最近Transformer在CV领域很火，Transformer是2017年Google发表的Attention Is All You Need，主要是针对自然语言处理领域提出的。本系列文章介绍Transformer及其在各种领域引申出的应用。自我注意(Self-attention)，有时也称为内部注意(intra-attention)，是一种将单个序列的不同位置联系起来，以计算该序列的表示的注意
transformers的近期工作成果综述基于 transformer 的双向编码器表示(BERT)和微软的图灵自然语言生成(T-NLG)等模型已经在机器学习世界中广泛的用于自然语言处理(NLP)任务，如机器翻译、文本摘要、问题回答、蛋白质折叠预测，甚至图像处理任务。在本文中，对基于transformer 的工作成果做了一个简单的总结，将最新的transformer 研究成果(特别是在2021年和
一、损失函数概述在深度学习中，损失函数反映模型最后预测结果与实际真值之间的差距，用以分析训练过程的好坏、模型是否收敛等，例如均方误差、交叉熵损失之类。在pytorch中，损失函数可以看做是网络的某一层而放在模型定义中，而实际使用时更偏向于作为功能函数而放到前向传播中。 其中均方误差（MSE）损失主要用于回归任务，公式如下：交叉熵损失主要用于分类任务，其公式为： 目标检测任务为分类+回归，其在基本的
众所周知，bert预训练有加入了两个下游任务进行训练，分别是next sentence prediction和mask prediction。next sentence prediction：输入[CLS]a[SEP]b[SEP]，预测b是否为a的下一句，即二分类问题；mask prediction：输入[CLS]我 mask 中 mask 天 安 门[SEP]，预测句子的mask，多分类问题一直
文章目录逻辑回归损失函数代价函数 按照任务的种类，将任务分为 回归任务和 分类任务。区别：输入变量与输出变量均为连续变量的预测问题是回归问题，输出变量为有限个离散变量的预测问题成为分类问题 逻辑回归逻辑回归是一个用于二分类(binary classification)的算法，是用回归的办法来做分类。用y^表示实际值等于1的机率的话， 应该在0到1之间。在逻辑回归中，我们的输出应该是等于线性函数
Logistic回归1 逻辑回归原理1.1 线性回归1.2 逻辑回归2 具体过程2.1 构造预测函数2.2 构造损失函数J(θ）2.3 采用梯度下降算法minJ(θ)2.4 采用向量化进行优化3 python实现逻辑回归 1 逻辑回归原理逻辑回归与线性回归本质上来说是类似，相较线性回归来说只是多了一个Logistic函数（或称为Sigmoid函数）。1.1 线性回归机器学习最通俗的解释就是让机器
目录1. logistic（逻辑斯蒂）函数2.二分类任务（binary classification）损失函数3.二分类任务（binary classification）最小批量损失函数4.逻辑斯蒂回归代码实现附：pytorch提供的数据集推荐课程：06.逻辑斯蒂回归_哔哩哔哩_bilibili回归是对连续变量预测。分类是对离散变量预测。通过比较分类的概率来判断预测的结果。回归&分类以学生
回归(regression)、梯度下降(gradient descent)机器学习的书和视频，其中很推荐两个：一个是 stanford的machine learning公开课，在verycd可下载，可惜没有翻译。不过还是可以看。另外一个是prml-pattern recognition and machine learning, Bishop的一部反响不错的书，而且是2008年的，算是比较新的一本
文章目录1. Title2. Summary3. Problem Statement4. Method(s)4.1 Overall Architecture（1）Patch Partition（2）StagesPatch MergingSwin Transformer Block4.2 Shifted Window based Self-Attention（1）Self-Attention in
作为自然语言处理领域的主流模型，Transformer 近期频频出现在计算机视觉领域的研究中。例如 OpenAI 的 iGPT、Facebook 提出的 DETR 等，这些跨界模型多应用于图像识别、目标检测等高层视觉任务。而华为、北大、悉大以及鹏城实验室近期提出了一种新型预训练 Transformer 模型——IPT（Image Processing Transformer），用于完成超分辨率、去
NAST:时间序列预测的非自回归时空Transformer模型[Submitted on 10 Feb 2021] 摘要虽然Transformer在很多领域取得了突破性的成功，特别是在自然语言处理(NLP)领域，但将其应用于时间序列预测仍然是一个巨大的挑战。在时间序列预测中，规范化 Transformer模型的自回归译码不可避免地会引入巨大的累积误差。此外，利用Transfo
