从场景上，语音识别可以分为流式语音识别和非流式语音识别，非流式语音识别，离线识别，是指模型在用户说完一句话或一段话之后再进行识别，而流式语音识别则是指模型在用户还在说话的时候便同步进行语音识别，流式语音识别因为其延时低的特点，在工业界中有着广泛的应用，例如听写转录等，Transformer流式语音识...

  引言，探索时间序列生成的重要性和挑战时间序列数据的生成是当前数据科学领域中的一个重要而具有挑战性的研究方向，时间序列数据广泛存在于各种重要领域，如医疗健康、金融市场、气象预测等，这些数据的有效生成可以极大地推动相关领域的发展，例如，医疗领域中的生命体征数据可以用于诊断和监测病人的健康状况；金融领域中...

  谷歌又放大招了，发布下一代Transformer模型Infini，Transformer，Infini，Transformer引入了一种有效的方法，可以将基于Transformer的大型语言模型，LLM，扩展到无限长输入，而不增加内存和计算需求，使用该技术，研究者成功将一个1B的模型上下文长度提高到...

  什么是Transformer，Transformer是一种新颖的神经网络架构，它在2017年由Google的研究人员提出，用于解决机器翻译等自然语言处理的任务，Transformer的特点是，它完全摒弃了传统的循环神经网络，RNN，和卷积神经网络，CNN，，而是采用了一种称为自注意力机制，Self，...

  在自然语言处理，NLP，领域，Transformer是一种革命性的架构，Transformer模型因其卓越的语言理解和生成能力而成为了一个里程碑，它们在多种任务中展现出了前所未有的性能，从机器翻译到文本摘要，再到问答系统，Transformer模型已经成为了当今最先进的技术，尽管取得了巨大的成功，T...

  Transformer——由Google的研究人员在2017年的，AttentionIsAllYouNeed，[1]中提出，其首先在NLP领域中取得了SOTA的表现，之后也逐渐的被运用到CV及其他领域里，依旧展露出耀眼的锋芒！网络上已有很多乐于奉献的博主、大佬们通过文章、视频等方式详细解释了Tran...

  前言本期基于凯斯西储大学，CWRU，轴承数据，进行Transformer的结构优势进行讲解，结合论文，HowMuchAttentionDoYouNeed?，，探索不同模块对故障分类任务的影响力，1，HowMuchAttentionDoYouNeed?，1.1论文解析论文提到三个观点，1，Source...

  大语言模型的成功充分证明了Transformer架构的先进性，越来越多的人希望把它应用到其它领域，而非NLP领域本身，因而也催生了以一套Transformer架构统一各种模态的研究热点，而在工业界有一个非常常见的场景却鲜有涉及，那就是结构化数据的时序预测类场景，通常认为这种方式利用统计和经典回归类模...

  今天给大家介绍一篇CIKM2024中的时间序列预测工作，这篇文章针对高维多变量时序预测问题，提出了一种基于Transformer的建模方法，论文标题，ScalableTransformerforHighDimensionalMultivariateTimeSeriesForecasting下载地址，...

  Transformer的序列建模能力，让其天然就比较适合时间序列这种也是序列类型的数据结构，但是，时间序列相比文本序列也有很多特点，例如时间序列具有自相关性或周期性、时间序列的预测经常涉及到周期非常长的序列预测任务等，这些都给Transformer在时间序列预测场景中的应用带来了新的挑战，也使业内出...

  继Mamba之后，又一敢于挑战Transformer的架构诞生了！来自Meta、南加州大学，USC，、CMU和UCSD的研究人员提出了全新的神经网络架构——Megalodon，巨齿鲨，这是专为有效处理，无限上下文，长度的LLM预训练，以及推理而设计的架构，论文地址，​​https，arxiv.org...

  一、GPT的核心是TransformerGPT，GenerativePre，trainedTransformer，是一种基于单向Transformer解码器的预训练语言模型，它通过在大规模语料库上的无监督学习来捕捉语言的统计规律，从而具备强大的文本生成能力，在GPT，GenerativePre，tr...

  Transformer是一种基于自注意力，Self，Attention，机制的深度学习模型，最初由Vaswani等人在2017年的论文，AttentionIsAllYouNeed，中提出，它完全基于注意力机制构建，摒弃了传统的循环和卷积结构，用于解决自然语言处理领域的任务，如机器翻译、文本生成等，T...