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机器之心专栏机器之心编辑部进NLP群—>加入NLP交流群该论文提出了一个为多模态设计的概率建模框架 UniDiffuser，除了单向的文生图，还能实现图生文、图文联合生成、无条件图文生成、图文改写等多种功能。据悉 GPT-4 将于本周发布，多模态将成为其一大亮点。当前的大语言模型正在成为理解各种模态的通用接口，能够根据不同模态信息来给出回复文本，但大语言模型生成的内容也仅仅局限于文本。另一方
本文的创新点在于提出了transformer金字塔，attention计算中减小Q的大小，让特征图过了几层transformer金字塔后HW大大缩小，C有限增加，宏观上LeViT是CNN金字塔+transformer金字塔，最后实现小数据量的层次性transforrmer结构。另外本文还提出了attention bias用来取代position encoding.论文地址：论文PDF地址代码地
这项工作，是用GPT-4来分析GPT2中输入和输出之间的对应关系，从而推断各个神经元可能承担什么语言特征编码职责，如词性、句法结构、上下文关系等。如果去掉某个神经元后，模型处理名词短语能力明显下降，说明这个神经元很可能与名词短语编码相关，通过这种方法可以让我们更好探究黑箱模型的一些内在逻辑,从而更好地理解它是如何工作的,在一定程度上提高了模型的可解释性和透明度。刚刚，OpenAI超级对齐团队负责人
Decoder 最终的输出是一个向量，其中每个元素是浮点数。我们怎么把这个向量转换为单词呢？这是由 Softmax 层后面的线性层来完成的。线性层就是一个普通的全连接神经网络，可以把解码器输出的向量，映射到一个更长的向量，这个向量称为 logits 向量。现在假设我们的模型有 10000 个英语单词（模型的输出词汇表），这些单词是从训练集中学到的。因此 logits 向量有 10000 个数字，每
目录前言NO.1 准备自制数据集No.2 安装环境No.3 配置参数最后前言《End-to-End Object Detection with Transformers》论文:https://arxiv.org/abs/2005.12872v3Code:https://github.com/facebookresearch/detrNO.1 准备自制数据集这里假设原来为VOC数据集，需要转换成co
作者：HT| 来源：3D视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台，回复「原论文」即可获取论文pdf。添加微信：cv3d007，备注：Transformer，拉你入群。文末附行业细分群。与2D视觉和NLP相比，基于基础的视觉计算在3D社区中发展滞后。提出以下问题：是什么使得3D表示学习比2D视觉或NLP更具挑战性？深度学习的成功在很大程度上依赖于具有全面标签的大规模数据，在获取3D数据方面比2D图像或自
深度学习模型在目标检测的性能上取得了重大突破。然而，在传统模型中，例如Faster R-CNN和YOLO，由于计算资源有限和功率预算紧张，这些网络的规模使其难以部署在嵌入式移动设备上。研究者提出了一种新的有效模型深度修剪方法。新方法为子网提出了一种新的块修剪策略和渐进训练方法。此外，将修剪方法扩展到视觉Transformer模型。
Python使用pytorch深度学习框架构造Transformer神经网络模型预测红酒分类例子
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????车牌识别概述基于深度学习的车牌识别，其中，车辆检测网络直接使用YOLO侦测。而后，才是使用网络侦测车牌与识别车牌号。车牌的侦测网络，采用的是resnet18，网络输出检测边框的仿射变换矩阵，可检测任意形状的四边形。车牌号序列模型，采用Resnet18+transformer模型，直接输出车牌号序列。数据集上，车牌检测使用CCPD 2019数据
深度学习之图像分类（十七）Transformer中Self-Attention以及Multi-Head Attention详解目录深度学习之图像分类（十七）Transformer中Self-Attention以及Multi-Head Attention详解1. 前言2. Self-Attention3. Multi-head Self-Attention3. Positional Encoding
本文以Pytorch为框架，实现了7种经典的深度学习中文文本分类模型，包括TextCNN、TextRNN、FastText、TextRCNN、TextRNN_Attention、DPCNN和Transformer。通过这篇文章，读者可以了解到各种深度学习中文文本分类模型的实现细节和性能表现。本文不仅为学术研究者提供了参考，也为开发者和实践者提供了可复用的代码和实验指南，帮助他们在中文文本分类任务中
1. 介绍发表于2021年，来自德国海德堡大学IWR研究团队。最大的亮点在于其可以生成百万像素级别的图片。VQGAN的突出点在于其使用codebook来离散编码模型中间特征，并且使用Transformer（GPT-2模型）作为编码生成工具。codebook的思想在VQVAE中已经提出，而VQGAN的整体架构大致是将VQVAE的编码生成器从pixelCNN换成了Transformer，并且在训练过程
transformer神经网络，实现中文文本的十分类。并且和其他网络对比
