交叉注意力第8页

DeepSeek-V2 论文解读：混合专家架构的新突破

论文链接：DeepSeek-V2:AStrong,Economical,andEfficientMixture-of-ExpertsLanguageModel目录一、引言二、模型架构（一）多头部潜在注意力

进一步有进一步的欢喜·2025-02-13 09:49

Python实现基因遗传算法

它通过模拟生物进化过程，如选择、交叉、变异等，逐步优化种群中的个体，最终逼近全局最优解。基因遗传算法的基本步骤初始化种群：随机生成

闲人编程·2025-02-12 20:43

深度学习语义分割实战：ResNet 与 ViT 结合的模型解析

2.语义分割模型解析本项目采用ResNet和ViT结合的方式进行语义分割，并使用CBAM注意力机制增强特征提取能力。涉及的核心文件

高山仰星·2025-02-12 15:06

qt5 交叉编译webkit_交叉编译安装ARM平台上的Qt

一、宿主机环境搭建：编译需要x11库的支持，在Ubuntu下安装命令：sudoapt-getinstalllibx11-devlibxext-devlibxtst-dev二、下载源码包：qt-everywhere-opensource-src-4.7.0.tar.gz三、解压源码包，查看Qt源码中是否有适合我们编译平台的配置文件，进入到源码目录下的qws目录下。ls看一下，有一个适合我们的配置，就

期刊杂志社内编辑·2025-02-12 08:52

大学生必看：用ChatGPT一周完成万字论文写作

【示例】你是一位人工智能与教育交叉领域的专家，研究方向是“AI在高校教学中的应用”。请基于近三年研究趋势，提出两个未被充分探索且具有实践价值的论文选题。

WHCIS·2025-02-12 07:43

上位机知识篇---交叉编译（龙芯）

文章目录前言简介一、交叉编译的核心概念1.交叉编译的必要性目标平台的资源有限开发效率提升跨平台支持2.交叉编译的关键组件3.交叉编译的典型流程配置工具链编译依赖库编译应用程序部署与测试二、龙芯芯片（LoongArch

Ronin-Lotus·2025-02-12 06:34

Transformer细节（九）——Transformer位置编码

二、为什么需要位置编码Transformer模型依赖于自注意力机制（self-attentionmechanism），该机制在计算时对序列中的所有位置一

多学学多写写·2025-02-12 04:25

Bahdanau 注意力

Bahdanau注意力（AdditiveAttention）Bahdanau注意力，也被称为加性注意力（AdditiveAttention），是一种广泛用于序列到序列（Seq2Seq）模型中的注意力机制

彬彬侠·2025-02-11 21:29

基于计算图的Softmax层反向传播推导

》，书本十分通俗易懂，在Chapter5——反向传播部分，作者以计算图方式给出了Sigmoid函数，全连接层的反向传播过程，但是在给出Softxmax层的反向传播推导过程的时候，将Softmax函数与交叉熵计算函数直接相连

KaiMing Zhu·2025-02-11 21:25

缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）

缩放点积注意力（ScaledDot-ProductAttention）缩放点积注意力（ScaledDot-ProductAttention）是自注意力（Self-Attention）机制的一种变体，它被广泛应用于现代的神经网络架构中

彬彬侠·2025-02-11 20:53

（少儿编程）关于讲解C++数据类型的思考与总结

前言：孩子们注意力集中时间比较短，课堂采取生活化比喻+互动实践的方式让孩子们学习数据类型知识，分为五个阶段学习。

在下陈平安·2025-02-11 16:19

【NLP算法面经】NLP算法面经 -- 腾讯 VS 美团（附面题）

博客主页：[青松]目录【NLP百面百过】大模型算法高频面题（全面整理ʘ‿ʘ）一、大模型（LLMs）基础面大模型（LLMs）架构篇注意力机制（Attention）篇Transformer理论篇二、大模型微调面有监督微调

