使用 Hugging Face Transformer 创建 BERT 嵌入
介绍 最初是为了将文本从一种语言更改为另一种语言而创建的。BERT 极大地影响了我们学习和使用人类语言的方式。它改进了原始 Transformer 模型中理解文本的部分。创建 BERT 嵌入尤其擅长抓取具有复杂含义的句子。它通过检查整个句子并理解单词如何连接来做到这一点。Hugging Face 转换器库是创建独特句子代码和引入 BERT 的关键。 学习目标 充分掌握 BERT 和预训练模型。...
使用 Transformers 为多语种语音识别任务微调 Whisper 模型
本文提供了一个使用 Hugging Face 🤗 Transformers 在任意多语种语音识别 (ASR) 数据集上微调 Whisper 的分步指南。同时，我们还深入解释了 Whisper 模型、Common Voice 数据集以及微调等理论知识，并提供了数据准备和微调的相关代码。如果你想要一个全部是代码，仅有少量解释的 Notebook，可以参阅这个 Google Colab。目录 简介在 Googl...
Yolov8优化：最新移动端高效网络架构 CloFormer: 注意力机制与卷积的完美融合 | 清华团队2023 即插即用系列
💡💡💡本文属于原创独家改进：引入CloFormer 中的 AttnConv，上下文感知权重使得模型能够更好地适应输入内容。相比于局部自注意力机制，引入共享权重使得模型能够更好地处理高频信息，从而提高性能。 注意力机制与卷积的完美融合 AttnConv | 亲测在多个数据集能够实现涨点 💡💡💡Yolov8魔术师，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章...
SeaFormer实战：使用SeaFormer实现图像分类任务（二）
和学习率调整算法设置混合精度，DP多卡，EMA定义训练和验证函数训练函数验证函数调用训练和验证方法 运行以及结果查看测试热力图可视化展示完整的代码 在上一篇文章中完成了前期的准备工作，见链接： SeaFormer实战：使用SeaFormer实现图像分类任务（一） 这篇主要是讲解如何训练和测试 训练部分 完成上面的步骤后，就开始train脚本的编写，新建train.py 导入项目使用的库 在train.py导入...
构建Transformer模型 | 在wikiText-2数据集上训练一个语言模型
0 Introduction CSDN上有很多关于Transformer模型代码及解析的教程，但总体感觉还是不够直观，本文来自以B站上一个公开课，讲得非常详细，建议花一点时间从头到尾跟做一遍，单纯看静态的代码和文字描述，还是比较抽象。 该公开课的P1-P46部分，为Transformer模型的内部实现，包括如何构建Attention Is All you Need一文中Figure1中的各个部分，如词嵌入，...
BiFormer实战：使用BiFormer实现图像分类任务（一）
摘要 论文翻译：https://wanghao.blog.csdn.net/article/details/130186102 官方源码：https://github.com/rayleizhu/BiFormer BiFormer是今年提出的双层路由注意力机制，利用稀疏性来节省计算和内存，同时只涉及gpu友好的密集矩阵乘法。BiFormer受到了极大的关注，尤其是在目标检测领域，很多人都拿它来改进现有的算法，...
SeaFormer实战：使用SeaFormer实现图像分类任务（一）
/m0_47867638/article/details/130437649?spm=1001.2014.3001.5501 官方源码：https://github.com/fudan-zvg/SeaFormer SeaFormer是一个轻量级的Transformers模型，最小的SeaFormer_T只有6M大小。设计了一种具有压缩轴向和细节增强的注意力模块，使其能够更好的在移动端应用，架构设计如下： 这篇...
让chatGPT使用Tensor flow Keras组装Bert,GPT,Transformer
让chatGPT使用Tensor flow Keras组装Bert,GPT,Transformer implement Transformer Model by Tensor flow Kerasimplement Bert model by Tensor flow Kerasimplement GPT model by Tensor flow Keras 本文主要展示Transfomer, Bert, G...
Yolov5涨点神器：RIFormerBlock助力检测｜CVPR2023｜RIFormer：无需TokenMixer也能达成SOTA性能的极简ViT架构
1.RIFormer介绍 论文：https://arxiv.org/pdf/2304.05659.pdf 本文基于重参数机制提出了RepIdentityFormer方案以研究无Token Mixer的架构体系。紧接着，作者改进了学习架构以打破无Token Mixer架构的局限性并总结了优化策略。搭配上所提优化策略后，本文构建了一种极致简单且具有优异性能的视觉骨干，此外它还具有高推理效率优势...
Elasticsearch：使用 Transformers 和 Elasticsearch 进行语义搜索
可以轻松地与各种编程语言和工具集成。 它支持复杂的搜索查询，包括全文搜索、分面搜索和地理搜索。 Elasticsearch 还提供了一个强大的聚合框架，允许你对搜索结果进行复杂的数据分析。 Transformers Transformers 是一种机器学习模型，它彻底改变了自然语言处理 (NLP) 任务，例如语言翻译、文本摘要和情感分析。 Vaswani 等人首先介绍了 transformer。 在 2017...