【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...
📚 探索Transformers的奥秘,这本《Transformers 机器学习:深度探究》将带你走进这个强大的神经网络架构的世界。Transformers已经成为许多现代AI应用的基石,从自然语言处理到语音识别,再到时间序列和计算机视觉,它们无处不在。🔍 本书特色: 全面覆盖60多种Transformers架构,从基础到高级。 详细解释每个架构的工作原理,以及...
「在过去10年发生的这场深度学习革命中,自然语言处理在某种程度上是后来者,」马萨诸塞大学洛厄尔分校的计算机科学家Anna Rumshisky 说,「从某种意义上说,NLP曾落后于计算机视觉,而Transformer改变了这一点。」 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...
🚀 自然语言处理(NLP)一直是人工智能领域的一个核心研究方向。近年来,借助于深度学习和大量数据,NLP取得了巨大的进步。特别是Transformers结构和GPT-4模型,为NLP开启了一个新的篇章。 正文 1. Transformers结构简介 🔍 Transformers结构由Vaswani等人在2017年提出,现已成为NLP任务的主流模型结构。 1.1 自注意力机制 ...
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...
由于接触的时序预测问题基本都来自于数字化转型期的企业,我经常发现,在解决实际时序预测问题的时候,大部分时候还是用树模型结合特征工程的思路,关键点往往都在数据和特征工程上,如果想要使用深度学习,有时候客户的数据量不满足,有时候客户的生产环境不允许。
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...
Transformer中的注意力机制(1)-深度学习 如果说ChatGPT的核心是Transformer,那Tansformer的核心工作原理又是什么?在接下来的两个视频中,我们将深入探讨这种Attention Mechanism注意力机制,并用可视化工具来演示它如何处理数据。#深度学习 #ChatGPT #机器学习 #人工智能 #大语言模型 00:00 / 11:08 连播 清屏 智能 ...
在深度学习时代,FCN是语义分割的基础工作,它是一个完全卷积的网络,以端到端的方式进行像素到像素的分类。之后,研究者从不同方面关注FCN的改善,如:扩大感受野;强化上下文信息;引入边界信息;设计大量的attention模块;使用AutoML技术。这些方法显著提高了语义分割的性能,但代价是引入了许多经验模块,使得得到的框架计算要求...
与其他机器学习库不同的是,Transformer的模型不是基于文件共享的深度学习模块搭建的,其每个模型由单独的层(单独文件编写,每个模型一个目录好了吧,说白了就是模型与模型之间进行了解耦)。这样做的好处是模型更加易于使用和理解,而且这样做的话,你在对一个模型做修改或试验的时候,不会影响到其他模型。