深度学习广泛应用于各个领域.基于transformer的预训练模型(gpt/bertd等)基本已统治NLP深度学习领域,可见transformer的重要性.本文结合<Attention is all you need>Harvard 的代码<Annotated Transformer>深入理解transformer模型. Harvard的代码在python3.6 torch 1.0.1 上跑不通,本文做了很多修改.修改后的代码地址:Transformer. 1 模型的思想 Tran

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,

在cognos开发利用transform建模的过程中导入iqd数据源预览乱码问题,下面先描述一下环境 操作系统版本: [root@enfo212 ~]# cat /proc/version Linux version 2.6.39-200.24.1.el6uek.i686 (mockbuild@ca-build44.us.oracle.com) (gcc version 4.4.6 20110731 (Red Hat 4.4.6-3) (GCC) ) #1 SMP Sat Jun 23 02:3

​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-

刚接触tr的同行们可能都会遇到这么一个问题,当然我也遇到了. 今天把问题的解决办法详细的说明一下 从问题的表面来看是从cognos.ini文件缺少了什么配置东西,但是cognos10的安装中没有cognos.ini,这里说明一下可能是cognos8之前的配置文件,cognos10的话就要到这里 D:\Program Files\ibm\cognos\c10\CS7Gateways\bin找到cs7g.ini文件在下面添加 PS:如果没有安装Cognos  Transform的话是找不到这个文件夹

好久没和transform接触了,初次接触就给我送了个大礼,在选择好iqd文件执行最后一步导入的时候,要求我对数据源输入用户名密码,我连续输入了三次用户名和密码,在我十分肯定用户名和密码没错的情况下,它还是报错了,具体错误如下图 也可能遇到错误 (TR3312). An error occurred during data retrieval using the DA Server 接下来,当然首先要检查一下iqd文件,再确保了iqd文件没有问题的情况下,我多多少少有些迷茫,于是就再看看报错的详

可使用OCR文字识别软件ABBYY PDF Transformer+从Microsoft Word.Microsoft Excel.Microsoft PowerPoint.HTML.RTF.Microsoft Visio和TXT文档及从图像文件创建PDF文档.下面小编给大家讲讲ABBYY PDF Transformer+从文件创建PDF文档. 1. 打开文件菜单并单击"从文件创建",可在新的ABBYY PDF Transformer+窗口中创建PDF文档. 或者单击"创建&

论文地址:Attention is you need 序列编码 深度学习做NLP的方法,基本都是先将句子分词,然后每个词转化为对应的的词向量序列,每个句子都对应的是一个矩阵\(X=(x_1,x_2,...,x_t)\),其中\(x_i\)都代表着第\(i\)个词向量,维度为d维,故\(x\in R^{n×d}\) 第一个基本的思路是RNN层,递归式进行: \[ y_t=f(y_{t-1},x_t) \] RNN结构本身比较简单,也适合序列建模,但RNN明显缺点之一在于无法并行,因而速度较慢,而且

Transformer注解及PyTorch实现 原文:http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html 作者:Alexander Rush 转载自机器之心:https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-11-06-10?from=synced&keyword=transformer 在学习的过程中,将代码及排版整理了一下,方便阅读. "Attention is All You Need"

ABBYY PDF Transformer+是一款可创建.编辑.添加注释及将PDF文件转换为其他可编辑格式的通用工具,可用来在PDF页面的任何位置添加注释(关于如何通过ABBYY PDF Transformer+添加注释的文章,请参考详解ABBYY PDF Transformer+添加注释),向已阅读的注释分配状态,或者标志想在以后重新访问的注释,本文将为大家详细介绍如何在ABBYY PDF Transformer+中标志注释或更改其状态. 标志注释 打开注释窗格,在注释窗格中,选择想要标志的注