青松ᵃⁱ·2025-02-11 13:37

Vue2+Echarts封装组件：专注逻辑，图表生成自动化

开发者能够将注意力集中在业务逻辑的开发上，而无需担心底层图表的创建和渲染过程。这样的表述既体现了组件的便捷性，也突出了它对提高开发效率的

努力奋斗小白·2025-02-11 13:06

DeepSeek关联PPT使用教程

无论是商务汇报、学术展示还是教学课件，一份出色的PPT都能让你的表达更加清晰、有力，吸引观众的注意力。

CodeJourney.·2025-02-11 10:42

Transformer：基于注意力机制的序列转换模型

Transformer：基于注意力机制的序列转换模型最近，我研究了一篇非常有趣的论文——《AttentionIsAllYouNeed》，由GoogleBrain团队的AshishVaswani等人撰写。

金外飞176·2025-02-11 09:07

StripedHyena 模型介绍

其核心目标是解决Transformer在处理长序列数据时的计算效率瓶颈（如自注意力机制的高复杂度），同时保持或提升模型在语言建模、长上下文理解等任务上的性能。

qq_27390023·2025-02-11 08:51

k折交叉验证（k-fold Cross-validation）

一、基本概述交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法，一般被用于评估一个机器学习模型的表现。更多的情况下，我们也用交叉验证来进行模型选择(modelselection)。

向大厂出发·2025-02-11 03:43

牛掰的算法系列：K折交叉验证（KFold）常见使用方法

讲解了交叉验证的基本思想之后，接下来将学习几个常用的交叉迭代器及其使用方法。1.K折交叉验证K折交叉验证（KFold）会将数据集划分为k个分组，成为折叠（fold）。

羽蒙等风来·2025-02-11 02:11

Kfold交叉验证心得

运用Kfold交叉验证时，在一个限度内k的值越大越好。因为k越大我们验证的次数就越多，最后取出来的平均数越能代表训练模型的准确度。但是k是需要在一个限度之内的。k太大有两个坏处。

野营者007·2025-02-11 02:41

1.1 Attention机制终极指南：从数学推导到Transformer实战，解密大模型核心引擎

神经科学研究表明，人类在处理视觉信息时，注意力区域仅占视野的3-5°，却能精准识别关键目标。这种生物本能启发了AI领域最重要的突破——Attention机制。

少林码僧·2025-02-10 19:49

移植BOA服务器到GEC2440开发板

所需软件：boa-0.94.13.tar.tar（下载：http://www.boa.org/boa-0.94.13.tar.gz）步骤：设置好交叉编译工具链。

stxinu·2025-02-10 13:59

深度解析Transformer架构核心原理，让小白也懂

解密Transformer：从人类思维到机器智能的注意力革命引言：语言理解的本质困境在纽约地铁站，一个三岁孩童指着广告牌上的"Apple"问妈妈："这是吃的苹果还是爸爸的手机？"

python算法(魔法师版)·2025-02-10 07:00

ai大模型学习和实践

ai大模型学习和实践一、初探大模型：起源与发展1、预热篇：解码注意力机制1.1注意力机制最早是在哪个领域得到应用的1.2以下哪些方法被用于处理序列数据？

编程ID·2025-02-10 07:26

AI大模型系列之七：Transformer架构讲解

Transformer的代码架构自注意力机制是什么？多头注意力有什么用？

m0_74823683·2025-02-10 03:58

深度学习和机器学习的区别|自注意力机制和多头注意力机制的展示|售前面试题

深度学习和机器学习的区别|自注意力机制和多头注意力机制的展示|售前面试题分类机器学习是人工智能的一个分支深度学习是机器学习下的一个分支模型结构机器学习较为简单，可能就是几层，比如线性层深度学习较为复杂，

Red Red·2025-02-10 03:53

【电力负荷预测】时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制TCN-BiGRU-Attention负荷多变量时间序列预测【含Matlab源码 4752期】

✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。个人主页：海神之光代码获取方式：海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭：行百里者，半于九十。更多Matlab仿真内容点击Matlab图像处理（进阶版）路径规划（Matlab）神经网络预测与分类（Matlab）优化求解（Matlab）语音处理（Matlab）信号处理（Matlab）车间调度

