本教程将会基于最前沿的深度学习模型结构（transformers）来解决NLP里的几个经典任务。通过本教程的学习，我们将能够了解transformer相关原理、熟练使用transformer相关的深度学习模型来解决NLP里的实际问题以及在各类任务上取得很好的效果。 自然语言与深度学习 ...

深度学习领域围绕着如何改进 Transformer 架构的讨论从未停歇。此前，许多研究者试图寻找能够完全替代 Transformer ...

自从Transformer模型问世以来，它依然是人工智能领域的中流砥柱。作为深度学习中的一场革命，Transformer不仅主导了自然语言处理（NLP），更扩展到了计算机视觉、语音处理等多个领域。如今，伴随着大语言模型（如GPT-4与Bard）所引发的生成式人工智能热潮，以及VisionTransformer在图像分析中的崭露头角，Transformer的影响力无处不在。更值得一提的是，研究人员不 ...

其实这20个问题不是让大家背答案，而是为了帮助大家梳理 transformer的相关知识点，所以你注意看会发现我的问题也是有某种顺序的。 问题基本上都可以在网上找到答案，所以大家可以先去搜一搜，自己理解一下，我也不会重新把答案回答一遍，而是列出来我 ...

在这项新专利中，佳源科技将Transformer蒸馏技术应用于仪表检测中，旨在提高检测的准确性和效率。这一方法能够快速分析和处理大量数据，实时监测各种仪表的状态，进而为工业自动化提供更智能的解决方案。这样的创新应用对于制造业、智能家居以及其他自动化系 ...

自2017年推出以来，Transformer模型架构一直是人工智能的基础要素，推动了自然语言处理、机器翻译等领域的进步。不过，该模型在可扩展性、计算效率以及应对日益复杂任务等方面，仍面临着诸多挑战。而Titans模型架构的诞生，旨在通过整合受人类认知 ...

Transformer架构已经成为当今大模型的基石，不管是NLP还是CV领域，目前的SOTA模型基本都是基于Transformer架构的，比如NLP中目前的各种知名大模型，或者CV中的Vit等模型 本次介绍的论文标题为：Tokenformer: Rethinking Transformer Scaling with Tokenized Model Parameters,” 顾名思义 ...

在NLP的背景下，这意味着创建模型 ... 以及更新且高效的 Transformer 模型。特别是 Transformer 架构，一直是该领域的游戏规则改变者，导致了 OpenAI ...

现有的架构，如Hopfield网络、LSTM和Transformer会带来了二次方的时间和内存复杂度，限制了模型处理长序列的能力。 人类的记忆不是单一的过程，而是由短期记忆、工作记忆和长期记忆等不同系统组成，每个系统都有不同的功能和神经结构。 基于此，Google提出一种 ...

为什么会有多种不同的神经网络架构模型？ 因为人类还无法真正模拟出人类的大脑神经网络，因此只能根据不同的任务类型设计能够处理不同任务的神经网络模型；比如说Transformer擅长处理NLP任务，CNN适合处理图像任务等。 所以说可以简单把神经网络技术理解成 ...