pre-training transformer span-based extraction
《REBEL Relation Extraction By End-to-end Language generation》阅读笔记
论文来源 代码地址 相关视频（YouTube） 相关概念： 1.What is natural language understanding (NLU)? Natural language understanding (NLU) is a branch of artificial intellige ......
大语言模型底层架构丨带你认识Transformer
本文分享自华为云社区《大语言模型底层架构你了解多少？大语言模型底层架构之一Transfomer的介绍和python代码实现》，作者： 码上开花_Lancer 。 语言模型目标是建模自然语言的概率分布，在自然语言处理研究中具有重要的作用，是自然语言处理基础任务之一。大量的研究从n 元语言模型（n-gr ......
GLIP:Grounded Language-Image Pre-training
Grounded Language-Image Pre-training 目录Grounded Language-Image Pre-training简介摘要Introduction统一的损失函数方法总结参考资料 GLIPv1: Grounded Language-Image Pre-trainin ......
Erasing, Transforming, and Noising Defense Network for Occluded Person Re-Identification
三个分支：擦除、转换、噪声 用来生成对抗性表征，模拟遮挡问题 对应信息丢失、位置错位和噪声信息 对抗性防御：思路是GAN网络，以对抗性的方式优化生成器和判别器 ......
2023ICCV_Feature Modulation Transformer: Cross-Refinement of Global Representation via High-Frequency Prior for Image Super-Resolution
一. Motivation 1. transformer的工作主要集中在设计transformer块以获得全局信息，而忽略了合并高频先验的潜力 2. 关于频率对性能的影响的详细分析有限（Additionally, there is limited detailed analysis of the i ......
简化版Transformer ：Simplifying Transformer Block论文详解
前言 本文探讨了来自苏黎世联邦理工学院计算机科学系的Bobby He和Thomas Hofmann在他们的论文“Simplifying Transformer Blocks”中介绍的Transformer技术的进化步骤。这是自Transformer 开始以来，我看到的最好的改进。 本文转载自Deep ......
CSS进阶3-transform 动画-渐变(线性渐变、镜像渐变)-关键帧
1. 动画 介绍：改变盒子在平面内的形态（平移、缩放、旋转、倾斜） 属性： 平移：transform：translate(值1 ，值2);(默认为X轴，translateY--下移) — —平移依然在原来文档流。 移动：transform：translate(值1，值2)；可右斜移动 代码： /* ......
LLM 学习笔记-transformers库的 PreTrainedModel 和 ModelOutput 到底是什么？
闲言碎语 我在刚开始接触 huggingface （后简称 hf） 的 transformers 库时候感觉很冗杂，比如就模型而言，有 PretrainedModel, AutoModel，还有各种 ModelForClassification, ModelForCausalLM, AutoMode ......
Google Colab 现已支持直接使用 transformers 库
Google Colab，全称 Colaboratory，是 Google Research 团队开发的一款产品。在 Colab 中，任何人都可以通过浏览器编写和执行任意 Python 代码。它尤其适合机器学习、数据分析和教育目的。从技术上来说，Colab 是一种托管式 Jupyter 笔记本服务。 ......
关键字 开发-08 extract提取返回的结果
1. extract提取请求返回结果的返回值 在进行接口自动化的时候，往往需要提取上一个接口返回的值，传递给下一个接口使用。 创建utils/extract.py import json import re import jsonpath import jmespath from utils imp ......
ETL (Extra-Transform-Load)
背景介绍 随着企业的发展，目前的业务线越来越复杂，各个业务系统独立运营。例如：CRM系统只会生产CRM的 数据；Billing只会生产Billing的数据。各业务系统之间只关心自己的数据，导致各业务系统之间数据相互独立，互不相通。一旦业务系统之间进行数据交互，只能通过传统的webservice接口之 ......
Transformer
Attention 什么是注意力机制? 对于人类来说，注意力机制是在注意力有限的情况下，只关注接受信息的一部分，而忽略其他部分。 对于Transformer来说，以NLP为例，注意力机制就是对于当前token来说，为其所在序列中 对任务而言更重要的元素赋予更高权重(注意力)。 感知机可以认为是对不同 ......
简化版Transformer来了，网友：年度论文
前言 从大模型的根源开始优化。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! ......
ENTROFORMER: A TRANSFORMER-BASED ENTROPY MODEL基于transformer的熵模型
目录简介模型核心代码性能实验 简介 \(\quad\)由于cnn在捕获全局依赖关系方面效率低，因此该文章提出了基于tansformer的熵模型——Entoformer；并针对图像压缩进行了top-k self-attention和a diamond relative position encodin ......
