原创作者 | FLPPED 参考论文: A Survey of Transformers 论文地址: https://arxiv.org/abs/2106.04554 研究背景: Transformer在人工智能的许多领域取得了巨大的成功,例如自然语言处理,计算机视觉和音频处理,也自然吸引了大量的学术和行业研究人员的兴趣. 其最初是针对seq2seq的机器翻译模型而设计的,在后续的其他工作中,以Transformer为基础的预训练模型,在不同的任务中取得了state-of-the-art 的表现…

0.前言 相关资料: arxiv github 论文解读 论文基本信息: 发表时间:arxiv2022(2022.6.21) 1.针对的问题 视觉transformer计算复杂度和内存占用都是二次的,这主要是softmax归一化导致的,这使其无法处理高分辨率图像或细粒度图像patch. 2.主要贡献 (1)提出了一种新的线性视觉自注意模型,该模型在线性视觉transformer中引入了基于二维曼哈顿距离的局部性偏差. (2)提出了一种新的多头自注意模块--邻近注意块,以实现邻近注意所需的假设.该…

参考: 1. Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context https://arxiv.org/pdf/1901.02860.pdf 2. Self-Attention with Relative Position Representations (shaw et al.2018): https://arxiv.org/pdf/1803.02155.pdf 3. [NLP] 相对位置编码(一) Re…

1. 什么是XLNet XLNet 是一个类似 BERT 的模型,而不是完全不同的模型.总之,XLNet是一种通用的自回归预训练方法.它是CMU和Google Brain团队在2019年6月份发布的模型,最终,XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现,并在 18 个任务上取得了当前最佳效果(state-of-the-art),包括机器问答.自然语言推断.情感分析和文档排序. 作者表示,BERT 这样基于去噪自编码器的预训练模型可以很好地建模双向语境信息,性能优于基于自回归语言模型的…

0 简述 Transformer最大的问题:在语言建模时的设置受到固定长度上下文的限制. 本文提出的Transformer-XL,使学习不再仅仅依赖于定长,且不破坏时间的相关性. Transformer-XL包含segment-level 循环机制和positional编码框架.不仅可以捕捉长时依赖,还可以解决上下文断片问题 fragmentation problem.可以学到比RNNs长80%的依赖,比vanilla Transformers长450%.在长短序列上都取得了更好的结果.与van…

在<使用 Transformers 进行概率时间序列预测>的第一部分里,我们为大家介绍了传统时间序列预测和基于 Transformers 的方法,也一步步准备好了训练所需的数据集并定义了环境.模型.转换和 InstanceSplitter.本篇内容将包含从数据加载器,到前向传播.训练.推理和展望未来发展等精彩内容. 创建 PyTorch 数据加载器 有了数据,下一步需要创建 PyTorch DataLoaders.它允许我们批量处理成对的 (输入, 输出) 数据,即 (past_values…

1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质 7. Transformer-XL原理介绍 1. 前言 2017年6月,Google Brain在论文<Attention Is All You Need>中提出的Transformer架构,完全摒弃了R…

(1) NLP 介绍 NLP 是什么? NLP (Natural Language Processing) 自然语言处理,是计算机科学.人工智能和语言学的交叉学科,目的是让计算机处理或"理解"自然语言.自然语言通常是指一种自然地随文化演化的语言,如汉语.英语.日语. NLP 可以用来做什么?以及它的应用领域是什么? 文本朗读(Text to speech)/ 语音合成(Speech synthesis) 语音识别(Speech recognition) 中文自动分词(Chinese w…

关于Transformer的具体内容,可以访问:https://www.cnblogs.com/mj-selina/p/12369797.html 简介 Transformer是Google Brain2017年提出的一种模型,它的编码能力超越了RNN,但是对于长距离依赖的建模能力依然不足.为解决长距离依赖问题,Google Brain提出了Transformer-XL模型(XL是extra long的意思),不仅能够获取长距离依赖,而且解决了文本碎片化的问题.Transformer-XL是基于…

介绍 时间序列预测是一个重要的科学和商业问题,因此最近通过使用基于深度学习 而不是经典方法的模型也涌现出诸多创新.ARIMA 等经典方法与新颖的深度学习方法之间的一个重要区别如下. 概率预测 通常,经典方法针对数据集中的每个时间序列单独拟合.这些通常被称为"单一"或"局部"方法.然而,当处理某些应用程序的大量时间序列时,在所有可用时间序列上训练一个"全局"模型是有益的,这使模型能够从许多不同的来源学习潜在的表示. 一些经典方法是点值的 (poin…