分组查询注意力

仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(4)：解码器和解码器模块类的实现和向前传播

解码器和解码器模块类的实现和向前传播仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(1)：位置编码的类的实现和向前传播最适合小白入门的Transformer介绍仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(2)：多头注意力

KangkangLoveNLP·2025-03-11 17:07

基于transformer实现机器翻译(日译中)

文章目录一、引言二、使用编码器—解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三

小白_laughter·2025-03-11 15:46

基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测

目录1、代码简介2、代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测(单输入单输出)1.程序已经调试好

机器学习和优化算法·2025-03-11 03:42

LLM论文笔记 20: How to think step-by-step: A mechanistic understanding of chain-of-thought reasoning

推理本质核心结论1.CoT推理的功能组件尽管不同阶段的推理任务具有不同的推理需求，模型内部的功能组件几乎是相同的（共享而非独享）不同的神经算法实际上是由类似归纳头（inductionheads）等机制组合而成2.注意力机制中的信息流动

Zhouqi_Hua·2025-03-11 03:10

MySql--多表查询及聚合函数总结

建议先阅读MySql--增删改查表设计总结-CSDN博客目录建议先阅读MySql--增删改查表设计总结-CSDN博客一、聚合函数二、GROUPBY分组查询HAVING子句三、联合查询（表连接查询）1.内连接

小五Z·2025-03-11 01:57

【Transformer优化】Transformer的局限在哪？

一、全局注意力的"诅咒"：从**O(n²)**到O(n³)的计算困境自注意力机制的数学表达式：Attention(Q,K,V)=softmax(QK⊤dk)V\text{

T-I-M·2025-03-10 04:26

（ECCV2018）CBAM改进思路

由于特征映射的每个通道被认为是一个特征检测器，通道注意力集中在给定输入图像的“什么”是有意义的。为了有效地计算通道注意力，我们压缩了输入特征映射的空间维度。对于空间信息

这张生成的图像能检测吗·2025-03-09 19:12

基于CNN-BIGRU-Attention模型的功率预测（模型详解及代码复现）

整体架构基于CNN-BiGRU-Attention模型的功率预测模型是一种融合了卷积神经网络(CNN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(Attention)的深度学习架构。

清风AI·2025-03-09 18:59

2025最新Transformer模型及深度学习前沿技术应用

第一章、注意力（Attention）机制1、注意力机制的背景和动机（为什么需要注意力机制？注意力机制的起源和发展里程碑）。2、注意力机制的基本原理（什么是注意力机制？

weixin_贾·2025-03-09 06:35

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划第14天：循环神经网络进阶

今天，我们将深入探讨循环神经网络的进阶内容，包括BiLSTM的工作机制、注意力机制的数学原理，以及Transformer编码层的实现。

凡人的AI工具箱·2025-03-09 00:03

YOLOv12改进策略【注意力机制篇】| 引入MobileNetv4中的Mobile MQA，轻量化注意力模块提高模型效率（二次改进A2C2f）

MobileNetv4中的MobileMQA模块是用于模型加速，减少内存访问的模块，相比其他全局的自注意力，其不仅加强了模型对全局信息的关注，同时也显著提高了模型效率。

Limiiiing·2025-03-08 15:21

ResNet 改进：轻量级的混合本地信道注意机制MLCA

目录1.MLCA注意力机制2.改进位置3.完整代码Tips：融入模块后的网络经过测试，可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可1.MLCA注意力机制MLCA（MixedLocalChannelAttention

听风吹等浪起·2025-03-08 06:29

新型模型架构（参数化状态空间模型、状态空间模型变种）

然而，Transformer的自注意力机制在计算每个词元时都需要利用到序列中所有词元的信息，这导致计算和存储复杂度随输入序列长度的平方级别增长。

三月七꧁ ꧂·2025-03-08 00:28

领域驱动设计中的核心概念

重要性：明确领域可以帮助开发团队聚焦于业务的核心问题，避免被技术细节分散注意力。2.领域模型（DomainMo

能源革命·2025-03-08 00:25

动态彗星流转边框按钮

引言在网页设计中，动态效果总能吸引用户的注意力。本文将介绍如何使用Canvas和Vue.js实现一个带有动态彗星流转边框的按钮。这个按钮不仅美观，而且可以根据用户的需要调整动画的速度、粗细和轨迹长度。

J丶S丶Q·2025-03-07 19:08

（24-1）DeepSeek中的强化学习：DeepSeek简介

其核心技术包括多头潜在注意力（Multi-head

码农三叔·2025-03-07 12:33

YOLOv12改进之A2(区域注意力)

