简介

Bert 是 NLP 领域（甚至是在 DL 领域）最近几年最重要的论文了，其将预训练任务、 attention 发扬光大，开辟了一个非常有趣的研究放方向，甚至后续的很多 cv 网络中（如 vit、 vilbert、mae）都可以看到它的身影。

使用纯 pytorch 实现（无 transformers 等多余依赖）： backbone_bert

背景

paper: https://arxiv.org/pdf/2010.11929.pdf

code: GitHub - google-research/vision_transformer

《AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS :TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE》是一篇来自于 ICLR 2021 的论文，论文尝试以 end-end transformer 的方式理解图片，并在分类任务上取得了非常好的效果，为 cv 方向挖了一个大坑，最近两年以 transfermer 的方式多次刷新了榜单，其中出现了如 mae、detr之类的好作用。

基本信息

标题、时间、会议、领域、code、paper 链接

Paper: NeurIPS 2019

Code: https://github.com/microsoft/unilm

这是一篇比较老的论文了，在很多后续的论文中都看到了 unilm 的身影，于是周末又翻出来看了看。UNILM 模型可以同时支持内容理解任务和生成类任务，通过三种语言模型任务来实现，单向语言模型(左到右，又到左)、双向语言模型和句子预测模型。

概念

K-means 是 非监督学习算法，经典的聚类算法，数据集没有标签。

相比较而言，KNN 算法作为有监督的分类算法，数据集上有标签，有一个很出名的 knn代码仓库。

faiss 介绍

faiss 是一个功能强大，使用方便的倒排索引工具。 功能强大换句话来说，就是使用起来有很多选项，我们可能得做一些区分。

基本信息

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《Multi-modal Transformer for Video Retrieval》 在 CVPR 2020 Video Pentathlon Challenge 获得了第一名 (http://thoth.inrialpes.fr/research/MMT/) 。对应的 code / paper ，论文收入 ECCV 2020 Spotlight paper 。

基本信息

google 在 2021 年又给开源世界带来了一个非常有趣的成果 《WIT: Wikipedia-based Image Text Dataset for Multimodal Multilingual Machine Learning》， paper / code 。 其中包含了 3760w 的图文对，覆盖109个语言。 仅描述部分就有25G的数据，还不包括大量的图片链接。

基本信息

标题、时间、会议、领域、code、paper 链接

GLM 于 2021 年发表于 arxiv / code 上，论文提出了一种新的通用语言模型 GLM(General Language Model)。 GLM，使用自回归填空目标进行预训练，可以针对各种自然语言理解和生成任务进行微调。

torch.nn 是 torch 的神经网络计算部分，其中有许多基础的功能。本文主要记录一下 torch.nn 的 Convolution Layers 。

torch.nn 是 torch 的神经网络计算部分，其中有许多基础的功能。本文主要记录一下 torch.nn 的 Pooling layers。