Iterators 对torchtext的batch实现的修改算法原理 Batching matters a ton for speed. We want to have very evenly divided batches, with absolutely minimal padding. To do this we have to hack a bit around the default torchtext batching. This code patches their defaul…

1. RuntimeError: "exp" not implemented for 'torch.LongTensor' class PositionalEncoding(nn.Module) div_term = torch.exp(torch.arange(0., d_model, 2) * -(math.log(10000.0) / d_model)) 将 “0” 改为 “0.” 否则会报错:RuntimeError: "exp" not implement…

目录 从宏观上看Transformer 把张量画出来 开始编码! 从宏观上看自注意力 自注意力的细节 自注意力的矩阵计算 "多头"自注意力 用位置编码表示序列的顺序 残差 解码器 最后的线性和Softmax层 损失函数 下一步 本文翻译自Jay Alammar的博文The Illustrated Transformer 注意力是一个有助于提高神经机器翻译模型性能的机制.在这篇文章中,我们将着眼于Transformer--一个利用注意力来提高模型训练速度的模型.Transformer在特…

深度学习广泛应用于各个领域.基于transformer的预训练模型(gpt/bertd等)基本已统治NLP深度学习领域,可见transformer的重要性.本文结合<Attention is all you need>Harvard 的代码<Annotated Transformer>深入理解transformer模型. Harvard的代码在python3.6 torch 1.0.1 上跑不通,本文做了很多修改.修改后的代码地址:Transformer. 1 模型的思想 Tran…

一.简介 论文链接:<Attention is all you need> 由google团队在2017年发表于NIPS,Transformer 是一种新的.基于 attention 机制来实现的特征提取器,可用于代替 CNN 和 RNN 来提取序列的特征. 在该论文中 Transformer 用于 encoder - decoder 架构.事实上 Transformer 可以单独应用于 encoder 或者单独应用于 decoder . Transformer = 编码器 + 解码器 输入自…

放弃幻想,全面拥抱Transformer:自然语言处理三大特征抽取器(CNN/RNN/TF)比较 在辞旧迎新的时刻,大家都在忙着回顾过去一年的成绩(或者在灶台前含泪数锅),并对2019做着规划,当然也有不少朋友执行力和工作效率比较高,直接把2018年初制定的计划拷贝一下,就能在3秒钟内完成2019年计划的制定,在此表示祝贺.2018年从经济角度讲,对于所有人可能都是比较难过的一年,而对于自然语言处理领域来说,2018年无疑是个收获颇丰的年头,而诸多技术进展如果只能选择一项来讲的话,那么当之无愧的…

Google 2017年的论文 Attention is all you need 阐释了什么叫做大道至简!该论文提出了Transformer模型,完全基于Attention mechanism,抛弃了传统的RNN和CNN. 我们根据论文的结构图,一步一步使用 PyTorch 实现这个Transformer模型. Transformer架构首先看一下transformer的结构图: 解释一下这个结构图.首先,Transformer模型也是使用经典的encoer-decoder架构,由encode…

动手实现Transformer,所有代码基于tensorflow2.0,配合illustrated-transformer更香. 模型架构 Encoder+Decoder Encoder Decoder Attention Add&Norm FeedForward Embedding Position Encoding 模型架构 transformer使用经典的编码器-解码器框架,编码器接受一个输入序列 \((x_1,-,x_n)\),经过Embedding转化为词向量,和位置编码相加作为Enc…

Transformer Transformer是NLP的颠覆者,它创造性地用非序列模型来处理序列化的数据,而且还获得了大成功.更重要的是,NLP真的可以"深度"学习了,各种基于transformer的模型层出不穷,如BERT.GPT-2.T-NLG,而且模型参数量呈指数级增长. Transformer之前,大家的思路都是在改进序列模型,从RNN到LSTM.GRU.Seq2Seq.如果你看过我之前写的深入浅出RNN就会知道,序列模型要靠遍历seq_len来处理data,效率低是显而易见的…

转载 https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 首发于深度学习前沿笔记 写文章   从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 张俊林 你所不知道的事 179 人赞了该文章 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很…

