Публикации по теме 'transformers'
Конвейеры и пользовательские преобразователи в scikit-learn: пошаговое руководство (с кодом Python)
Изучите основы и принципы работы конвейеров scikit-learn с нуля, чтобы вы могли создавать свои собственные.
Эта статья будет охватывать:
Зачем нужен еще один учебник по конвейерам? Создание настраиваемого преобразователя с нуля для включения в конвейер. Изменение и параметризация трансформаторов. Настраиваемое целевое преобразование с помощью TransformedTargetRegressor . Объединение всего в один конвейер. Ссылка для скачивания полного кода с GitHub.
В конце есть..
Взлом трансформеров с Tensorflow
Трансформеры — это революционный тип архитектуры моделей машинного обучения, который покорил мир! Эти модели, представленные исследователями Google в 2017 году, способны обрабатывать большие объемы данных с беспрецедентной скоростью и точностью, что делает их идеальными для широкого круга задач, включая языковой перевод, распознавание изображений и обработку естественного языка.
Единственное, что останавливает нас, энтузиастов, от использования Transformers в нашем наборе инструментов, это..
Часть I. Упрощение исследований трансформаторов с помощью xFormers и Lightning
В последнее время мы наблюдаем большой рост вариаций модели Transformer ( Efficient Transformers: A Survey ). Однако использование улучшенных вариантов требует пользовательских сложных реализаций, скрытых во множестве плотных библиотек. В результате мы все еще видим неоптимизированных трансформеров в дикой природе, с простыми блоками внимания или редкими блоками внимания, без операций с плавленным трансформатором, что приводит к увеличению времени обучения и увеличению затрат на..
Классификация текста с использованием трансформаторов (реализация Pytorch)
"Внимание - это все, что вам нужно"
Новые модели глубокого обучения внедряются все чаще, и иногда сложно уследить за всеми новинками.
В этой статье мы поговорим о Трансформаторах с прикрепленной записной книжкой (пример классификации текста) - это набирающий популярность тип архитектуры нейронной сети.
В этом посте мы ответим на следующие вопросы, связанные с Трансформаторами:
Оглавление :
Зачем нам Трансформер? Подробное описание трансформатора и его архитектуры ...
Обучение DETR на собственном наборе данных
Что такое DETR? Что отличает его от других алгоритмов обнаружения объектов? И как его тренировать на собственных данных?
DETR - или DEtection TRansformer - это новейшее дополнение Facebook на рынке доступных решений для обнаружения объектов на основе глубокого обучения. Очень просто, он использует архитектуру преобразователя для прогнозирования объектов и их положения на изображении.
Что такое DETR?
DETR - это совместная сверточная нейронная сеть (CNN) и трансформатор с..
Создавайте конвейеры НЛП с наборами данных HuggingFace
Сокровищница и беспрецедентный инструмент для практиков НЛП
HF Datasets - важный инструмент для практиков НЛП, на котором размещено более 1,4 тыс. (в основном) высококачественных языковых наборов данных и простая в использовании сокровищница функций для построения эффективных конвейеров предварительной обработки.
В этой статье мы рассмотрим огромное хранилище доступных наборов данных и исследуем некоторые блестящие возможности библиотеки по обработке данных.
Наборы данных..
Резюмирование абстрактного текста с помощью преобразователей
Исчерпывающее объяснение модели Google Transformer; от теории к реализации
Эта статья является продолжением статьи Объяснение трансформеров . Пост, по сути, представляет собой подробное разъяснение знаменитой модели Transformer, которая является новинкой Google Research. Если вы уже прошли через это, перейдите к содержанию. Если вы новичок, подумайте о том, чтобы прочитать его, если вам интересно узнать логику работы Трансформатора.
Эта статья представляет собой пошаговое..
