深度神经网络可以认为是一种强大的Y=f(X)函数,它可以完成特定的任务,在输入X后,它们倾向于忽略掉任务无关的信息,关注特定的内容来完成指定的任务,比如图像目标检测时,网络将更关注目标的像素区域,忽略掉背景的像素区域: Where Activations Tend to Focus When Trained in a Self-Supervised Way, ECCV2016文中提到...
在Decoder中,第i个预测的输出是y_i,输入[z_{i-1},h_{i-1}],其中z_{i-1}在传统RNN模式的seq2seq里仅仅来源于上一步RNN的结果,而在Attention结构中,升级成了z_i=\sum_{j=1}^n\alpha_{ij}h_j,将y_i的预测和整个上下文内容联系在一起。 这里将Encoder中的所有隐藏状态h_1,h_2,...,h_n,...
DeepSC项目概述 DeepSC即Deep Learning Enabled Semantic Communication Systems,深度学习使能的语义通信系统,是文本信源的语义通信系统的研究中的经典文献,对于其原理在这里不做赘述,细节可以看一下论文,大概需要了解其网络结构即可,如下图所示: DeepSC的具体细节会在后续项目学习中和代码一一对应,DeepSC项目的Github链接如...
搜索相关的关键词,例如 "Transformer implementation in Python" 或 "Transformer tutorial"。 机器学习社区和论坛:参与机器学习社区和论坛,与其他学习者和专业人士交流,寻求帮助和建议。一些常见的社区包括GitHub、Stack Overflow和论坛如Reddit中的r/MachineLearning。 最重要的是,保持积极的学习态度并有实践的机会。尽管...
Transformer in Deep Learning:超详细讲解Attention机制(二) ai2news.com/blog/39625/ 2021-08-29 VIVIT:A video vision transformer ai2news.com/blog/49330/ 2021-04-16 Bert系列一:词表示,从one-hot到transformer ai2news.com/blog/31535/ 2021-04-18 NLP培训课程第44章:Text-to-Text Transfer Transformer...
1. Vaswani, Ashish, et al. "Attention is all you need." Advances in neural information processing systems. 2017. 2. Wang, Qiang, et al. "Learning deep transformer models for machine translation." arXiv preprint arXiv:1906.01787 (2019). ...
近年来,在有监督学习领域,基于大量数据训练的Transformer模型展现出了令人印象深刻的能力,此类模型通常可以结合上下文生成结果,也被称为少样本prompt或者in-context学习。在此能力的加持下,预训练模型可根据少量有监督的输入-输出示例,并被要求在其上下文中预测最有可能的输出,而无需参数更新。在过去的几年中,上下文...
This means that the mask will be the same for all of the sequences in the batch - a simple lower-triangular matrix of shape T x T. Here is an image showing padding masks and the causal mask. Here is an extensive blog post that I wrote about the Transformer, yo...
Self-attention process in NLP 与CNN 相比,transformer 可以同时从输入及其相互关系中提取我们需要的所有信息。CNN的定位比较广泛,使用小型过滤器将信息压缩为通用结果。尽管 CNN 结构对于常规分类任务的效果是强大的,但它没有许多任务(例如实例识别)所必需的空间信息。这是因为卷积神经网络不考虑距离像素的关系。
之后我们设置优化器(Optimizer)和学习率(learning Rate)。In [ ] # 学习率衰减 scheduler = paddle.optimizer.lr.NoamDecay(d_model, warmup_steps, learning_rate, last_epoch=0) # 定义优化器 optimizer = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=scheduler, beta1=beta1, beta2=beta2, epsilon=float(eps),...