简化版Transformer ：Simplifying Transformer Block论文详解
在这篇文章中我将深入探讨来自苏黎世联邦理工学院计算机科学系的Bobby He和Thomas Hofmann在他们的论文“Simplifying Transformer Blocks”中介绍的Transformer技术的进化步骤。这是自Transformer 开始以来，我看到的最好的改进。 大型语言模 ......
transformer中decoder到底是串行还是并行
在Transformer中，Decoder部分内部的不同层通常可以并行工作，这意味着每个Decoder层可以同时处理整个序列。比如，在处理Self-Attention时，模型可以同时计算所有位置的注意力权重。 但在生成输出序列时，尽管Decoder内部的不同层可以并行工作，模型仍然需要按顺序逐步生成 ......
Leveraging Pre-trained Large Language Models to Construct and UtilizeWorld Models for Model-based Task Planning
0 Abstract 将LLM直接作为planner的方法实用性不足的几个原因：plan的正确率有限，严重依赖于feedback（与sim或者真实环境的交互），利用人类feedback的效率低下。 作者在两个IPC域和一个Household域证实了GPT-4可以用来生成高质量的PDDL模型（执行超过 ......
TensorFlow-深度学习预训练模型的使用方法讲解（TensorFlow-Explanation on how to use deep learning pre-trained models）
在运用深度学习模型时，掌握运用预训练模型的方法是必不可少的一步。为什么要使用与训练的模型，原因归纳如下： （1）使用大量高质量的数据（如 ImageNet 是普林斯顿大学与斯坦福大学所主导的项目）又加上设计较复杂的模型结构（如ResNet模型高达150层）设计出来的模型，准确率会大大提高。 （2）可 ......
ElasticSearch之cat transforms API
命令样例如下： curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/transforms?v=true&format=json" --cacert $ES_HOME/config/certs/http_ca.crt -u "elastic:ohCxPH=QBE+s5=* ......
Can Pre-Trained Text-to-Image Models Generate Visual Goals for Reinforcement Learning
概述 Learning form the Void (LfVoid) 根据给定的language instruction对observation进行appearance-based and structure-based修改得到goal images，为RL提供奖励信号。提升了example-bas ......
Meta对Transformer架构下手了：新注意力机制更懂推理
前言 作者表示，这种全新注意力机制（Sytem 2 Attention）或许你也需要呢。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指 ......
nn.transformer
torch上给的案例 transformer_model = nn.Transformer(nhead=16, num_encoder_layers=12) # 创建一个具有16个注意力头和12个编码器层的Transformer模型 src = torch.rand((10, 32, 512))# ......
[Codeforces] CF1506C Epic Transformation
Epic Transformation - 洛谷 算是今天的题目里边思维难度最高的一道了，但是代码真的简单的要死 题意 你有一个长度为 \(n\) 的序列 \(a\)，你可以对其进行下列操作： 选择 \(i,j\) 满足 \(*a_i\neq a_j*\) 然后删除 \(*a_i,a_j*\) 两个 ......
呼吸灯的实现 用transform和animation实现
实现前端呼吸灯效果，录音效果 效果图如下： <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name= ......
[952] Extract text from a PDF file (PyMuPDF | MuPDF | fitz)
Using PyMuPDF (MuPDF) First, we need to install the PyMuPDF library: pip install pymupdf Then, we can use the following code to extract text from a PD ......
【论文阅读笔记】【OCR-End2End】 ESTextSpotter: Towards Better Scene Text Spotting with Explicit Synergy in Transformer
ESTextSpotter ICCV 2023 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？ 场景文本端到端识别任务中，检测和识别两个任务的协同作用十分关键，然而以往的方法通常用一些十分隐式的方式来体现这种协同作用（shared backbone, shared encoder, shared quer ......
打败VIT？Swin Transformer是怎么做到的
https://mp.weixin.qq.com/s/C5ZDYKPdHazR2bR9I9KFjQ 在之前的文章中，我们介绍过VIT（Vision Transformer） ，它将NLP中常用的Transformer架构用于图像分类的预训练任务上，取得了比肩ResNet的效果，成功证明了Transf ......
CF1506C Epic Transformation
CF1506C Epic Transformation Epic Transformation - 洛谷 算是今天的题目里边思维难度最高的一道了，但是代码真的简单的要死 题意 你有一个长度为 \(n\) 的序列 \(a\)，你可以对其进行下列操作： 选择 \(i,j\) 满足 \(*a_i\neq ......
记录--居中为什么要使用 transform？
这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识，希望对大家有所帮助 引言 居中是我们在前端布局中经常会遇到的问题，其中包括水平居中和垂直居中。居中的方法很多，比如说水平居中可以使用text-align: center或者margin: 0 auto等等来实现，垂直居中则需要使用一些其它的特殊的技巧。比如说 ......
[949] Using re to extract unstructured tables of PDF files
Here is the problem, this unstructured table of a PDF file can not be extrcted as a table directly. We can only extract the whole texts of every page. ......