组织可以使用转换器模型进行所有类型的序列转换，包括语音识别、机器翻译以及蛋白质序列分析。2 为啥转换器重要？早期深度学习模型主要侧重自然语言处理（NLP）任务，旨在让计算机理解和响应自然人类语言。...这些技术支持为行业组织特定的应用程序自定义现有模型。模型可在大型数据集上进行预训练，然后在较小的特定于任务的数据集上进行微调。这种方法使复杂模型的使用大众化，并消除了从头开始训练大型模型时的资源限制。...模型可以在多个领域和不同使用案例的任务中表现良好。2.3 促进多模态 AI 系统借助转换器，可将 AI 用于组合复杂数据集的任务。...7.2 生成式预训练转换器GPT 模型使用堆叠转换器解码器，这些解码器使用语言建模目标在大型文本语料库上进行预训练。它们是自回归的，即它们会根据所有先前的值回归或预测序列中的下一个值。...这种全局自注意力的使用使模型能够捕获任何一对补丁之间的关系，无论它们的位置如何。
, GPT-2, GPT3等，用于建立在变压器模型之上的几个任务。...在论文Attention Is All You Need中，使用一个编码器-解码器的机器翻译结构对变压器进行了介绍和解释与。...翻译模型由一个编码器-解码器转换器块组成，其中编码器块接受输入，并且解码器块生成输出翻译语句。 ?...Z矩阵形状=(句子长度，V的维数) 多头注意力 上面，我们讨论了单头注意，即，仅对一个权重矩阵（Wq，Wk和Wv）进行随机初始化，以生成用于查询，键和值的单个矩阵，而在转换器模型中，则使用多头注意 即，...到目前为止，我们已经了解了变压器的注意机制是如何工作的。我希望你们能理解这些关注背后的含义。 许多SOTA模型如BERT和BERT的变体都是建立在编码器变压器的基础上，用于预测各种各样的任务。
神经机器翻译（NMT）同时为研究者打开了一幅激动人心的新局面，其中训练通道已简化，统一的模型也可直接从数据中得到训练。...尽管流行的编码器-解码器模型之简单令人心动，近期文献及共享评估任务的结果表明，为了同时在翻译质量与计算效率上取得「生产就绪」的性能，还需要做大量的工程学工作。...其中较小的模型使用 1 个编码器层和 1 个解码器层，而较大的模型使用 4 个编码器层和 8 个解码器层。 ? 表 3：训练集（表格上部）、开发集（表格中部）和测试集的数据构成。...表 6：最佳设置的 RNN 模型在 newstest2017 数据集上的 BLEU 分数。Layers 列展示了编码器层和解码器层的数量。需要注意的是在不同的框架中，层的结构复杂度是有差异的。 ?...我们在三种架构上都得到了有竞争力的 BLEU 分数，其中在 Sockeye 的转换器实现上取得了综合最佳的分数。我们发布了所有在实验中使用的训练脚本和系统输出，以促进更详尽的对比。
「Whisper 」式一个自动语音识别（ASR）系统，研究团队通过使用从网络上收集的68万个小时多语音和多任务监督数据，来对其进行训练。...此前有不同研究表明，虽然无监督预训练可以显著提高音频编码器的质量，但由于缺乏同等高质量的预训练解码器，以及特定于数据集中的微调协议，因此在一定程度上限制了模型的有效性和鲁棒性；而在部分有监督的方式预训练语音识别系统中...图注：方法概述 在许多不同的语音处理任务中训练一个序列到序列的转换器模型，包括多语言语音识别、语音翻译、口头语言识别和语音活动检测；所有任务都表示为要由解码器预测的标记序列，允许单一模型取代传统语音处理管道的不同阶段...；多任务训练格式使用一组特殊的标记，作为任务指定者或分类目标 Whisper 架构采用一种简单的端到端方法，通过编码器-解码器 Transformer 来实现：输入音频被分成30秒的块，转换成 log-Mel...解码器可预测相应的文本标题，并与特殊标记混合，由这些标记指导单个模型执行诸如语言识别、短语级时间戳、多语言语音转录和英语语音翻译等任务。
