多层注意力

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

Python中的【迭代器】和【生成器】

Python是一门被多层语法糖包装的编程语言，用户使用起来容易上手。但若不了解其底层机制，就无法精通其语言。
Matthew575·2025-02-01 05:37

【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

JavaScript简介、如何在HTML中使用JavaScript以及JavaScript基本概念

ECMAScript（核心）、DOM（文档对象模型）、BOM（浏览器对象模型）三个不同的部分组成；ECMAScript提供核心语言；DOM（DocumentObjectModel）把整个页面映射为一个多层节点结构
v.15889726201·2025-01-31 17:03

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

超实用的Python深度学习教程 - 基于TensorFlow和Keras框架（含实例及完整代码）

它是人工智能的一个重要分支，其定义为通过构建具有很多层的神经网络模型，让计算机自动从大量数据中学习复杂模式的一种技术。
AI_DL_CODE·2025-01-31 12:49

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

分层架构设计概念

技术架构分层设计  系统分层设计是一种设计思想（分而治之），是让每层对象都有一个独立职责，再让多层对象协同（耦合）完成一个完整的功能。
祈遇&·2025-01-30 16:54

【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

定价策略详解

分段定价：满足不同客户群体需求，适用于多层次服务，但需要精确的市场细分。会员定价：增强客户忠诚度，适用于订阅服务，但需确保会员权益的吸引力。捆绑定价：通过组合销售增加客
小小搬运工40·2025-01-30 02:12

【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

Selenium 浏览器操作与使用技巧——详细解析（Java版）

目录一、浏览器及窗口操作二、键盘与鼠标操作三、勾选复选框四、多层框架/窗口定位五、操作下拉框六、上传文件操作七、处理弹窗与alert八、处理动态元素九、使用Selenium进行网站监控前言Selenium
Future_yzx·2025-01-30 01:01

redis的数据结构——跳表（Skiplist）

跳表的基本结构跳表是一种多层链表结构，它通过在基本有序链表的基础上添加多层索引，来加速查找的速度。跳表的每一层都是一个链表，底层（Level0）
半桶水专家·2025-01-29 20:55

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

【设计模式-行为型】迭代器模式

其中个东西叫做造梦机，无论是谁（稍微不太准确），加以培训（使用造梦机）都可以进入多层梦境。这就是个典型的迭代器模式。盗梦空间中
博一波·2025-01-28 20:12

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

本文独家改进：多层次特征融合（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：【
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

本文独家改进：多层次特征融合（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
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

携手上海证券，共同见证市场活跃背景下交易服务新趋势

上海证券始终坚持“以客户为中心”，近年实现了以“专业策略交易终端+智能算法交易服务+自研一体化交易平台”为核心的多元化、多层次专业交易服务。会上，上海证券研究所固收首席张老师深入分析了当前
·2025-01-27 18:07

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

【Validator】字段验证器struct与多层级验证，go案例

标签用法总结表标签功能代码实例required字段必填Namestring\v:“required”``alphaunicode验证字段是否只包含字母和Unicode字符Namestring\v:“alphaunicode”``gte验证字段值是否大于等于指定值Ageuint8\v:“gte=10”``lte验证字段值是否小于等于指定值Ageuint8\v:“lte=130”``e164验证电话号
{⌐■_■}·2025-01-26 23:26

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

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

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

Windows Server 2022 中文版、英文版下载 (2024 年 12 月更新)

作者主页：sysin.orgWindowsServer2022采用先进的多层安全机制、A
·2025-01-25 10:02

# AI计算模式 神经网络模型 深度神经网络 多层感知机 卷积神经网络 循环神经网络 长短期记忆网络 图像识别、语音识别、自然语言 轻量化模型和模型压缩 大模型分布式并行

AI计算模式AI技术发展至今，主流的模型是深度神经网络模型。近20年来，神经网络模型经过多样化的发展，模型总体变得越来越复杂和庞大，对硬件设备的计算速度、存储能力、通信速度的要求越来越高。尽管学者已经提出了许多方法优化模型结构，降低模型的参数量，但是伴随着人们对AI能力的要求越来越高，模型变得更大是不可避免的。原先单CPU可进行模型的训练与推理，如今需要使用GPU、TPU等设备，并通过分布式并行的
EwenWanW·2025-01-24 16:59

多层感知机和神经网络的区别_情感分析之多层全连接神经网络

上图是一个双隐层的前馈全连接神经网络，或者叫多层感知机(MLP)。它的每个隐层都是全连接层。它的每一个单元叫神经元。多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层(hiddenlayer)。
weixin_39653766·2025-01-24 16:56

深入详解神经网络的基础知识、工作原理以及应用【一】

目录引言1.神经网络基础1.1感知器模型1.2多层感知器（MLP）示例：2.前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks,FFNN）2.1结构与特点2.2训练过程2.3优化方法3.卷积神经网络
猿享天开·2025-01-24 16:52

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

使用 Rebuff 检测和防御 Prompt Injection 攻击

本文将重点介绍开源工具Rebuff，它是一种自硬化的PromptInjection检测系统，旨在通过多层次防御机制保护AI
azzxcvhj·2025-01-24 06:31

多级缓存 JVM进程缓存

在Java虚拟机（JVM）中，多级缓存通常指的是JVM内部的多层缓存机制，包括指令缓存、数据缓存等，这些缓存都是为了提高程序运行效率。在Java中，JVM的多级缓存是自动管理的，不需要程序员手动干预。
Rverdoser·2025-01-23 20:20

机器学习算法（八）：基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测

64141d6b1c8c8b518ba97dcc1.算法简介和应用1.1算法简介BP（BackPropagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络
墨枣·2025-01-23 05:02

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

C语言的那点事第六篇：数据的“集体宿舍”数组，数据的“导航仪”指针与灵活的租房服务动态内存分配

intdorm[5]={1,2,3,4,5};dorm[0]=1,dorm[1]=2,...,dorm[4]=5多维数组多层宿舍，需要多个索引访问
暮雨哀尘·2025-01-23 02:01

MySQL中的嵌套查询

通过这种方式，嵌套查询可以处理更复杂的逻辑，如多层条件过滤、数据对比等。子查询：首先执行，返回符合条件的结果。外层查询：利用子查询返回的结果进行筛选或其他逻辑
阿乾之铭·2025-01-22 23:10

我国的金融组织体系，还有各大金融机构的分类，金融行业的组织

中国金融组织体系介绍中国金融组织体系是一个复杂而多层次的系统，涵盖了各种类型的金融机构和监管机构。
ademen·2025-01-22 22:04

深度学习模型开发文档

4.构建卷积神经网络(CNN)5.模型训练5.1定义损失函数和优化器5.2训练过程6.模型评估与优化6.1模型评估6.2超参数调优7.模型部署8.总结参考资料1.简介深度学习是人工智能的一个分支，利用多层神经网络从数据中提取特征并进行学习
Ares代码行者·2025-01-22 20:47
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