Публикации по теме 'attention'


пакет внимания на CRAN
Пакет attention R , описывающий, как с нуля реализовать механизм внимания , лежащий в основе трансформеров , на языке R , теперь доступен на CRAN . Ключевым примером результатов, которые были достигнуты с использованием (гораздо более крупных и сложных форм) transformers , является переход от AlphaFold (1) (который в основном опирался на LSTM ) на AlphaFold2 (который в основном основывался на transformers ). Это изменение подтолкнуло результаты соревнования по..
Как бы вы описали модель-трансформер во время интервью?
Это был вопрос, который я лично задавал раньше. Я помню, как подумал: о… с чего мне начать…. Модели-трансформеры используются сегодня повсеместно в НЛП, компьютерном зрении и во всех видах последующих приложений. Неудивительно, что интервьюер для роль инженера машинного обучения или специалиста по машинному обучению может задать подобный вопрос. В других местах есть много подробных объяснений, поэтому здесь я хотел бы поделиться советами о том, что вы можете сказать во время..
Внимание
Хорошие источники, чтобы узнать о внимании Для трансформаторной сети (только внимание): http://jalammar.github.io/illustrated-transformer Различные типы внимания с RNN: объясняются как на основе контента, так и на основе местоположения. https://distill.pub/2016/augmented-rnns/ https://jalammar.github.io/visualizing-neural-machine-translation-mechanics-of-seq2seq-models-with-attention/ Только внимание или временная свертка лучше, чем RNN с вниманием:..
Внимание в NMT - 1
Часть 1 из двух статей, посвященных механизму внимания в системах нейронного машинного перевода. Это первая публикация в серии из двух сообщений в блоге, посвященных механизму внимания в системах перевода нейронных машин. Часть 1: Базовый механизм внимания (этот пост) Часть 2: Глобальное и местное внимание NMT (нейронный машинный перевод) приобрел большую популярность в последние несколько лет. В большинстве систем NMT используется архитектура кодировщика-декодера с..
Внимание — Глубокое обучение — В теории легкого усвоения
ЧАСТЬ — 1 В этом мы поговорим об одном из самых важных нововведений за последние несколько лет, Attention. Внимание зародилось в области компьютерного зрения как попытка имитировать человеческое восприятие. Это означает, что когда мы смотрим на сцену в нашей повседневной жизни, наш мозг не обрабатывает визуальный снимок сразу. Вместо этого мы выборочно сосредотачиваемся на разных частях изображения и последовательно собираем и обрабатываем информацию по одной за раз. Внимание —..
Модели Sequence to Sequence (с реализацией — сделать транслятор) — Часть 2
В этой статье мы расширим модель seq2seq, созданную нами в Часть 1 , и добавим к ней внимание . Ранее я рассказывал о необходимости создания последовательностей для моделей, моделируя их с помощью RNN в части 1 . Обратите внимание, что в этой статье есть фрагменты кода. Для полной базы кода нажмите здесь . Я настаиваю на прохождении первой части, чтобы перейти ко второй части Почему внимание? Мы хотим, чтобы кодировщик запоминал важные слова входного предложения,..
PathVQA: визуальный ответ на вопрос о патологии
Эта статья была подготовлена ​​в рамках финального проекта курса Harvard AC295 Fall 2020 . Авторы: Хаоксин Ли, Женевьев Лайонс, Ребекка Янгерман, Джерри Чжан Обзор Целью этого проекта является разработка набора моделей ответов на визуальные вопросы по патологии. Патология является важной отраслью медицинской практики, которая включает диагностику состояний с помощью образцов, удаленных из организма хирургическим путем, таких как биопсия. Однако использование машинного обучения для..