Matlab领域·2025-02-10 00:03

多头注意力机制的创新优化：MLA架构解析

摘要MLA（Multi-headLatentAttention）架构是对Transformer模型中多头注意力（MHA）结构的创新优化，旨在提高推理阶段的效率并降低资源消耗。

耶耶Norsea·2025-02-09 23:22

torch.nn.CrossEntropyLoss()的一些小细节（原理和数学，softmax与dim，ignore_index，报错：0D or 1D target tensor expecte）

torch.nn.CrossEntropyLoss()数学原理关于熵数学公式pytorch中的torch.nn.CrossEntropyLoss()torch.nn.CrossEntropyLoss()交叉熵函数的使用类别索引代码示例结果关于

老肝犯·2025-02-09 22:49

CNN-day11-注意力机制

day12-注意力机制一、卷积注意力机制神经网络能够在同样的计算资源下获得更强的表征能力和更优的性能表现。1注意力认知AM：AttentionMechanism，注意力机制。

谢眠·2025-02-09 19:26

男大知识-jk触发器和电子触发器

一、电子触发器电子触发器通常指的是基本的RS触发器（也称为SR触发器），它是最简单的一种触发器，由两个交叉耦合的逻辑门（通常是NOR门或NAND门）组成。1.工作原理：

苏州稳联·2025-02-09 16:35

交叉熵和它的朋友

交叉熵交叉熵衡量两个概率分布PPP和QQQ的差异，定义为：H(P,Q)=−∑iP(i)log⁡Q(i)H(P,Q)=-\sum_{i}P(i)\logQ(i)H(P,Q)=−∑iP(i)logQ(i)其中

Jamence·2025-02-09 15:59

SCI一区级 | SAO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention雪消融算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测Matlab实现

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍光伏发电作为一种清洁能源，在能源转型中扮演着至关重要的角色。准确预测光伏发电量对于提高

天天Matlab代码科研顾问·2025-02-09 14:50

瑞芯微rk3568平台 openwrt系统适配ffmpeg硬件解码（rkmpp）

瑞芯微rk3568平台openwrt系统适配ffmpeg硬件解码（rkmpp）RK3568及rkmpp介绍编译安装mpp获取源码交叉编译安装libdrmlibdrm-2.4.89make方式编译（cannotfind-lcairo

月光技术杂谈·2025-02-09 12:09

走进LLM世界之LLM历史与发展

早期的NLP研究主要集中在语言学和计算机的交叉领域，试图通过规则和统计方法来解析和生成文本。早期的NLP研究者们面临着巨大的挑战。语言的复杂性和多样性使得计算机理解人类语言变得异常困难。

我就是全世界·2025-02-09 11:26

二十一.核心动画-应用实现直播间内飘心动画

特别是在直播场景中，动态效果如屏幕飘心、点赞、烟花等互动特效，已成为增强直播氛围、吸引观众注意力的重要手段。本篇博客将重点探讨如何在直播间内实现一个经典的“飘心”动画效果。

胖虎1·2025-02-09 04:30

注意力机制：查询（Query）、键（Key）、值（Value）

注意力机制：查询（Query）与键（Key）在注意力机制中，查询（Query）和键（Key）是两个非常关键的概念，它们通过计算相似度来决定模型在某一时刻应该“关注”输入序列的哪一部分。

彬彬侠·2025-02-09 00:37

图神经网络实战（8）——图注意力网络(Graph Attention Networks, GAT)

图神经网络实战（8）——图注意力网络0.前言1.图注意力层原理1.1线性变换1.2激活函数1.3Softmax归一化1.4多头注意力1.5改进图注意力层2.使用NumPy中实现图注意力层3.使用PyTorchGeometric

盼小辉丶·2025-02-08 12:09

深度学习的文本生成：从seq2seq到GPT2和GPT3

文章目录1.背景介绍1.1序列到序列（seq2seq）模型1.1.1编码器1.1.2解码器1.1.3训练1.2Transformer模型1.2.1自注意力机制1.2.2位置编码1.2.3多头注意力1.2.4

