Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点,利用self-attention机制实现快速并行. 它是由编码组件.解码组件和它们之间的连接组成. 编码组件部分由一堆编码器(6个 encoder)构成.解码组件部分也是由相同数量(与编码器对应)的解码器(decoder)组成的. 所有的编码器在结构上都是相同的,但它们没有共享参数.每个解码器都可以分解成两个子层. BERT大火却不懂Transformer?读这一篇就够了 大数据文摘 1月8日 大数据文摘与百度NLP联合出品 编译:张驰

本篇带来XL-Net和它的基础结构Transformer-XL.在讲解XL-Net之前需要先了解Transformer-XL,Transformer-XL不属于预训练模型范畴,而是Transformer的扩展版,旨在解决Transformer的捕获长距离依赖信息的上限问题.接下来我们详细的介绍Transformer-XL和XL-Net. 一,Transformer-XL 论文:TRANSFORMER-XL: LANGUAGE MODELING WITH LONGER-TERM DEPENDENC

目录前言源码解析模型配置参数BertModelword embeddingembedding_postprocessorTransformerself_attention模型应用前言BERT的模型主要是基于Transformer架构(论文:Attention is all you need).它抛开了RNN等固有模式,直接用注意力机制处理Seq2Seq问题,体现了大道至简的思想.网上对此模型解析的资料有很多,但大都千篇一律.这里推荐知乎的一篇<Attention is all you need>

原创作者 | FLPPED 参考论文: A Survey of Transformers 论文地址: https://arxiv.org/abs/2106.04554 研究背景: Transformer在人工智能的许多领域取得了巨大的成功,例如自然语言处理,计算机视觉和音频处理,也自然吸引了大量的学术和行业研究人员的兴趣. 其最初是针对seq2seq的机器翻译模型而设计的,在后续的其他工作中,以Transformer为基础的预训练模型,在不同的任务中取得了state-of-the-art 的表现

文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 转自 | 磐创AI(公众号ID:xunixs) 作者 | AI小昕 编者按:近年来,自然语言处理(NLP)的应用程序已经无处不在.NLP使用率的快速增长主要归功于通过预训练模型实现的迁移学习概念,迁移学习本质上是在一个数据集上训练模型,然后使该模型能够适应在不同的数据集上执行不同的NLP操作.这一突破使得每个人都能轻松地开启NLP任务,尤其是那些没有时间和资源从头开始构建NLP模型的人.所以,使用预

论文题目<Spatial-Spectral T ransformer for Hyperspectral Image Classification> 论文作者:Xin He 1 , Yushi Chen 1,* and Zhouhan Lin 2 论文发表年份:2021 模型简称:SST 发表期刊:Remote Sensing Motivation 基于cnn的方法具有空间特征提取的优点,但它们难以处理带有序列的数据,且不善于建模远程依赖关系.而HSI的光谱是一种序列数据,通常包含数百个波段.

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

BERT:用于语义理解的深度双向预训练转换器(Transformer)   鉴于最近BERT在人工智能领域特别火,但相关中文资料却很少,因此将BERT论文理论部分(1-3节)翻译成中文以方便大家后续研究. ·  摘要   本文主要介绍一个名为BERT的模型.与现有语言模型不同的是,BERT旨在通过调节所有层中的上下文来进行深度双向的预训练.因此,预训练的BERT表示可以通过另外的输出层进行调整,以创建用于广泛任务的状态模型,例如问题转换和语言参考,而无需实质的任务特定体系结构修改.   BERT

​  前言  本文介绍一种新的tokens-to-token Vision Transformer(T2T-ViT),T2T-ViT将原始ViT的参数数量和MAC减少了一半,同时在ImageNet上从头开始训练时实现了3.0%以上的改进.通过直接在ImageNet上进行训练,它的性能也优于ResNet,达到了与MobileNet相当的性能. 本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列 关注公众号CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. ​ 论文:Tokens-to-

论文标题:Mask and Reason: Pre-Training Knowledge Graph Transformers for Complex Logical Queries 论文地址: https://arxiv.org/abs/2208.07638 论文会议: KDD 2022 17.(2022.8.16)KDD-kgTransformer:复杂逻辑查询的预训练知识图谱Transformer 17.(2022.8.16)KDD-kgTransformer:复杂逻辑查询的预训练知识图谱

经过前面两篇博文的学习,我们已经训练好了一个caffemodel模型,并生成了一个deploy.prototxt文件,现在我们就利用这两个文件来对一个新的图片进行分类预测. 我们从mnist数据集的test集中随便找一张图片,用来进行实验. #coding=utf-8 import caffe import numpy as np root='/home/xxx/' #根目录 deploy=root + 'mnist/deploy.prototxt' #deploy文件 caffe_model=

caffe程序自带有一张小猫图片,存放路径为caffe根目录下的 examples/images/cat.jpg, 如果我们想用一个训练好的caffemodel来对这张图片进行分类,那该怎么办呢? 如果不用这张小猫图片,换一张别的图片,又该怎么办呢?如果学会了小猫图片的分类,那么换成其它图片,程序实际上是一样的. 开发caffe的贾大牛团队,利用imagenet图片和caffenet模型训练好了一个caffemodel,  供大家下载.要进行图片的分类,这个caffemodel是最好不过的了.所

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

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

Bert预训练源码 主要代码 地址:https://github.com/google-research/bert create_pretraning_data.py:原始文件转换为训练数据格式 tokenization.py:汉字,单词切分,复合词处理,create_pretraning_data中调用 modeling.py: 模型结构 run_pretraing.py: 运行预训练 tokenization.py 作用:句子切分,特殊符号处理. 主要类:BasicTokenizer, Wo

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

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 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 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