原文地址:https://arxiv.org/abs/2012.07436 源码地址:https://github.com/zhouhaoyi/Informer2020…

1.现状 (1) 模型层数加深 (2) 模型参数量变大 (3) 难以训练 (4) 难以fine-tune 2. 单层参数量和占用内存分析 层 参数设置 参数量与占用内存 1 layer 0.5Billion 0.5Billion * 4Byte = 2GB embedding layer 64K tokens 1024 emb_size 8 batch_size 参数量 64K × 1K × 8 = 0.5B 内存 2GB 3. Transformer 模型内存占用的问题以及Reformer相应…

cocos2d-html5学习笔记(六)--alpha2中cc.Sequence.create中的bug http://blog.csdn.net/allenice1/article/details/7747425 分类: javascript cocos2d-html52012-07-14 20:08 3005人阅读 评论(0) 收藏 举报 actionfunctionnullobject 今天学习了action,可是练习cc.Sequence.create的时候.发现了问题. cc.Sequ…

文章引起我关注的主要原因是在CoNLL03 NER的F1值超过BERT达到了93.09左右,名副其实的state-of-art.考虑到BERT训练的数据量和参数量都极大,而该文方法只用一个GPU训了一周,就达到了state-of-art效果,值得花时间看看. 一句话总结:使用BiLSTM模型,用动态embedding取代静态embedding,character-level的模型输出word-level的embedding. 每个词的embedding和具体任务中词所在的整句sequence都有…

序列sequence 可变序列 列表 list 字典 不可变序列 字符串 str 元祖 tuple 通过索引修改列表 del 删除元素 del my_list[2] 切片赋值只能是序列 .insert() 插入元素 .extend() 扩展当前序列 .clear() 清空序列 .pop() 根据索引并返回被删除的元素 .remove() .reverse() 反转 .sort() 排序,升序 .sort(reverse=True) 降序 遍历列表 for ... in range 与for循环配…

Abstract 本文提出了一种新的方法来寻找不相交k最优路径.最坏情况下计算复杂度为N3log(N).该方法比WVD算法(https://www.cnblogs.com/walker-lin/p/11051983.html)速度更快. Introduction WVD算法中,计算复杂度随着虚警(false alarms)的增加呈指数增加,这限制了算法适用更多的场景. 本文提出的算法are based on a transformation of the K-path trellis probl…

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…

​ 作者:Synced 翻译:仿佛若有光 第三十五届 AAAI 人工智能会议 (AAAI-21) 以虚拟会议的形式拉开帷幕.组委会在开幕式上公布了最佳论文奖和亚军.三篇论文获得了最佳论文奖,三篇被评为亚军. AAAI 2021 共收到 9,034 篇论文,再创历史新高,超过了去年的 8800 篇.来自中国的论文(3,319 篇)几乎是美国论文数量(1,822 篇)的两倍.在 7,911 篇去评审的论文中,共有 1,692 篇论文通过.今年的录取率为21%,略高于去年的20.6%. 点个关注,专注…

Pandas 学习笔记 pandas 由两部份组成,分别是 Series 和 DataFrame. Series 可以理解为"一维数组.列表.字典" DataFrame 可以理解为"二维矩阵.表格.字典",可以视为是由 Series 组成的字典. 创建 import pandas as pd data = { 'Frank' : [25, 'male', 'reading'], 'Lily' : [22, 'female', 'running'] } frame =…

Attention Is All You Need Abstract The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks that include an encoder and a decoder. 显性序列转换模型基于复杂的递归或卷积神经网络,包括编码器和解码器. The best performing models also conn…

https://www.jianshu.com/p/25fc600de9fb 谷歌最近的一篇BERT取得了卓越的效果,为了研究BERT的论文,我先找出了<Attention is All You Need>,看看里面的Transformer模型作为基础. Transformer是为了机器翻译任务中的问题所提出的. 传统的RNN神经网络结构是可以处理任意长度的输入,它非常适合于自然语言的建模,所以它在一段时间内占据了整个神经网络中的主流.随着学术的发展,我们也会看到RNN有些不足. RNN的缺点…

Kotlin系列之序列(Sequences)源码完全解析 2018年06月05日 22:04:50 mikyou 阅读数:179 标签: Kotlin序列(sequence)源码解析Androidjava 更多 个人分类: Kotlin   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u013064109/article/details/80588034 简述: 好久没有发布原创文章,一如既往,今天开始Kotlin浅谈系列的第十讲,一起来探索…

应用层级时空记忆模型(HTM)实现对实时异常流时序数据检测 Real-Time Anomaly Detection for Streaming Analytics Subutai Ahmad SAHMAD@NUMENTA.COM Numenta, Inc., 791 Middlefield Road, Redwood City, CA 94063 USA Scott Purdy SPURDY@NUMENTA.COM Numenta, Inc., 791 Middlefield Road, Red…

1. Air Pollution Forecasting In this tutorial, we are going to use the Air Quality dataset. This is a dataset that reports on the weather and the level of pollution each hour for five years at the US embassy in Beijing, China. The data includes the d…

Accepted Papers by Session Research Session RT01: Social and Graphs 1Tuesday 10:20 am–12:00 pm | Level 3 – Ballroom AChair: Tanya Berger-Wolf Efficient Algorithms for Public-Private Social NetworksFlavio Chierichetti,Sapienza University of Rome; Ales…

这一章我们来唠唠如何优化BERT对文本长度的限制.BERT使用的Transformer结构核心在于注意力机制强大的交互和记忆能力.不过Attention本身O(n^2)的计算和内存复杂度,也限制了Transformer在长文本中的应用. 之前对长文档的一些处理方案多是暴力截断,或者分段得到文本表征后再进行融合.这一章我们看下如何通过优化attention的计算方式,降低内存/计算复杂度,实现长文本建模.Google出品的Efficient Transformers: A Survey里面对更高效…

https://github.com/onurakpolat/awesome-bigdata A curated list of awesome big data frameworks, resources and other awesomeness. Inspired by awesome-php, awesome-python, awesome-ruby, hadoopecosystemtable & big-data. Your contributions are always welco…

