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变形器 Transformers

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简介：
《变形器》（Transformers）是一部融合科幻与动作元素的经典系列作品，讲述汽车人与霸天虎两大阵营在地球上的激烈战斗。 Transformers 为众多预训练模型（如Bert、GPT、GPT-2 和 XLM 等）奠定了基础，并支持包括100多种语言在内的文本分类、信息抽取、问答系统、摘要生成、翻译及文本创作等多种任务，其宗旨是让最前沿的自然语言处理技术易于使用。Transformers 提供了方便快捷下载和使用的API接口，使用户能够将预训练模型应用于特定文本，并在自己的数据集上进行微调；此外还能通过model hub与社区分享这些成果。值得一提的是，Transformer支持三个热门深度学习库——Jax、PyTorch 和 TensorFlow 的无缝整合。

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  • 变形器 Transformers
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    《变形器》（Transformers）是一部融合科幻与动作元素的经典系列作品，讲述汽车人与霸天虎两大阵营在地球上的激烈战斗。 Transformers 为众多预训练模型（如Bert、GPT、GPT-2 和 XLM 等）奠定了基础，并支持包括100多种语言在内的文本分类、信息抽取、问答系统、摘要生成、翻译及文本创作等多种任务，其宗旨是让最前沿的自然语言处理技术易于使用。Transformers 提供了方便快捷下载和使用的API接口，使用户能够将预训练模型应用于特定文本，并在自己的数据集上进行微调；此外还能通过model hub与社区分享这些成果。值得一提的是，Transformer支持三个热门深度学习库——Jax、PyTorch 和 TensorFlow 的无缝整合。
     
  • Toward Resilient Vision Transformers
    优质
    本文探讨了构建鲁棒视觉Transformer模型的方法，通过增强其在各种扰动和噪声下的表现能力，以提高图像识别任务中的稳定性和准确性。 “Towards Robust Vision Transformer” 论文的学习笔记 ViT模型存在的问题： 在学习“Towards Robust Vision Transformer”这篇论文的过程中，我总结了Vision Transformer (ViT) 模型存在的一些关键问题。 RVT模型与RVT*模型设计规则： 为了改进这些问题，“Robust Vision Transformer”（简称 RVT）及其变体 RVT* 被提出。这些新的架构旨在增强 ViT 的鲁棒性和性能，通过对现有模型结构的调整和优化来实现这一目标。 CAM与Grad-CAM： 论文中还讨论了类激活映射 (Class Activation Mapping, CAM) 和梯度加权类激活映射（Gradient-weighted Class Activation Mapping, Grad-CAM）在视觉变换器中的应用。这些技术有助于解释模型决策过程，并提高其透明性和可理解性。
     
  • transformers-in-natural-language-processing
    优质
    本文探讨了Transformer模型在自然语言处理领域的应用与影响，分析其优势及面临的挑战，并展望未来发展趋势。 自然语言处理中的变压器模型是一种革命性的架构，在各种文本相关任务上取得了突破性进展。它通过自注意力机制有效捕捉长距离依赖关系，并且在诸如机器翻译、情感分析等众多领域展现了卓越性能，极大地推动了该领域的研究和应用发展。
     
