Deep Learning -> Transformer 图一self-attention和multi-attention 其中Q,K和V的计算方法见文章,self-attention计算的就是向量之间的关系度,有些文章中也叫Dependencies。计算方法如下 式中,dk表示向量的维度,在文章中用作一个缩放因子的作用,即同意缩小向量中的值,相当于normalization,但不等价于normalization。 Enco...
4. 深度学习 (DL): 让神经网络“更深更强” 深度学习 (Deep Learning, DL) 可以被理解为 神经网络的一种实现方法,它由杰弗里·辛顿在 20 世纪 80 年代提出。 深度学习的核心突破在于,它解决了训练多层神经网络的难题,使得构建和训练 “深度” 神经网络成为可能,极大地提升了神经网络的性能。 “深度学习” ...
让我们扒掉Seq2Seq的外壳,其结构如下所示: 里面分为Encoder(编码器)和Decoder(解码器)两个部分,Encoder将输入序列X按照x1,x2,...顺序编码到一个固定长度的上下文向量Z,也称为Embedding,而Decoder则负责将Z解码成输出序列Y。Encoder和Decoder的内部是一堆RNN网络的堆叠,如下图所示: Encoder(编码器)将输入序列 X ...
输出门控制必须发送到下一个时间步的信息。LSTM 架构。图片取自 MIT 的课程《6.S191 Introduction to Deep Learning》LSTM 处理长序列的能力使其成为适合各种序列任务的神经网络架构,例如文本分类、情感分析、语音识别、图像标题生成和机器翻译。LSTM 是一种强大的架构,但它的计算成本很高。2014 年推出的 GRU(Gated ...
1. 什么是深度学习(Deep Learning)? 深度学习通过构建多层神经网络,自动学习数据特征,实现预测、分类等任务,广泛应用于图像、语音、文本等领域。 它涵盖了多种网络结构,如卷积神经网络(CNN)用于图像和视频处理,循环神经网络(RNN)及其改进版如LSTM、GRU等用于序列数据处理,以及Transformer等基于自注意力机制的模型在自然...
但是卷积神经网络模型中,为了建立两个单词之间的关联,所需的网络深度与单词在句子中的距离正相关,因此通过卷积神经网络模型学习句子中长距离的关联关系的难度很大。 Transformer模型的提出就是为了解决上述两个问题:(1)可以高效计算;(2)可以准确学习到句子中长距离的关联关系。
我相信你肯定已经在自然语言领域中听说过 transformer 这种结构,因为它在 2020 年的 GPT3 上引起了巨大轰动。Transformer 不仅仅可以用于NLP,在许多其他领域表现依然非常出色。 在本文中我将介绍 transformer 从文本输入转换为图像,它是超越计算机视觉技术的最新卷积神经网络。
71 p. 中山大学机器学习与数据挖掘_Lecture 11 - Deep Learning II - Training 1 p. 中山大学机器学习与数据挖掘_期末考试 33 p. 中山大学数据挖掘 141 p. 中山大学机器学习与数据挖掘_troubleshooting-deep-neural-networks-01-19发表评论 验证码: 换一张 匿名评论 提交 关于...
Earthquake signal detection and seismic phase picking are challenging tasks in the processing of noisy data and the monitoring of microearthquakes. Here we present a global deep-learning model for simultaneous earthquake detection and phase picking. Perf
Single image dehazing has received a lot of concern and achieved great success with the help of deep-learning models. Yet, the performance is limited by the local limitation of convolution. To address such a limitation, we design a novel deep learning dehazing model by combining the transformer...