深度学习原理篇 第二章：vision transformer
参考教程：https://arxiv.org/pdf/2010.11929.pdfhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/340149804 【大佬总结的非常好，他的好多篇文章都很值得学习】 为什么会使用transformer transformer在NLP领域广泛使用，它解决了R...
深度学习原理篇 第一章：transformer入门
参考教程: bilibili 迪哥的人工智能课 WORD EMBEDDINGS: ENCODING LEXICAL SEMANTICS https://zhuanlan.zhihu.com/p/48731949 从Embedding开始 词的向量化 transformer最初主要还是用于NLP任务中...
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深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[3]：ResNeXt、Res2Net、Swin Transformer、Vision Transformer等模型结构、实现、模型特点详细介绍
深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[3]：ResNeXt、Res2Net、Swin Transformer、Vision Transformer等模型结构、实现、模型特点详细介绍 1.ResNet 相较于VGG的19层和GoogLeNet的22层，ResNet可以提供18、34、50、101、15...
深度学习进阶篇7：Transformer模型长输入序列、广义注意力、FAVOR+快速注意力、蛋白质序列建模实操。
深度学习进阶篇[7]：Transformer模型长输入序列、广义注意力、FAVOR+快速注意力、蛋白质序列建模实操。 基于Transformer模型在众多领域已取得卓越成果，包括自然语言、图像甚至是音乐。然而，Transformer架构一直以来为人所诟病的是其注意力模块的低效，即长度二次依赖限制问题...
![深度学习进阶篇-预训练模型[3]：XLNet、BERT、GPT,ELMO的区别优缺点，模型框架、一些Trick、Transformer Encoder等原理详解](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20230526_a8ef174625f448c29fd038a273cbb6e5.png)
深度学习进阶篇-预训练模型[3]：XLNet、BERT、GPT,ELMO的区别优缺点，模型框架、一些Trick、Transformer Encoder等原理详解
深度学习进阶篇-预训练模型[3]：XLNet、BERT、GPT,ELMO的区别优缺点，模型框架、一些Trick、Transformer Encoder等原理详解 1.XLNet：Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understan...
深度学习进阶篇-预训练模型1：预训练分词Subword、ELMo、Transformer模型原理;结构;技巧以及应用详解
深度学习进阶篇-预训练模型[1]：预训练分词Subword、ELMo、Transformer模型原理;结构;技巧以及应用详解 从字面上看，预训练模型（pre-training model）是先通过一批语料进行训练模型，然后在这个初步训练好的模型基础上，再继续训练或者另作他用。这样的理解基本上是对的，...
一个基于Transformer的深度学习架构，在基因调控中组蛋白代码的定量破译方面性能超群
通过组蛋白修饰对转录控制的定量表征受到许多计算研究的挑战，但其中大多数只关注启动子周围的狭窄和线性基因组区域，留下了改进的空间。韩国首尔大学的研究人员提出了 Chromoformer，这是一种基于 Transformer 的三维染色质构象感知深度学习架构，它在基因调控中组蛋白代码的定量破译方面实现了...
从感知机到Transformer，一文概述深度学习简史（2）
2012 年：ImageNet 挑战赛、AlexNet 和 ConvNet 的兴起如果跳过 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 (ILSVRC) 和 AlexNet，就几乎不可能讨论神经网络和深度学习的历史。ImageNet 挑战赛的唯一目标是评估大型数据集上的图像分类和对象分类架构。它带来了许...
从感知机到Transformer，一文概述深度学习简史（1）
这篇文章从感知机开始，按照时间顺序回顾了深度学习的历史。1958 年：感知机的兴起1958 年，弗兰克 · 罗森布拉特发明了感知机，这是一种非常简单的机器模型，后来成为当今智能机器的核心和起源。感知机是一个非常简单的二元分类器，可以确定给定的输入图像是否属于给定的类。为了实现这一点，它使用了单位阶跃...
Transformer 与 Bayesian深度学习
贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network）通过提供不确定来回答“Why Should I Trust You？”这个问题。实现上讲，贝叶斯通过集成深度学习参数矩阵中参数的Uncertainty来驾驭数据的不确定性，提供给具体Task具有置信空间Confidence的推理结构。一...
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