Swin Transformer代码实现部分细节重点
swin transformer 1.patch-merging部分 代码：【amazing】 x0 = x[:, 0::2, 0::2, :] # [B, H/2, W/2, C] 对应图片所有 1 的位置 x1 = x[:, 1::2, 0::2, :] # [B, H/2, W/2, C] 对应图片所有 3 的位置 x2 = x[:, 0::2, 1::2, :] # [B, H/2, W/2, C] 对应图片...
Transformer的Encoder为什么使用Lay Normalization而不是BatchNormalization?
Lay Normalization: LN Batch Normalization: BN 一、为什么要进行Normalize呢？ 在神经网络进行训练之前，都需要对于输入数据进行Normalize归一化，目的有二： 能够加快训练的速度。提高训练的稳定性。 先看图，LN是在同一个样本中不同神经元之间进行归一化，而BN是在同一个batch中不同样本之间的同一位置的神经元之间进行归一化。 BN是对于相同的维度进行归一化，但...
transformer代码pytorch版本，来源于哔哩哔哩的网课学习笔记
transformer代码 哔哩哔哩很多课程，但是资源很难领取，代码和PPT不好找到 学习的过程中对照网课视频敲了代码，分享给大家使用 只包含代码主体，测试部分放到下方 顺便请教一个问题：视频中 mask = Variable(torch.zeros(8,4,4))。输出是（2，4，512） 我这边的代码会报错。 mask = Variable(torch.zeros(2,4,4))的时候是没问题的，当然此时的输入是...
Utilizing Transformer Representations Efficiently
utLast Hidden State OutputHidden States Output More...References Introduction 在用预训练模型微调时，我们比较习惯于直接用 Transformer 最后一层的输出经过 FC / Bi-LSTM… 后输出最终结果。但实际上，Transformer 的每个层都捕捉的是不同粒度的语言信息 (i.e. with surface features in ...
Talk | 微软亚洲研究院宋恺涛&南大余博涛：面向文本/音乐序列任务的Transformer注意力机制设计
Talk·信息 ▼ 主题：面向文本/音乐序列任务的Transformer注意力机制设计 嘉宾：微软亚洲研究院研究员 宋恺涛 南京大学硕士研究生 余博涛 时间：北京时间 11月22日 (周二) 20:00 地点：TechBeat人工智能社区 http://www.techbeat.net/ 点击下方链接，即可观看视频 TechBeatTechBeat是荟聚全球华人AI精英的成长社区，每周上新来自顶尖大厂、明星创业公司...
通过SASRec算法进行基于Transformer的商品推荐
案例简介 (1)方法概述: 本教程包含如下内容： 从原始的数据文件中加载数据，进行训练集和测试集的切分，并对测试集进行负采样。 对数据分batch, 利用用户历史点击记录进行模型训练 结果展示 (2)宏观流程图 2.准备工作 (1) 对应库的安装(以下是运行环境) tqdm==4.51.0 numpy==1.19.2 torch==1.7.0 (2) 其他环境 python=3.8 数据集：https://downlo...
【Transformers】第 10 章 ：从零开始训练 Transformer
例如： 收集和处理非常大的数据集 为我们的数据集创建自定义标记器 在多个 GPU 上大规模训练模型 为了有效地训练具有数十亿参数的大型模型，我们需要特殊的分布式训练工具。尽管Trainerfrom Transformers 支持分布式训练，但我们将借此机会展示一个名为 Accelerate 的强大 PyTorch 库。我们最终会接触到当今使用的一些最大的 NLP 模型——但首先，我们需要找到一个足够大的数据集。 大型...
对Transformer中的MASK理解
对Transformer中的MASK理解 Padding MaskedSelf-Attention Masked 上一篇文章我们介绍了对Transformer中FeedForward层的理解，今天我们来介绍一下对MASK的理解 老规矩，还是先放一张Transformer的图片 Transformer结构主要分为两大部分，一是Encoder层结构，另一个则是Decoder层结构，而所谓的MASK在Encoder和De...
第三代英特尔 至强 可扩展处理器（Ice Lake）和英特尔 深度学习加速助力阿里巴巴 Transformer 模型性能提升
了英特尔® 低精度优化工具（英特尔® LPOT），助力客户在基于英特尔® 至强® 可扩展处理器的平台上快速开发和部署 AI INT8 模型。我们在第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器上优化了阿里巴巴 Transformer 模型，并证明了 FP32 和 INT8 推理的性能相较于上一代处理器分别提升了 1.36 倍和 1.42 倍。 技术概览 Transformer 是阿里巴巴端到端AI机器学习平台（PAI）使用的关键...
【Transformers】第 5 章 ：文本生成
这些知识。这些任务不是提前选择的，而是自然发生在用于训练十亿参数语言模型的庞大语料库中。 图 5-1。在预训练期间，语言模型暴露于可以在推理过程中调整的任务序列（由 Tom B. Brown 提供） Transformer 生成逼真文本的能力催生了各种各样的应用，例如 InferKit、Write With Transformer、AI Dungeon ，以及像Google 的 Meena这样甚至可以讲老生常谈的对话代...