transform

模型如下图所示:将H×W×C的图像reshape成了N×(P2×C),其中(H,W)是图像的原始分辨率,C是通道数,(P,P)是每个图像块的分辨率,N=H×W/P2为图像块的数量,将一个图像块使用可学习的线性层映射到维度为D的隐藏向量,如式(1)所示,线性映射的输出称为patchembeddings.在patchembeddin......

参考AttentionIsAllYouNeedAGeneralSurveyonAttentionMechanismsinDeepLearning注意力足矣（AttentionIsAllYouNeed）一般注意力模型这个模型接受一个输入，执行指定的任务，然后产生所需的输出输入\(X_{d_x\timesn_x}=[{\boldsymbolx}_1,\dots,{\bold......

动动发财的小手，点个赞吧！Transformers研究概览1.介绍近年来，深度学习的研究步伐显着加快，因此越来越难以跟上所有最新发展。尽管如此，有一个特定的研究方向因其在自然语言处理、计算机视觉和音频处理等多个领域取得的成功而备受关注。这在很大程度上归功于其高度适应性的架构。......

GroundedActionTransformationforRobotLearninginSimulation发表于AAAI2017仿真机器人学习中的接地动作变换HannaJ,StoneP.Groundedactiontransformationforrobotlearninginsimulation[C]//ProceedingsoftheAAAIConferenceonArtificialIntelligence......

StochasticGroundedActionTransformationforRobotLearninginSimulation发表于IROS2020(CCFC)模拟中机器人学习的随机接地动作转换DesaiS,KarnanH,HannaJP,etal.Stochasticgroundedactiontransformationforrobotlearninginsimulation[C]//2020IEEE......

引言语言模型一直在变大。截至撰写本文时，PaLM有5400亿参数，OPT、GPT-3和BLOOM有大约1760亿参数，而且我们仍在继续朝着更大的模型发展。下图总结了最近的一些语言模型的尺寸。由于这些模型很大，因此它们很难在一般的设备上运行。举个例子，仅推理BLOOM-176B模型，你就需要8......

AttentionIsAllYouNeed论文transformer代码以下大部分是根据论文理解进行的总结和概括，如有疑问，欢迎交流~transformer仅仅使用注意力机制，没有使用任何的卷积或者RNN结构。传统RNN结构的当前隐层状态\(h_t\)需要当前时刻的输入以及上一时刻的隐状态输入\(h_{t-1}\)，受到这一......

简介近年来，随着以OpenAIGPT2模型为代表的基于数百万网页数据训练的大型Transformer语言模型的兴起，开放域语言生成领域吸引了越来越多的关注。开放域中的条件语言生成效果令人印象深刻，典型的例子有:GPT2在独角兽话题上的精彩续写，XLNet以及使用CTRL模型生成受控文本等......

TransformMine表格化构建系统介绍这是我们的团队项目功能介绍：主要功能：将表格图片转化为excel文件能够将用户上传的图片文件转化为excel文件，并保存记录到本地数据库。能够分析用户的数据，显示在页面上。能够登录注册账户。页面展示： ......

参考：transform的paper出处:https://blog.csdn.net/qq_40585800/article/details/112427990发展Transformer是由谷歌于2017年提出的具有里程碑意义的模型，同时也是语言AI革命的关键技术。在此之前的SOTA模型都是以循环神经网络为基础（RNN,LSTM等）。从本质上来讲，RNN是以串行的方式......