在我们深入关注之前，让我们简要回顾一下序列-序列（Seq2Seq）模型。传统的机器翻译基本上是基于Seq2Seq模型的。该模型分为编码器层和解码器层，由RNN或RNN变体(LSTM、GRU等)组成。...其次，解码器绝非一股脑儿使用所有编码器提供的隐层状态，而是会采取一种选择机制为当前位置适配最合适的状态。...多头Attention机制是如何转换为独一的输出矩阵的 一般来说，Transformer有三种不同的方法来使用多头Attention机制。 1....使用BERT模型有两个阶段：预训练阶段与微调阶段。在预训练阶段，模型基于未标记的数据完成预先设置任务训练。在微调阶段，模型基于预训练权重初始化并着手面向下游任务。...用于特征提取的BERT BERT不仅能进行微调，您还可以把预训练BERT当作一种基于上下文语境的词嵌入模型。
这种稳定性对于有效训练非常深的 Transformer 模型至关重要。 跳过连接：与 ResNet 架构一样，残差连接用于缓解梯度消失问题并提高训练稳定性。...编码器架构 编码器模型旨在产生可用于下游任务（例如分类或命名实体识别）的上下文嵌入，因为注意力机制能够关注整个输入序列；这是本文到目前为止所探讨的架构类型。...编码器-解码器架构 最初，Transformer 是作为机器翻译的架构提出的，并使用编码器和解码器来实现这一目标；在使用解码器转换为所需的输出格式之前，使用编码器创建中间表示。...虽然编码器-解码器转换器已经变得不太常见，但 T5 等架构演示了如何将问答、摘要和分类等任务构建为序列到序列问题并使用这种方法来解决。...编码器-解码器架构的主要区别在于解码器使用编码器-解码器注意力，它在注意力计算期间同时使用编码器的输出（作为 K 和 V）和解码器块的输入（作为 Q）。
在本文中，我们不仅想了解广告，还想了解这些有说服力的内容是否可以由计算机自动生成。” 广告业的主要任务是使用有说服力的语言和图像来宣传产品或传达想法。...他们使用条件变化的自动编码器，或“生成模型”，机器学习模型学习生成类似于它训练的合成数据。 ? 广告中的面孔被转换成17个不同的类别。...“在计算机视觉中，自动编码器通过拍摄图像并学习将图像表示为几个数字来工作，然后，模型的第二部分，即解码器，学会从中获取这些数字并从中再现原始图像。...训练计算机视觉的生成模型可能是一项具有挑战性的任务，需要大型图像数据集，并且在对诸如广告等非常多样化的数据进行培训时经常会失败。...研究人员现在正在探索如何改进生成的图像，使其与使用大量数据生成的图像质量相匹配。要做到这一点，他们需要设计其他生成模型，这些模型在高度变化和有限的数据训练时更具鲁棒性。
于是，这个模型（由编码器和解码器组成）就可以合力将德语翻译成法语。 假设一开始，编码器或解码器对于虚构语言都不是非常流利，为了很好的掌握它，我们将使用很多例子对它们（模型）进行训练。...其中，在自然语言任务方面的一个改进是由引入 Bert 的团队提出的：《BERT：用于语言理解的深度双向变换器的预训练》（https://arxiv.org/abs/1810.04805 ）。...训练 如何训练这样的「野兽」模型呢？Seq2Seq 模型的训练和推断与平时的分类问题略有不同，转换器也是如此。 我们知道，为了训练翻译任务的模型，我们需要两种不同语言的句子进行双向翻译。...其中一个原因是我们不希望这个模型在训练期间去单纯的学习对解码器输入的复制，而是希望模型在给定编码器序列和特定的解码器序列的情况下，对下一个字或者字符进行预测。...这里我们不用翻译任务，而是使用德克萨斯州电力可靠性委员会（ERCOT）提供的德克萨斯州每小时电力流量的时间序列预测。
在编码器-解码器配置中，显性序列显性转导模型（dominant sequence transduction model）基于复杂的 RNN 或 CNN。...表现最佳的模型也需通过注意力机制（attention mechanism）连接编码器和解码器。我们提出了一种新型的简单网络架构——Transformer，它完全基于注意力机制，彻底放弃了循环和卷积。...两项机器翻译任务的实验表明，这些模型的翻译质量更优，同时更并行，所需训练时间也大大减少。...WMT 2014 英语转法语翻译任务中，在 8 块 GPU 上训练了 3.5 天之后，我们的模型获得了新的单模型顶级 BLEU 得分 41.0，只是目前文献中最佳模型训练成本的一小部分。...我们表明 Transformer 在其他任务上也泛化很好，把它成功应用到了有大量训练数据和有限训练数据的英语组别分析上。 ? 图 1：转换器-模型架构 ?
