深度学习transformer 第23页

transformer概述

Transformer架构的提出，不仅在自然语言处理（NLP）领域掀起了革命，也在多个深度学习任务中获得了广泛应用。

沉墨的夜·2025-02-17 22:13

Python中LLM的稀疏Transformer架构：Longformer与BigBird

文章目录1.Transformer架构的挑战2.稀疏Transformer架构的提出2.1Longformer2.1.1局部注意力2.1.2全局注意力2.1.3实现2.2BigBird2.2.1随机注意力

二进制独立开发·2025-02-17 22:36

Pytorch官方文档英语翻译

深度学习Pytorch-Pytorch官方文档英语翻译1.a-e1.1span跨度1.2blended混合的1.3criterion标准1.4deprecated弃用的1.5clamp钳制1.6arbitraryshapes

yanzhiwen2·2025-02-17 21:35

PyTorch实战深度学习——用CNN进行手写数字识别

用CNN进行手写数字识别---计算机专业研究生的代码第一课，相当于”HelloWorld“，不管以后选择什么研究方向，都值得一看,欢迎大家留言交流学习！下面手把手教大家一步一步实现该任务：1.环境准备首先呢，您需要确保安装了PyTorch库。如果还没有安装，可以使用以下命令进行安装，这里默认您已经有Anaconda并创建好虚拟环境啦，如果还没有安装，可以参考其他更完整的安装pytorch的教程：p

一位小说男主·2025-02-17 19:43

推荐学习图像处理的入门书：《Python图像处理实战》

这本书的作者桑迪潘·戴伊是一位兴趣广泛的数据科学家，主要研究机器学习、深度学习、图像处理和计算机视觉。

天飓·2025-02-17 18:35

【深度学习】计算机视觉（CV）-图像分类-ResNet（Residual Network，残差网络）

ResNet（ResidualNetwork，残差网络）是一种深度卷积神经网络（CNN）架构，由何恺明（KaimingHe）等人在2015年提出，最初用于ImageNet竞赛，并在分类任务上取得了冠军。ResNet的核心思想是残差学习（ResidualLearning），它通过跳跃连接（SkipConnections）解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得非常深的网络（如50层、1

IT古董·2025-02-17 14:57

【深度学习基础】什么是注意力机制

文章目录一、注意力机制的核心地位：从补充到主导二、技术突破：从Transformer到多模态融合三、跨领域应用：从NLP到通用人工智能四、未来挑战与趋势结语参考链接注意力机制：深度学习的核心革命与未来基石在深度学习的发展历程中

我的青春不太冷·2025-02-17 14:26

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.3 量子深度学习在图像处理、自然语言处理等领域的应用潜力分析】

各位技术爱好者们，今天我们要聊的这个话题，可能是未来十年最值得押注的技术革命——量子深度学习。这不是简单的"1+1=2"的物理叠加，而是一场可能彻底改写AI发展轨迹的范式转移。

再见孙悟空_·2025-02-17 14:25

【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】

这场算力革命，正在改写深度学习的游戏规则。

再见孙悟空_·2025-02-17 14:24

基于深度学习YOLOv10的PCB板缺陷检测系统（附完整资源+PySide6界面+训练代码）

随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的自动化缺陷检测已成为研究的热点，尤其是在计算机视觉领域。

人工智能_SYBH·2025-02-17 13:47

【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议 | 顶会与SCI期刊的区别全攻略

人工智能领域的顶级学术会议|顶会与SCI期刊的区别全攻略简介在人工智能和机器学习领域，ICLR（InternationalConferenceonLearningRepresentations）被誉为“深度学习的顶级会议

X_taiyang18·2025-02-17 13:44

使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强

在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。

数行天下·2025-02-17 12:42

《深入浅出LLM基础篇》（三）：大模型结构分类

GoAI·2025-02-17 12:39

深入理解TensorFlow中的形状处理函数

摘要在深度学习模型的构建过程中，张量（Tensor）的形状管理是一项至关重要的任务。特别是在使用TensorFlow等框架时，确保张量的形状符合预期是保证模型正确运行的基础。

SEVEN-YEARS·2025-02-17 12:08

＜Attention Is All You Need＞：全网首次提出Transformer模型论文中英文对照学习

论文摘要英文Thedominantsequencetransductionmodelsarebasedoncomplexrecurrentorconvolutionalneuralnetworksthatincludeanencoderandadecoder.Thebestperformingmodelsalsoconnecttheencoderanddecoderthroughanattenti

kingking44·2025-02-17 12:08

数字内容体验未来趋势：五大平台横向对比与深度解析

首先，AI驱动不仅改变了内容分发的效率，更通过深度学习算法实现用户行

清风徐徐de来·2025-02-17 11:04

DeepSeek底层揭秘——多头潜在注意力MLA

9命怪猫·2025-02-17 11:33

基于DeepSeek-R1的高效推理优化实战：从API封装到动态批处理

一、环境准备与模型加载优化1.1硬件感知的模型加载通过device_map自动分配计算资源，避免显存溢出fromtransformersimport

竹木有心·2025-02-17 11:29

第2节课：深度学习基础python代码

目录编译环境：代码：文件：ds_0.py小结：python声明不需要定义，整型和浮点型都是直接给予值，字符串的[-2]代表是列表倒数的某值;同一列表里面可以有各种类型的变量;哈希表的键值对在打印时是调用字典[key]，然后输出对应的value文件：judge_0.py小结：python相对于c语言，是将（）换成空格和“：”，与此同时判断语句if和else的缩进不同对应着不同层次的判定条件，约等于“

