未来的研究方向之一是将transformer-based model应用到多模态任务中,如图像描述生成、视瓶理解等领域,通过融合文本和其他模态的信息来提高模型的性能。 2. 小模型推广 目前大部分的transformer-based model都是大规模的预训练模型,未来的发展方向之一是将这些模型应用到资源受限的场景中,例如移动端和嵌入式设备。 3. ...
因此,模型学习相对位置表示w^K = (w_{-k}^K, \dots,w_{k}^K) \in \mathbb R^{(2k+1) \times d}(w^V同理),同一层的attention heads之间共享,但是在不同层之间是不同的。此处公式有些晦涩,故此举一实例加以解释[7]: 当k=4时,w^K = (w_{-4}^K, \dots,w_{4}^K) \in \mathbb R...
在Tacotron2中,r值被设定为1,发现模型在一定时间内也是可以被有效训练的。猜测这归功于模型整体的复杂度下降,使得训练变得相对容易。 声码器的选择 在Tacotron2中,作者选择了wavenet作为声码器替换了原先的Griffin-Lim,进一步加快了模型训练和推理的速度,因为wavenet可以直接将梅尔谱转换成原始的语音波形。(Tacotron2合...
Transformer是一种在自然语言处理中广泛使用的模型,它使用自注意力机制来捕获序列数据中的依赖关系。在目标检测任务中,Transformer-based检测模型将图像视为序列数据,并利用自注意力机制来捕捉图像中不同区域之间的依赖关系。 具体来说,Transformer-based检测模型通常包含以下组件: 1.编码器(Encoder):用于提取图像特征。
【NLP】浅谈 Transformer-based 模型中的位置表示 作者:徐啸 (哈工大SCIR直博生,导师车万翔老师) 编辑:机器学习算法与自然语言处理 本文小结:本文主要对原始 Transformer[1]、RPR[2]以及 Transformer-XL[3] 中使用的位置表示方法,进行详细介绍。从最初的绝对位置编码,与单词嵌入相加作为第一层的输入,再到 RPR 提出...
然而,Transformer-Based模型采用了一种全新的方法,将目标检测转化为一个序列到序列(sequence-to-sequence)的问题,通过自注意力机制和编码-解码结构来处理整个图像序列,从而获得更好的检测结果。 二、原理 1.自注意力机制 Transformer模型的核心是自注意力机制,它允许模型能够对输入序列中的每个元素进行自适应的关注。在...
don’t 与like的相对位置不同,决定了这两句话的情感取向是一正一负的,但在传统词袋(Bag-Of-Words BOW)模型中,这两句话得到的句子表征却是一致的,可见单词的相对位置对语义有关键性影响。 再以命名实体识别 Named Entity Recognition 为例[4]: 一般而言,在 Inc. 之前的单词为 ORG 而在 in 之后为 TIME 或 ...
Transefomer-based 的预处理模型往往很消耗资源,对运算性能要求极高,还有严格的延迟需求。 潜在补救方法:模型压缩。 这篇文章主要讲如何压缩Transformers,重点关注BERT。使用不同的方法对attention层 全连接层等不同部分的压缩会有不同的效果,来看看作者后面怎么说。
由于cnn在捕获全局依赖关系方面效率低,因此该文章提出了基于tansformer的熵模型——Entoformer;并针对图像压缩进行了top-k self-attention(自注意力)和菱形相对位置编码(a diamond relative position encoding)的优化;同时使用双向上下文模型加快解码。 1使用具有top-k选择的多头注意来提取表征子空间中的信息 ...
其中CNN的优势在于参数共享,关注local信息的聚合,而Transformer的优势在于全局感受野,关注global信息的聚合。直觉上来讲global和local的信息聚合都是有用的,将global信息聚合和local信息聚合有效的结合在一起可能是设计最佳网络架构的正确方向。 如何有效的结合global和local信息,最近的几篇文章主要分成了两个方向:CNN based...