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

Introduction 这篇paper是做Transformer压缩的,但其实bert的核心也就是transformer,这篇paper的实验里也做了bert的压缩.作者的主要工作是提出了LayerDrop的方法,即一种结构化的dropout的方法来对transformer模型进行训练,从而在不需要fine-tune的情况下选择一个大网络的子网络. 这篇paper方法的核心是通过Dropout来去从大模型中采样子网络,但是这个dropout是对分组权重进行dropout的,具体而言,这篇pap

酒,是个好东西,前提要适量.今天参加了公司的年会,主题就是吃.喝.吹,除了那些天生话唠外,大部分人需要加点酒来作催化剂,让一个平时沉默寡言的码农也能成为一个喷子!在大家推杯换盏之际,难免一些画面浮现脑海,有郁闷抓狂的,有出成果喜极而涕的,有不知前途在哪儿的迷茫与不安……总的来说,近一年来,不白活,不虚度,感触良多,不是一言两语能说得清道的明的,有时间可以做个总结,下面还是言归正传谈技术吧. 上篇在了解了Hadoop的目录和源码结构后,说好的要啃源码的,那就得啃.也感谢一直以来关注我.支持我的网友

lua里使用proto buffer protoc-gen-lua 官方不维护了,自己维护个:protoc-gen-lua int64支持,将64位int转换成lua的string. message相互嵌套引用,不依赖定义的顺序. import的bug protoc-gen-lua int64支持 lua 5.1里使用double表示number,然后double最多兼容int53. 项目中协议已经使用int64了,为了支持int64,将int64全部转换成string来处理. 看懂protoc

SequeceFile是Hadoop API提供的一种二进制文件支持.这种二进制文件直接将<key, value>对序列化到文件中.一般对小文件可以使用这种文件合并,即将文件名作为key,文件内容作为value序列化到大文件中.这种文件格式 有以下好处:1)支持压缩,且可定制为基于Record或Block压缩(Block级压缩性能较优) 2)本地化任务支持:因为文件可以被切分,因此MapReduce任务时数据的本地化情况应该是非常好的. 3)难度低:因为是Hadoop框架提供的API,业务逻辑

这段时间折腾的都是hadoop和lucene,总结了hadoop在运营过程中出现问题时的解决方案,请大家指教! HDFS(0.20.2)运营中急救方案 1           Namenode 挂掉(secondarynamenode无影响) 如果Namenode挂掉,如果能立即起来通过,start-dfs.sh 能够重新起来则可以正常使用.否则按照以下操作.下面所有操作前提是有完整的secondarynamenode. 1)    在非secondarynamenode服务器中选择datano

companyList = companyManager.listByCompanyId(companyIds);departList = departManager.findByTree(departIds); Map<Long, SysCompany> companyMap = Maps.uniqueIndex(companyList.iterator(), new Function<SysCompany, Long>() { @Override public Long app

package com.leaf.hadoop.second; import java.util.Random; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IOUtils; import org.apache.hadoop.io.IntWritab

http://blog.csdn.net/sparkliang/article/details/8635821 BlockBuilder的接口 首先从Block的构建开始,这就是BlockBuilder类,来看下BlockBuilder的函数接口,一共有5个: void Reset(); // 重设内容,通常在Finish之后调用已构建新的block //添加k/v,要求:Reset()之后没有调用过Finish():Key > 任何已加入的key void Add(const Slice&

Hadoop生态常用数据模型 一.TextFile 二.SequenceFile 1.特性 2.存储结构 3.压缩结构与读取过程 4.读写操作 三.Avro 1.特性 2.数据类型 3.avro-tools应用 4.在Hive中使用Avro 5.在Spark中使用Avro 四.Parquet 1.特性 2.数据结构 3.Java API 4.Parquet On Spark 5.Parquet On Hive 五.RC&ORC 1.特性 2.存储结构RC (Record Columnar)ORC

题意:给定一个n*m的矩阵,里面有门,有钥匙,有出口,问你逃出去的最短路径是多少. 析:这很明显是一个BFS,但是,里面又有其他的东西,所以我们考虑状态压缩,定义三维BFS,最后一维表示拿到钥匙的状态,然后再BFS,就简单了. 代码如下: #pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000") #include <cstdio> #include <string> #include <cstdlib&

Key Task 题目链接: http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/129733#problem/D Description The Czech Technical University is rather old -- you already know that it celebrates 300 years of its existence in 2007. Some of the university buildings are old as well

传送门: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1885 Key Task Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 2654    Accepted Submission(s): 1143 Problem Description The Czech Technical Universi

模型压缩95%:Lite Transformer,MIT韩松等人 Lite Transformer with Long-Short Range Attention Zhanghao Wu, Zhijian Liu, Ji Lin, Yujun Lin, Song Han 论文地址:https://arxiv.org/abs/2004.11886v1 GitHub 地址:https://github.com/mit-han-lab/lite-transformer 摘要 Transformer在自

Problem Description The Czech Technical University years of its existence . Some of the university buildings are old as well. And the navigation in old buildings can sometimes be a little bit tricky, because of strange long corridors that fork and jo

点击打开链接 Key Task Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 1176    Accepted Submission(s): 462 Problem Description The Czech Technical University is rather old - you already know that it c

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

本文是针对谷歌Transformer模型的解读,根据我自己的理解顺序记录的. 另外,针对Kyubyong实现的tensorflow代码进行解读,代码地址https://github.com/Kyubyong/transformer 这里不会详细描述Transformer的实现机理,如果有不了解Transformer的可以先阅读文章<Attention is all you need>,以及我列出的一些参考博客,都是不错的解读. Layer Normalization 首先是Layer Norm

目录 三大特征提取器 - RNN.CNN和Transformer 简介 循环神经网络RNN 传统RNN 长短期记忆网络(LSTM) 卷积神经网络CNN NLP界CNN模型的进化史 Transformer 3.1 多头注意力机制(Multi-Head Attention) 位置编码(Positional Encoding) 残差模块(Residual Block) Transformer小结 三大特征提取器 - RNN.CNN和Transformer 简介 近年来,深度学习在各个NLP任务中都取得

Transformer模型由<Attention is All You Need>提出,有一个完整的Encoder-Decoder框架,其主要由attention(注意力)机制构成.论文地址:https://arxiv.org/abs/1706.03762. 其整体结构如图所示: 模型分为编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分,包含内部结构的总体结构如下图所示: 图二 在论文中编码器部分由6个相同编码器叠在一起,解码器部分也是由6个相同解码器叠在一起,编码器之间不共享参数.(

在学习深度学习过程中很多讲的不够细致,这个讲的真的是透彻了,转载过来的,希望更多人看到(转自-张贤同学-公众号). 前言 本文翻译自 http://jalammar.github.io/illustrated-transformer ,是笔者看过的把 Transformer 讲解得最好的文章.这篇文章从输入开始,一步一步演示了数据在 Transformer 中的流动过程.由于看过一些中文翻译的文章,感觉不够好,所以我自己翻译了一个版本,在一些难以直译的地方,我加入了一些原文没有的文字说明,来更好