交叉注意力

深入浅出之注意力机制（YOLO）

一、基本概念注意力机制（AttentionMechanism）源于对人类视觉的研究。
浩瀚之水_csdn·2025-01-24 10:37

MATLAB 代码的主要功能是基于功能连接（FC）数据，利用支持向量机（SVM）进行分类，并通过留一法交叉验证、特征选择、超参数寻优、一致性特征分析以及置换检验等步骤，评估分类性能和特征的显著性

clear;clcNumROI=37;%ROI数目NumCon=605;%连接数目%选择病人组数据文件夹%path1=spm_select(1,'dir','pleaseselectpatientsdir');path1='D:\siying\42ML_day3\nnnnnn\FC\Patient';%和第7行用一个即可，为手动改路径file1=dir([path1,filesep,'*.txt'
max500600·2025-01-24 06:04

嵌入式基础篇--了解和搭建开发环境

开发环境搭建1.虚拟机Vmware的安装：在PC主机下安装Linux系统，方便切换windows和Linux系统2.在虚拟机Vmware中安装Ubuntu操作系统：便于基于Linux系统的开发3.Ubuntu交叉编译工具链安装
雯宝·2025-01-24 01:26

基于遗传算法的城市旅行问题（TSP）求解

通过仿真染色体的交叉、变异等操作，遗传算法将求解过程转换为类似生物进化的迭代运算。
NovakG_·2025-01-24 00:19

深度学习中交叉熵函数的导数:(极简)

文章目录前言一.交叉熵函数的导数二.Z,y为有n条数据的矩阵前言另一个博主有更详细的推导https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/101946040
洪小帅·2025-01-23 12:28

MySQL学习笔记（8）--连接查询

·交叉连接将两张表的数据与另外一张表彼此交叉（笛卡尔积）表1crossjoin表2--实例select*frommy_studentcrossjoi
绿皮豚二号·2025-01-23 05:27

Transformer架构原理详解：多头注意力（MultiHead Attention）

Transformer,多头注意力,Multi-HeadAttention,机器翻译,自然语言处理,深度学习1.背景介绍近年来，深度学习在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展。
AI大模型应用之禅·2025-01-23 02:33

svm python 模型绘图_1SVM处理数据并绘图

机器学习机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有
张炜大师傅·2025-01-23 00:13

交叉引用多篇文献操作

要在Word中为多个连续的参考文献创建一个交叉引用（如[1-3]表示文献1、2、3），你可以按以下步骤操作：使用“交叉引用”功能，插入你需要引用的文献范围内的第一个和最后一个文献编号，比如[1][3]。
小白也有IT梦·2025-01-22 19:12

conv2former模型详解及代码复现

ViTs则通过自注意力机制有效捕捉全局依赖关系，在多个视觉任务中展现出优异性能。然而，ViTs在处理高分辨率图像时面临计算成本过高的问
清风AI·2025-01-22 17:26

TypeScript - 利用GPT辅助学习

`typeof`操作符高级类型1.类2.交叉类型3.泛型与`keyof`4.索引签名类型与索引查询类型5映射类型6.总结三、文件类型1.`.ts`文件—TypeScr
你会魔法吗✧(≖ ◡ ≖✿)·2025-01-22 16:18

多头潜在注意力（MLA）是怎么来的，什么原理，能用简单的示例解释么

多头潜在注意力（Multi-HeadLatentAttention，简称MLA）是一种改进的注意力机制，旨在提高自然语言处理（NLP）模型的推理效率和性能。
百态老人·2025-01-22 14:55

Transformer中的注意力机制：从基础概念到高级变体的全面解析

注意力机制的基础概念核心组件(Query、Key、Value)的详细解释主要的注意力机制变体：自注意力(Self-Attention)多头注意力(Multi-HeadAttention)掩码注意力(MaskedAttention
XianxinMao·2025-01-22 13:48

Ubuntu32/64位arm/aarch64交叉编译总结

交叉编译，做过Linux的同学应该都不陌生，经常见到的，就是，我的电脑上有一个VMwareUbuntu的虚拟机，然后在Ubuntu系统下，我要将程序移植到某个arm的板子上，就是放到板子上去运行，譬如，
新潮技术研究社·2025-01-22 12:09

python3.6 split用法_对sklearn的使用之数据集的拆分与训练详解(python3.6)

主要演示大致的过程：导入->拆分->训练->模型报告以及几个重要问题：①标签二值化②网格搜索法调参③k折交叉验证④增加噪声特征(之前涉及)fromsklearnimportdatasets#从cross_validation
weixin_39849054·2025-01-22 10:57

ECCV 2024 | CC-SAM：用于超声图像分割的跨特征注意力和上下文的SAM

论文信息题目：CC-SAM:SAMwithCross-featureAttentionandContextforUltrasoundImageSegmentationCC-SAM：用于超声图像分割的跨特征注意力和上下文的
小白学视觉·2025-01-22 10:25