在他们的研究中，他们观察到，与CTC模型相比，当使用较小的脑电图特征数据集训练时，attention模型的错误率更高。因此，他们在研究中只使用了CTC模型。...Tacotron-2是一种由编码器和基于注意力的解码器组成的最先进的文本语音转换（TTS）方法。本研究的目的是利用深度预训练的学习管理系统所包含的丰富的文本知识来辅助TTS训练。...BERT是一个基于转换器的模型，以无监督的方式训练大量文本。...原文： https://arxiv.org/abs/1906.07307 开源转换器实现最优翻译结果 谷歌的研究人员进行了一项大规模的翻译任务，并发现了一个进化转换器（ET：Evolved Transformer...与大多数序列到序列的（seq2seq）神经网络结构一样，该模型有一个编码器，将输入序列编码为嵌入，以及一个解码器，使用这些嵌入构造输出序列。对于翻译任务，输入序列是要翻译的句子，输出序列是翻译结果。
https://github.com/NVlabs/FUNIT 2 本文任务: Few-shot Unsupervised Image Translation 使用源类图像来训练模型；在测试期间，为模型提供一些来自新对象类...3 生成器：Few-shot Image Translator G包括内容编码器Ex，类编码器Ey和解码器Fx。...AdaIN残差块是使用AdaIN作为归一化层的残差块。 通过这样设计，旨在使用内容编码器提取类不变的潜在表示（例如，对象姿态），并使用类编码器提取特定于类的潜在表示（例如，对象外观）。...通过AdaIN层将类潜在代码提供给解码器，让类图像控制全局外观（例如，对象外观），而内容图像确定局部结构（例如，眼睛的位置）。 在训练时，类编码器学习从源类的图像中提取类特定的潜在表示。...如此得到117574张动物面孔图像，并将这些类分为源类和目标类，分别包含119个动物类和30个动物类。 鸟。555个北美鸟类的48527张图像；源类别集使用444种，目标类别集使用111种。 花。
Transformer 如何工作 为了理解如何将 Transformer 应用到时间序列模型中，我们需要关注 Transformer 架构的三个关键部分： 嵌入和位置编码 编码器：计算多头自注意力 解码器...解码器级别的多头自注意力 解码器的工作方式与编码器相同，只是它是使用不同的数据集进行训练的。...例如，在普通 Transformer 中，如果编码器接受过英语数据训练，解码器接受过法语数据训练，则解码器将运行相同的多头自注意力算法，将原始短语翻译成法语。...然而，时间序列需要严格的顺序——数据点的顺序更重要。这对使用时间序列转换器提出了挑战。 让我们看看我们目前如何解决这个问题以及为什么这些模型存在不足。...Seq2seq 是一种提高 LSTM 性能的方法。您可以将数据输入编码器，而不是直接输入网络，编码器会生成输入的特征并输入解码器。 Transformer 如何改进时间序列？
为了预训练具有理解和生成能力的统一模型，BLIP提出了编码器-解码器的多模式混合（MED），这是一种可以在一下三种功能之一运行的多任务模型： 单峰编码器 单峰式编码器分别对图像和文本进行编码，文本编码器与...特定于任务的[Encode]标记附加到文本中，[Encode]的输出嵌入用于图像-文本对的多模态表示。基于图像的文本编码器使用图像-文本匹配（ITM）损失进行训练，以区分匹配和不匹配的图像-文本对。...基于图像的文本解码器 基于图像的文本解码器以因果自注意力层取代双向自注意力层，一个[Decode]标记用于表示序列的开始，一个序列结束标记用于表示序列的结束。...基于图像的文本解码器使用语言建模（LM）损失进行训练，以生成给定图像的标题。 预训练目标函数 BLIP在预训练中共同优化了三个目标函数，两个基于理解的目标函数和一个基于生成的目标函数。...该损失训练模型以自回归的方式最大化文本的可能性，优化了交叉熵损失 为了在利用多任务学习的同时执行有效的预训练，文本编码器和文本解码器共享除了自注意力层之外的所有参数，因为编码和解码任务之间的差异最好由自注意力层捕获
