传统神经网络模型一般是单向的,称为Feed-Forward Networks, 分为input layer, hidden layer, output layer, 演进到最新的Transformer架构中,Feed-Forward Network仍然是最基础的组件。 Feed-Forward Networks的结构 模型推理(预测)时从左到右进行计算,模型训练时根据预测值和实际值从右到左更新模型参数 最简单的2层Fee...
一、组成 image.png 二、self-attention self-attention 是 Transformer Network 中比较核心的部分,目的是使文本中某个单词与其他单词产生联系,产生联系后的单词为 z 1、在 self-attention 当中输入单词数和输出单词数一致 v2-ace271b3d7094074aabfc743afd2e841_r.jpg 2、计算过程 a single attention function: ...
Spatial Transformer Network(STN)的提出动机源于对池化的改进,即与其让网络抽象的学习位移不变性和旋转不变性,不如设计一个显示的模块,让网络线性的学习这些不变性,甚至将其范围扩展到所有仿射变换乃至非放射变换。更加通俗的将,STN可以学习一种变换,这种变换可以将进行了仿射变换的目标进行矫正。这也为什么我把STN放在...
今天具体介绍一个Google DeepMind在15年提出的Spatial Transformer Networks,相当于在传统的一层Convolution中间,装了一个“插件”,可以使得传统的卷积带有了[裁剪]、[平移]、[缩放]、[旋转]等特性;理论上,作者希望可以减少CNN的训练数据量,以及减少做data argument,让CNN自己学会数据的形状变换。这篇论文我相信会启发...
Transformer 最早发源于自然语言处理领域(NLP),以一个非常惊人的标题 “Attention is All You Need” ...
自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支,旨在让计算机理解、生成和处理人类语言。自然语言处理的主要任务包括文本分类、情感分析、命名实体识别、语义角色标注、机器翻译等。随着深度学习技术的发展,许多模型已经取代了传统的机器学习方法,成为了自然语言处理领域的主流。在本文中,我们将讨论三种常见的自然语言处理模...
随后,在循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)、长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)、注意力机制、卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、递归神经网络(Recursive Neural Tensor Network)等都被用于构建语言模型,并在句子分类、机器翻译、情感分析、文本摘要、问答系统、实体抽取、关系抽取、事件...
A backbone network based on the improved attention mechanism Transformer module is used for feature extraction, which provides better feature interaction for tracking; followed by feature fusion using Transformer's encoder-decoder architecture; and finally, a classification regression head network is used ...
[5] Selvaraju R R, Cogswell M, Das A, et al. Grad-cam: Visual explanations from deep networks via gradient-based localization[C]//Proceedings of the IEEE international conference on computer vision. 2017: 618-626. [6] Liu, Ze, et al. “Swin transformer: Hierarchical vision transformer ...
《Attention is All You Need》是由Google的研究人员在2017年发表的一篇研究论文,它引入了Transformer模型,这是一种革命性的架构,彻底改变了自然语言处理(NLP)领域,并成为我们现在熟知的语言模型(LLMs)的基础,比如GPT、PaLM等等。该论文提出了一种神经网络架构,用完全基于注意力机制的方式取代了传统的循环神经网络(RNN...