Публикации по теме 'transformers'
Видео: Использование Github Copilot для написания кода Hugging Face
А сейчас нечто соверешнно другое! Имея несколько часов, чтобы убить в комнате для выступлений, я решил попробовать написать код Hugging Face с помощью Github Copilot . Об этом речи нет, просто легкий рок-трек, надеюсь, вам понравится.
Это видео было записано за один дубль, с очень небольшим монтажом (сбои ядра и т.д.). Я ничего не писал в сценарии, чтобы второй пилот выглядел хорошо или плохо. Я только что открыл VS Code, выбрал простой пример и принялся за дело. ИМХО Второй..
СЛОИСТЫЕ ТРАНСФОРМАТОРЫ
Это архитектура подхода. Мы проходим каждый модуль один за другим.
Трансформаторный блок: Есть 2 типа:
Ванильная версия :
Пространство разделено на кубические воксели. Точки относятся к точкам в своем вокселе, а не ко всем точкам. Мультиголовное самообслуживание выполняется в каждом окне независимо. Пусть kt — количество точек в одном окне, количество головок — Nh, а Nd — размер каждой головки. Тогда dim выходного сигнала слоя трансформатора равен kt X (Nh X Nd).
Таким..
Забудьте о катастрофическом забывании: непрерывный гипертрансформатор Google обеспечивает эффективное…
Методы непрерывного поэтапного обучения позволяют моделям ИИ учиться на непрерывном потоке задач, описываемых небольшим набором образцов, не забывая ранее изученную информацию. Эта парадигма обучения полезна в реальных приложениях, таких как промышленная робототехника, где…
Обзор трансформеров Vision — это все, что вам нужно
Как «Трансформеры» стали следующим прорывом в компьютерном зрении?
В истории трансформеров в глубоком обучении все началось со знаменитой статьи 'Внимание — это все, что вам нужно'' в 2017 году. Команда Google Brain опубликовала свое исследование, которое меняет судьбу обработки естественного языка (NLP) с помощью Transformer .
Идея использовать ту же технику для изображений, возможно, открыла дверь в новую эру в технологиях машинного зрения…
Введение
В этом посте я..
Категоризация счетов с помощью Multimodal Transformers: использование как структурированных, так и неструктурированных данных
В этой статье мы настроим предварительно обученную модель BERT на наших « мультимодальных» данных для выполнения мультиклассовой классификации счетов по категориям .
понимание бизнеса Подготовка рабочей среды Понимание данных Что такое мультимодальные трансформаторы? Подготовка данных Моделирование Результаты оценки
1. Деловое понимание
Во-первых, давайте взглянем на бизнес-сторону этой статьи.
На самом деле, в большинстве организаций каждый счет классифицируется по..
ChatGPT: будущее генерации языков
В последние годы в области обработки естественного языка ( NLP ) произошел значительный прогресс благодаря внедрению моделей генерации языка, таких как OpenAI ChatGPT . Эти модели способны генерировать человекоподобный текст, который может революционизировать то, как мы взаимодействуем с технологиями. В этой статье мы рассмотрим возможности ChatGPT и углубимся в его внутреннюю работу, чтобы понять, как он может генерировать такой реалистичный текст.
ChatGPT, расшифровывается как..
Масштабирование трансформеров видения
Современные системы глубокого обучения верят в масштаб . Крупные нейронные сети с миллиардами и даже триллионами параметров работают потрясающе, поэтому свойство нейронной сети масштабироваться очень важно. Были выдающиеся работы по методологии эффективного масштабирования CNN и преобразователей. Трансформатор Vision (ViT) представляет собой полностью трансформирующую архитектуру, которая показала эффективность обучения, сравнимую с современными CNN в классификации изображений. Как..
