你不需要担心这种设定无法建立整个序列的语义信息,因为transformer模型结构本身是层层叠加的结构,模型高层相比底层具有更宽广的感受野,自然能够能够看到更多的信息,因此它有能力去建模融合全部序列信息的全局表示,就行CNN那样。一个拥有$m$层的transformer,它在最上层的感受野尺寸为$m\times w$。 通过这种设定Longformer能够...
这个视频只讲了TimeAttention这一个创新点,别的没讲论文:《TIMER-XL: LONG-CONTEXT TRANSFORMERS FOR UNIFIED TIME SERIES FORECASTING》作者:liu yong等,清华thuml课题组发布时间:2024.10.07,arxiv论文链接:https://arxiv.org/abs/2410.04803代码链接:https:/, 视
REFORMER:一个高效的TRANSFORMER结构 具有文本指导的图像到图像的翻译 解决背景重校准损失下的缺失标注目标检测问题 MLFcGAN:基于多级特征融合的条件GAN水下图像颜色校正 基于跨模态自我注意网络学习的视频问题生成 REFORMER:一个高效的TRANSFORMER结构 论文名称:REFORMER: THE EFFICIENT TRANSFORMER 作者:Nikita Kitaev / Lukas...
在模型训练阶段,如图 2a所示,Transformer-XL会缓存前一个 Segment 的输出序列,在计算下一个 Segment 的输出时会使用上一个 Segment 的缓存信息,将前后不同 Segment 的信息进行融合,能够帮助模型看见更远的地方,建模更长的序列依赖能力,同时也避免了 context fragmentation 问题。 在模型评估阶段,如图 2b所示,Transform...
你不需要担心这种设定无法建立整个序列的语义信息,因为transformer模型结构本身是层层叠加的结构,模型高层相比底层具有更宽广的感受野,自然能够能够看到更多的信息,因此它有能力去建模融合全部序列信息的全局表示,就行CNN那样。一个拥有$m$层的transformer,它在最上层的感受野尺寸为$m\times w$。
深度学习进阶篇-预训练模型[2]:Transformer-XL、Longformer、GPT原理、模型结构、应用场景、改进技巧等详细讲解 1.Transformer-XL: Attentive Language Models Beyonds a Fixed-Length Context 1.1. Transformer-XL简介 在正式讨论 Transformer-XL 之前,我们先来看看经典的 Transformer(后文称 Vanilla Transformer)是如何处...
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