自然语言处理中的一些常见任务包括： 文本分类：将整个文本分类为垃圾邮件/非垃圾邮件等 文本生成：使用生成的文本生成文本或自动完成等 情感分析：分析文本的情感，即正面/负面情绪等 语言翻译：将文本翻译成不同的语言等...转换器架构由编码器和解码器模型组成，它们协同工作以生成有意义的结果。 编码器：编码器模型构建输入的表示/特征，以便从给定的输入文本中获取理解和含义。它经过优化以从输入中获取特征表示。...示例：BERT、DistilBERT、RoBERTa 等 解码器：解码器模型使用编码器的表示与其他输入来执行生成任务。通常，解码器模型是很好的语言模型，即用于从给定的输入文本生成下一个单词。...ModelHub由各种预先训练过的模型组成，用于不同的任务，可以轻松下载和使用。它还支持Hosted Inference API，这样我们就可以直接输入文本并获得输出。...，在大量NLP任务中使用预训练模型是多么受欢迎和强大，我们可以意识到，通过在自定义数据集上对模型进行微调，为我们自己的应用程序创建/训练模型具有非常大的潜力，从而使人工智能成为日常应用中不可或缺的一部分
模型结构 图中颜色一样的结构参数共享 BLIP使用ViT模型作为图像编码器，ViT将输入图像划分为补丁块，并将其编码为嵌入序列，使用额外的[cls]标记来表示全局图像特征。...为了预训练具有理解和生成能力的统一模型，BLIP提出了编码器-解码器的多模式混合（MED），这是一种可以在一下三种功能之一运行的多任务模型： 单峰编码器 单峰式编码器分别对图像和文本进行编码，文本编码器与...特定于任务的[Encode]标记附加到文本中，[Encode]的输出嵌入用于图像-文本对的多模态表示。基于图像的文本编码器使用图像-文本匹配（ITM）损失进行训练，以区分匹配和不匹配的图像-文本对。...基于图像的文本解码器 基于图像的文本解码器以因果自注意力层取代双向自注意力层，一个[Decode]标记用于表示序列的开始，一个序列结束标记用于表示序列的结束。...该损失训练模型以自回归的方式最大化文本的可能性，优化了交叉熵损失 为了在利用多任务学习的同时执行有效的预训练，文本编码器和文本解码器共享除了自注意力层之外的所有参数，因为编码和解码任务之间的差异最好由自注意力层捕获
然而，我们采用了一个只有编码器的结构来代替原来的 skip 思想中编码器-解码器的结构，我们的结构通过一个共享的编码器来驱动预测任务。...而第二个版本则使用了一个更为复杂的自主网络结构——转换器。 ? 正如《通用句子编码器》论文中所表述的多任务训练，各种任务以及任务结构通过共享编码器层/参数而结合（如上图中灰色框）。...然而，随着句子长度的增加，使用转换器模型的计算时间显著增加，而深度均值网络（ DAN ）编码器模型的计算时间几乎保持不变。...这些是预训练的 Tensorflow 模型，可以返回可变长度文本输入的语义编码。 这些编码可用于语义相似性度量，相关性，分类或自然语言文本的聚类。...大型通用句子编码器使用我们第二篇论文中介绍的转换器编码器进行训练。 它针对需要高精度语义表示的场景以及以牺牲速度和大小为代价获取最佳性能的模型。
这些声码器参数可用作波形合成模型的输入 image.png Deep Voice3架构包括3个组件： 编码器：完全由卷积构成，用于提取文本特征 解码器：也是完全由卷积构成，利用多跳卷积注意力机制 (...与解码器不同，转换器是非因果的，因此它可以依赖未来的上下文信息 优化的目标是解码器和转换器损失的线性组合。作者将解码器和转换器分开并应用于多任务训练，因为这样可以使得实践中注意力更好的学习。...在翻译场景中，源语言句子和目标语言句子中词的对应顺序并不是严格单调的，而在语音合成中，语音是按照文本顺序读出来的，所以对齐关系会更严格 CONVERTER 转换器网络将解码器的最后隐藏层的输出作为输入，...与解码器不同，转换器是非因果和非自回归的，因此它可以使用解码器的未来信息进行预测。转换器有很多种，可以使用Griffin-fim或者wavenet等，当然，采用wavenet的效果会好一些。...整个模型框架如下 image.png RESULTS Deep Voice3模型由于采用全卷积而非GRU来提取文本及频谱特征，可以大幅提高训练时GPU的利用率，相同的batch size下，速度是Tacotron
