过去十多年，AI的飞速发展主要是工程实践上的进步，AI理论并没有起到指导算法开发的作用，经验设计的神经网络依然是一个黑盒。而随着ChatGPT的爆火，AI的能力也被不断夸大、炒作，甚至到了威胁、绑架社会的地步，让Transformer架构设计变透明已刻不容缓！最近，马毅教授团队发布了最新研究成果，设计了一个完全可用数学解释的白盒Transformer模型CRATE，并在真实世界数据集ImageNet-1K上取得了接近ViT的性能。代码链接：https://github.com/Ma-Lab-Berkeley/CRATE论文链接：https://arxiv.org/abs/2306.01129在
🎈🎈🎈🎈🎈🎈🎈前言🎈🎈🎈🎈🎈🎈🎈📣STL算法为我们提供了一些统一的算法模型，在这些算法模型中，只提供了一个统一的壳子，具体实现什么样的功能由我们通过函数对象或回调函数来实现。这是一种非常重要的思想，统一性思想，而统一的实现就是解耦合，如果不理解这个思想，那么学习STL就像背英语单词，将变得毫无意义。下面将通过for_each、transform、count_if、sort四个算法实例来一步步深入理解这种思想。 🎮文章目录🎮🥇一、概念解析🥇二、从源码到实战🥈1.for_each算法与一元函数对象🥉1.1搭建测试框架🥉1.2for_each源码分析🥉1.3根据for_each源码实现一元函数对
🎈🎈🎈🎈🎈🎈🎈前言🎈🎈🎈🎈🎈🎈🎈📣STL算法为我们提供了一些统一的算法模型，在这些算法模型中，只提供了一个统一的壳子，具体实现什么样的功能由我们通过函数对象或回调函数来实现。这是一种非常重要的思想，统一性思想，而统一的实现就是解耦合，如果不理解这个思想，那么学习STL就像背英语单词，将变得毫无意义。下面将通过for_each、transform、count_if、sort四个算法实例来一步步深入理解这种思想。 🎮文章目录🎮🥇一、概念解析🥇二、从源码到实战🥈1.for_each算法与一元函数对象🥉1.1搭建测试框架🥉1.2for_each源码分析🥉1.3根据for_each源码实现一元函数对
🏅🏅🏅🏅🏅🏅🏅🏅🏅🏅🏅🏅🏅🏅🏅🏅一年一度的【博客之星】评选活动已开始啦作为第一次且有幸能够参加评选的小博主我诚惶诚恐还请各位花费宝贵的几秒钟时间为我投上五星：2022年「博客之星」参赛博主：老师我作业忘带了✨✨✨✨✨谢谢各位✨✨✨✨✨本项目来使用Transformer实现看图说话，即ImageCaption任务。相关涉及的知识点有：迁移学习、EfficientNet、TransformerEncoder、TransformerDecoder、Self-attention。项目效果如下：文章末尾也展示了预测失败的时候 ImageCaption:让机器在图片中生成一段描述性的文字。机器需要检测出图
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在Google最近发布的Android架构组件库中，我们在Transformations类中有两个静态函数。虽然map函数直截了当且易于理解，但我发现很难正确理解switchMap函数。switchMap的官方文档可见here.有人可以通过实际示例解释一下如何以及在何处使用switchMap函数吗？ 最佳答案 在map()函数中LiveDatauserLiveData=...;LiveDatauserName=Transformations.map(userLiveData,user->{returnuser.firstName+"
在Google最近发布的Android架构组件库中，我们在Transformations类中有两个静态函数。虽然map函数直截了当且易于理解，但我发现很难正确理解switchMap函数。switchMap的官方文档可见here.有人可以通过实际示例解释一下如何以及在何处使用switchMap函数吗？ 最佳答案 在map()函数中LiveDatauserLiveData=...;LiveDatauserName=Transformations.map(userLiveData,user->{returnuser.firstName+"
在介绍Transformer前我们来回顾一下RNN的结构对RNN有一定了解的话，一定会知道，RNN有两个很明显的问题效率问题：需要逐个词进行处理，后一个词要等到前一个词的隐状态输出以后才能开始处理如果传递距离过长还会有梯度消失、梯度爆炸和遗忘问题为了缓解传递间的梯度和遗忘问题，设计了各种各样的RNNcell，最著名的两个就是LSTM和GRU了LSTM(LongShortTermMemory)GRU(GatedRecurrentUnit)但是，引用网上一个博主的比喻，这么做就像是在给马车换车轮，为什么不直接换成汽车呢？于是就有了我们本文要介绍的核心结构——Transformer。Transfor
在大模型发展历程中，有两个比较重要点：第一，Transformer架构。它是模型的底座，但Transformer不等于大模型，但大模型的架构可以基于Transformer；第二，GPT。严格意义上讲，GPT可能不算是一个模型，更像是一种预训练范式，它本身模型架构是基于Transformer，但GPT引入了“预测下一个词”的任务，即不断通过前文内容预测下一个词。之后，在大量的数据上进行学习才达到大模型的效果。之所以说Transformer架构好，是因为Transformer能够解决之前自然语言处理中最常用的RNN的一些核心缺陷，具体来看：一是，难以并行化，反向传播过程中需要计算整个序列；二是，长
一.fit()函数sklearn中封装的各种算法调用之前都要fit。fit相对于整个代码而言，为后续API服务，用于从一个训练集中学习模型参数，包括归一化时要用到的均值，标准偏差fit之后，可以调用各种API方法，transform是其中之一。fit_transform与transform运行结果一致，但是fit与transform无关，只是数据处理的两个环节。提前注意：一下测试集都无需使用fit生成规则，否则就是掩耳盗铃了1.1标准化fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerscaler=StandardScaler().fit(x_train
