分组查询注意力第3页

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

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

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

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

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

数据库的DQL(1)

常见的查询操作包括基本查询，条件查询，排序查询，分组查询，聚合函数等；在MySQL中，可以使用select语句来查询数据。查询数据是指从数据库总根据需求，使用不同的查询方式来获取不同的数据。

比特知识工坊·2025-01-21 14:13

数据库的DQL(3)

数据库的DQL(3)分组查询在MySQL中，groupby关键字可以根据一个或多个字段对查询结果进行分组groupby字段名1.分组函数有时也叫聚合函数count():查询表中的记录数量avg():求平均值

比特知识工坊·2025-01-21 14:41

【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

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

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

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

LLMs，即大型语言模型

LLMs的核心架构是Transformer，其关键在于自注意力机制，使得模型能够同时对输入的所有位置进行“关注”，从而更好地捕捉长距离的语义依赖关系。

maopig·2025-01-18 17:52

【认识油管头部频道】ep5 “5-Minute Crafts”——DIY 和生活技巧

2.短视频形式每个视频都非常简短，抓住了现代人快节奏生活中注意力集中的特点。3.视觉化展示5-MinuteCrafts几乎没有语言描述，完全依赖画面讲解。这种视觉化的表达降低了语言和文化的门槛，适

keira674·2025-01-18 11:35

假新闻检测论文（24）A comprehensive survey of multimodal fake news detection techniques...

本文综述了利用深度学习架构和注意力机制进行假新闻检测的最新和全面的研究一介绍假新闻定义：虚假或误导性新闻，或“假新闻”，是任何捏造或故意欺骗的媒体内容。

weixin_41964296·2025-01-18 05:17

【YOLOv8改进- Backbone主干】YOLOv8更换主干网络之ConvNexts，纯卷积神经网络，更快更准，，降低参数量！

YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLOv8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:YOLOv8基础解析+创新改进+

YOLO大师·2025-01-18 02:59

Time-LLM ：超越了现有时间序列预测模型的学习器

福安德信息科技·2025-01-17 23:38

注意力池化层：从概念到实现及应用

引言在现代深度学习模型中，注意力机制已经成为一个不可或缺的组件，特别是在处理自然语言和视觉数据时。

专业发呆业余科研·2025-01-17 21:39

优化tiktok国际专线在墨西哥的营销策略

随着TikTok的迅速崛起，越来越多的企业希望通过这款短视频应用来吸引年轻消费者的注意力。然而，要在竞争激烈的环境中脱颖而出，制定有效的营销策略显得尤为重要。

·2025-01-17 20:52

蛇年电商新风尚：解锁生肖蛇营销秘籍——看板软件篇

例如，推出蛇年限定款商品，将蛇的形象与商品巧妙结合，吸引消费者的注意力。●传统文化结合：结合中国传统文化和蛇年的特殊寓意，如“灵蛇献瑞”、“蛇行

·2025-01-17 20:16

如何学习Transformer架构

作为一种基于注意力机制的模型，Transformer解决了传统序列模型在并行化和长距离依赖方面的局限性。

fydw_715·2025-01-17 10:07

频域增强通道注意力机制EFCAM模型详解及代码复现

FECAM模型的开发正是基于这一背景，旨在结合频域分析和通道注意力机制，以提高模型对时间序列数据的特征提取和表示能力。通过这种创新方法，FECAM模型能够更有效地捕捉时间序列中的关键特

呆头鹅AI工作室·2025-01-17 01:20

提升CSS动画学习效率的利器——ScriptEcho

它不仅能够为用户提供更为生动的视觉体验，还能有效地吸引用户的注意力。例如，按钮的悬停效果、页面的加载动画等，都是通过CSS动画实现的。

·2025-01-17 00:35

PyTorch FlexAttention技术实践：基于BlockMask实现因果注意力与变长序列处理

本文介绍了如何利用torch2.5及以上版本中新引入的FlexAttention和BlockMask功能来实现因果注意力机制与填充输入的处理。

·2025-01-17 00:31

YOLOV8涨点技巧之MCA多维协作注意力模块

1.2MCA模块设计MCA模块的核心思想是通过多维度的注意力机制（如通道注意力、空间注意力和尺度注意力）来增强特征表示。其结构如下：

呆头鹅AI工作室·2025-01-16 21:18

【精选】基于RFCBAMConv与YOLOv8优化的杂草分割系统农业智能检测平台、深度学习图像分割与注意力机制融合杂草智能识别与分类系统、深度学习目标分割优化改、进型YOLOv8杂草图像分割系统

博主介绍：✌我是阿龙，一名专注于Java技术领域的程序员，全网拥有10W+粉丝。作为CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师，我在计算机毕业设计开发方面积累了丰富的经验。同时，我也是掘金、华为云、阿里云、InfoQ等平台的优质作者。通过长期分享和实战指导，我致力于帮助更多学生完成毕业项目和技术提升。技术范围：我熟悉的技术领域涵盖SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nod

程序员阿龙·2025-01-16 21:46

2020-01-25

对于所有吸引我们注意力，想要完成的任务，你可以先想象一下，预期的结果究竟是什

晴岚85·2024-09-16 10:32

2021.11.18

自从跟着小狗群练习，思考问题方式也在跟着转变，关注自己做到的，写成功日记，关注微小事情，思考问题消耗我们的注意力。注意力放在哪里，哪里就会开花结果。

星初呀·2024-09-16 04:50

2021.9.26 王老师直播笔记

案例一孩子想要iPad，爸爸妈妈不同意，孩子在家闹平时老公暴躁会摔手机，孩子会不尊重骂自己总结问题老公儿子很任性1.注意力放到老公和自己的身上一个成熟比较横的男人，需要一个成熟比较理智的女人。

wan恋空·2024-09-16 02:27

婚姻中，女人的高级活法：悦己

与人交往，被别人当成回事儿是一种幸福，得到他人的关注，理所应当有所付出；不被别人当成回事的时候，也不能自怨自艾，要学会把注意力放到自己的身上，学会自我取悦。

大梦爱说·2024-09-16 01:08

轻量级模型解读——轻量transformer系列

谷歌提出的一篇论文，最早应用于NLP领域的机器翻译工作，Transformer解读，但随着2020年DETR和ViT的出现(DETR解读，ViT解读)，其在视觉领域的应用也如雨后春笋般渐渐出现，其特有的全局注意力机制给图像识别领域带来了重要参考

lishanlu136·2024-09-16 01:18

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