分组查询注意力

A deep multimodal fusion method for personality traits prediction

融合方法：使用早期融合和模型融合技术，结合自注意力和
m0_59933522·2025-02-03 21:20

DeepSeek 使用的核心技术预测

1.大规模预训练模型架构Transformer变种与优化：基于Transformer架构进行改进，可能引入稀疏注意力机制（如Longform
eso1983·2025-02-02 18:22

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 Flash Attention

Transformer的核心组件是自注意力(Self-Attention)机制，它允许模型捕捉输入序列中不同位置之间的关系。
kakaZhui·2025-02-02 13:43

YOLOv10改进策略【Neck】| HS-FPN：高级筛选特征融合金字塔，加强细微特征的检测

HS-FPN借助通道注意力机制及独特的多尺度融合策略，有效应对目标尺寸差异及特征稀缺问题。
Limiiiing·2025-02-02 10:49

使用Transformer模型实现股票走势预测：深入解析和实操案例（基于Python和PyTorch）

摘要：本文讨论了Transformer模型在股票市场预测中的应用，突出其自注意力机制在捕捉长期趋势和周期性变化方面的优势。文章详细介绍了模型理论、架构，并分析了其在股价预测中的优势和挑战。
AI_DL_CODE·2025-02-02 09:44

Unet 改进：在encoder和decoder间加入TransformerBlock

TransformerBlock是一个由两个子组件组成的构建块：多头注意力机制和前
听风吹等浪起·2025-02-01 23:11

注意力机制

1.Seq2Seq模型加入注意力机制1.1Seq2Seq模型编码器：将长度可变的输入序列转换成形状固定的上下文变量c,并将输入序列的信息在该上下文变量中进行编码。
追光少年3322·2025-02-01 19:33

自然语言处理基础知识入门(四) Transformer模型整体最详解（self- attention机制，mask机制）

Transformer2.1Transformer的整体架构2.2Transformer的输入2.2.1InputEmbeding2.2.2PositionalEncoder2.2.3Transformer的输入2.3Transformer的自注意力机制
这个男人是小帅·2025-02-01 18:33

数据如何查询

分组查询分组查询（GroupBy）是在关系型数据库中用来对数据进行分组并对每个组应用聚合函数的一种操作。
PangPiLoLo·2025-02-01 18:01

【小白学AI系列】NLP 核心知识点（五）Transformer介绍

TransformerTransformer是一种基于自注意力机制（Self-AttentionMechanism）的深度学习模型，首次由Vaswani等人于2017年在论文《AttentionisAllYouNeed
Blankspace空白·2025-02-01 18:58

【YOLO11改进 - Backbone主干】LSKNet：旋转目标检测新网络,通过DW卷积核和空间选择机制来动态调整目标的感受野

YOLOv11目标检测创新改进与实战案例专栏文章目录：YOLOv11创新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:YOLOv11目标检测创新改进与实战案例文章目录
YOLO大师·2025-02-01 04:34

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合DynamicHead，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

如果我们将骨干网络的输出（即检测头的输入）视为一个三维张量，其维度为级别×空间×通道，这样的统一检测头可以看作是一个注意力学习问题，直观的解决方案是对该张量进行全自注意力机制的构建。
挂科边缘·2025-02-01 04:30

Transformer模型结构分析：Encoder、Decoder以及注意力机制详解

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介Transformer模型由论文[1]提出，其基本思想是使用注意力机制代替循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)，是一种基于序列到序列(Seq2seq)的机器翻译
AI天才研究院·2025-02-01 04:59

DeepSeek-V3 技术报告

为了实现高效的推理和经济高效的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力（MLA）和DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。
mingo_敏·2025-01-31 20:01

YOLOv10改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块，提高远距离建模依赖（含二次创新）

EMA认为跨维度交互有助于通道或空间注意力预测，并且解决了现有注意力机制在提取深度视觉表示时可能带来的维度缩减问题。
Limiiiing·2025-01-31 17:31

Llama大型语言模型原理详解

一、模型结构Llama模型采用了一种基于Transformer的架构，这是一种由多个自注意力机制和前馈神经网络组成的深度神经网络结构。Transformer架构通过自注意力机制捕
摆烂大大王·2025-01-31 11:40

【llm对话系统】大模型源码分析之llama模型的long context更长上下文支持

本文将深入分析Llama源码中实现长上下文的关键技术点，包括位置编码(positionembedding)的外推方法、注意力机制的优化等。我们将通过详细的代码解析来理解其实现原理。
kakaZhui·2025-01-30 12:57

Transformer架构原理详解：残差连接和层归一化（Residual Connection an

《Transformer架构原理详解：残差连接和层归一化（ResidualConnectionandLayerNormalization）》文章关键词Transformer残差连接层归一化自注意力机制序列模型编码器与解码器摘要本文将深入解析
AI天才研究院·2025-01-30 08:26

【YOLOv11改进- 注意力机制】YOLOv11+SCSA注意力机制（2024）: 最新空间和通道协同注意力,助力YOLOv11有效涨点；包含二次创新

目标检测改进实例与创新改进专栏专栏地址：YOLOv11目标检测改进专栏，包括backbone、neck、loss、分配策略、组合改进、原创改进等；本文介绍本文给大家带来的改进内容是在YOLOv11中添加SCSA注意力机制
算法conv_er·2025-01-30 02:08

TPA注意力机制详解及代码复现

基本原理在深入探讨TPA注意力机制的数学表达之前，我们需要先理解其基本原理。TPA注意力机制是一种创新的注意力机制，旨在解决传统注意力机制在处理大规模数据时面临的内存和计算效率问题。
清风AI·2025-01-29 17:28

