多头注意力第3页

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

【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

全面分析 DeepSeek 的新开源 FlashMLA

导言著名的人工智能公司DeepSeek最近开源了FlashMLA，这是一款针对HopperGPU上的多头潜意识（MLA）进行了优化的高性能解码内核。

X.Cristiano·2025-02-26 19:34

云原生周刊：云原生和 AI

FlashMLA是专为NVIDIAHopper架构GPU（如H100、H800）优化的高效多头潜在注意力（MLA）解码内核，旨在提升大模型推理性能，特别是针对可变长度序列进行了优化。

·2025-02-26 19:58

大模型知识蒸馏：技术突破与应用范式重构——从DeepSeek创新看AI基础设施演进路径

大模型服务器厂商·2025-02-26 13:20

【YOLOv11改进[注意力]】引入YOLOv12的A2C2f模块改进v11

目录一YOLOv121区域注意力(AreaAttention)2R-ELAN(残差高效层聚合网络)3架构优化4实验二魔改YOLOv111整体修改

Jackilina_Stone·2025-02-25 19:20

月之暗面开源新一代注意力机制：处理1000万token能快16倍，已在Kimi上进行验证

❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！AI在线答疑->智能检索历史文章和开源项目->尽在微信公众号->搜一搜：蚝油菜花「你的LLM还在为长文本「爆内存」？Moonshot突破性方案：千万token推理速度提升16倍！」大家好，我是蚝油菜花。当同行还在为以下问题头疼时——32k上下文跑批处

蚝油菜花·2025-02-25 15:53

即插即用的注意力机制21种

提示：谬误之处请指出更正摘要随着深度学习特别是自然语言处理领域的飞速发展，注意力机制（AttentionMechanism）已成为提升模型表现的关键技术，本文主要记录了即插即用的注意力机制结构的功能、出处及核心代码

@Mr_LiuYang·2025-02-25 14:40

GPT-2源码实现及GPT-3、GPT-3.5、GPT-4及GPT-5内幕解析(二)

NLP_Matrix_Space5.2GPT-2源码实现逐行解析本节讲解GPT-2源码，gpt2.py是一个使用NumPy实现的代码，在代码中实现了GELU激活函数、softmax函数、层归一化、线性层、前馈神经网络、多头自注意力机制

段智华·2025-02-25 09:35

Linux下VCS与Verdi联合仿真（Verilog与VHDL混仿）

1.介绍本篇简单介绍一下如何通过VCS与Verdi实现混合仿真，在学习过程中也遇到了很多头疼的问题，因此通过一些例子简要总结一下，当然，也希望对各位小伙伴有所帮助。

超能力MAX·2025-02-25 08:29

YOLOv12：以注意力为中心的物体检测

那雨倾城·2025-02-24 23:21

DeepSeek-R1秘籍轻松迁移，只需原始数据0.3% | 邱锡鹏团队联合出品

DeepSeek-R1背后关键——多头潜在注意力机制（MLA），现在也能轻松移植到其他模型了！而且只需原始数据的0.3%~0.6%。

·2025-02-24 19:13

TMI‘24 | 注意力感知的非刚性图像配准加速磁共振成像

论文信息题目：Attention-AwareNon-RigidImageRegistrationforAcceleratedMRImaging注意力感知的非刚性图像配准加速磁共振成像作者：AyaGhoul

小白学视觉·2025-02-24 17:11

为什么词向量和权重矩阵dot运算就能得到想要的效果呢？

具体来说，在自然语言处理任务中，这种操作通常出现在如Transformer模型中的自注意力机制里。让我们深入探讨一下为什么这种方

cjl30804·2025-02-24 15:02

如何在Java中实现多头注意力机制：从Transformer模型入手

如何在Java中实现多头注意力机制：从Transformer模型入手大家好，我是微赚淘客系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！

省赚客app开发者·2025-02-24 14:26

Transformer大模型实战教师学生架构

其中，Transformer模型作为一种基于自注意力机制的深度神经网络结构，因其优越的性能和灵活的适用性，在NLP任务中得到了广泛应用。然而，Trans

AI智能涌现深度研究·2025-02-24 14:19

如何在Java中设计高效的Transformer模型架构

Transformer的核心在于其自注意力机制和位置编码，它使得模型能够处理长距离依赖，并有效地进行序列到序列的转换。本文将介绍如何在Ja

省赚客app开发者·2025-02-24 13:43

YOLOv8与DAttention机制的融合：复杂场景下目标检测性能的增强

文章目录1.YOLOv8简介2.DAttention(DAT)注意力机制概述2.1DAttention机制的工作原理3.YOLOv8与DAttention(DAT)的结合3.1引入DAT的动机3.2集成方法

向哆哆·2025-02-23 21:22

程序员/设计师/编辑必看：高效办公工具如何缩短50%工作时间

数据：多屏环境下，调试效率可提升40%，减少因窗口堆叠导致的注意力分散问题。设计师场景：主屏设计稿+副屏素材库/参考图，支持实时预览工具快速比对方案。

涛涛讲AI·2025-02-23 19:38

深度学习革命背后：DBN、AlexNet、GAN 等神级架构，究竟藏着怎样的 AI 崛起密码？（附deepseek）

**多头潜在注意力（MLA）**3.*

universe_code·2025-02-23 15:35

【多模态处理篇二】【深度揭秘：DeepSeek视频理解之时空注意力机制解析】

一、为啥要搞视频理解这事儿咱先唠唠为啥视频理解这么重要哈。现在这互联网时代，视频那可是铺天盖地的。你刷短视频平台，看在线电影，玩游戏直播，到处都是视频。但是计算机它一开始可不懂视频里到底是啥意思，它看到的就是一堆像素点和声音信号。视频理解呢，就是要让计算机像人一样，能看懂视频里的内容。比如说，知道视频里是谁在干啥，发生了啥事儿，啥时候发生的。这在很多领域都特别有用，像安防监控，能自动识别视频里的异

再见孙悟空_·2025-02-23 07:40

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