Lips611·2025-02-17 11:57

深度学习在蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）领域的研究进展（2022-2025）

一、蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）的定义与生物学意义蛋白质-蛋白质相互作用（Protein-ProteinInteraction,PPI）是指两个或多个蛋白质通过物理结合形成复合物，进而调控细胞信号传导、代谢、免疫应答等生命活动的过程。PPI是生物体内复杂功能网络的核心，例如酶与底物的结合、抗体与抗原的识别、受体与配体的信号传递等均依赖于此。据估计，人类蛋白质组中约80%的功能通过PPI实现，其

AndrewHZ·2025-02-17 10:23

DeepSeek 引领的 AI 范式转变与存储架构的演进

引言在过去的几十年中，人工智能（AI）技术经历了翻天覆地的变化，从最初的符号主义到连接主义，再到现在的深度学习，每一次技术革新都推动了AI能力的显著提升。

星辰@Sea·2025-02-17 10:51

第N11周：seq2seq翻译实战-Pytorch复现

.文件读取函数二、Seq2Seq模型1.编码器（encoder）2.解码器（decoder）三、训练1.数据预处理2.训练函数3.评估四、评估与训练1.Loss图2.可视化注意力五、总结本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者

计算机真好丸·2025-02-17 07:57

第N5周：Pytorch文本分类入门

文章目录一、前期准备1.环境安装2.加载数据3.构建词典4.生成数据批次和迭代器二、准备模型1.定义模型2.定义实例三、训练模型1.拆分数据集并运行模型2.使用测试数据集评估模型本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者

计算机真好丸·2025-02-17 07:57

第TR5周：Transformer实战：文本分类

文章目录1.准备环境1.1环境安装1.2加载数据2.数据预处理2.1构建词典2.2生成数据批次和迭代器2.3构建数据集3.模型构建3.1定义位置编码函数3.2定义Transformer模型3.3初始化模型

计算机真好丸·2025-02-17 07:56

大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统_bert+lstm

文章目录大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统一、项目概述二、系统实现基本流程三、项目工具所用的版本号四、所需要软件的安装和使用五、开发技术简介

2301_76348014·2025-02-17 06:49

DeepSeek进阶开发与应用1：DeepSeek框架概述与基础应用

引言在当今的人工智能领域，深度学习技术已经成为了推动技术进步的核心动力之一。

Evaporator Core·2025-02-17 06:47

DeepSeek+WPS/Office手把手教你玩转智能办公

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2025-02-17 05:07

使用Python实现深度学习模型：知识蒸馏与模型压缩

在深度学习领域，模型的大小和计算复杂度常常是一个挑战。

Echo_Wish·2025-02-17 04:34

深度学习框架探秘｜TensorFlow vs PyTorch：AI 框架的巅峰对决

在深度学习框架中，TensorFlow和PyTorch无疑是两大明星框架。前面两篇文章我们分别介绍了TensorFlow（点击查看）和PyTorch（点击查看）。

紫雾凌寒·2025-02-17 04:34

LightGBM+NRBO-Transformer-BiLSTM多变量回归预测 Matlab代码

LightGBM+NRBO-Transformer-BiLSTM多变量回归预测Matlab代码一、引言1.1、研究背景与意义在现代数据科学领域，多变量回归预测问题一直是一个研究热点。

前程算法屋·2025-02-17 01:09

《深入浅出多模态》（五）：多模态经典模型ALBEF

GoAI·2025-02-17 00:02

KTransformers：告别天价显卡！国产框架让单卡24G显存跑DeepSeek-R1 671B大模型：推理速度飙升28倍

❤️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！微信公众号｜搜一搜：蚝油菜花“还在为千亿模型租天价显卡？清华团队用CPU/GPU协同计算，让4090跑起671B参数全量模型！”大家好，我是蚝油菜花。如果你也经历过——看着API调用账单瑟瑟发抖，微调一次模型吃掉半月算力预算️盯着OOM报错抓狂，为了

蚝油菜花·2025-02-17 00:32

轻量级的注意力网络（LANMSFF）模型详解及代码复现

定义与特点在深度学习领域，轻量化网络设计已成为一个重要的研究方向。LANMSFF模型作为一种新型的轻量级网络架构，在保持高性能的同时，显著降低了模型的复杂度。

清风AI·2025-02-17 00:02

TPAMI 2024 | SSR-2D: 从2D图像进行语义3D场景重建

图像进行语义3D场景重建作者：JunwenHuang,AlexeyArtemov,YujinChen,ShuaifengZhi,KaiXu,andMatthiasNießner论文创新点首次提出了一种基于深度学习的方法