transformer上的实例：https://github.com/huggingface/transformers/tree/master/examples/pytorch/text-classification微调教程：https://huggingface.co/docs/transformers/task_summary
本文主要介绍用于估算 transformer 类模型计算量需求和内存需求的相关数学方法。引言其实，很多有关 transformer 语言模型的一些基本且重要的信息都可以用很简单的方法估算出来。不幸的是，这些公式在 NLP 社区中鲜为人知。本文的目的是总结这些公式，阐明它们是如何推导出来的及其作用。注意: 本文主要关注训练成本，该成本主要由 GPU 的 VRAM 主导。如果你想知道有关推理成本 (通
参考与前言 resource代码：https://github.com/autonomousvision/transfuser作者自己的博客：https://autonomousvision.github.io/transfuser/论文地址：http://www.cvlibs.net/publications/Prakash2021CVPR.pdf博客园外链（因为那边没广告&主题比较优美
Title: Attention is all you needFrom: NeurIPS 2017Link: https://arxiv.org/abs/1706.03762Code: https://github.com/tensorflow/tensor2tensor.循环神经网络被普遍作为序列建模和转录问题的最佳模型。但是，循环模型（Recurrent models）存在两个问题：（1）其
近日，上海人工智能实验室和 OpenNLPLab 的一个研究团队提出了一种新的大型语言模型 TransNormerLLM，其中完全抛弃了基于 Softmax 的注意力机制，而是使用了新提出的线性注意力。为了促进 LLM 领域的研究，上海人工智能实验室和 OpenNLPLab 的这些研究者也将开源自己的预训练模型，他们表示这是为了「让研究者和实践者基于我们的成果构建应用以及探索用于 LLM 的高效
原文：GaoP,MaT,LiH,etal.ConvMAE:MaskedConvolutionMeetsMaskedAutoencoders[J].arXivpreprintarXiv:2205.03892,2022.源码：https://github.com/Alpha-VL/ConvMAEVisionTransformer(ViT)已成为各种视觉任务广泛采用的架构。用于特征预训练的掩码自编码方法
数据是大模型训练至关重要的一环。数据规模、质量、配比，很大程度上决定了最后大模型的性能表现。无论是大规模的预训练数据、精益求精的SFT数据都依托于一个完整的“获取-准备-处理-分析”数据流程。然而，当前的开源工具通常只专注于流程中的某一环节，很少有能够覆盖整个流程的项目。此外，这些工具处理的数据质量参差不齐，很难“干净地”从不同原始数据中提取表格、图片等结构化信息，这给构建大模型的训练数据集带来了
论文：Masked-attention Mask Transformer for Universal Image Segmentation代码：官方-代码代码视频：b站论文讲解笔记参考：翻译版Mask2Former在MaskFormer的基础上，本文的改进呢**主要是mask attention还有high-resolution features，**本质上是一个金字塔，剩下的一些关于训练上的还有
对应着上面的a和b。
点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达来源丨量子位导读既然人类总是试图解释AI模型，那为什么不能反过来，直接用看得懂的程序来设计AI模型权重呢？先搭个模型，效果好就试着解释它，是我们常见的AI设计套路。但，有人已经受够了这样“莫名其妙”的流程——既然人类总是试图解释AI模型，那为什么不能反过来，直接用看得懂的程序来设计AI模型权重呢？这样做出来的模型，既提升了它的..
最后，再介绍一种人工神经网络：前馈神经网络（Feedforward Neural Networks，FNNs）。将一种语言的文本翻译为另一种语言。适用场景：用于序列数据处理，与 LSTM 类似。将图像分类为不同的物体或场景。案例：股票价格预测。适用场景：用于自然语言处理、机器翻译等。将口头语言转换为文本。适用场景：用于生成图像、音频、文本等。将图像分为不同的类别。适用场景：序列建模、自然语言处理等
深度学习模型：我总结了之前看的模型，并又寻找了基于transformer的模型，挑选了四个性能较好（评判标准是各种语音评价指标、该论文提出的模型与已有模型相比较得到的结果）的模型，其中前面三个是基于transformer的模型，最后一个是基于CRN网络的模型。每个论文的链接都在介绍后给出。《T-GSA: Transformer with Gaussian-Weighted Self-Attent
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI最近多模态大模型是真热闹啊。这不，Transformer一作携团队也带来了新作，一个规模为80亿参数的多模态大模型Fuyu-8B。而且发布即开源，模型权重在Hugging Face上可以看到。该模型具备强大的图像理解能力。照片、图表、PDF、界面UI都不在话下。能从这么一张复杂的食物网里理清楚各个生物之间的关系。提问：道格拉斯冷杉针叶缺失了，哪.
