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[_]…

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…

可使用OCR文字识别软件ABBYY PDF Transformer+从Microsoft Word.Microsoft Excel.Microsoft PowerPoint.HTML.RTF.Microsoft Visio和TXT文档及从图像文件创建PDF文档.下面小编给大家讲讲ABBYY PDF Transformer+从文件创建PDF文档. 1. 打开文件菜单并单击"从文件创建",可在新的ABBYY PDF Transformer+窗口中创建PDF文档. 或者单击"创建&…

mule esb报错 com.isoftstone.esb.transformer.Json2RequestBusinessObject.transformMessage(Json2RequestBusinessObject.java:57) - [ESB 打印] 0101020101 接口的请求报文是: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <PACKET type="REQUEST"…

参考资料: [ERT大火却不懂Transformer?读这一篇就够了] https://zhuanlan.zhihu.com/p/54356280 (中文版) http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/  (谷歌AI博客 英文版) https://github.com/hanxiao/bert-as-service#q-the-cosine-similarity-of-two-sentence-vectors-is-unreasonabl…

前言 Transfomer是一种encoder-decoder模型,在机器翻译领域主要就是通过encoder-decoder即seq2seq,将源语言(x1, x2 ... xn) 通过编码,再解码的方式映射成(y1, y2 ... ym), 之前的做法是用RNN进行encode-decoder,但是由于RNN在某一时间刻的输入是依赖于上一时间刻的输出,所以RNN不能并行处理,导致效率低效,而Transfomer就避开了RNN,因此encoder-decoder效率高. Transformer…

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集…

The Evolved Transformer - Enhancing Transformer with Neural Architecture Search 2019-03-26 19:14:33   Paper:"The Evolved Transformer." So, David R., Chen Liang, and Quoc V. Le.  arXiv preprint arXiv:1901.11117 (2019).  Code: https://github.com/t…

目录 引言 动机 解决方案 概览 注释 实现 高效实现 结果 结论 参考文献 本文翻译自How Self-Attention with Relative Position Representations works, 介绍 Google的研究成果. 引言 ​ 本文基于Shaw 等人发表的论文 <Self-Attention with Relative Position Representations> 展开.论文介绍了一种在一个Transformer内部编码输入序列的位置信息的方法.特别的是,…

目录 NLP中的预训练 语境表示 语境表示相关研究 存在的问题 BERT的解决方案 任务一:Masked LM 任务二:预测下一句 BERT 输入表示 模型结构--Transformer编码器 Transformer vs. LSTM 模型细节 在不同任务上进行微调 GLUE SQuAD 1.1 SQuAD 2.0 SWAG 分析 预训练的影响 方向与训练时间的影响 模型规模的影响 遮罩策略的影响 多语言BERT(机器翻译) 生成训练数据(机器阅读理解) 常见问题 结论 翻译自Jacob Dev…

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…

来源商业新知网,原标题:深入理解BERT Transformer ,不仅仅是注意力机制 BERT是google最近提出的一个自然语言处理模型,它在许多任务 检测上表现非常好. 如:问答.自然语言推断和释义而且它是开源的.因此在社区中非常流行. 下图展示了不同模型的GLUE基准测试分数(不同NLP评估任务的平均得分)变化过程. 尽管目前还不清楚是否所有的GLUE任务都非常有意义,但是基于Trandformer编码器的通用模型(Open-GPT.BERT.BigBird),在一年内缩小了任务专用模型…

来源商业新知网,原标题:百闻不如一码!手把手教你用Python搭一个Transformer 与基于RNN的方法相比,Transformer 不需要循环,主要是由Attention 机制组成,因而可以充分利用python的高效线性代数函数库,大量节省训练时间. 可是,文摘菌却经常听到同学抱怨,Transformer学过就忘,总是不得要领. 怎么办?那就自己搭一个Transformer吧! 上图是谷歌提出的transformer 架构,其本质上是一个Encoder-Decoder的结构.把英文句子输…

1 概述 在介绍Transformer模型之前,先来回顾Encoder-Decoder中的Attention.其实质上就是Encoder中隐层输出的加权和,公式如下: 将Attention机制从Encoder-Decoder框架中抽出,进一步抽象化,其本质上如下图 (图片来源:张俊林博客): 以机器翻译为例,我们可以将图中的Key,Value看作是source中的数据,这里的Key和Value是对应的.将图中的Query看作是target中的数据.计算Attention的整个流程大致如下: 1)…

Transformer注解及PyTorch实现 原文:http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html 作者:Alexander Rush 转载自机器之心:https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-11-06-10?from=synced&keyword=transformer 在学习的过程中,将代码及排版整理了一下,方便阅读. "Attention is All You Need"…