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…

原创作品,转载请注明出处哦~ 了解RNN的前向.后向传播算法的推导原理是非常重要的,这样, 1. 才会选择正确的激活函数: 2. 才会选择合适的前向传播的timesteps数和后向传播的timesteps数: 3. 才会真正理解为什么会梯度消失和爆炸: 4. 才会从根源上想怎样尽量去避免梯度消失和梯度爆炸: 5. 才会知道为什么Attention的提出的意义: 6. 才会知道Google Transformer这个模型设计时候,是怎么想到要这样做的…… 作为一名眼高手低的NLPer,某一天忽然推…

本文尽量贴合BERT的原论文,但考虑到要易于理解,所以并非逐句翻译,而是根据笔者的个人理解进行翻译,其中有一些论文没有解释清楚或者笔者未能深入理解的地方,都有放出原文,如有不当之处,请各位多多包含,并希望得到指导和纠正. 论文标题 Bert:Bidirectional Encoder Representations from Transformers 一种从Transformers模型得来的双向编码表征模型. 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1810.04805 Abstr…

从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 Bert最近很火,应该是最近最火爆的AI进展,网上的评价很高,那么Bert值得这么高的评价吗?我个人判断是值得.那为什么会有这么高的评价呢?是因为它有重大的理论或者模型创新吗?其实并没有,从模型创新角度看一般,创新不算大.但是架不住效果太好了,基本刷新了很多NLP的任务的最好性能,有些任务还被刷爆了,这个才是关键.另外一点是Bert具备广泛的通用性,就是说绝大部分NLP任务都可以采用类似的两阶段模式直接去提升效果,这…

https://blog.csdn.net/liuxiao214/article/details/81037416 http://www.dataguru.cn/article-13032-1.html 1. BatchNormalization 实现时,对axis = 0维度求均值和方差 -> 对一个batch求均值和方差 (Tensorflow代码) def Batchnorm_simple_for_train(x, gamma, beta, bn_param): ""&qu…

Transformer Transformer来自论文: All Attention Is You Need 别人的总结资源: 谷歌官方AI博客: Transformer: A Novel Neural Network Architecture for Language Understanding Attention机制详解(二)--Self-Attention与Transformer谷歌软件工程师 放弃幻想,全面拥抱Transformer:自然语言处理三大特征抽取器(CNN/RNN/TF)比较…

开源的学习资源:<NLP 新手入门指南>,项目作者为北京大学 TANGENT 实验室成员. 该指南主要提供了 NLP 学习入门引导.常见任务的开发实现.各大技术教程与文献的相关推荐等内容,是一份非常全的适合新手小白初学入门的权威指南. 值得mark! 以下正文: 本教程供新加入 TANGENT 实验室的同学入门 NLP 使用 PKU-TANGENT nlp-tutorial 写在前面 基础知识 机器学习 深度学习 自然语言处理 文献阅读 Google Scholar 会议论文 前沿进展 工具…

1 模块简介 当你开始使用Python编程时,你或许已经使用了iterators(迭代器)和generators(生成器),你当时可能并没有意识到.在本篇博文中,我们将会学习迭代器和生成器是什么.当然,我们也会了解如何创建它们,在我们需要的时候,就可以创建属于我们自己的迭代器和生成器. 2 模块使用 2.1 迭代器 迭代器是一个允许你在一个容器上进行迭代的对象.Python的迭代器主要通过两个方法实现:__iter__和__next__.__iter__要求你的容器支持迭代.它会返回迭代器对象本…

Reference:Spatial Transformer Networks [Google.DeepMind]Reference:[Theano源码,基于Lasagne] 闲扯:大数据不如小数据 这是一份很新的Paper(2015.6),来自于Google旗下的新锐AI公司DeepMind的四位剑桥Phd研究员. 他们针对CNN的特点,构建了一个新的局部网络层,称为空间变换层,如其名,它能将输入图像做任意空间变换. 在我的论文[深度神经网络在面部情感分析系统中的应用与改良]中,提出了一个有趣观…

ABBYY PDF Transformer+是一款可创建.编辑.添加注释及将PDF文件转换为其他可编辑格式的通用工具,可用来在PDF页面的任何位置添加注释(关于如何通过ABBYY PDF Transformer+添加注释的文章,请参考详解ABBYY PDF Transformer+添加注释),向已阅读的注释分配状态,或者标志想在以后重新访问的注释,本文将为大家详细介绍如何在ABBYY PDF Transformer+中标志注释或更改其状态. 标志注释 打开注释窗格,在注释窗格中,选择想要标志的注…