An overview of time series forecasting models 2019-10-04 09:47:05 This blog is from: https://towardsdatascience.com/an-overview-of-time-series-forecasting-models-a2fa7a358fcb What is this article about? This article provides an overview of the main m…

Problem: multi-horizon probabilistic forecasting tasks; Propose an end-to-end framework for multi-horizon time series forecasting, with temporal attention mechanisms to capture latent patterns. Introduction: forecasting ----- understanding demands. t…

Problem define a fuzzy visibility graph (undirected weighted graph), then give a new similarity measure of time series. Problem: 1. some significant information of the time series, such as trend information is lost by using visibility graph. 2. the o…

We have a new #1 on our leaderboard – a competitor who surprisingly joined the platform just two years ago. Shubin Dai, better known as Bestfitting on Kaggle or Bingo by his friends, is a data scientist and engineering manager living in Changsha, Chi…

这\(^{[1]}\)是一篇关于如何使用高维度特征在人脸验证中的文章,作者以主要LBP为例子,论述了高维特征和验证性能存在着正相关的关系,即人脸维度越高,验证的准确度就越高.由于那时候没有用DeepLearning在LAWF上测试精度就能达到很高的精度95+%,受到了很多人的关注.而有些开源库已经实现了这篇文章的特征提取方法,例如dlib,github的开源项目.注意他们只是实现了高维特征的提取,并没有实现降维的算法.接下来总结一下学习的笔记. 算法的主要内容和步骤如下:首先.提取高维特征:接着…

目录 简介 模型结构 Position Embeddings GLU or GRU Convolutional Block Structure Multi-step Attention Normalization Strategy Initialization 简介 写这篇博客主要是为了进一步了解如何将CNN当作Encoder结构来使用,同时这篇论文也是必看的论文之一.该论文证明了使用CNN作为特征抽取结构实现Seq2Seq,可以达到与 RNN 相接近甚至更好的效果,并且CNN的高并行能力能够大…

论文笔记-IGCV3:Interleaved Low-Rank Group Convolutions for Efficient Deep Neural Networks 2018年07月11日 14:05:46 Liven_Zhu 阅读数 846   介绍 在这篇论文中,作者同时使用低秩核和稀疏核(low-rank and sparse kernel)来组成一个密集kernel.基于ICGV2的基础上,作者提出了ICGV3. 近几年,卷积网络在计算机视觉上的有效性已经得到了验证.目前卷积网络的…

Lesson 5 Sequence Models 这篇文章其实是 Coursera 上吴恩达老师的深度学习专业课程的第五门课程的课程笔记. 参考了其他人的笔记继续归纳的. 符号定义 假如我们想要建立一个能够自动识别句中人名地名等位置的序列模型,也就是一个命名实体识别问题,这常用于搜索引擎.命名实体识别系统可以用来查找不同类型的文本中的人名.公司名.时间.地点.国家名和货币名等等. 我们输入语句 "Harry Potter and Herminoe Granger invented a new s…

前言 这篇论文主要讲的是知识图谱正确率的评估,将知识图谱的正确率定义为知识图谱中三元组表述正确的比例.如果要计算知识图谱的正确率,可以用人力一一标注是否正确,计算比例.但是实际上,知识图谱往往很大,不可能耗费这么多的人力去标注,所以一般使用抽样检测的方法.这就好像调查一批商品合格率一样,不可能将所有的商品都检查一遍,采用抽样的方法可以估计出合格率. 抽样产生的样本,我们利用中心极限定理,可以推导出样本均值服从正态分布.根据正态分布的概率形式,可以推导置信区间,并且可以要求误差界限(margin…

Transformer 本文介绍了Transformer结构, 是一种encoder-decoder, 用来处理序列问题, 常用在NLP相关问题中. 与传统的专门处理序列问题的encoder-decoder相比, 有以下的特点: 结构完全不依赖于CNN和RNN 完全依赖于self-attention机制, 是一种堆叠的self-attention 使用全连接层 逐点point-wise计算的 整个Transformer的结构图如下所示: Encoder and Decoder Stacks 如上…

Fully Convolutional Attention Localization Networks: Efficient Attention Localization for Fine-Grained Recognition   细粒度的识别(Fine-grained recognition)的挑战性主要来自于 类内差异(inter-class differences)在细粒度类别中通常是局部的,细微的:类间差异(intra-class differences)由于姿态的变换而导致很大.为了…

标题:Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space 作者:Tomas Mikolov 发表于:ICLR 2013 主要内容: 在NLP中,每一个词语都表示称实数向量的形式(称为word embedding or word representation).通常词语的实数向量用神经网络进行训练得到,如Bengio在2003年的工作,以及在此基础上的改进,如:用递归的神经网络进行训练.不过这些方法计算复杂度较高,对词表大小.训…

1. 深度学习面临的问题: 1)模型越来越大,很难在移动端部署,也很难网络更新. 2)训练时间越来越长,限制了研究人员的产量. 3)耗能太多,硬件成本昂贵. 解决的方法:联合设计算法和硬件. 计算硬件可以分为通用和专用两大类.通用硬件又可以分为CPU和GPU.专用硬件可以分为(FPGA和ASIC,ASIC更高效,谷歌的TPU就是ASIC). 2. Algorithms for Efficient Inference 1)Pruning,修剪掉不那么重要的神经元和连接.第一步,用原始的网络训练:第…