一切皆是映射：Transformer架构全面解析

背景介绍自2017年，Transformer（自注意力机制）架构的问世以来，它已经成为自然语言处理（NLP）领域的主流技术之一。
AI天才研究院·2025-01-22 09:16

【深度学习】Pytorch：在 ResNet 中加入注意力机制

在这篇教程中，我们将介绍如何在ResNet网络中加入注意力机制模块。我们将通过对标准ResNet50进行改进，向网络中添加两个自定义的注意力模块，并展示如何实现这一过程。
T0uken·2025-01-22 07:03

【YOLOv8改进 - 检测头】 RT-DETR检测头，解决传统目标检测器中非极大值抑制（NMS）所带来的速度和准确性之间的平衡问题

YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要
YOLO大师·2025-01-22 05:14

LLama 架构一览

GQA分组查询注意力：为什么大模型llama选GQA分组查询注意力，而不是其他？KVCache推理加速llama、l
Debroon·2025-01-22 04:08

DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training论文阅读与代码

）-CSDN博客摘要：在这篇论文中，作者观察到在DETR中将过少的Query分配为正样本，采用一对一的集合匹配，会导致对编码器输出的监督稀疏，严重损害编码器的区分特征学习，反之亦然，也会影响解码器中的注意力学习
分享总结快乐·2025-01-22 04:38

卷积调制空间自注意力SPATIALatt模型详解及代码复现

背景与意义SPATIALaTT模型的提出源于对自注意力机制和卷积神经网络（CNN）的深入研究。在计算机视觉领域，CNN长期占据主导地位，而自注意力机制的引入为视觉任务带来了新的思路。
清风AI·2025-01-22 03:32

深入理解GPT底层原理--从n-gram到RNN到LSTM/GRU到Transformer/GPT的进化

从简单的RNN到复杂的LSTM/GRU,再到引入注意力机制,研究者们一直在努力解决序列建模的核心问题。
网络安全研发随想·2025-01-22 02:55

Transformer入门（1）transformer及其编码器-解码器

Transformer模型的核心创新在于其采用了自注意力（self-attent
通信仿真实验室·2025-01-22 01:51

深度学习理论基础（七）Transformer编码器和解码器

深度神经网络DNN深度学习理论基础（三）封装数据集及手写数字识别深度学习理论基础（四）Parser命令行参数模块深度学习理论基础（五）卷积神经网络CNN深度学习理论基础（六）Transformer多头自注意力机制深度学习理论基础
小仇学长·2025-01-22 01:48

Transformer架构原理详解：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）

Transformer,编码器,解码器,自注意力机制,多头注意力,位置编码,序列到序列,自然语言处理1.背景介绍近年来，深度学习在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，其中Transformer架构扮演着至关重要的角色
AI大模型应用之禅·2025-01-22 00:08

MySQL多表连接查询详解与实例

之后嵌套查询(其使用效果不如内连接)select之后嵌套查询连接查询连接类型：内连接：innerjoin外联接：左外连接：leftjoin右外连接：rightjoin全外连接：union[all]连接方式：交叉连接
Imaginaerum02·2025-01-21 18:16

改进yolov8工业缺陷检测+swin+transformer

本篇将介绍一种基于NEU-DET数据集，利用YOLOv8及其改进版本（包含坐标注意力机制和SwinTransformer）进行缺陷检测的应用开发过程。我们将详细探讨从数据准备到模型训练，再到最
qq1309399183·2025-01-21 15:56

改进yolov8缺陷检测+swin+transformer

本篇将介绍一种基于NEU-DET数据集，利用YOLOv8及其改进版本（包含坐标注意力机制和SwinTransformer）进行缺陷检测的应用开发过程。我们将详细探讨从数据准备到模型训练，再到最
QQ_1309399183·2025-01-21 15:16

【前端三剑客实现3D相册~爱她，就为她做一个3D相册吧！！！】

创建一个3D相册盒子效果的HTML页面引言在网页设计中，3D效果总能吸引用户的注意力，提升用户体验。本文介绍如何使用HTML、CSS和JavaScript创建一个3D相册盒子效果。
烂然星陈·2025-01-21 12:20

基于纵横交叉算法优化的最小交叉熵图像多阈值分割 python

基于纵横交叉算法优化的最小交叉熵图像多阈值分割python文章目录基于纵横交叉算法优化的最小交叉熵图像多阈值分割python1.最小交叉熵阈值分割原理2.基于纵横交叉优化的多阈值分割3.算法结果：4.参考文献
图像算法打怪·2025-01-21 07:12

国自然青年项目｜基于多模态影像组学的乳腺癌分子分型预测研究｜基金申请·25-01-20

通过提出一系列创新算法，如基于类别中心原型对齐器的图像分割算法、基于自注意力机制与生成对抗网络的聚类算法等，实现了对乳腺癌分子分型的高精度预测，并开发
罗小罗同学·2025-01-21 01:34