  • 环形变压器的设计
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    环形变压器的设计涉及一种圆形、无芯式的电磁设备制造技术，其结构紧凑、低噪音，广泛应用在电子仪器和医疗设备中。 环形变压器设计的知识点涵盖了从基础理论到计算实例的多个方面： 1. **设计基础** 环形变压器因其结构紧凑、效率高而被广泛应用在电子设备中，其设计需考虑铁心、绕组及散热等关键因素。 2. **铁心参数计算** 铁心的设计是环形变压器的核心部分。需要通过一系列公式来确定有效截面积(Afe)、平均磁路长度(fellfe)、重量(Gfe)，以及窗口的有效面积(WA)。 - Afe = ((D-d)^2 * Kbfe) 其中，Kbfe 是铁心高度和填充系数的乘积。 - fellfe ≈ π((D+d)/2) - Gfe 通过有效截面积、平均磁路长度、材料密度及一个转换因子（65.7 cm^3g）来计算。 - WA是指绕组在铁心窗口内可容纳的最大面积，通常预留一半的空间给内部结构。 3. **绕组参数** 绕组是变压器的重要部分，影响其电性能。确定平均匝长度(lcu)需要通过经验公式： lcu = (D-d)/2 + b + (7.0~5.0) 4. **尺寸和散热面积计算** 变压器的最大外径(oD)及高度(H)，是设计中的关键尺寸参数。这些值通常基于绕组的布局以及内孔与绕组的比例来确定。 - 散热面积(TAA)对于确保变压器在工作时不会过热至关重要，可以通过以下公式计算： TAA = Do * H * K 其中K为散热系数。 5. **允许温升** 设计过程中必须考虑绝缘材料的耐热等级以及实际测得的最大温度比平均值高约15度。 6. **磁通密度和铁心损耗** 磁通密度是影响变压器效率的关键因素，而铁心损耗则直接影响其温升。冷轧硅钢片常用作此类设计中的材料。 7. **计算实例** 通过一个具体的例子来展示环形变压器参数的求法，包括有效截面积、平均磁路长度等关键尺寸和散热面积。 总结来说，环形变压器的设计需要综合考虑铁心、绕组、尺寸、散热及磁通密度等因素，并确保其满足电气性能与安全标准。
     
  • Vision Transformers内部汇报PPT
    优质
    本PPT为内部汇报材料，旨在详细介绍Vision Transformers模型的工作原理、应用场景及最新研究成果。通过案例分析展现其在图像识别领域的优势与潜力。 Vision Transformers组内汇报PPT主要涵盖了近期在Transformer模型应用于视觉任务方面的研究进展。本次汇报将详细介绍几种最新的架构设计、实验结果以及未来的研究方向。通过此次分享，希望可以促进团队内部的技术交流与合作，共同推动该领域的发展。
     
  • sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
    优质
    paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2是Sentence Transformers库中的一个多语种模型，适用于生成句子嵌入和识别文本相似性。 在使用Hugging Face下载模型时如果遇到速度慢的问题，并且sentence-transformers模型下载失败的话，可以尝试通过本地下载并更改路径的方式来解决。
     
  • CvT的PyTorch实现: convolution-vision-transformers
    优质
    本文介绍了Convolution-Vision-Transformers (CvT) 的PyTorch实现方法，结合了卷积神经网络和视觉变换器的优点，适用于图像识别任务。 CvT：将卷积引入视觉变形金刚的Pytorch实现用法如下： ```python img = torch.ones([1, 3, 224, 224]) model = CvT(224, 3, 1000) parameters = filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()) parameters = sum([np.prod(p.size()) for p in parameters]) / 1_000_000 print(Trainable Parameters: %.3fM % parameters) out = model(img) print(Shape of out :, out.shape) # [B, num_classes] ```
     
  • Python库 | transformers-3.0.2 更新版.tar.gz
    优质
    transformers-3.0.2更新版.tar.gz是Hugging Face公司开发的用于自然语言处理任务的Python库，包含了多种预训练模型和实用工具。 Python库资源全名：transformers-3.0.2.tar.gz
     
  • DC-AC变频多谐振荡器变形设计.rar
    优质
    本资源为《DC-AC变频多谐振荡器变形设计》提供了一个创新性的设计方案，适用于电子工程爱好者及专业人员研究与实践。包含了详细的电路图和分析文档。 DC-AC变换器变形多谐振荡器.rar
     
  • SPWM逆变器仿真图形展示
    优质
    本项目聚焦于SPWM逆变器技术，通过计算机仿真手段，生动展现其工作原理及波形特征，为学习与研究提供直观参考。 SPWM逆变器仿真图