ABBYY PDF Transformer+是一个新的全功能PDF文档工具,涵盖整个文档生命周期所涉及的各项功能,包括创建.讨论.批准.保护.转换成可编辑格式的PDF文件.文件合并.文本和图像的提取等.本文小编将给大家讲解ABBYY PDF Transformer+安装教程,一步步教您如何正确安装ABBYY PDF Transformer+. 步骤一:下载ABBYY PDF Transformer+安装包. 进入ABBYY中文下载中心,选择下载ABBYY PDF Transformer+获得安装…

ABBYY PDF Transformer+是一个新的.全面的巧妙解决PDF文档的工具,它将泰比的光学字符识别(OCR)技术和Adobe®PDF技术完美结合,以确保实现便捷地处理任何类型的PDF文件,帮助您提高日常工作效率.ABBYY PDF Transformer+作用颇多,在工作中,有它,您一定获益匪浅. 一.轻松与包含任意内容的PDF文件一起工作 优越的用户体验和性能,拥有时尚且直观的界面转换器. ABBYY PDF Transformer+对于所有日常PDF文件应用提供了方便的工具和工作…

ABBYY PDF Transformer+是一个新的.全面的巧妙解决PDF文档的工具,它将泰比的光学字符识别(OCR)技术和Adobe®PDF技术完美结合,以确保实现便捷地处理任何类型的PDF文件,帮助您提高日常工作效率.ABBYY PDF Transformer+是目前最新版本,功能更加强大,新版本各方面也更加完善.本文小编将带大家简单了解不一样的ABBYY PDF Transformer+功能概述. 1.更高工作效率的新工具 使用ABBYY PDF Transformer+,可以很容易地改…

ABBYY PDF Transformer+是一个新的,全面的巧妙解决PDF文档的工具,它将泰比的光学字符识别(OCR)技术和Adobe®PDF技术完美结合,以确保实现便捷地处理任何类型的PDF文件,帮助您提高日常工作效率.ABBYY PDF Transformer+支持的格式很多,小编给大家罗列了一下,希望对大家有所帮助. ABBYY PDF Transformer+输入格式 格式 描述 PDF PDF 1.3-1.7 DOC Microsoft Word 97-2003 Document D…

scala中的Option类型是个很好用的数据结构,用None来替代java的null可以大大降低代码的复杂性,它还是一个更容易解释的状态表达形式,比如在读取数据时我们用Some(Row)来代表读取的数据行Row,用None来代表没有读到任何数据,免去了null判断.由此我们可以对数据库操作的结果有一种很直观的理解.同样,我们又可以用Either的Right(Row)来代表成功运算获取了结果Row,用Left(Err)代表运算产生了异常Err.对于数据库编程我还是选择了Task[Either[E…

Transformer: https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ BERT: https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf 进化史:https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699…

1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质 1. 前言 谷歌在2017年发表了一篇论文名字教Attention Is All You Need,提出了一个只基于attention的结构来处理序列模型相关的问题,比如机器翻译.传统的神经机器翻译大都是利…

ABBYY PDF Transformer+是一个新的.全面的巧妙解决PDF文档的工具,它将泰比的光学字符识别(OCR)技术和Adobe®PDF技术完美结合,以确保实现便捷地处理任何类型的PDF文件,帮助您提高日常工作效率.相较于之前的版本,最新版本的ABBYY PDF Transformer+则更加显得高大上,不仅功能更加完善,而且操作也变得更加简单化.下面小编给大家展示一下ABBYY PDF Transformer+与PDF Transformer3.0功能对比如下: 以上就是ABBYY P…

ABBYY PDF Transformer+是一个新的,全面的巧妙解决PDF文档的工具,它将泰比的光学字符识别(OCR)技术和Adobe®PDF技术完美结合,以确保实现便捷地处理任何类型的PDF文件,帮助您提高日常工作效率.作为一款严谨而又高大上的软件,ABBYY PDF Transformer+需在一定的系统环境下运行,所以在安装ABBYY PDF Transformer+前,请先检查一下您的计算机系统,以免出现安装不起来或安装失败的情况. ABBYY PDF Transformer+系统要求…

关键词:投影,重投影,坐标转换,坐标系,空间参考,北京54,西安80,中国2000,WGS84,UTM,墨卡托,网络墨卡托 软件名称:通用坐标投影转换器Uneversal Coord Transformer 功能:支持任意投影.重投影,例如高斯投影正反算,3度和6度转换,跨带转换,加带号,去带号等. 支持的坐标系:对全球所有空间参考系进行坐标转换,包括如北京54,西安80,中国2000,WGS84,UTM,墨卡托,网络墨卡托等数千种坐标系,只有你用不到,没有我做不到. 高精度计算:对于同椭球基准…