【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之 GhostNet ：通过低成本操作获得更多特征 (论文笔记+引入代码)

YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要在嵌入式设备上部署卷积神经网络
YOLO大师·2025-01-20 22:47

开启智能创作新时代，GLM-4-Plus为你定制！

无论是撰写营销文案、博客文章、社交媒体帖子，还是制作广告，优质的内容不仅能够帮助品牌吸引目标受众的注意力，还能有效促进产品和服务的转化。
·2025-01-20 22:19

ATB是什么？

具体来说，ATB加速库通过优化矩阵乘法等核心算子和注意力
·2025-01-20 17:50

YOLOv9改进，YOLOv9检测头融合，适合目标检测、分割任务

摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络（CNN）的性能，但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角，认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。
挂科边缘·2025-01-20 15:37

YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合RFAConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等

摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络（CNN）的性能，但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角，认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。
挂科边缘·2025-01-20 15:36

【分类】【损失函数】处理类别不平衡：CEFL 和 CEFL2 损失函数的实现与应用

面对这种情况，普通的交叉熵损失函数容易导致模型过拟合到大类样本，忽略少数类样本。
丶2136·2025-01-20 14:54

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）

原理交叉熵损失函数是深度学习中分类问题常用的损失函数，特别适用于多分类问题。它通过度量预测分布与真实分布之间的差异，来衡量模型输出的准确性。
我叫罗泽南·2025-01-20 12:01

差分进化算法DE

差分进化算法包括三个基本的操作：变异操作、交叉（重组）操作和选择操作。一、算法建模：1、假设我们希望得到函数f(x)的最优解，这个函数有D个解。2、为函数f(x)设置一个解的组数N，N至少为4。
DroidMind·2025-01-20 09:02

差分进化算法(Differential evolution,DE)(附详细注释的Python代码)

通过变异、交叉与选择，使得初始化的种群不断朝最
XijueJa·2025-01-20 08:26

Android BitmapShader实现狙击瞄具十字交叉线准星，Kotlin

AndroidBitmapShader实现狙击瞄具十字交叉线准星，Kotlinimportandroid.content.Contextimportandroid.graphics.BitmapFactoryimportandroid.graphics.BitmapShaderimportandroid.graphics.Canvasimportandroid.graphics.Colorimpo
zhangphil·2025-01-20 05:54

图像生成大模型：Imagen 详解

Imagen是一种基于深度学习的图像生成模型，结合了自注意力机制（Self-attentionMechanism）和
转角再相遇·2025-01-20 04:17

实战千问2大模型第五天——VLLM 运行 Qwen2-VL-7B（多模态）

一、简介VLLM是一种高效的深度学习推理库，通过PagedAttention算法有效管理大语言模型的注意力内存，其特点包括24倍的吞吐提升和3.5倍的TGI性能，无需修改模型结构，专门设计用于加速大规模语言模型
学术菜鸟小晨·2025-01-20 02:50

qwenvl 代码中的attention pool 注意力池如何理解，attention pool注意力池是什么？

qwenvl中的attentionpool如何理解，其实这就是一个概念的问题看qwenvl的huggingface的代码的时候，发现代码里有一个Resampler以及attn_pool，这和之前理解的连接池线程池表示资源复用的意思不太一样，查了一下：注意这里的pool和线程池连接池里面的pool不一样:深度学习中的池化：池化在深度学习中主要指通过滑动窗口对特征图进行下采样，提取最重要的特征，减少计
OpenSani·2025-01-20 01:13

ChatGPT详解

其核心是自注意力机制，允许模型在
Loving_enjoy·2025-01-19 23:22

遗传算法

遗传算法通过自然遗传机制（如选择、交叉、变异等）的模拟，对问题的潜在解进行进化，以期找到或逼近最优解。基本原理是类比达尔文进化论—“物竞天择，适者生存”其实很好理解，学过生物的都知道达尔文进化论的大概
神罗天征666·2025-01-19 23:20

机器学习的介绍

如何评估机器学习模型的性能，除了交叉验证、MSE和RMSE外，还有哪些其他重要的指标？在金融风险管理中，机器学习如何帮助预测市场趋势和信用风险？
2201_75874206·2025-01-19 23:49

MHA实现

（1）关键点说明：多头注意力机制：将输入分成多个头，每个头独立计算注意力（2）维度变换：输入：(batch_size,sequence_length,embedding_dim)多头处理：(batch_size
谁怕平生太急·2025-01-19 16:27

重回母校，专注于统计学、微生物学和遗传学的交叉领域

回来之后，她将继续专注于统计学、微生物学和遗传学的交叉领域，致力于解决实际的生物医学数据分析问题。△北大官网截图网友纷纷为她点赞：能力与颜值并存！
·2025-01-19 03:57
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