《Transformers 机器学习:深度探究》是第一本全面介绍Transformers的书。routledge.com/Transform 主要特点: 一本全面的参考书,详细解释了与Transformers有关的每个算法和技术。 全面覆盖60多个Transformers架构。 一本理解如何在语音,文本,时间序列,和计算机视觉应用Transformers技术的书。 每个架构的实用技巧和技巧,以及如何...
Transformers 是一个非常强大的深度学习模型,已经能够成为许多自然语言处理任务的标准,并准备彻底改变计算机视觉领域。 这一切都始于2017年,谷歌大脑发表了一篇注定要改变一切的论文,Attention Is All You Need[4]。研究人员将这种新的体系结构应用于几个自然语言处理问题,很快就可以看出,这种体系结构在多大程度上可以克服...
在本文中,作者的主要贡献用一句话来说就是:在探究模型可解释性的基础上设计了一个更加统一的类似于Transformer的白盒深度网络,在下游任务上有更好的可解释性和表现。 这个结构通过从输出数据(或者是数据的token表示)学习一个增量映射(incremental mappings)序列来获得最压缩(compressed)和最稀疏的(sparse)的表征,并使...
我自己在一些时序预测问题,比如销量预测问题的比赛上,也做过一些尝试,发现深度学习模型里面,TFT 这个模型基本都能有不错的效果,所以就萌生了学习一下的想法,但是我对深度学习并不很熟悉,一直有一些畏难情绪,拖着没去细看,这一次也算是自顶向下地补足了一些知识,路线上遇到的好资料我也会附在文末的参考中。 毕业...
让我们尝试通过 transformers 和启发式方法建立一种理性的方式。 对虚假新闻的理性处理方法 Transformers 是有史以来最强大的自然语言处理工具。本节将首先定义一种方法,可以将两方在虚假新闻上的冲突从情绪层面提升到理性层面。 然后我们将使用 transformer 工具和启发式方法。我们将对枪支管制和前总统特朗普在 COVID-19...
近年来,Transformer机器学习模型已经成为深度学习和深度神经网络技术进步的主要亮点之一。它主要用于自然语言处理中的高级应用。谷歌正在使用它来增强其搜索引擎结果。 Transformer很快成为专注于分析和预测文本的单词识别等应用程序的引领者。它引发了一波工具浪潮,比如OpenAI的GPT-3可以在数千亿个单词上进行训练并生成连贯的...
由于文章和问题均采用人类语言的形式,因此机器阅读理解属于自然语言处理(NLP)的范畴,也是其中最新最热门的课题之一。近些年来,随着机器学习,特别是深度学习的发展,机器阅读理解研究有了长足的进步,并在实际应用中崭露头角。本论文集包含引入外部知识的机器阅读理解论文。
CNN backbone以及Transformer encoder就不介绍了，基本上就是提特征的重点就是positional embedding了，不过...
【干货书】《Transformers 机器学习:深度探究》,284页pdf Transformers 正在成为许多神经网络架构的核心部分,被广泛应用于诸如NLP、语音识别、时间序列和计算机视觉等领域。Transformers 经历了许多改编和改造,从而产生了新的技术和方法。 《Tran… 专知 2021机器学习研究风向是啥?MLP→CNN→Transformer→MLP! 作者:专知 转...