面经：什么是Transformer位置编码？ / 开普饭

生成式模型有着其天生的优势,即学习到丰富的特征,但它也有广受诟病的确定.判别式目标函数--长期以来被认为是无用的.这是因为,判别式模型通常不是直接拟合原有的分布流形,学习到的特征较为单一.但是,最近一 ...

AI/CV重磅干货,第一时间送达 CVer 一个专注侃侃计算机视觉方向的公众号.计算机视觉.图像处理.机器学习.深度学习.C/C++.Python.诗和远方等. 204篇原创内容 Official A ...

机器阅读理解,笔者认为他是NLP中最有意思的任务了.机器阅读一份文档之后,可以"理解"其中的内容,并可以回答关于这份文档的问题.听上去,有一种很强的"人工智能" ...

今年以来,中文 NLP 圈陆续出现了百亿.千亿甚至万亿参数的预训练语言模型,炼大模型再次延续了「暴力美学」.但 QQ 浏览器搜索团队选择构建十亿级别参数量的「小」模型,提出的预训练模型「摩天」登顶了 ...

预训练模型可以分为以下三个大类: 自回归模型自动编码模型序列到序列模型什么是自回归模型(auto-regressive model):经典的语言建模任务,根据已读取文本内容预测下一个单词.比如T ...

CV(计算机视觉)领域一直是引领机器学习的弄潮儿.近年来更是因为Transformers模型的横空出世而掀起了一阵腥风血雨.小编今天就带大家初步认识一下这位初来乍到的CV当红炸子鸡- 本文主要介绍Tr ...

作者丨有为少年编辑丨极市平台本文重点讨论BotNet中的2D相对位置编码的实现中的一些细节.注意,这里的相对位置编码方式和Swin Transformer中的不太一样,读者可以自行比较. 前言这 ...

0 写在前面视频段落字幕(Video paragraph captioning)的目的是在未修剪的视频中描述多个事件.现有的方法主要通过事件检测和事件字幕两个步骤来解决问题.这种二阶段的方式使生成的 ...

作者丨小马编辑丨极市平台极市导读本文重新思考并改进相对位置编码在视觉Transformer中的使用,并提出了 4 种专门用于视觉Transformer的方法,并通过实验证明了在检测和分类任务上较 ...

NewBeeNLP 永远有料,永远有趣 194篇原创内容公众号最近又重新读了Transformer-XL和XLNet的论文和代码,又有很多新的感悟.其中,要想搞懂XLNet的同学一定要首先明白Tr ...

作者丨ChaucerG 来源丨集智书童编辑丨极市平台极市导读本文发现了Transformer的一些重要特性,如Transformer对严重的遮挡,扰动和域偏移具有很高的鲁棒性.与CNN相比,Vi ...

本文转载自机器之心. Transformer 跨界计算机视觉的热潮之下,有一个问题需要解决:如何像 CNN 一样直接处理不同尺寸的输入?对此,美团提出了一种新型隐式条件位置编码方法,基于该方法的 CP ...

常常在想,自然语言处理到底在做的是一件什么样的事情?到目前为止,我所接触到的NLP其实都是在做一件事情,即将自然语言转化为一种计算机能够理解的形式.这一点在知识图谱.信息抽取.文本摘要这些任务中格外明 ...

前面介绍过Transformer作为一种特征抽取器的强大之处.那么,它有没有弱点呢?能不能改进呢? 本文介绍Transformer的改进版,TransformerXL.看看它用了什么方法,改进了Tra ...

面经：什么是Transformer位置编码？