因模型规模的扩展和需要处理的序列不断变长，transformer逐渐出现计算量激增、计算效率下降等问题,研究者们提出了——，它结合了递归神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的特点，以提高处理长序列数据时的计算...
本文对transformers之pipeline的总结（summarization）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipeline使用文中的2行...
TowardsRobustBlindFaceRestorationwithCodebookLookupTransformer(NeurIPS2022)这篇论文试图解决的是盲目面部恢复（blindfacerestoration）问题，这是...
NLP之transformer：transformer-explainer的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略目录相关论文transformer-explainer的简介transformer-expla...
机器学习（MachineLearning,ML）和人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是紧密相关但又有区别的两个概念。（1）AI是一个广泛的领域，旨在实现机器的智能化。（2）机...
Mamba是一种新的状态空间模型架构，在语言建模等信息密集数据上显示出良好的性能，而以前的二次模型在Transformers方面存在不足。Mamba基于结构化状态空间模型的，并使用FlashAttention...
从2017年在《AttentionisAllYouNeed》中首次提出以来，Transformer模型已经成为自然语言处理（NLP）领域的最新技术。在2021年，论文《AnImageisWorth1...
vit的使用，读者可以自己修改超参数用到自己的数据集上面_transformer调用cifar-10...
Transformer是大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)的基础架构Transformers库是HuggingFace开源的可以完成各种语言、音频、视频、多模态任务情感分析文本生成命名...
编码器部分:由N个编码器层堆叠而成，每个编码器层由两个子层连接结构组成，第一个子层连接结构包括一个多头自注意力子层和规范化层以及一个残差连接，第二个子层连接结构包括一个前馈全连接子层和规范化层以及一个残差连接�...