分享人工智能基础知识 Transformer, 视频播放量 4、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 jandy_chen, 作者简介 ,相关视频:Transf_2-1S,极核ae4防烧模块是不是智商税 #极核 #极核ae4 #专业维修 #技术分享,AI技术分享 Sora 视频提示词 87
Transformer论文片段 事情起源于同学的一个疑惑,他在阅读Transformer论文时,看到作者在前馈神经网络部分写有这么一句话: Another way of describing this is as two convolutions with kernel size 1. 于是他向我问道“为什么全连接层可以用1*1卷积层代替呢?” 对卷积的理解尚不深刻的我被问住了,所以我立马开始搜...
这里的定义,我会根据自己的理解来不断更新。 self-attention是 transformer用来将对其他相关词语的 "理解 "融入我们当前处理的词语中的方法。 attention的形象理解 上一小节中, word embedding不能够同时表示两个含义,那么还需要什么信息呢?上下文信息(context)。 也就是说我们需要句子中的其他单词来告诉当前的apple是...
之前的工作虽然已经证明了Transformer本质上就是一个通用近似器(universal approximator),但之前常用的机器学习模型,比如kNN、核SVM、多层感知机等其实也是通用近似器,这种理论无法解释这两类模型在性能上的巨大差距。 研究人员认为,了解Transformer的训...
Transformer 模型 1 Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种 NLP 经典模型,现在比较火热的 Bert 也是基于 Transformer。Transformer 模型使用了 Self-Attention 机制,不采用 RNN 的顺序结构,使得模型可以并行化训练,而且能够拥有全局信息。 1. Transformer 结构 ...
其中最大谜团在于,Transformer为什么仅依靠一个「简单的预测损失」就能从梯度训练动态(gradient training dynamics)中涌现出高效的表征? 最近田渊栋博士公布了团队的最新研究成果,以数学严格方式,分析了1层Transformer(一个自注意力层加一个解码器层)在下一个token预测任务上的SGD训练动态。
最近田渊栋博士公布了团队的最新研究成果,以数学严格方式,分析了1层Transformer(一个自注意力层加一个解码器层)在下一个token预测任务上的SGD训练动态。 论文链接:https://arxiv.org/abs/2305.16380 这篇论文打开了自注意力层如何组合输入token动态过程的黑盒子,并揭示了潜在的归纳偏见的性质。
真正的0到1是 谷歌 的transformer甚至更早的cnn和dnn,其他都在做1到100,或者说工程优化,连openai也是工程优化。搞笑的是搞原始创新的谷歌干不过搞工程优化的openai,无论是0-1还是1-100都很牛
没错!Transformer是一个sequence-to-sequence (Seq2Seq) 的模型,也就是输入一个sequence,模型会输出一个sequence。 前面讲self-attention提到模型有三种输出:1. 每个向量都有一个label;2. 整个序列有一个label;3. 输出sequence的长度由模型自己决定,也就是这边的Seq2Seq。
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