Transformer由Vaswani等人(2017)提出用于机器翻译,并已成为许多NLP任务中的最先进方法。基于transformer的大型模型通常在大型语料库上进行预训练,然后针对手头的任务进行微调:BERT使用去噪自监督的预训练任务,而GPT工作线使用语言建模作为其预训练任务。 对图像进行自我关注的理想应用会要求每个像素都关注其他像素。由于像素数...
return out class TransformerEncoder(nn.Module): def __init__(self, dim, hidden_dim=64): super(TransformerEncoder, self).__init__() self.norm = nn.LayerNorm(dim) self.msa = MSA(dim) self.mlp = MLP(dim, hidden_dim) def forward(self, input): output = self.norm(input) output = ...
正如您所看到的,Informer 模型的原理类似于 Longformer([Beltagy et el., 2020](https://arxiv.org/abs/2004.05150)),Sparse Transformer([Child et al., 2019](https://arxiv.org/abs/1904.10509))和其他 NLP 论文,**当输入序列很长时**用于减少自注意力机制的二次复杂度。现在,让我们深入了解 _稀疏概率...
这个程序文件 rmt.py 实现了一个基于视觉变换器(Vision Transformer)的模型,名为 VisRetNet。该模型采用了一些新的设计理念,如相对位置编码、动态权重等,旨在提高图像处理任务的性能。下面是对代码的逐步分析和说明。 首先,文件导入了必要的库,包括 PyTorch 及其相关模块、一些数学工具和类型提示。接着,定义了一些模型...
effect creating a piezoelectric transformer, however notable limitations exist, such as a low common mode rejection ratio (CMRR) and a relatively narrow bandwidth. In the present study, several system configurations with high CMRR, low voltage input and wide bandwidth were analysed and their relative...
Rasa是Conversational AI在智能业务对话领域工程落地全球最为成功对话机器人系统,是基于Transformer架构的全球使用最广泛的智能业务对话机器人框架,是NLP技术的集大成者。在当今全球范围各项对比指标综合成绩中,Rasa均处于领先地位: 可以这么说:掌握了Rasa就掌握了NLP技术的精髓及技术最佳落地工具。
Rasa是Conversational AI在智能业务对话领域工程落地全球最为成功对话机器人系统,是基于Transformer架构的全球使用最广泛的智能业务对话机器人框架,是NLP技术的集大成者。在当今全球范围各项对比指标综合成绩中,Rasa均处于领先地位: 可以这么说:掌握了Rasa就掌握了NLP技术的精髓及技术最佳落地工具。
论文地址:MetricGAN+:用于语音增强的 MetricGAN 的改进版本 论文代码:https://github.com/JasonSWFu/MetricGAN 引用格式:Fu S W, Yu C, Hsieh T A, et al. MetricGAN+: An Improved Version of MetricGAN for Speech Enhancement[J]. arXiv preprint arXiv:2104.03538, 2021. ...
1000- pytorch-transformer: PyTorch实现论文Attention Is All You Need。 1000- DeepRL-Grounding: PyTorch实现AAAI-18论文Gated-Attention Architectures for Task-Oriented Language Grounding。 1000- deep-forecast-pytorch: 使用LSTMs进行风速预测,论文:Deep Forecast: Deep Learning-based Spatio-Temporal Forecasting。
它目前有五篇详细的教程文章,即 CNN 的实现、经典 GAN 的推导实现、 CapsNet 的解读、LSTM 等语言建模和基于 Transformer 的神经机器翻译实现。我们希望能提供高质量和能实现的技术文章,在这些文章中,我们所使用的代码块或整体实现都是我们预先测试的,且提供的 Jupyter Notebook 都带有代码注释,非常适合初学者随文章...