1.背景介绍自从2017年的《AttentionisAllYouNeed》一文出现，Transformer架构就成为了自然语言处理领域的主流架构。Transformer架构的出现使得自注意力机制成为了深度学习模型中的一种重要的技术，它能够有效地解决序列到序列（Seq2Seq）任务中的长距离依赖关系问题。然而，自注意力机制的应用主要集中在序列到序列（Seq2Seq）任务上，而在自然语言处理（NLP）领域，尤其是语言模型和文本分类等任务上，传统的RNN和LSTM模型仍然是主要的方法。2018年，GoogleBrain团队在NLP领域中推出了一种新的Transformer模型，名为BERT（Bidi
本论文全名为AnomalyTransformer:TimeSeriesAnomalyDetectionwithAssociationDescrepancy（通过关联差异进行时序异常检测），主要提出了一种无监督的异常点检测算法，并在6个benchmarks上测试，获取良好结果。论文链接：ANOMALYTRANSFORMER:TIMESERIESANOMALYDETECTIONWITHASSOCIATIONDISCREPANCY论文主要想法作者这里定义了两个概念：prior-association与series-association，用于捕捉时间序列数据中的异常模式和正常模式。将Transfor
本论文全名为AnomalyTransformer:TimeSeriesAnomalyDetectionwithAssociationDescrepancy（通过关联差异进行时序异常检测），主要提出了一种无监督的异常点检测算法，并在6个benchmarks上测试，获取良好结果。论文链接：ANOMALYTRANSFORMER:TIMESERIESANOMALYDETECTIONWITHASSOCIATIONDISCREPANCY论文主要想法作者这里定义了两个概念：prior-association与series-association，用于捕捉时间序列数据中的异常模式和正常模式。将Transfor
新的发展和变化近日，福布斯发布了2024年的10大AI预测，StabilityAI将会倒闭？微软和OpenAI也将分道扬镳？展望2024，AI领域会有哪些发展和变化？据说StabilityAI将会倒闭？而「情同父子」的微软和OpenAI将会出现裂痕？还有新的职位——ChiefAIOfficer即将出现？另外，2024会不会出现足以取代Transformer的新架构呢？最近，福布斯发布了2024年的10大AI预测。01英伟达将成为云服务商虽然全球都在进行争夺GPU的战争，但大多数组织并不会直接向英伟达购买GPU，而是会选择云服务。他们通过亚马逊、微软或者谷歌的云平台访问GPU，而这些大型云服务厂
timm库（PyTorchImageModels，简称timm）是一个巨大的PyTorch代码集合，已经被官方使用了。参考：timm视觉库中的create_model函数详解pretrained\color{red}{pretrained}pretrained如果我们传入pretrained=True，那么timm会从对应的URL下载模型权重参数并载入模型，只有当第一次（即本地还没有对应模型参数时）会去下载，之后会直接从本地加载模型权重参数。model=timm.create_model('resnet34',pretrained=True)输出：Downloading:"https://gi
1.前言transformer结构是google在2017年的AttentionIsAllYouNeed论文中提出，在NLP的多个任务上取得了非常好的效果，可以说目前NLP发展都离不开transformer。最大特点是抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由Attention机制组成。由于其出色性能以及对下游任务的友好性或者说下游任务仅仅微调即可得到不错效果，在计算机视觉领域不断有人尝试将transformer引入，近期也出现了一些效果不错的尝试，典型的如目标检测领域的detr和可变形detr，分类领域的visiontransformer等等。本文从transformer结构出发，结合
作者| 符尧，爱丁堡大学博士生OneFlow编译翻译｜宛子琳、杨婷假设有两家公司，它们拥有同样强大的模型。公司A可以用1个GPU为10个用户提供模型，而公司B可以用1个GPU为20个用户提供模型。从长远来看，谁会在竞争中获胜呢？答案是公司B，因为它的成本更低。假设一位研究人员提出了一种超级聪明的解码方法：这种方法拥有巧妙的算法和扎实的数学基础，但无法与FlashAttention兼容。它能在生产环境中使用吗？可能不行，因为FlashAttention对大规模模型部署至关重要。对Transformer推理的深入理解对研究和生产极为有益。然而在现实中，大规模生产通常与前沿研究的关联并不密切，了解算
在大模型领域，一直稳站C位的Transformer最近似乎有被超越的趋势。这个挑战者就是一项名为「Mamba」的研究，其在语言、音频和基因组学等多种模态中都达到了SOTA性能。在语言建模方面，无论是预训练还是下游评估，Mamba-3B模型都优于同等规模的Transformer模型，并能与两倍于其规模的Transformer模型相媲美。论文一经发表，引起了不小的轰动。惊叹之余，大家发现论文作者只有两位，一位是卡内基梅隆大学机器学习系助理教授AlbertGu，另一位是Together.AI首席科学家、普林斯顿大学计算机科学助理教授（即将上任）TriDao。这项研究的一个重要创新是引入了一个名为「选
前言哒哒~时隔好久终于继续出论文带读了，这次回归当然要出一手王炸呀——没错，今天我们要一起学习的就是传说中的Transformer！在2021年Transformer一经论文《AttentionisAllYouNeed》提出，就如龙卷风一般震惊学术界，不仅在NLP领域大杀四方，在CV领域也是非常火，那我们就一起来看看这到底是何方神圣吧！其实这篇论文我上周就读完了，但当时读的云里雾里，太多专业性语言看不懂，所以在这篇论文带读之前出了两篇分别介绍encoder和decoder（【Transformer系列（1）】encoder（编码器）和decoder（解码器））以及注意力机制介绍（【Transf
论文：DosovitskiyA,BeyerL,KolesnikovA,etal.Animageisworth16x16words:Transformersforimagerecognitionatscale[J].arXivpreprintarXiv:2010.11929,2020源码的Pytorch版：https://github.com/lucidrains/vit-pytorch0.前言Transformer提出后在NLP领域中取得了极好的效果，其全Attention的结构，不仅增强了特征提取能力，还保持了并行计算的特点，可以又快又好的完成NLP领域内几乎所有任务，极大地推动自然语言处理