AI天才研究院·2025-02-08 11:33

Chrome中的GPU加速合成

如今，即使是最小的设备，功能强大的GPU也已成为不可或缺的一部分，人们的注意力已转移到寻找更有效地使用此基础硬件以实现更好的性能和节

~怎么回事啊~·2025-02-08 10:58

【Block总结】DFFN，门控机制选择性保留低频和高频信息

LingshunKong,JiangxinDong,MingqiangLi,JianjunGe,JinshanPanGitHub链接:https://github.com/kkkls/FFTformer创新点频域自注意力求解器

AI浩·2025-02-08 08:36

【AI原理解析】— Gemini模型

多模态处理能力输入处理数据处理训练过程4.技术细节与优化预训练上下文长度注意机制5.安全性与编程能力安全性评估编程能力6.模型发布与应用发布时间应用方向7.性能评估8.数学基础8.1Transformer解码器基础8.1.1自注意力机制

coolkidlan·2025-02-08 06:49

YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10引入结合SimAM和SKAttention形成全新的SKAM注意力机制和C2f_SKAM(全网独家创新)

1.SKAM介绍SKAM（SimAMandSKAttentionModule）注意力机制结合了SimAM和SKAttention的优点，能够在图像特征提取中表现出更为优异的性能。

小李学AI·2025-02-08 04:11

Flash Attention介绍

FlashAttention是一种优化Transformer模型中注意力机制的技术，旨在提高计算效率并减少内存使用。

TAICHIFEI·2025-02-08 03:38

AudioLM音频生成模型简介

以下是关于AudioLM音频生成模型的一些关键信息：表格特点描述应用领域语音合成、音乐生成等核心技术自注意力机制（Self-AttentionMechanism）功能生成自然的语音对话、虚拟人物的配音、

低配天才·2025-02-07 18:09

ubuntu22.04搭建qt交叉编译环境

本文主要介绍在ubuntu22.04主机上搭建qt交叉编译环境教程，方便在上位机开发下位机应用程序主机交叉编译Qt5.15.15代码一、编译环境和开发版本介绍二、准备下载的文件三、配置和编译四、编译中遇到的问题五

YYRAN_ZZU·2025-02-07 16:56

100.5 AI量化面试题：在使用LSTM预测股票价格时，如何有效处理金融时间序列的非平稳性？

目录0.承前1.数据预处理1.1平稳性检验1.2数据转换2.特征工程2.1技术指标构建2.2时间特征提取3.LSTM模型设计3.1数据准备3.2模型架构4.训练与验证4.1时序交叉验证4.2滚动预测5.

AI量金术师·2025-02-07 14:45

SRMT：一种融合共享记忆与稀疏注意力的多智能体强化学习框架

在人工智能(AI)和强化学习(RL)领域的发展进程中，长期记忆维持和决策优化一直是核心技术难点。传统强化学习模型在经验回溯方面存在局限性，这显著制约了其在复杂动态环境中的应用效果。自反射记忆Transformer(SRMT)作为一种新型记忆增强型transformer架构，专注于提升基于AI的决策能力和多智能体协同效果。本研究将系统阐述SRMT的技术架构、核心功能、应用场景及实验数据，深入分析其在

·2025-02-07 13:28

大模型参数量及其单位的概念

以下是最常见的几种BERT模型的参数量：1.BERT-Base:-Transformer的层数（即encoder的个数）:12-隐藏单元数:768-自注意力头的数量:12-参数量:约1.1亿（110M）

这个人有丶懒·2025-02-07 03:57

空间注意力模块（SAM）和时间注意力模块（TAM）详解及代码复现

注意力机制原理注意力机制源于人类视觉系统的选择性注意能力，是深度学习领域的一项关键技术。它通过模拟人类视觉系统的选择性注意能力，使深度学习模型能够聚焦于图像中的关键信息。

清风AI·2025-02-06 21:47

D1-安全边界

安全边界是具有不同安全要求或需求的任意两个区域、子网或环境之间的交叉线。安全边界存在于高安全性区域和低安全性区域之间，例如LAN和internet之间。识别网络和物理世界中的安全边界非常重要。

Heuristic_7·2025-02-06 10:36

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