滑动窗口注意力（Sliding Window Attention）：在局部窗口内计算注意力，Longformer。Longformer 是一种优化的 Transformer 变体，专门用于处理长文本。它通过滑动窗口注意力（Sliding Window Attention）来减少计算复杂度，从标准 Transformer 的 O(n^2) 降低到 O(n)，使得处理大规模文本更加高效。使用Longformer的滑动窗口...
Transformer彻底改变了之前基于循环神经网络(RNNs)和长短期记忆网络(LSTMs)的序列建模范式,并且在性能提升上取得了显著成效。Transformer结构如下图所示: Transformer的核心构成包括: 自注意力机制(Self-Attention Mechanism):Transformer模型摒弃了传统RNN结构的时间依赖性,通过自注意力机制实现对输入序列中任意两个位置之间...
B站最全最系统的【Transformer教程】从入门到进阶,最适合新手入门Transformer模型实战系列,绝对通俗易懂!共计125条视频,包括:1.1.1Transformer背景介绍、2.2.1认识Transformer架构-part1、3.2.1认识Transformer架构-part2等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
在此,我说一下我的实战的思路: 从官网拿到代码,然后改改,换成自己的数据集,加载它的预训练权重,然后让代码跑起来。 如果你的coding能力确实比较强,那么你完全可以从官网上找到部分Swin Transformer的Model部分核心代码,然后数据处理部分、跑模型的部分都自己来写,这样做也完全OK。但是对能力要求较高,并且对模型的理...
引言:当Transformer遇见计算机视觉 在自然语言处理领域大放异彩的Transformer架构,正在计算机视觉领域掀起新的技术革命。本文将深入探讨如何将Transformer应用于图像分类任务,通过完整实战案例展示其相对于传统CNN模型的优势。本文提供可直接运行的完整代码实现,并包含多个性能优化技巧。
1. Image encoder:visual transformer,VIT 2. text encoder:BERT(双向自注意力机制+FFN),加一个 cls_token放在text input前面总结整句话 3. image-grounded text encoder:将image encoder的输出一起输入cross attention中(image embedding作为key,value,text embedding作为query),输入端加一个任务特定的encoder token...
Transformer实战:从零开始构建一个简单的Transformer模型 在本文中,我们将一起探索Transformer模型的实战应用。Transformer模型是一种在自然语言处理(NLP)和其他序列到序列(sequence-to-sequence)任务中表现出色的深度学习架构。它由Vaswani等人在2017年首次提出,并引入了自注意力机制(self-attention mechanism),这一关键创新...
基于Transformer的医学文本分类实战:从BERT到BioBERT 引言 Transformer模型在自然语言处理(NLP)领域取得了显著成果,尤其在文本分类任务中表现出色。医学文本因其专业性和复杂性,传统NLP方法难以有效处理。本文将通过一个完整的实战案例,展示如何使用Transformer模型(如BERT和BioBERT)对医学文本进行分类,并提供详细的代码实现。
重磅模型transformer,在2017年发布,但就今天来说产生的影响在各个领域包括NLP、CV这些都是巨大的! Paper《Attention Is All You Need》,作者是在机器翻译这个领域进行的实验,当然我们今天知道它被应用到了很多地方,作者也在结论部分说它将被应用到图像、音频、视频等任务中,本文以机器翻译任务来解释transformer网络结构...
文本分类实战(八)—— Transformer模型 1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类。总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型...