注意力汇聚第7页

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

Node.js设计模式实战：个人精选实践指南

本集合“Node.js_Design_Patterns”汇聚了作者在深入学习Node.js过程中对设计模式的理解与实践，目的是帮助开发者深入理解并有效应用这些模式，增强代码质量和可维护性。

年近半百·2025-02-05 06:08

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

ZEMAX入门教程—第二讲像差

一：像差像差分为两大类：单色像差和色差；其中单色像差包括：球差、彗差、像散、场曲、畸变色差包括：球色差、倍率色差①球差球差也称球面像差，指的是从轴上物点发出的光束透过球面镜时，最终汇聚在不同位置处，在像面上形成一个弥散斑接下来打开

机器视觉入门·2025-02-03 14:25

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

5G无线网络架构及规划

承载网:负责数据的汇聚传输,将接入网的数据传递到核心网中去。核心网:就是数据的处理中心,负责管理传递上来的数据,对数据进行分拣处理,再将数据交给

陆墨宁·2025-02-02 09:18

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

Python 爬虫实战案例 - 获取拉勾网招聘职位信息

引言拉勾网，作为互联网招聘领域的佼佼者，汇聚了海量且多样的职位招聘信息。这些信息涵盖了从新兴科技领域到传统行业转型所需的各类岗位，无论是初出茅庐的应届生，还是经验丰富的职场老手，都能在其中探寻到机遇。

西攻城狮北·2025-02-01 02:20

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

启元世界（Inspir.ai）技术浅析（一）

公司汇聚了来自全球顶尖公司和高等学府的技术专家，专注于深度强化学习、推荐算法以及机器学习系统平台等前沿领域，并成功将人工智能技术应用于数字娱乐、智能决策和机器人等多个领域。

爱研究的小牛·2025-01-30 12:28

【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

DeepSeek--通向通用人工智能的深度探索者

二、发展历程初创期（2023）公司成立于中国杭州，创始团队汇聚了来自

油泼辣子多加·2025-01-28 21:52

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

快手粉丝暴涨秘籍，私信获客技巧大揭秘

快手作为一个短视频与直播平台，汇聚了海量的用户群体。其强大的用户粘性和社交属性让众多品牌和个体看到了巨大的市场潜力。而私信功能则是连接用户与内容创作者的桥梁，通过精准的自动私信，可以有效触达潜在

qianli654·2025-01-28 18:27

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

2024第五届全球数字经济产业大会：前沿技术引领未来

2024年8月，第五届全球数字经济产业大会在深圳会展中心盛大召开，汇聚了全球顶尖的科技企业和行业领袖，共同探讨和展示数字经济领域的最新技术成果与发展趋势。

·2025-01-27 18:36

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

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

乌鹊月·2025-01-26 05:13

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

2024开放原子开发者大会龙蜥参会指南一览

2024开放原子开发者大会将于12月20-21日在武汉举办，汇聚开源领域一线开发者和知名学者，共同探讨开源领域所面临的关键性挑战问题、研究方向和技术难题，推动跨学科的研究和应用，加速开源文化的广泛传播，

·2025-01-25 01:52

kaggle上面有哪些适合机器学习新手的比赛和项目

Kaggle作为全球最大的数据科学竞赛平台，不仅汇聚了众多顶尖的数据科学家和机器学习工程师，也为初学者提供了丰富的学习资源和实战机会。对于机器学习新手来说，选择合适的比赛和项目是至关重要的第一步。

xiamu_CDA·2025-01-24 22:12

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