ABBYY PDF Transformer+是一款可创建.编辑及将PDF文件转换为其他可编辑格式的OCR图文识别软件,不仅可以从纸质文档.图像文件和任何其他流行格式创建PDF文件(相关文章请参考如何从文件创建ABBYY PDF Transformer+ PDF文档),还可以从MS Office中创建PDF文件,本文为大家详解如何使用ABBYY PDF Transformer+从MS Office中轻松创建PDF文件. 本文仅以Microsoft Word为例,MS的其他应用程序操作步骤类似. 步

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

ABBYY PDF Transformer+ 可让您将 Bates 编号添加到 PDF 文档.Bates 编号可方便文档搜索和检索,并更加有利于电子归档.下面小编给小伙伴们讲讲ABBYY PDF Transformer+中的Bates编号是如何用的吧. 1.要在ABBYY PDF Transformer+添加 Bates 编号: 在工具栏上,单击. 从打开的菜单中,选择一个可用的编号样式. 系统将提示您用新名称保存文档:因为一旦添加,就无法删除 Bates 编号. 2.要创建 Bates 编号样

简单而言,seq2seq由两个RNN组成,一个是编码器(encoder),一个是解码器(decoder).以MT为例,将源语言"我爱中国"译为"I love China",则定义序列: \[ X=(x_0,x_1,x_2,x_3)\\ 其中,x_0="我",x_1="爱",x_2="中",x_3="国" \] 另外目标序列: \[ Y=(y_0,y_1,y_2)="I\ lov

1. 什么是Transformer <Attention Is All You Need>是一篇Google提出的将Attention思想发挥到极致的论文.这篇论文中提出一个全新的模型,叫 Transformer,抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN.目前大热的Bert就是基于Transformer构建的,这个模型广泛应用于NLP领域,例如机器翻译,问答系统,文本摘要和语音识别等等方向. 2. Transformer结构 2.1 总体结构 Transformer的结构和Att

Transformer模型由<Attention is All You Need>提出,有一个完整的Encoder-Decoder框架,其主要由attention(注意力)机制构成.论文地址:https://arxiv.org/abs/1706.03762. 其整体结构如图所示: 模型分为编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两部分,包含内部结构的总体结构如下图所示: 图二 在论文中编码器部分由6个相同编码器叠在一起,解码器部分也是由6个相同解码器叠在一起,编码器之间不共享参数.(

本篇带来XL-Net和它的基础结构Transformer-XL.在讲解XL-Net之前需要先了解Transformer-XL,Transformer-XL不属于预训练模型范畴,而是Transformer的扩展版,旨在解决Transformer的捕获长距离依赖信息的上限问题.接下来我们详细的介绍Transformer-XL和XL-Net. 一,Transformer-XL 论文:TRANSFORMER-XL: LANGUAGE MODELING WITH LONGER-TERM DEPENDENC

放弃幻想,全面拥抱Transformer:自然语言处理三大特征抽取器(CNN/RNN/TF)比较 在辞旧迎新的时刻,大家都在忙着回顾过去一年的成绩(或者在灶台前含泪数锅),并对2019做着规划,当然也有不少朋友执行力和工作效率比较高,直接把2018年初制定的计划拷贝一下,就能在3秒钟内完成2019年计划的制定,在此表示祝贺.2018年从经济角度讲,对于所有人可能都是比较难过的一年,而对于自然语言处理领域来说,2018年无疑是个收获颇丰的年头,而诸多技术进展如果只能选择一项来讲的话,那么当之无愧的

一,概述 在自然语言生成的任务中,大部分是基于seq2seq模型实现的(除此之外,还有语言模型,GAN等也能做文本生成),例如生成式对话,机器翻译,文本摘要等等,seq2seq模型是由encoder,decoder两部分组成的,其标准结构如下: 原则上encoder,decoder可以由CNN,RNN,Transformer三种结构中的任意一种组合.但实际的应用过程中,encoder,decnoder的结构选择基本是一样的(即encoder选择CNN,decoder也选择CNN,如faceboo

Iterators 对torchtext的batch实现的修改算法原理 Batching matters a ton for speed. We want to have very evenly divided batches, with absolutely minimal padding. To do this we have to hack a bit around the default torchtext batching. This code patches their defaul