AI发展迅速，这对于刚刚入门或是正想跟上「潮流」的新手们来说并不友好。如果有一份详细全面的知识列表可能会帮助他们更快走上「正途」。今天给大家带来一篇Transformer的综述文章，供大家了解Transformer的来龙去脉及相关技术。本篇综述涵盖了21种模型、11种架构变化、7种预训练后处理技术和3种训练技术（还有5种不属于以上技术的东西）。模型包括GPT-3、GPT-4、Gopher、AlphaCode、RETRO、GPT-3.5、Chinchilla、Flamingo等。一些重要的架构变化包括多查询注意力、稀疏注意力、混合专家等。同时还介绍了RLHF、CAI、Minerva等预训练后处理
我在scikit-learn中有一个管道，它使用我定义的自定义转换器，如下所示:classMyPipelineTransformer(TransformerMixin):定义函数__init__,fit()andtransform()但是，当我在RandomizedSearchCV中使用管道时，出现以下错误:'MyPipelineTransformer'objecthasnoattribute'get_params'我已经在线阅读(例如下面的链接)(Python-sklearn)HowtopassparameterstothecustomizeModelTransformerclass
我在scikit-learn中有一个管道，它使用我定义的自定义转换器，如下所示:classMyPipelineTransformer(TransformerMixin):定义函数__init__,fit()andtransform()但是，当我在RandomizedSearchCV中使用管道时，出现以下错误:'MyPipelineTransformer'objecthasnoattribute'get_params'我已经在线阅读(例如下面的链接)(Python-sklearn)HowtopassparameterstothecustomizeModelTransformerclass
本文全面探讨了Transformer及其衍生模型，深入分析了自注意力机制、编码器和解码器结构，并列举了其编码实现加深理解，最后列出基于Transformer的各类模型如BERT、GPT等。文章旨在深入解释Transformer的工作原理，并展示其在人工智能领域的广泛影响。作者TechLead，拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人一、Transformer的出现背景Transformer的出现标志着自然语言处理领域的一个里程碑。以下将从技术挑战、自注意力机制的兴起，
Paper | Code文章核心：提出一种算法——重构单眼视频中所有像素的稠密的几何一致的深度，其利用了传统的SFM（从运动中重构）来建立视频中像素的几何约束。与经典重建中的特殊先验不同的是，本文使用的是基于学习的先验（如：训练卷积神经网络来估计单张图像的深度）。在测试阶段，微调网络来满足特定输入视频的几何约束，同时保留其在约束较少的视频部分来合成看似合理的深度细节。定量分析，方法确实比以往的单眼重构方法具有更高的精度和更高的几何一致性。可视化的情况下，本文的结果也似乎更为稳定。本文的算法能够处理-手拍的中等程度运动的视频。面向的应用包括场景重建、视觉特效等。介绍：利用图像序列进行三维场景重建
Paper | Code文章核心：提出一种算法——重构单眼视频中所有像素的稠密的几何一致的深度，其利用了传统的SFM（从运动中重构）来建立视频中像素的几何约束。与经典重建中的特殊先验不同的是，本文使用的是基于学习的先验（如：训练卷积神经网络来估计单张图像的深度）。在测试阶段，微调网络来满足特定输入视频的几何约束，同时保留其在约束较少的视频部分来合成看似合理的深度细节。定量分析，方法确实比以往的单眼重构方法具有更高的精度和更高的几何一致性。可视化的情况下，本文的结果也似乎更为稳定。本文的算法能够处理-手拍的中等程度运动的视频。面向的应用包括场景重建、视觉特效等。介绍：利用图像序列进行三维场景重建
纯卷积神经网络超越SwinTransformer论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.03545.pdf代码地址：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt视觉识别的“Roaring20年代”始于视觉变换器（ViTs）的引入，它很快取代了ConvNets，成为最先进的图像分类模型。另一方面，普通ViTs在应用于一般的计算机视觉任务（如目标检测和语义分割）时面临困难。正是层次变换器（例如，Swin变换器）重新引入了几个ConvNetPrior，才使得Transformers作为一个通用的视觉骨干网络切实可行，并在各种视觉任务
纯卷积神经网络超越SwinTransformer论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.03545.pdf代码地址：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt视觉识别的“Roaring20年代”始于视觉变换器（ViTs）的引入，它很快取代了ConvNets，成为最先进的图像分类模型。另一方面，普通ViTs在应用于一般的计算机视觉任务（如目标检测和语义分割）时面临困难。正是层次变换器（例如，Swin变换器）重新引入了几个ConvNetPrior，才使得Transformers作为一个通用的视觉骨干网络切实可行，并在各种视觉任务
目录0.引言1.KVCache是啥？2.背景3.原理4.实现细节5.总结在解码器推理加速的时候，由于解码过程是一个token一个token的生成，如果每一次解码都从输入开始拼接好解码的token，生成输入数据，然后预测下一个token，那么会有非常多的重复计算。为了解决这个问题，Transformers利用缓存
Swin-Transformer学习笔记（适合小白）1、项目源码以及主要参考2、Swin-Transformer介绍3、模型的构成3.1PatchPartition3.2LinearEmbedding3.3SwinTransformerBlockLayerNormal(LN)WindowsMulti-headSelfAttation(W-MSA)WindowsMulti-headSelfAttation(SW-MSA)MLP3.4PatchMerging4、源码的使用最近在学习深度学习和机器学习的相关知识，在这里记录一下学习的模型和个人的一些感悟，文章包括了模型的讲解和项目源码。由于自身水平原
