Transformer 和 cnn 是两条差异巨大的路径吗? - 知乎 名人名言佳句


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  • 一文了解Transformer全貌(图解Transformer)
    网上有关Transformer原理的介绍很多,在本文中我们将尽量模型简化,让普通读者也能轻松理解。 1 Transformer整体结构 在机器翻译中,Transformer可以将一种语言翻译成另一种语言,如果把Transformer看成一个黑盒,那么其结构如下图所示:
  • 如何最简单、通俗地理解Transformer? - 知乎
    Transformer最开始应用于NLP领域的机器翻译任务,但是它的通用性很好,除了NLP领域的其他任务,经过变体,还可以用于视觉领域,如ViT(Vision Transformer)。 这些特点让Transformer自2017年发布以来,持续受到关注,基于Transformer的工作和应用层出不穷。
  • 如何从浅入深理解 Transformer? - 知乎
    Transformer升级之路:12、无限外推的ReRoPE? Transformer升级之路:13、逆用Leaky ReRoPE Transformer升级之路:14、当HWFA遇见ReRoPE 预训练一下,Transformer的长序列成绩还能涨不少! VQ一下Key,Transformer的复杂度就变成线性了 Transformer升级之路:15、Key归一化助力长度外推
  • Transformer两大变种:GPT和BERT的差别(易懂版)-2更
    Transformer是GPT和BERT的前身。谷歌和OpenAI在自然语言处理技术上的优化,都是基于这个模型。 更多关于的Transformer可以看文章: ChatGPT与Transformer(无公式版) 而在目前的“猜概率”游戏环境下,基于大型语言模型(LLM,Large Language Model)演进出了最主流的两个方向,即Bert和GPT。 其中BERT是之前最流行
  • Transformer模型怎么用于regression的问题? - 知乎
    回归问题概述 Transformer模型基础 回归问题中的Transformer架构调整 应用案例 优化与技巧 挑战与改进 1 回归问题概述 回归问题是监督学习中的一种任务,目标是预测一个连续值。这类问题通常涉及对数值数据的建模,常见的应用场景包括: 股票价格预测 温度预测 房价预测 传感器数据的分析 回归
  • 深度学习中“Transformer”怎么翻译为中文? - 知乎
    Transformer 个人觉得不翻译为好。 Transformer按在机器翻译中原意可以翻译为变形器或变换器。但随着Transformer的普及,它已经成为一类以 自注意力 为主要部件的特定模型,其原本在机器翻译中的内涵变得不再重要,翻译成变形器反而不能涵盖其意义和除机器翻译外的场景。
  • VAE、GAN 这种生成模型和 transformer 有什么区别? - 知乎
    想认识Transformer以及最火的GPT结构,请移步以下一个答主认为比较清晰易懂的解答: 不妨让我们一起聚焦当下火热的生成式AI的内核——强大的生成模型,看看这种生成和Transformer自回归式生成的差异所在。
  • Transformer 和 cnn 是两条差异巨大的路径吗? - 知乎
    Transformer 和 CNN,真的是两条差异巨大的路径吗? 两者设计逻辑不一样,但目标一致——让机器看懂东西 CNN 是图像领域的老炮,靠“局部感知+权值共享”吃饭。 简单说,它专注于看图像的局部细节,就像你拿着放大镜逐块拼图,看得又快又省力。
  • 为什么 2024 年以后 MMDiT 模块成为了大规模文生视频或者文生图片的主流? - 知乎
    而且对于纯transformer架构,文本tokens和图像tokens拼接在一起也是很自然且容易的事情(UNet的图像是2D特征,而文本是1D特征)。 而且,SD3的技术报告中其实也对不同的架构设计做了对比,这里的对比包括DiT,CrossDiT, UViT。
  • 训练最基础的transformer模型用多大的gpu就行? - 知乎
    给一个粗略的估计,12层编码解码结构(本质24层)默认参数的大概300+M,激活值和梯度差不多两倍700+M,优化器比如用 adam 需要存状态再300+M,然后batchsize16 序列长度512 的潜入表示大概大几十M,合起来1500M左右吧。 这个规模模型弄个16G或12G显存的就够用了,不够用时,可以尝试减小批量大小、使用


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