TrOCR – 基于 Transformer 的 OCR 入门指南
许多其他行业的影响是巨大的。尽管有着悠久的历史和多种最先进的模型，研究人员仍在不断创新。与深度学习的许多其他领域一样，OCR 也看到了变压器神经网络的重要性和影响。如今，我们拥有像TrOCR（Transformer OCR）这样的模型，它在准确性方面真正超越了以前的技术。 在本文中，我们将介绍 TrOCR 并重点关注四个主题： TrOCR的架构是怎样的？ TrOCR 系列包括哪些型号？ TrOCR 模型是...
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...
iOS 16 UIResponderForwarderWantsForwardingFromResponder Crash问题解决方案
88c objc_storeWeak + 484 (NSObject.mm:365)29 UIKitCore 0x000000018eb1af2c _UIResponderForwarderWantsForwardingFromResponder + 736 (UITouch.m:185)30 UIKitCore 0x000000018ea307dc __forwardTouchMethod_bloc...
Elasticsearch：使用 Transformers 和 Elasticsearch 进行语义搜索
它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 2...
Salesforce LWC学习(二十九) getRecordNotifyChange（LDS拓展增强篇）
本篇参考：https://developer.salesforce.com/docs/component-library/documentation/en/lwc/lwc.reference_get_record_notifyhttps://developer.salesforce.com/docs/component-library/documentation/en/lwc/reference_no...
【自然语言处理】【大模型】用于大型Transformer的8-bit矩阵乘法介绍
原文地址：A Gentle Introduction to 8-bit Matrix Multiplication for transformers at scale using transformers, accelerate and bitsandbytes 一、简介 语言模型正变的越来越大，PaLM已有有540B的参数量，而OPT、GPT-3和BLOOM则大约有176B参数量。下图是近些年语言...
上篇 | 使用 🤗 Transformers 进行概率时间序列预测
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 Tr...
Talk预告 | Salesforce AI研究院研究科学家徐嘉诚：文本生成中的结构化解码
Talk·信息 ▼ 主题：文本生成中的结构化解码 嘉宾：Salesforce AI研究院研究科学家 徐嘉诚 时间：北京时间 11月23日 (周三) 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、国际顶级高校相关专业在读博士...
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...
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...