关于Transformer中feed forward layer理解

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【译】在Transformer中加入相对位置信息

目录引言动机解决方案概览注释实现高效实现结果结论参考文献本文翻译自How Self-Attention with Relative Position Representations works, 介绍 Google的研究成果. 引言本文基于Shaw 等人发表的论文 <Self-Attention with Relative Position Representations> 展开.论文介绍了一种在一个Transformer内部编码输入序列的位置信息的方法.特别的是,…

RNN: Feed Forward, Back Propagation Through Time and Truncated Backpropagation Through Time

原创作品,转载请注明出处哦~ 了解RNN的前向.后向传播算法的推导原理是非常重要的,这样, 1. 才会选择正确的激活函数: 2. 才会选择合适的前向传播的timesteps数和后向传播的timesteps数: 3. 才会真正理解为什么会梯度消失和爆炸: 4. 才会从根源上想怎样尽量去避免梯度消失和梯度爆炸: 5. 才会知道为什么Attention的提出的意义: 6. 才会知道Google Transformer这个模型设计时候,是怎么想到要这样做的…… 作为一名眼高手低的NLPer,某一天忽然推…

怎样在caffe中添加layer以及caffe中triplet loss layer的实现

关于triplet loss的原理.目标函数和梯度推导在上一篇博客中已经讲过了.详细见:triplet loss原理以及梯度推导.这篇博文主要是讲caffe下实现triplet loss.编程菜鸟.假设有写的不优化的地方,欢迎指出. 1.怎样在caffe中添加新的layer 新版的caffe中添加新的layer.变得轻松多了.概括说来.分四步: 1)在./src/caffe/proto/caffe.proto 中添加相应layer的paramter message. 2)在./include/…

ICCV2021 | Vision Transformer中相对位置编码的反思与改进

前言在计算机视觉中,相对位置编码的有效性还没有得到很好的研究,甚至仍然存在争议,本文分析了相对位置编码中的几个关键因素,提出了一种新的针对2D图像的相对位置编码方法,称为图像RPE(IRPE). 本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列关注公众号CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. 代码:https://github.com/microsoft/Cream/tree/main/iRPE Background Transformer的核心是self-…

SQL SERVER 2005/2008 中关于架构的理解(二)

本文上接SQL SERVER 2005/2008 中关于架构的理解(一) 架构的作用与示例用户与架构(schema)分开,让数据库内各对象不再绑在某个用户账号上,可以解决SQL SERVER 2000及以前版本中“用户离开公司＂问题,也就是在拥有该对象的用户离开公司,或离开该职务时,不必要大费周章地更改该用户所有的对象属于新的用户所有.另外,也可让 DBA 在安装某个套装软件时,设置该套装软件所用的数据库对象都属于某个特定的架构,容易区别.也就是说,在单一数据库内,不同部门或目的的对…

SQL SERVER 2005/2008 中关于架构的理解(一)

SQL SERVER 2005/2008 中关于架构的理解(一) 在一次的实际工作中碰到以下情况,在 SQL SERVER 2008中,新建了一个新用户去访问几张由其他用户创建的表,但是无法进行查询,提示“对象名'CustomEntry' 无效.”.当带上了架构名称之后(如“cus.CustomEntry”),却又能查询到表中的数据了,但是查询语句是已经写死在了应用程序中的,如果要进行更改,就有很大的工作量, 这是一件很郁闷的事情.于是想从数据库层面上解决此问题,在查询了大量的资料之后,对于SQ…