后来，他们在总结工具优点、以及拟定论文标题时，发现把标题中每一个单词的首字母单拎出来，即可组成 TOSICA（Transformer for One Stop Interpretable Cell type Annotation），这听起来很像一个人名。“然后上网一查，在 Urban dictionary 上真的有这个词，译为‘星球上最美好的生物’。What a coincidence！这个名字...
1.2 word embedding 但我们不直接给 Transformer 输入简单的one-hot vector,原因包括这种表达方式的结果非常稀疏,非常大,且不能表达 word 与 word 之间的特征。所以这里对词进行 embedding,用较短的向量表达这个 word 的属性。一般在 Pytorch 中,我们都是用 nn.Embedding 来做,或者直接用 one-hot vector 与权重矩...
OneFormer是一个通用的图像分割框架,它在全景、语义和实例分割方面进行了联合训练,并优于单独训练的模型。如图2所示。OneFormer使用两个输入:示例图像和“the task is {task}”形式的任务输入。在论文的单个联合训练过程中,任务从每个图像的{panoptic、instance、semantic}中统一采样。首先使用主干和像素解码器从输入图...
此外,虽然自注意力层在训练过程中趋向于变得更加稀疏,但正如频率偏差所暗示的,模型因为训练动态中的相变(phase transition),所以不会崩溃为独热(one hot)。 学习的最后阶段并没有收敛到任何梯度为零的鞍点,而是进入了一个注意力变化缓慢的区域(即随时间变化的对数),并出现参数冻结和学会(learned)。 研究结果进一步...
Thus, we delete the ‘alpha cells’ in reference set of hPancreas to simulate the loss of one high-percentage cell type. As mentioned earlier, the output of TOSICA is the probabilities that a cell is a certain cell type, so when predicting, if the highest probability is below a preset ...
One-Transformer项目 关于这个项目 这是一个从头开始训练PyTorch transformer的教程。 为什么我创建这个项目 有很多关于如何训练transformer的教程,包括PyTorch官方教程,但即使是官方教程也只包含了一半内容——它只训练了编码器部分。 还有一些其他教程使用一些假数据仅用于演示,或者他们没有提供完整的代码。
CV 研究者对 transformer 产生了极大的兴趣并取得了不少突破。这表明,transformer 有可能成为计算机视觉任务(如分类、检测和分割)的强大通用模型。我们都很好奇:在计算机视觉领域,transformer 还能走多远?对于更加困难的视觉任务,比如生成对抗网络 (GAN),transformer 表现又如何?
One Hot编码:形成高维向量,向量的维度为词袋大小,如果是中文,向量的维度就是所有汉字的数量,然后是哪个字就将对应位置变为1,其它位置为0 Embedding词嵌入:通过网络进行训练或者通过一些训练好的模型将其转化成连续性的向量 一般来说第二种方法使用较多,因为第一种有几个缺点,第一个就是每个字都是相互独立的,缺少...
Embedding由稀琉的one-hot进入一个不带bias的FFN得到一个稠密的连续向量,用来表征单词。 从RNN到位置编码: RNN的结构天然与时序关系很符合,可以实现先处理某些数据、再处理另外的数据的效果。 (1)RNN的参数共享 RNN的U输入参数、W隐层参数和输出V是一套参数,对于所有的time step都共享一套参数,例如对于NLP任务来...
One More Thing 最后，有网友发现，除了FlashAttention-2，最近还有一系列类似成果，包括DeepSpeed的ZeRO++、马萨诸塞大学de ReLoRA。它们都是用于加速大型模型预训练和微调，这些研究成果让他觉得：未来在低vram低带宽的消费显卡上训练大模型，似乎已不是在做梦了。大家认为呢？论文地址：https://tridao.me/...