十字注意力

【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

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

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

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

人工智能应用案例-交通管制车辆动力学模型交通场景建模

交通场景建模：构建包含多车道道路、十字路口、车辆汇入汇出等复杂交通场景，同
小赖同学啊·2025-02-07 13:36

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

小米游戏本拆机——安装固态硬盘和内存条

：8G内存：宇瞻NOX暗黑女神DDR4笔记本内存24008G到手价460rmb240G固态硬盘：金百达KM240240GBM.2NVMe固态硬盘到手价319rmb赶紧拆机搞起来~拆机工具：一字螺丝刀、十字螺丝刀
兄弟要挂吗·2025-02-06 21:16

AI协助探索AI新构型自动化创新的技术实现

例如，使用注意力机制作为原子单元，通过遗传算法生成模块间连接规则。
liron71·2025-02-06 10:35

【Block总结】PSA，极化自注意力|即插即用

TowardsHigh-qualityPixel-wiseRegression链接:arXivGitHub链接：https://github.com/DeLightCMU/PSA2.创新点该论文提出了一种新的自注意力机制
AI浩·2025-02-06 05:58

深入浅出之Convolutional Block Attention Module（YOLO）

ConvolutionalBlockAttentionModule（CBAM）是一种用于增强卷积神经网络（CNN）特征表示能力的注意力机制模块。
浩瀚之水_csdn·2025-02-06 04:46

Python 中实现基于CNN和BiLSTM与注意力机制结合的多输入单输出回归预测

目录Python中实她基她CNN和BiLTTM她注意力机制结合她多输入单输出回归预测...1项目背景介绍...1项目目标她意义...1项目挑战...2项目特点她创新...3项目应用领域...3项目效果预测图程序设计
nantangyuxi·2025-02-06 02:36

大模型的底层逻辑及Transformer架构

其中，Transformer架构是目前主流的大模型架构，它通过自注意力机制和前馈神经网络来处理输入数据。这种架构能够高效地处理序列数据，如文本。3.自
搏博·2025-02-06 02:04

大语言模型轻量化：知识蒸馏的范式迁移与工程实践

本文提出基于动态知识蒸馏的轻量化范式，通过引入注意力迁移机制与分层蒸馏策略，在保持模型语义理解能力的同时实现参数效率的显著提升。实验表明，该方法在G
LucianaiB·2025-02-06 02:04

【YOLOv10改进[注意力]】引入2024.9的LIA(local importance-based attention,基于局部重要性的注意力) | 图像超分辨率任务

本文将进行在YOLOv10中引入2024.9.20的LIA模块魔改v10，文中含全部代码、详细修改方式。助您轻松理解改进的方法。目录一LIA二安装YOLO三魔改YOLOv101整体修改①添加python文件
Jackilina_Stone·2025-02-05 20:23

学霸带你游戏化增强学习动力奖励与挑战助力成长

游戏化吸引学习者注意力游戏的奖励机制、即时反馈和目标导向能迅速抓住学习者的注意力。例如，《糖果传奇》利用直观的奖励机制，使玩家沉迷于挑战自我的乐趣，这种机制同样
Snow Hide（雪诺海德）·2025-02-05 18:10

OpenAI 模型与 DeepSeek 模型使用的强化学习有何不同

据说这是一篇具有革命性的论文，或许能在“注意力就是你所需要的”这一经典理论的传承
·2025-02-04 18:02

Yuan 2.0-M32 是一个基于 Yuan 2.0 架构的双语混合专家 (MoE) 语言模型，旨在以更少的参数和计算量实现更高的准确率

主要创新点：注意力路由器(AttentionRouter):提出了一种新的路由器网络，考虑了专家之间的相关性，从而提高了模型的准确率。
东方佑·2025-02-04 06:01

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

【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

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
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