本文先描述了如何训练一个带注意力机制的神经机器翻译，其次描述了如何抽取该模型的通用词向量与将其应用于其它任务的性能。 对于自然语言处理中的大多数问题而言，理解语境是很有必要的。...例如，与其他的类似于文本分类的任务相比，翻译貌似更需要那种能够理解语言的语感。 解码器 我们通过教编码器如何将英文翻译成德文来教它生成有用的隐向量。...生成器使用语境调整状态来选择一个输出单词 预训练的机器翻译--长短期记忆网络（MT-LSTM）中的语境向量 当训练过程结束之后，我们可以将我们训练好的 LSTM 提取出来作为编码器用于机器翻译。...我们如何将训练好的编码器用在新的特定任务的模型上 使用 CoVe 进行的实验 我们的实验探索了在文本分类和问答模型中使用预训练的 MT-LSTM 生成语境向量（CoVe）的优点，但是 CoVe 可以被用在任何将向量序列作为输入的模型中...结论 我们展示了如何训练神经网络来实现机器翻译，如何让模型去学习语境中单词的表征，我们还展示了能够使用一部分网络（MT-LSTM）去帮助网络学习其他的自然语言处理任务。
早在2年前，谷歌大脑、谷歌研究院和多伦多大学学者合作的一项新研究称，使用一种完全基于注意力机制（Attention）的简单网络架构 Transformer 用于机器翻译，效果超越了当下所有公开发表的机器翻译模型...提出了一种简单的网络架构——Transformer，完全基于注意力机制，没有使用任何循环或卷积神经网络。两项机器翻译任务实验表明，这些模型质量更好、可并行化程度更高，并且能大大减少训练时间。...在 WMT 2014 英法翻译任务中，该模型在单一模型 BLEU 得分上创下了当前最高分 41.0，而训练时间是在 8 颗 GPU 上训练 3.5 天，相比现有文献中的最佳模型，只是其训练成本的很小一部分...模型架构 大多数性能较好的神经序列转导模型都使用了编码器-解码器的结构。Transformer 也借鉴了这一点，并且在编码器-解码器上使用了全连接层。...表2 总结了结果，并与其他模型在翻译质量和训练成本上进行对比，评估了被用于训练模型的浮点操作数量，用来乘以训练时间，使用的GPU的数量，并评估了每一颗GPU中，可持续的单精度浮点承载量。 ?
谷歌大脑、谷歌研究院和多伦多大学学者合作的一项新研究称，使用一种完全基于注意力机制（Attention）的简单网络架构 Transformer 用于机器翻译，效果超越了当下所有公开发表的机器翻译模型，包括集成模型...我们提出了一种简单的网络架构——Transformer，完全基于注意力机制，没有使用任何循环或卷积神经网络。两项机器翻译任务实验表明，这些模型质量更好、可并行化程度更高，并且能大大减少训练时间。...模型架构 大多数性能较好的神经序列转导模型都使用了编码器-解码器的结构。Transformer 也借鉴了这一点，并且在编码器-解码器上使用了全连接层。...我们评估了被用于训练模型的浮点操作数量，用来乘以训练时间，使用的GPU的数量，并评估了每一颗GPU中，可持续的单精度浮点承载量。 ?...作者在论文的结论中写道，他们十分关注基于注意力模型的架构，并计划将其应用于其他任务，比如文本之外的输入和输出模式问题，以及探索如何将本地及受限制注意机制用于有效处理图像、音频和视频等拥有大量输入和输出的问题
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