Transformer--概念、作用、原理、优缺点以及简单的示例代码

Transformer的概念Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，最早由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionisAllYouNeed》中提出。
Ambition_LAO·2025-01-29 17:23

MySQL（2）

DQL分组查询语法：select字段列表，聚合函数from表名[where条件]groupby分组字段名[having分组后过滤条件]；where和having区别执行时机不同where是分组之前进行过滤
memorycx·2025-01-29 09:36

LLM架构与优化：从理论到实践的关键技术

标题：“LLM架构与优化：从理论到实践的关键技术”文章信息摘要：文章探讨了大型语言模型（LLM）开发与应用中的关键技术，包括Transformer架构、注意力机制、采样技术、Tokenization等基础理论
XianxinMao·2025-01-28 20:14

YOLOv10涨点改进：特征融合创新 | 多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显，| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少

SDI），能够显著提升不同尺度和小目标的识别率如何引入到YOLOv10：1)替代原始的Concat；改进结构图如下：《YOLOv10魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制
AI小怪兽·2025-01-28 19:08

YOLO11涨点优化：特征融合创新 | 多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少

SDI），能够显著提升不同尺度和小目标的识别率如何引入到YOLO11：1)替代原始的Concat；改进结构图如下：《YOLOv11魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制
AI小怪兽·2025-01-28 19:08

Transformer架构和Transformers 库和Hugging Face

以下是两者的关系及其具体联系：1.Transformer架构背景:Transformer是由Google在2017年提出的革命性架构，基于自注意力机制（Self-Attention），解决了传统RNN和
大哥喝阔落·2025-01-28 04:50

r语言调用python_R语言与Python协同工作

与其他同类软件（如SPSS）相比，R的特点是纯命令行的，这倒也好，我们更应该把注意力放在数据本身，而非统计工具的UI。
weixin_39868034·2025-01-27 19:45

神奇+好用的logback

这段时间维护一项目，发现日志不能正常的输出，但是有log.info()这样的一些输出字眼，那到底输出到了哪里呢，各种找，各种看，，，配置文件中有logback.xml这样的文件吸引了我的注意力，打开文件发现就是关于日志的配置文件
Husiun09·2025-01-27 11:21

0基础跟德姆（dom）一起学AI 自然语言处理18-解码器部分实现

1解码器介绍解码器部分:由N个解码器层堆叠而成每个解码器层由三个子层连接结构组成第一个子层连接结构包括一个多头自注意力子层和规范化层以及一个残差连接第二个子层连接结构包括一个多头注意力子层和规范化层以及一个残差连接第三个子层连接结构包括一个前馈全连接子层和规范化层以及一个残差连接说明
跟德姆(dom)一起学AI·2025-01-27 04:09

vLLM-prefix浅析（System Prompt，大模型推理加速）

在Prompt中有相同前缀时可以提高吞吐量降低延迟，换句话说可以省去这部分相同前缀在自注意力阶段的重复计算。更新2024.1.18：Prefix已经合并到主分支上了！
javastart·2025-01-27 00:06

目标检测算法以及常用库概述

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+实战案例目标检测是在图像中发现并识别物体的过程
YOLO大师·2025-01-26 16:36

MySQL命令及用法（精华版）

目录DDL（数据定义语言）数据库操作表操作DML（数据操作语言）DQL（数据查询语言）基本查询条件查询聚合函数分组查询排序查询分页查询DCL（数据控制语言）用户管理权限控制函数字符串函数数值函数日期函数流程函数约束多表查询内连接外连接自连接联合查询子查询标量子查询列子查询行子查询表子查询事务
MegumiKato丶·2025-01-26 13:48

点云从入门到精通技术详解100篇-基于卷积和注意力机制的3D点云特征提取

目录知识储备点云获取技术分类一、图像衍生点云二、LiDAR三、RGB-D深度图像传感器基于3D激光slam的点云特征提取为什么要进行点云特征提取特征提取理论与代码编写点云特征提取主体类sample_and_groupfarthest_point_samplequery_ball_pointindex_points前言国内外研究现状卷积神经网络三维卷积神经网络稀疏卷积[21]基于3D点云数据的目标分
格图素书·2025-01-26 10:26

mysql直接在sql中将分组查询出来的多个属性的list，拼接成一个字符串，最后的结果只要一个大的字符串

如果你想要的是将所有分组的结果进一步合并成一个单独的、巨大的字符串（即整个查询结果只返回一个字符串），那么你需要借助子查询或者应用程序层面的逻辑。在纯SQL中，这通常不是直接支持的功能，因为SQL是为返回结果集而设计的，而不是单一字符串。SELECTGROUP_CONCAT(singleResSEPARATOR'\n')ASlastResFROM(selectCONCAT('field1:',yo
CURRY30_1·2025-01-26 08:41

细节增强注意力模型DEAB详解及代码复现

基本原理DEAB模型的基本原理是通过细节增强卷积（DEConv）和内容引导注意力（CGA）机制的协同工作来实现细节增强注意力功能。
清风AI·2025-01-25 23:47

PointNet++改进策略 ：模块改进 | PointCAT， 使用交叉注意力机制来提升3D点云任务中提升模型精度

Cross-AttentionTransformerforPointCloud通讯地址：南京理工大学代码地址：https://github.com/xincheng-yang/PointCAT.PointCAT架构：PointCAT提出了一种基于交叉注意力机制的
我是瓦力·2025-01-25 12:59

mysql数据库的学习(二)--sql语句用法及约束介绍

2.1、连接数据库------>2.2、DDL语句------>2.3、DML三、DQL语句------>3.1、简单查询------>3.2、条件查询------>3.3、模糊查询------>3.4、分组查询
文艺小少年·2025-01-25 10:46

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

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
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