注意力回顾注意力机制作为深度学习领域的核心技术，已广泛应用于自然语言处理和计算机视觉等多个领域。在YOLOv12改进之A2中，注意力机制扮演着关键角色。

清风AI·2025-03-07 00:39

大模型入门

Transformer架构的持续演进体现在位置编码改进（如RoPE旋转位置编码）、注意力机制优化（FlashAttention算法提升30%训练速度）以及层级结构创新（深度

24k小善·2025-03-06 17:05

详解DeepSeek模型底层原理及和ChatGPT区别点

它的核心是自注意力机制（Self-Attention），这个机制允许模型在处理输入序列时，关注序列中不同位置的信息。例如，在处理句子“Thecatchasedthemouse”时，自注意力机制

瞬间动力·2025-03-06 01:16

《YOLOv12魔术师专栏》专栏介绍 & 专栏目录

《YOLOv12魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新（更新日期25.03.05）：【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【主干篇】【neck优化】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失

AI小怪兽·2025-03-05 15:24

图像处理中注意力机制的解析与代码详解

1.注意力机制的原理注意力机制（AttentionMechanism）是一种模拟人类视觉系统的机制，它使模型能够聚焦于图像的关键部分，从而提升图像处理任务的性能。

业余小程序猿·2025-03-05 10:08

QKV 注意力机制在Transformer架构中的作用，和卷积在卷积神经网络中的地位，有哪些相似之处？

QKV注意力机制在Transformer架构中的作用，和卷积在卷积神经网络中的地位，有哪些相似之处？

安意诚Matrix·2025-03-05 08:56

AAAI 2024 | Attentive Eraser：通过自注意力重定向引导释放扩散模型的物体移除潜力

UnleashingDiffusionModel’sObjectRemovalPotentialviaSelf-AttentionRedirectionGuidanceAttentiveEraser：通过自注意力重定向引导释放扩散模型的物体移除潜力作者

小白学视觉·2025-03-05 06:14

深入理解 Transformer：用途、原理和示例

深入理解Transformer：用途、原理和示例一、Transformer是什么Transformer是一种基于注意力机制（AttentionMechanism）的深度学习架构，在2017年的论文“AttentionIsAllYouNeed

范吉民(DY Young)·2025-03-05 01:55

DeepSeek到TinyLSTM的知识蒸馏

一、架构设计与适配模型结构对比：DeepSeek（教师模型）：基于Transformer，多头自注意力机制，层数≥12，隐藏层维度≥768TinyLSTM（学生模型）：单层双向LSTM，隐藏单元128，

猴的哥儿·2025-03-04 21:29

Deepseek的底层架构思维构成

专业解释一、核心架构组件：注意力机制与专家模型的革新1.多头潜在注意力机制（MLA）功能与作用：MLA是DeepSeek对传统Transformer注意力机制的创新改进。

堕落年代·2025-03-04 19:09

计算机视觉｜ConvNeXt：CNN 的复兴，Transformer 的新对手

ViT通过自注意力机制，打破了传统卷积神经网络的局部感知局限，能够捕捉长距离依赖关系，在图

紫雾凌寒·2025-03-04 16:20

提升B站关键词排名，我们如何帮助客户实现50%的曝光增长

在内容创作者与品牌竞相争夺用户注意力的B站（哔哩哔哩）平台上，仅靠优质内容已不足以确保理想的曝光量。

ckx666666cky·2025-03-04 11:08

【六祎 -mysql】DQL分组查询

########DQL分组查询SELECT列名FROM表名GROUPBY分组的列名HAVING分组后的条件--注意：直接按照字段分组，默认提取每组的第一个人作为结果数据，这样是没有意义的！

鞠崽23333·2025-03-04 04:50

【深度学习】Hopfield网络：模拟联想记忆

Transformer优化，什么是稀疏注意力？Transformer模型自2017年被提出以来，已经成为自然语言处理（NLP）领域的核心架构，并在计算机视觉、语音处理等其他领域也取得了显著的成功。

T-I-M·2025-03-03 22:32

创新引领的人工智能模型系列：MiniMax-01 系列震撼登场

MiniMax-01MiniMax-01MiniMax-01系列模型首次大规模实现线性注意力机制，传统Transformer架构不再是唯一的选择。这个模型的参数量高达4560亿，其中单次激活459亿。

·2025-03-03 17:52

注意力机制：让机器学会“挑重点”

注意力机制：让机器学会“挑重点”前言在日常生活中，我们总是无意识地选择性地关注某些信息，而忽略其他部分。比如，听音乐时，我们可能会更关注旋律或歌词；阅读文章时，我们会优先留意标题和核心观点。

·2025-03-02 17:54

Llama 2架构深度解析：Meta开源的70B参数大模型设计哲学

一、架构设计理念Llama2作为Meta开源的商用级大语言模型，其架构设计体现了三大核心原则：效率优先：在7B/13B/70B参数规模下保持线性计算复杂度扩展性强化：通过改进注意力机制支持4k上下文长度安全性内嵌

