`
oppokui
  • 浏览: 765 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 北京
最近访客 更多访客>>
社区版块
存档分类
最新评论

Transformer

阅读更多
毕业工作五年了,一直没有换工作,乐此不疲地做Flex+Java的企业级软件开发。最近工作内容一直重复以前的东西,心情有些低落;经常和同学聊聊天,也去其他公司了解了一下情况,发现自己对分布式系统开发更感兴趣,比如LAMP框架下的Hadoop开发,开发并部署程序到上千个节点上运行,那是多么有挑战性的工作呀。
所以决心重新开始另一条职业之旅,向分布式,高性能和RIA的结合进发。
以此为志,自勉之。
分享到:
评论

相关推荐

    tensorflow实现的swin-transformer代码

    Swin Transformer是一种基于Transformer架构的深度学习模型,由卢启程等人在2021年提出,主要用于计算机视觉任务,如图像分类、目标检测和语义分割。它在传统的Transformer架构基础上引入了窗口注意力机制,解决了...

    Swin Transformer 实现图像分类

    Swin Transformer 是一种基于Transformer架构的深度学习模型,由Pengchao Zhang等人在2021年提出,主要用于计算机视觉任务,如图像分类、目标检测和语义分割。相较于传统的卷积神经网络(CNN),Swin Transformer ...

    Transformer详解.pptx

    Transformer模型是自然语言处理(NLP)领域的一个里程碑式创新,由Ashish Vaswani等人在2017年提出的论文《Attention is all you need》中首次介绍。它摒弃了传统的循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)结构...

    一文理解Transformer的工作原理

    自然语言处理中的Transformer模型真正改变了我们处理文本数据的方式。Transformer是最近自然语言处理发展的幕后推手,包括Google的BERT。了解Transformer的工作原理、它如何与语言建模、序列到序列建模相关,以及它...

    深度学习-Transformer实战系列课程

    Transformer模型是深度学习领域中的一个重大突破,由Google在2017年提出的《Attention is All You Need》论文中首次介绍。Transformer模型以其创新性的注意力机制(Attention Mechanism)取代了传统的序列依赖模型,...

    Transformer介绍讲义pdf

    ### Transformer架构概述 #### 1. Transformer模型简介 Transformer是一种在自然语言处理(NLP)领域内具有革命性意义的模型结构,它摒弃了传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)作为核心处理单元的方式...

    基于keras实现的transformer.zip

    Transformer模型是自然语言处理(NLP)领域的一个里程碑,由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。它革新了传统的序列模型,如LSTM和GRU,通过引入自注意力机制,使得模型能够并行处理...

    本科毕业设计,基于Transformer的运动想象脑电信号分类,采用CNN+Transformer框架,CNN提取局部时间空间特

    本科毕业设计,基于Transformer的运动想象脑电信号分类,采用CNN+Transformer框架,CNN提取局部时间空间特征,Transformer提取全局依赖 创新点加入了Grad-CAM对脑电地形图进行可视化 <项目介绍> 该资源内项目源码是...

    优秀毕业设计:基于transformer的序列数据二分类完整代码+数据可直接运行

    最近 Transformer 在统一建模方面表现出了很大的威力,是否可以将Transformer应用到时序异常检测上引起了很多学者的研究兴趣。 最近来自阿里达摩院、上海交通大学的几位学者就近年来针对时间序列场景中的Transformer...

    亲测Transformer模型实现长期预测并可视化结果(附代码+数据集+原理介绍)

    这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用,这种模型最初是为了处理自然语言处理(NLP)任务而设计的,但由于其独特的架构和能力,它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本...

    基于Transformer模型的时间序列预测python源码(高分项目).zip

    基于Transformer模型的时间序列预测python源码(高分项目).zip本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的能够满足学习、使用需求,如果有需要的话可以放心...

    基于Transformer实现文本预测任务 数据集

    Transformer模型是深度学习领域中的一个里程碑式创新,尤其在自然语言处理(NLP)任务中,它极大地推动了序列建模的进步。Transformer的核心思想在于利用自注意力(Self-Attention)机制替代传统的循环神经网络(RNN...

    第八次组会PPT_Vision in Transformer

    【Vision Transformer】(ViT) 是深度学习领域中一种创新性的模型,它源自于Transformer架构,最初被广泛应用于自然语言处理(NLP)任务。尽管Transformer在NLP中取得了显著的成功,但在计算机视觉(CV)领域的应用却...

    深度学习自然语言处理-Transformer模型.zip

    Transformer模型是深度学习领域中自然语言处理(NLP)的一次重大突破,由Google的研究团队在2017年提出并发表在《Attention is All You Need》论文中。该模型摒弃了传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)...

    Swing transformer Unet源代码,能直接运行

    Swing Transformer Unet是一种深度学习模型,主要用于计算机视觉任务,如图像分割。该模型结合了Transformer架构和经典的U-Net设计,旨在提升模型在处理序列数据时的性能,特别是对于那些需要上下文理解和全局信息...

    Transformer模型实现长期预测并可视化结果(附代码+数据集+原理介绍)

    这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用,这种模型最初是为了处理自然语言处理(NLP)任务而设计的,但由于其独特的架构和能力,它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本...

    python的基于transformer模型实现机器翻译任务源码+文档说明.zip

    python的基于transformer模型实现机器翻译任务源码+文档说明.zip使用transformer模型实现机器翻译任务,针对中译英的翻译任务 Using Transformer model to do machine translation task focusing on translation ...

    基于Transformer模型构建的聊天机器人python源码+运行说明.zip

    基于Transformer模型构建的聊天机器人,可实现日常聊天。 二、系统说明 2.1 功能介绍 使用者输入文本后,系统可根据文本做出相应的回答。 2.2 数据介绍 * 百度中文问答 WebQA数据集 * 青云数据集 * 豆瓣数据集 ...

    Transformer模型应用领域

    Transformer 模型应用领域 Transformer 模型是一种基于注意力机制的神经网络架构,最初被提出用于自然语言处理任务中的序列到序列学习。随着时间的推移,Transformer 模型被应用于各种不同的领域,例如自然语言处理...

    毕业设计:基于transformer的序列数据二分类完整代码+数据可直接运行.zip

    本资源是针对“毕业设计”的一个项目,其主要焦点在于使用Transformer模型进行序列数据的二分类任务。Transformer模型最初由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出,它在自然语言处理(NLP...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics