多层注意力第5页

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

分布式缓存

分布式缓存产品通常可以支持许多种内存缓存拓扑，比如说复制缓存（replicatedcache）、分配缓存（partitionedcache）和多层缓

rubyzhudragon·2025-02-07 12:26

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

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

2.深度学习架构大模型基于深度学习技术，通常采用多层神经网络进行特征学习与抽象。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。

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

中国证券基本知识汇总

中国证券市场是一个多层次、多领域的市场，涉及到各种金融工具、交易方式、市场参与者等内容。以下是中国证券基本知识的汇总：1.证券市场概述证券市场：是指买卖证券（如股票、债券、基金等）的市场。

纠结哥_Shrek·2025-02-05 21:59

【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

【2024第一期CANN训练营】Ascend C算子开发基础篇

AscendC是面向算子开发场景的编程语言，它原生支持C和C++标准规范，并提供了多层接口抽象、自动并行计算等关键技术，以提高算子开发效率。

小超编程·2025-02-05 03:45

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

Python函数拆包完全指南：解锁参数处理的高级技巧

在Python开发中，我们经常需要处理以下场景：将集合数据动态传递给函数处理可变数量的参数简化多层数据结构的参数传递实现更灵活的函数接口传统参数传递方式的局限性：defadd(a,b):returna+

小彭爱学习·2025-02-04 02:08

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

数字孪生下的智慧城市（城市大脑）建设方案——建模层

要构建城市信息模型（CIM）、建筑信息模型（BIM）及仿真模型，并实现L3级精度的核心区三维建模，需结合多源数据与多层级标准，具体步骤如下：1.CIM建模层构建L3级精度标准定义CIM模型分为7级（CIM1

百态老人·2025-02-03 14:57

Task01：线性回归；Softmax与分类模型、多层感知机

恰人陈·2025-02-03 14:56

深度学习：基础原理与实践

1.深度学习概述1.1定义与发展历程深度学习是机器学习的一个分支，它基于人工神经网络的学习算法，特别是那些具有多层（深层）结构的网络。

阿尔法星球·2025-02-03 06:49

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

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

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