AI时代已来！·2025-03-02 14:46

Transformer 代码剖析9 - 解码器模块Decoder （pytorch实现）

其独特的三级注意力机制架构使其在机器翻译、文本生成等任务中表现出色。

lczdyx·2025-03-02 13:05

【vLLM 学习】使用 Neuron 安装

目前NeuronSDK不支持分页注意力(PagedAttention)，但Transforme

HyperAI超神经·2025-03-01 14:47

YOLOv5 + SE注意力机制：提升目标检测性能的实践

为此，引入注意力机制成为了一种有效的改进方法。本文将详细介绍如何在YOLOv5中引入SE（Squeeze-and-Excitatio

那年一路北·2025-03-01 13:09

Transformer 代码剖析1 - 数据处理（pytorch实现）

它摒弃了传统的循环结构，完全基于注意力机制，显著提高了处理序列数据的效率和性能。本文将通过对一个具体的项目代码结构进行详细分析，带领大家深入了解Transformer模型的数据处理部分。

lczdyx·2025-03-01 06:18

注意力机制中的查询Q、键K、值V与态势感知

注意力机制中的查询（Q）、键（K）、值（V）与态势感知中的态、势、感、知之间存在一定的对应关系。

人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

注意力机制是如何提取有用信息的？

我们用通俗的方式解释注意力机制是如何通过比较查询（Query,Q）和键（Key,K）的相似度，来决定从值（Value,V）中提取多少有用信息的。

人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

DeepSeek技术全景解析：架构创新与行业差异化竞争力

一、DeepSeek技术体系的核心突破架构设计：效率与性能的双重革新Multi-headLatentAttention(MLA)：通过将注意力头维度与隐藏层解耦，实现显存占用降低30%的同时支持4096

二进制coder·2025-03-01 01:40

【llm对话系统】大模型源码分析之 LLaMA 模型的 Masked Attention

在大型语言模型（LLM）中，注意力机制（AttentionMechanism）是核心组成部分。

kakaZhui·2025-02-28 20:03

阿里巴巴DIN模型原理与Python实现

其核心思想是通过注意力机制动态捕捉用户历史行为中与当前候选商品相关的兴趣。

eso1983·2025-02-28 09:08

浅析 DeepSeek 开源的 FlashMLA 项目

浅析DeepSeek开源的FlashMLA项目DeepSeek开源周Day1（2025年2月24日）放出的开源项目——FlashMLA，是一款针对Hopper架构GPU高效多层级注意力(Multi-LevelAttention

X.Cristiano·2025-02-27 20:18

注意力机制（Attention Mechanism）详细分类与介绍

注意力机制（AttentionMechanism）是近年来在深度学习中非常流行的一种技术，特别是在自然语言处理（NLP）、计算机视觉等任务中，具有显著的效果。

Jason_Orton·2025-02-27 20:46

VIT（Vision Transformer）【超详细 pytorch实现

ViT的优势：ViT使用自注意力机制（Self-Attention），能够直接捕捉图像中所有patch（图像块）之间的全局关系。

周玄九·2025-02-27 17:54

深度学习的前沿与挑战：从基础到最新进展

深度学习的工作原理深度学习的关键技术1.卷积神经网络（CNN）2.循环神经网络（RNN）3.生成对抗网络（GAN）4.变分自编码器（VAE）5.自注意力机制与Transformer深度学习的应用1.计算机视觉

Jason_Orton·2025-02-27 03:09

云上玩转DeepSeek系列之五：实测优化16%, 体验FlashMLA加速DeepSeek-V2-Lite推理

2月25日，DeepSeek-AI面向社区开源了其技术成果FlashMLA（https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA），这是一个面向推理优化的高效多层注意力（Multi-HeadLatentAttention

·2025-02-27 00:41

技术硬核：突出FP8、3倍速度、90%成本暴降等技术参数，强化可信度

DeepSeek近期开源项目详细分析1.FlashMLA：大模型推理效率革命技术特点：首个开源项目FlashMLA是针对英伟达Hopper架构GPU（如H800）优化的高效多头潜在注意力（MLA）解码内核

guzhoumingyue·2025-02-26 20:45

AI岗位面试指南：高频文档问题解析与应答策略

应答框架：背景与目标："项目源于客户需要将文本生成延迟从2秒压缩至800ms以内，同时保证BLEU分数不低于0.82"技术创新点："采用知识蒸馏+动态量化方案，设计分层注意力裁剪策略"量化成果："推理速度提升

阿三0812·2025-02-26 19:07

HarmonyOS Next典型布局案例：运营横幅（Banner）

在HarmonyOSNext应用开发中，运营横幅（Banner）是吸引用户注意力、展示重要信息的关键元素。而Swiper组件则是实现Banner轮播效果的得力助手。今天，咱

·2025-02-26 19:02

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