的中文bart地址:https://huggingface.co/uer/bart-base-chinese-cluecorpussmall,下面是个使用例子模型简要描述如下:BART模型架构与transformer相同,但参考GPT模型
多模态
本文介绍了T5模型的多国语言版mT5及其变种T5-Pegasus,以及T5-Pegasus如何做到更好地适用于中文生成,并介绍它在中文摘要任务中的实践。
GPT三部曲(GPT、GTP2、GPT3)引言这是某次武汉大学三行情书的第一名的英文版(机翻凑合看)The crab is peeling my shell, the notebook is writing me.The sky is full of me falling on the snowflakes on the maple leaves.And you are missing me.原文
一、简介近期,研究人员尝试将预训练技术应用在表格问答领域中并取得了不错的效果,例如表格预训练模型TAPAS\text{TAPAS}TAPAS和TABERT\text{TABERT}TABERT。本文提出了两种新颖的方法,证明即使不使用预训练技术也能在表格问答上取得优越的表现。这两种方法分别为:RCI interaction\text{RCI interaction}RCI
简单介绍两个基于 Swin Transformer 的图像超分辨率模型,并加载官方预训练模型完成模型推理。
深度学习之图像分类(十一)DETR详解深度学习之目标检测(十一)-- DETR详解深度学习之图像分类(十一)DETR详解1. 前言2. DETR 框架2.1 CNN Backbone2.2 Transformer Encoder2.3 Transformer Decoder2.4 FFN3. 二分图匹配和损失函数4. 代码5. 总结继 Transformer 应用于图像分类后,本章学习 Trans
摘要transformer应用到CV领域的挑战:1、相对于文本,视觉实体的尺度区别很大,例如车辆和人2、相对于文本,图像像素的分辨率太大解决方法:使用层级式的transformer,使用移动窗口好处:1、通过限制在窗口内使用自注意力,带来了更高的效率2、通过移动,使得相邻两个窗口之间有了交互,上下层之间也就有了跨窗口连接,从而变相达到了一种全局建模的效果3、层级式的结构不仅非常灵活的去建模各个尺度
本文通过多种操作构建混合模型,增强视觉Transformer捕捉空间相关性的能力和其进行通道多样性表征的能力,弥补了Transformer在小数据集上从头训练的精度与传统的卷积神经网络之间的差距。
MedMNIST数据集上基于Video Vision Transformer的医学轻量视频分类任务。