transformer中decoder和encoder是非常像的。先假设decoder是一个独立的块，研究它的输入和输出。一、Autoregressive（自回归）如果把decoder当成一个黑匣子，这个黑匣子先接受一个特殊符号begin，说明预测开始，第一个输出的字符为“机”，那么A再输入进decoder在输出"器"，以此类推。在最后的时候用另一个特殊符号end结尾。这样把输出当成输入的学习称
当今自然语言处理领域中最重要和最成功的模型之一是Transformer模型。它是一种基于自注意力机制的神经网络模型，最初由Google公司的研究人员提出，并被广泛应用于机器翻译、文本生成、情感分析等任务中。 Transformer模型之所以被广泛使用，是因为它在自然语言处理任务中取得了相当不错的结果。与传统的递归神经网络（如循环神经网络）不同，Transformer使用了全连接层和注意力
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2023-12-13 06:37:55
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Transformer采用自注意力机制，与一般注意力机制计算分配值的方法基本相同，原理可参考 只是！Query的来源不同，一般AM中的query来源于目标语句，而self-AM的query来源于源语句本身。Encoder模块中自注意力机制计算步骤如下：把输入单词转换为带时序信息的嵌入向量 x（源单词的词嵌入 + 对应的Position Encoding）；根据嵌入向量 x 生成 q、k、v 三个
降维与正则法 首先说明目前在网上有很多翻译讲解吴的中文材料，我也是刚刚开始学习，借鉴学习了他们很多，之所以想着要自己写一份，也是觉得这样能够帮助我总结学习的算法原理，不然很多东西自己总是看一遍过一段时间忘记，自己用自己的话写下来以后，也便于自己回顾。 在维基百科中，对回归分析(Regression analysis)是这样分析的：In statistical modeling, regre
前情回顾attention和transformersBERT和GPT编写BERT模型BERT的应用、训练和优化Transformers解决文本分类任务、超参搜索Transformers解决序列标注任务Transformers解决抽取式问答任务结论速递与前面应用BERT的任务不同，此次的任务是transformer整体的应用，解决的是一个经典的Seq2seq，机器翻译问题。解决的流程还是与之前类似，
# PyTorch LSTM 完成回归任务
长短期记忆（LSTM）网络是一种特殊的循环神经网络（RNN），特别适合处理时间序列数据。由于其良好的记忆能力，LSTM被广泛应用于多种场景，包括金融预测、天气预测和许多其他预测任务。本文将介绍如何使用PyTorch构建LSTM模型来完成一个简单的回归任务。我们将以一个假设的数据集为例，演示如何加载数据、训练模型以及进行预测。
## 什么是LSTM？
利用UNet进行回归任务
分析from matplotlib import pyplot as pltimport cv2import numpy as nptest_img = cv2.imread(r"D:\workplace\python\UNet2LP\data\imgi\1.png", 0)predicted_img= np.loadtxt(r"D:\workplace\python\
原创
2022-03-25 10:43:02
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pytorch实现线性回归模型使用pytorch框架实现线性回归一共分为四步一、Prepare dataset（准备数据集） 二、Design model using Class（使用类设计模型） 三、Construct Loss and Optimizer（构造损失函数和优化器） 四、Training Cycle（训练循环）一、Prepare dataset（准备数据集） 这里本文使用了一个最简
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2023-11-16 17:18:27
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Transformer（“变形金刚”），被誉为是深度学习继MLP、CNN、RNN后的第四大模型。正如标题所说，Transformer最重要的是使用了Attention即注意力机制，而不要使用循环和卷积。Transformer其论文的出发领域是NLP（自然语言处理），在机器翻译的任务上取得了很好的成果，在之后拓展到了深度学习的几乎所有领域。就机器翻译任务来说，RNN模型是序列化的，后一项的时序信息依
