深入了解Hugging Face Transformers库：NLP的转换之力
深入了解Hugging Face Transformers库：NLP的转换之力 Hugging Face Transformers库是一个用于自然语言处理（NLP）任务的Python库，提供了各种预训练模型，包括BERT、GPT-2、RoBERTa等。该库是由Hugging Face开发的，旨在提供易于使用和灵活的接口，以便在NLP任务中使用预训练模型。本篇博客将对Hugging Face Transfor...
YoloV8改进策略：Conv2Former与YoloV8深度融合，极简网络，极高性能
文章目录 摘要 论文翻译 摘要 1、简介 2、相关工作 2.1、卷积神经网络 2.2、Vision Transformers 2.3、其他方法 3、模型设计 3.1、架构 3.2、卷积调制块 3.3、Micro设计 4、实验 4.1 实验设置 4.2、与其他方法的比较 4.3、方法分析 4.4、ViTs各向同性模型的结果 4.5、下游任务的结果 5、结论与讨论 Block 改进策略 改进一 ...
通用图像分割任务- 使用 Mask2Former 和 OneFormer
本文介绍两个领先的图像分割神经网络模型: Mask2Former 和 OneFormer。相关模型已经在 🤗 Transformers 提供。🤗 Transformers 是一个开源库，提供了很多便捷的先进模型。在本文中，你也会学到各种图像分割任务的不同之处。图像分割图像分割任务旨在鉴别区分出一张图片的不同部分，比如人物、汽车等等。从技术角度讲，图像分割任务需要根据不同的语义信息区分并聚集起对应相同语义的...
上篇 | 使用 🤗 Transformers 进行概率时间序列预测
(Conformal Prediction) 框架。方法的选择不会影响到建模，因此通常可以将其视为另一个超参数。通过采用经验均值或中值，人们总是可以将概率模型转变为点预测模型。时间序列 Transformer正如人们所想象的那样，在对本来就连续的时间序列数据建模方面，研究人员提出了使用循环神经网络 (RNN) (如 LSTM 或 GRU) 或卷积网络 (CNN) 的模型，或利用最近兴起的基于 Trans...
NLP论文RoFormer(含源码)中文解读：具有旋转式位置嵌入的增强型transformer模型(一场相对革命)
置信息注入变换器的所有其他方法 3.2、模型思想 3.3、公式推导 3.4、源码解释 GPT-NeoX（PyTorch） 网状变压器 JAX (JAX) 4、 对比实验 参考文献 1、论文与源码 RoFormer匹配或超过了目前可用于将位置信息注入transformer的所有其他方法。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2104.09864 实现源码：https://github.com/...
【机器学习】李宏毅——Transformer
Transformer具体就是属于Sequence-to-Sequence的模型，而且输出的向量的长度并不能够确定，应用场景如语音辨识、机器翻译，甚至是语音翻译等等，在文字上的话例如聊天机器人、文章摘要等等，在分类问题上如果有问题是一些样本同时属于多个类也可以用这个的方法来求解。只要是输入向量，输出向量都可以用这个模型来求解。那么Seq2seq的大致结构如下： 也就是有一个Encoder和一个Decoder...
编译robotics_transformer
s t2r_pb2.py t2r.proto 可以看出成功编译出来了python文件 (google_RT1) robot@robot:~/ref$ python -m robotics_transformer.tokenizers.action_tokenizer.test2022-12-16 10:54:58.365470: I tensorflow/core/platform/cpu_feature...
Transformer Memory as a Differentiable Search Index论文阅读
本文证明了信息检索可以通过一个Transformer来完成，其中关于语料库的所有信息都被编码在模型的参数中。为此，我们介绍了可区分搜索索引（Differentiable Search Index，DSI），这是一种新的范式，它学习一种文本到文本的模型，将字符串查询直接映射到相关的文档；换句话说，DSI模型只用它的参数就能直接回答查询，极大地简化了整个检索过程。 我们研究了如何表示文档及其标识符的变化、训练程...
ASFormer:Transformer for Action Segmentation论文阅读笔记
摘要 为了解决动作分割类问题，作者设计了一个高效的基于transformer的动作分割任务模型，ASFormer，该模型具有以下三个特征： （i）由于特征的高局部性，作者明确地引入了局部连通性归纳先验。它将假设空间限制在一个可靠的范围内，有利于动作分割任务用较小的训练集学习适当的目标函数。 （ii）作者应用了一个预定义的层次表示模式，可以有效地处理长输入序列。 （iii）作者仔细设计了解码器，以细化来自编码...
【YOLOv7/YOLOv5系列改进NO.50】超越ConvNeXt！Conv2Former：用于视觉识别的Transformer风格的ConvNet
文章目录 前言 一、解决问题 二、基本原理 三、添加方法 四、总结 前言 作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLO...