作为微软亚洲研究院为科研人员和算法工程师量身定制的一站式 AutoML(自动机器学习)工具, NNI(Neural Network Intelligence)在过去的三年间不断迭代更新,加强了对各种分布式训练环境的支持,成为了最热门的 AutoML 开源项目之一。 近日,微软亚洲研究院对 NNI 进行了更新。在最新的版本中,NNI 集成了大量前沿的剪枝算法,...
作为微软亚洲研究院为科研人员和算法工程师量身定制的一站式 AutoML(自动机器学习)工具, NNI(Neural Network Intelligence)在过去的三年间不断迭代更新,加强了对各种分布式训练环境的支持,成为了最热门的 AutoML 开源项目之一。 近日,微软亚洲研究院对 NNI 进行了更新。在最新的版本中,NNI 集成了大量前沿的剪枝算法,...
作为微软亚洲研究院为科研人员和算法工程师量身定制的一站式 AutoML(自动机器学习)工具, NNI(Neural Network Intelligence)在过去的三年间不断迭代更新,加强了对各种分布式训练环境的支持,成为了最热门的 AutoML 开源项目之一。 近日,微软亚洲研究院对 NNI 进行了更新。在最新的版本中,NNI 集成了大量前沿的剪枝算法,...
第一层是多头注意力层(Multi-Head Attention Layer)。 第二层是经过一个前馈神经网络(Feed Forward Neural Network,简称 FFNN)。 这两层,每一层都有「Add & Normalization」和 ResNet。 再看看 Decoder: Transformer Decoder 结构 解码器有两个多头注意力层。第一个多头注意力层是 Masked Multi-Head Attention ...
刷了下今年IJCAI 2021的时间序列的tutorial,总结一些时间序列常见模型,欢迎讨论交流和补充。 经典时序模型 输入z1,z2,...,zT 输出zT+1,zT+2,...,zT+h Naive方法 未来预测等于上一步观测值 zT+t=zT,t=1,2,...,h 周期预测,设定一个周期
如今基于Seq to Seq 的强化学习的模型越来越多,比如 decision transformer 和 Q-Transformer,是时候去学习构建一个基于self-attention的完整的transformer模型。 根据内网和外网的一些调研, 我发现好的学习资料并不多,如何将理论和实践结合起来的tutorial更是很少,于是经过筛选,我准备按照 油管博主 Umar Jamil 和李沐的...
假设输入的句子为:“This tutorial is awesome”, 如何去构造这个句子的 position encoding ?首先我们知道构造出的 position encoding 是要和单词的 embedding 相加的,所以假设词的 embedding 和 position encoding 的维度都是 d_{model}。对于句子 “This tutorial is awesome” 来说,一个单词的位置范围为 pos \in...
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)是一种深度学习模型,主要应用于图像处理和语音识别等领域。其核心在于卷积层,可以自动学习特征,从而减少人工特征工程的需求。CNN的主要优点是其对于空域结构的利用,可以有效地提取局部结构和局部变化的信息。 2.3 RNN ...
参考了pytorch官方文档:https://pytorch.org/tutorials/beginner/chatbot_tutorial.html 一、概述 使用pycharm编写项目,代码分为四个文件:process.py、neural_network.py、train.py、evaluate.py。 先大致说一下搭建chatbot的思路吧,其实很简单:这里的chatbot是基于带Luong attention机制的seq2seq。研究过NLP的同学应该对...
(STN for short) allow a neural network to learn how to perform spatial transformations on the input image in order to enhance the geometric invariance of the model. For example, it can crop a region of interest, scale and correct the orientation of an image. It can be a useful mechanism...