GitHub is where people build software. More than 100 million people use GitHub to discover, fork, and contribute to over 420 million projects.
今天扒的代码来自于 Bert,函数 attention_layer():https://github.com/google-research/bert/blob/master/modeling.py 1. 基本符号 假设进行 attention 计算的双方,分别是from_tensor和to_tensor,前者构成 Query,后者构成 Key 和 Value。使用B代表 batch_size,F代表 from_tensor 的序列长度,T代表to_tensor 的序列...
Self-Attention的数学表示 我们需要一个ML系统来学习单词之间的重要关系，就像人类理解句子中的单词一样。在图2.1中，你我都知道“The”指的是“animal”，因此应该与这个词有很强的联系。如图中的颜色编码所示，该系统知道“animal”、“cross”、“street”和“the”之间存在某种联系，因为它们都与句子的主语“ani...
PengboLiu/NLP-Papersgithub.com/PengboLiu/NLP-Papers 首先简单讲一下 Self Attention。 Self Attention 原本是 Transformer 中的一个结构,现在很多时候也被单独拿出来作为一个特征抽取器。输入是一个 Query 向量,一个 Key 向量和一个 Value 向量。在 Self Attention 中,三者相同。 dk 是模型维度。 如果是 ...
GitHub中文开源项目《计算机视觉实战演练:算法与应用》,“免费”“全面“”前沿”,以实战为主,编写详细的文档、可在线运行的notebook和源代码。 项目地址https://github.com/Charmve/computer-vision-in-action 项目主页https://charmve.github.io/L0CV-web/...
High contributions. More 2025 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 Contribution activity January 2025 nihuizhidao has no activity yet for this period. LoadingShow more activity Seeing something unexpected? Take a look at theGitHub profile guide....
ImageNet-1k weights @ 224x224, source https://github.com/google-research/vision_transformer. weights ported from official Google JAX impl: 链接: https://pan.baidu.com/s/1zqb08naP0RPqqfSXfkB2EA 密码: eu9f """ model = VisionTransformer(img_size=224, ...
发表年月论文链接代码链接 1706.03762 Transformer_Self-Attention http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html (非官方)、https://github.com/Kyubyong/transformer/ (非官方) 1803.02155 Self-Attention_RPR - 2020.01 Reformer: The Efficient Transformer -...
论文代码:https://github.com/epfml/attention-cnn Introduction transformer的提出对NLP领域的研究有很大的促进作用,得益于attention机制,特别是self-attention,会考虑词间的相似性,对当前词进行加权输出。受到词间关系学习的启发,self-attention也开始用于视觉任务中,但大都是attention和convonlution的结合。Ramachandr...
二.程序:(完整项目见:https://github.com/jiangnanboy/semantic_matching/tree/master/model1) #搭建模型classEncoder(nn.Module):def__init__(self, input_dim, hid_dim, n_layers, kernel_size, dropout, max_length=30): super(Encoder, self).__init__()#for kernel in kernel_size:assertkernel_siz...