20150803 Created By BaoXinjian…

经过了一段时间的学习,我们了解了一系列泛函数据类型.我们知道,在所有编程语言中,数据类型是支持软件编程的基础.同样,泛函数据类型Foldable,Monoid,Functor,Applicative,Traversable,Monad也是我们将来进入实际泛函编程的必需.在前面对这些数据类型的探讨中我们发现: 1.Monoid的主要用途是在进行折叠(Foldable)算法时对可折叠结构内元素进行函数施用(function application). 2.Functor可以对任何高阶数据类型F[_]…

对数学家来说,Python这门语言有着很多吸引他们的地方.举几个例子:对于tuple.lists以及sets等容器的支持,使用与传统数学类 似的符号标记方式,还有列表推导式这样与数学中集合推导式和集的结构式(set-builder notation)很相似的语法结构. 另外一些很吸引数学爱好者的特性是Python中的iterator(迭代器).generator(生成器)以及相关的itertools包.这 些工具帮助人们能够很轻松的写出处理诸如无穷序列(infinite sequence).随机…

Summary of Chapter 33 STL Iterators from The C++ Programming Language 4th. Ed., Bjarne Stroustrup. ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- The r…

insert iterators 插入型迭代器 (1)front inserters 前向插入迭代器 只适用于提供有push_front()成员函数的容器,在标准程序库中这样的容器是deque和list list<int> coll1; deque<int> coll2; ; i <= ; i ++ ){ coll1.push_back(i); } copy(coll1.begin(),coll1.end(),front_inserter(coll2)) (2)back in…

When using PCL 1.4.0 in the release mode building under VS2010, we might sometime get the error "Debug Assertion Failed Expression vector iterators incompatible" as following shows:…

SAS Annotated Output GLM   在使用SAS过程中,proc glm步输出离差平方和有4种算法,分别是SS1 SS2 SS3 SS4 下面文章介绍了其中SS3的具体计算步骤和例子. This page shows an example of analysis of variance run through a general linear model (glm) with footnotes explaining the output. The data were coll…

ABBYY PDF Transformer+是一款可创建.编辑.添加注释及将PDF文件转换为其他可编辑格式的通用工具,可使用该软件从PDF文档编辑机密信息,然后再发布它们,文本和图像均可编辑,本文将为大家具体介绍使用ABBYY PDF Transformer+从PDF文档编辑数据. 步骤一:在主工具栏上点击按钮: 步骤二:选择要删除的文本和/或图像. 所选区域将被黑色矩形覆盖,这些区域内的任何文本均从文本层移除. 若要更改添加在已编辑文本上的矩形框的颜色,从显示在文档上方的工具栏颜色框中点击所需…

ABBYY PDF Transformer+ Pro版支持189种语言,包括我们人类的自然语言.人造语言以及正式语言.受支持的语言可能会因产品的版本不同而各异.本文具体列举了所有ABBYY PDF Transformer+ Pro支持的语言. 自然语言 阿拉伯语(沙特阿拉伯) 亚美尼亚语(东部.西部.格拉巴) 巴什基尔语 保加利亚语 加泰隆语 克罗地亚语 捷克语 丹麦语 荷兰语,荷兰语(比利时) 英语 爱沙尼亚语 芬兰语 法语 德语.德语(新的拼写规则) 希腊语 希伯来语 匈牙利语 印度尼西亚语…

ABBYY PDF Transformer+转换的原始图像字体太小怎么办?为了获得最佳文本识别效果,请用较高的分辨率扫描用极小字体打印的文档,否则很容易在转换识别时出错.下面小编就给大家讲讲该怎么解决OCR文字识别软件这一问题. 1. 单击主工具栏中的按钮或打开文件菜单并单击"从扫描仪创建": 2. 指定分辨率值,扫描图像. 注意:您要先正确安装扫描仪软件,否则会弹出如下警告消息: 比较用不同分辨率获取的同一文档的不同图像: 想要了解关于ABBYY PDF Transformer+基础…