Transformer 与 RNN 不同，可以比较好地并行训练。Transformer 本身是不能利用单词的顺序信息的，因此需要在输入中添加位置 Embedding，否则 Transformer 就是一个词袋模型了。Transformer 的重点是 Self-Attention 结构，其中用到的 Q, K, V矩阵通过输出进行线性变换得到。
传统的时间序列预测方法如ARIMA模型和Holt-Winters季节性方法具有理论上的保证，但它们主要适用于单变量预测问题，并且要求时间序列是平稳的，这大大限制了它们在现实世界复杂时间序列数据中的应用。
深度学习算法在各个领域的应用日益广泛，未来还有很大的发展空间。我们可以预见，随着技术的不断进步，深度学习将在更多领域发挥重要作用，为人类的生活带来更多便利。然而，也要看到深度学习仍存在一些挑战，如模型解释性、数据隐私等问题，需要研究人员共同努力解决。
尽管业内最初强调专有模型，但随着GPT-3等流行语言模型的发布，LLM研究社区开始发布相关开源变体。最早的开源语言模型在性能上落后于最佳的专有模型，不过，它们为提升LLM的研究透明度奠定了基础，并促进了后续LLaMA-2等强大模型的开发。本系列内容分为三部分，主要探讨开源语言大模型的发展历史。本文是该系列文章的第一篇，本文作者将探讨开源LLM历史的起始阶段，它们对于我们理解开源LLM革命至关重要，
刚刚，OpenAI超级对齐团队负责人官宣开源Transformer调试器。研究人员不用写代码，就能快速探索LLM的内部构造了！这项工作，是用GPT-4来分析GPT2中输入和输出之间的对应关系，从而推断各个神经元可能承担什么语言特征编码职责，如词性、句法结构、上下文关系等。如果去掉某个神经元后，模型处理名词短语能力明显下降，说明这个神经元很可能与名词短语编码相关，通过这种方法可以让我们更好探究黑箱模
Transformer-TTS
今天跑一份代码，出现这样的报错信息：AttributeError: 'VisionTransformer' object has no attribute "'pre_logits'"VisionTransformer这个类是timm库里面直接导入的，查看github上源代码发现VisionTransformer里确实有pre_logits这个属性。那么解决方案就是把timm更新到最新版本：pip
多头注意力机制总体描述这是原文的的图片，我们可以看到，Q，K，V 是三个固定值，分别通过一个Linear层进行映射，Linear层有3个，使用的注意力评分函数为Scaled Dot-Product Attentio ， 有3个代表有3个头，最后将每个头的输出Concat在一起，然后再通过一个Linear层映射成和单头一样的输出。每个头都是注意力，每个头筛选到的信息不同，信息更加丰富，有利于最终模型
转载：
Prompt Templates是一种可复制的生成Prompt的方式，它包含一个文本字符串，可以接受来自终端用户的一组参数并生成Prompt。Prompt Templates可以包含指令、少量示例和一个向语言模型提出的问题。我们可以使用Prompt Templates技术来指导语言模型生成更高质量的文本，从而更好地完成我们的任务。
在Linux系统下部署Llama2（MetaAI）大模型教程。1、本文选择部署的模型是Llama2-chat-13B-Chinese-50W。2、由于大部分笔记本电脑无法满足大模型Llama2的部署条件，因此可以选用autodl平台（算力云）作为部署平台。
DETR，基于transformer的目标检测，数据集：NWPU。训练自己的数据集实践笔记及问题总结
主要介绍了Transformer模型，注意力机制
文章目录Multi-Head attention中矩阵维度的变化Transfromer的训练过程Transformer的句子生成过程Maskmask矩阵对K进行mask对Q进行maskMasked Multi-Head Attention中的Maskmask时Transformer中很重要的一个概念，mask操作的目的有两个：让padding(不够长补0)的部分不参与attention操作...
在大模型领域，一直稳站C位的 Transformer 最近似乎有被超越的趋势。这个挑战者就是一项名为【Mamba】的研究，其在语言、音频和基因组学等多种模态中都达到了SOTA性能。在语言建模方面，无论是预训练还是下游评估，Mamba-3B模型都优于同等规模的Transformer模型，并能与两倍于其规模的 Transformer 模型相媲美。论文一经发表，引起了不小的轰动。
我们提出了SegFormer，这是一个简单、高效且强大的语义分割框架，它将Transformer与轻量级多层感知机（MLP）解码器结合在一起。SegFormer具有两个吸引人的特点：1）SegFormer包含一个新颖的层次结构的Transformer编码器，它输出多尺度特征。它不需要位置编码，从而避免了位置编码的插值问题，当测试分辨率与训练不同时，导致性能下降。2）SegFormer避免了复杂的解
transformer
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