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目标函数就是取这两个方向语言模型的最大似然。 在预训练好这个语言模型之后,ELMo就可以用作词表示,其实就是把这个双向语言模型的每一中间层进行一个求和,句子中每个单词都能得到对应的三个Embedding: 最底层是单词的 Word Embedding,往上走是第一层双向LSTM中对应单词位置的 Embedding,**这层编码单词的句法信息更多...
前言 翻了自己的笔记,我是2023年11月份因为想学量化开始了解时序研究,又因为学时序偶然看到了Patch TST这篇文章。于是在11月23号读了论文并记下笔记,后来又做了粗浅的代码解读,当时就感觉时序任务中,Patch未来将像位置编码一样成为Transformer架构不可缺少的一部分。 到今天整一年过去了,重新阅读Patch TST的论文和代...
Patch TST发表于ICLR23,其优势在于保留了局部语义信息;更低的计算和内存使用量;模型可以关注更长的历史信息,Patch TST显著提高了时序预测的准确性,Patch可以说已成为时序模型的基本操作。我在先前的一篇文章对Patch TST做了比较细致的论文解读,各位朋友可参考。 但是最近很多朋友私信问我:Patch TST到底好在哪里?Transfo...
高分辨率的256x256大小的影像 结合代码,stage I与stage II的详细结构如下: 注意:其实代码中stage II鉴别器输出的logit 有两种,分为condition和uncondition,分别对应着有无引入embedding信息。(图中只显示了condition的logit输出) 每个阶段的GAN训练流程是相同的:生成fake img; 训练鉴别器。考虑三种鉴别器输入,(1 ...
引入卷积可以很简单，也可以很复杂。简单的在transformer之前放一个CNN，也可以像Swim/hiera一样借用CNN的...
transformer 是由传统用于机器翻译的transformer中引申而来，在词向量中整个sequence在embedding过程中是没有...
2. 如果是学习到的positional embedding,(个人认为,没看论文)会像词向量一样受限于词典大小。也就是只能学习到“位置2对应的向量是(1,1,1,2)”这样的表示。所以用三角公式明显不受序列长度的限制,也就是可以对 比所遇到序列的更长的序列 进行表示。
transformer中patch embedding的作用 Transformer transformer是一个seq2seq模型(即输入一个序列,输出一个序列),最早被用于机器翻译,如下图: 而transfomer模型的结构则主要由encoder和decoder构成,如下图: 其中encoder与decoder的参数是独立训练的; 单个encoder和decoder内部的具体结构如下图:...