How Transformers Work --- The Neural Network used by Open AI and DeepMind Original English Version link:https://towardsdatascience.com/transformers-141e32e69591 Chinese version by 量子位. 本文的主要内容:RNN, LSTM, Attention, CNN, Transformer, Self-Attention, M…

Coax Transformers How to determine the needed Z for a wanted Quarter Wave Lines tranformation ratio Some applied examples 1. From 50 ohms feedline to 12.5 ohms Yagi with straight split DE? Z = sqrt ( 50 ohms x 12.5 ohms) = 25 ohms This we can produce…

前言废话,作者说把代码公布在gitub上,但是迟迟没有公布,我发邮件询问代码情况,邮件也迟迟不回,表示很尴尬..虽然种种这些,但是工作还是好工作,这个没的黑,那我们今天就来详细的介绍这篇文章. 导论:不了解caption的童鞋可以去看下这两篇知乎专栏:     看图说话的AI小朋友--图像标注趣谈(上)     看图说话的AI小朋友--图像标注趣谈(下) 一:摘要     作者提出了一个新的attention模型,这个模型与以往的区别在于,不仅考虑了状态与预测单词之间的关系,同时也考虑了图像区域…

终于找到ML日报的微信链接,抄之...................................... 请拜访原文链接:[谷歌机器翻译破世界纪录]仅用Attention模型,无需CNN和RNN. 评价:         NTM的成熟体DNC竟然达到了这种能力,不知道进化成完全体会是什么样子.竟然在机器翻译的准确率上超过了已经公布的所有模型,不愧是最接近现阶段最接近图灵机的有限图灵机.         在数码宝贝中,我最喜欢的是阿和的加布兽进化的究极体数码宝贝--钢铁加鲁鲁,其使用的武器绝对…

论文地址:Attention is you need 序列编码 深度学习做NLP的方法,基本都是先将句子分词,然后每个词转化为对应的的词向量序列,每个句子都对应的是一个矩阵\(X=(x_1,x_2,...,x_t)\),其中\(x_i\)都代表着第\(i\)个词向量,维度为d维,故\(x\in R^{n×d}\) 第一个基本的思路是RNN层,递归式进行: \[ y_t=f(y_{t-1},x_t) \] RNN结构本身比较简单,也适合序列建模,但RNN明显缺点之一在于无法并行,因而速度较慢,而且…

Do Transformers Really Perform Badfor Graph Representation? microsoft/Graphormer: This is the official implementation for "Do Transformers Really Perform Bad for Graph Representation?". (github.com) 1 Introduction 作者们发现关键问题在于如何补回Transformer模型的自注…

目录 Transformer Network Packages 1 - Positional Encoding 1.1 - Sine and Cosine Angles Exercise 1 - get_angles 1.2 - Sine and Cosine Positional Encodings Exercise 2 - positional_encoding Additional Hints 2 - Masking 2.1 - Padding Mask 2.2 - Look-ahead…

原创作者 | 疯狂的Max 01 背景及动机 Transformer是目前NLP预训练模型的基础模型框架,对Transformer模型结构的改进是当前NLP领域主流的研究方向. Transformer模型结构中每层都包含着残差结构,而残差结构中最原始的结构设计是Post-LN结构,即把Layer Norm (LN) 放在每个子层处理之后,如下图Figure 1(a)所示:而其他的一些预训练模型如GPT-2,则将LN改到每个子层处理之前,被定义为Pre-LN,如下图Figure 1(b),有论文[…

[论文简析]How Do Vision Transformers Work?[2202.06709] 论文题目:How Do Vision Transformers Work? 论文地址:http://arxiv.org/abs/2202.06709 代码:https://github.com/xxxnell/how-do-vits-work ICLR2022 - Reviewer Kvf7: 这个文章整理的太难懂了 很多trick很有用,但是作者并没有完全说明 行文线索 Emporocal O…

论文信息 论文标题:Do Transformers Really Perform Bad for Graph Representation?论文作者:Chengxuan Ying, Tianle Cai, Shengjie Luo, Shuxin Zheng, Guolin Ke, Di He, Yanming Shen, Tie-Yan Liu论文来源:2021, NeurIPS论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 创新点:将 Transfome…