小白学视觉·2025-02-16 23:54

spiking neural network概念学习

实际上就精度而言，在大多数学习任务中SNNs的效果仍落后于第二代的深度学习。很明显，尖峰神经元可以实

Zaгathustra·2025-02-16 21:45

深度学习（1)-简单神经网络示例

我们来看一个神经网络的具体实例：使用Python的Keras库来学习手写数字分类。在这个例子中，我们要解决的问题是，将手写数字的灰度图像（28像素×28像素）划分到10个类别中（从0到9）。我们将使用MNIST数据集，图2-1给出了MNIST数据集的一些样本。在机器学习中，分类问题中的某个类别叫作类（class），数据点叫作样本（sample），与某个样本对应的类叫作标签（label）。你不需要现

yyc_audio·2025-02-16 21:41

理论一、大模型—概念

随着深度学习技术的发展，研究人员和企业越来越倾向于构建更大的模型，以提高模型的性能和泛化能力。这些大模型往往需要大量的数据和计算资源来训练，并且在实际应用中通常表现出色。

伯牙碎琴·2025-02-16 20:31

根据deepseek模型微调训练自动驾驶模型及数据集的思路

Step1:环境准备#安装依赖库pipinstalltorchtransformersdatasetsnumpypandasStep2:数据准备假设数据集格式为JSON，包含输入文本（传感器/场景描述）

ywfwyht·2025-02-16 19:28

YOLOv11 火焰识别：智能时代的火灾预警新利器

从最初的传统算法到如今的深度学习模型，图像识别在准确性和效率上提升令人惊叹。而在这场技术革命中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型无疑扮演举足轻重的角色。

星际编程喵·2025-02-16 18:48

【AI中的数学-人工智能的数学基石】AI的心脏：探索人工智能的算法与核心技术

从基础的机器学习算法到先进的深度学习模型，AI的算法生态系统丰富多样，涵盖了广泛的数学原理和计算方法。本节将深入探讨驱动AI进步的关键算法与技术，揭示其工作机制及在实际应用中的重要性。

云博士的AI课堂·2025-02-16 18:46

预测股票走势的ai模型

AI股票走势预测模型用深度学习+时间序列分析来构建一个股票预测AI，基于历史数据预测未来走势。

roxxo·2025-02-16 17:10

2025年大模型与Transformer架构：技术前沿与未来趋势报告

在人工智能的宏大版图中，Transformer架构无疑是一颗璀璨的明星。它的出现，彻底改变了自然语言处理、计算机视觉等诸多领域的发展轨迹。

和老莫一起学AI·2025-02-16 12:37

使用 pip 和 conda 的安装深度学习环境

在决定使用pip和conda安装包时，了解这两个包管理器之间的主要区别非常重要。以下是细分：1.在使用conda安装的过程中，可以先参考另外一台机器中对应虚拟环境配置成功的，所设置的镜像源，使用condacofig--show,进行查看，2.设置，将网络下载时，连接时间加长condaconfig--setremote_connect_timeout_secs60condaconfig--setre

ZhengXinTang·2025-02-16 11:30

深度解析DeepSeek大模型的技术架构与创新点

一、基础架构概览DeepSeek的核心架构建立在Transformer的基础上，但进行了多项创新优化。我第一次接触DeepSeek时，就被它在模型结构上的精巧设计所吸引。1.

·2025-02-16 11:43

字节跳动实习生和校招生内推

机器学习算法实习生-平台治理1、2026届硕士及以上学位在读，计算机等相关专业优先；2、有扎实的代码能力，熟悉深度学习/图神经网络/机器学习框架，如Pytorch、Tensorflow、DGL、Pyg、

飞300·2025-02-16 10:15

一文带你了解人工智能：现状、应用、变革及未来展望

一、人工智能的发展形势1.深度学习：深度学习是当前AI领域的热门话题。通过模拟人脑神经元之间的相互作用，深度学习算法能够从大量数据中提取出

空青726·2025-02-16 08:02

学习AI大模型用这十种方法，轻松入门

这意味着需要投入大量的时间去研读经典的机器学习和深度学习教材，包括但不限于《统计学

大模型玩家·2025-02-16 06:46

deepseek+python,离线api，持续对话

功能：通过start开启新对话，stop结束对话，exit退出程序，并且可持续对话代码fromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,BitsAndBytesConfigimporttorch

守着黎明看日出·2025-02-16 05:43

人工智能之数学基础：线性空间

本文重点本文我们将讲解线性空间的知识，它不仅是数学中非常重要的知识点，它在机器学习和深度学习中的价值也是非常重要的，在机器学习和深度学习中是可以通过线性空间来进行解释的。

每天五分钟玩转人工智能·2025-02-16 04:00

动手学深度学习V2.0(Pytorch)——25. 使用块的网络 VGG

文章目录P1讲解1.1基本介绍1.2总结P2代码实现2.1报错解决2.2windows下专用/共享GPU内存P3Q&AP4.其他4.1ImageNetClassificationLeaderboard4.2VGG其它讲解P1讲解1.1基本介绍视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Ao4y117Pd教材文档：https://zh-v2.d2l.ai/chapt

吨吨不打野·2025-02-16 04:58

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