缩放点积注意力机制

云原生Serverless平台：无服务器计算的架构革命

KnativeServing实现秒级自动扩缩至零，Vercel边缘函数网络响应时间跌破50ms。

桂月二二·2025-03-11 16:01

基于transformer实现机器翻译(日译中)

文章目录一、引言二、使用编码器—解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三

小白_laughter·2025-03-11 15:46

Python product函数介绍

Product函数可以实现对矩阵做笛卡尔积importitertoolsforiteminitertools.product([1,2],[10,20]):print(item)'''(1,10)(1,20

无尽的沉默·2025-03-11 05:03

×(笛卡尔积)、⋈(自然连接/连接) 的区别

文章目录前言一、笛卡尔积(×)二、自然连接(⋈)三、区别总结四、何时使用前言笛卡尔积（×）和自然连接（⋈）是两种不同的关系操作符，广泛用于数据库和关系代数中。

kse_music·2025-03-11 04:49

基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测

目录1、代码简介2、代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测(单输入单输出)1.程序已经调试好

机器学习和优化算法·2025-03-11 03:42

LLM论文笔记 20: How to think step-by-step: A mechanistic understanding of chain-of-thought reasoning

推理本质核心结论1.CoT推理的功能组件尽管不同阶段的推理任务具有不同的推理需求，模型内部的功能组件几乎是相同的（共享而非独享）不同的神经算法实际上是由类似归纳头（inductionheads）等机制组合而成2.注意力机制中的信息流动

Zhouqi_Hua·2025-03-11 03:10

【Transformer优化】Transformer的局限在哪？

一、全局注意力的"诅咒"：从**O(n²)**到O(n³)的计算困境自注意力机制的数学表达式：Attention(Q,K,V)=softmax(QK⊤dk)V\text{

T-I-M·2025-03-10 04:26

基于CNN-BIGRU-Attention模型的功率预测（模型详解及代码复现）

整体架构基于CNN-BiGRU-Attention模型的功率预测模型是一种融合了卷积神经网络(CNN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(Attention)的深度学习架构。

清风AI·2025-03-09 18:59

log4j2 滚动删除日志文件(最后访问时间&大小)

有时我们需要滚动删除日志，不然日志会越积越多。

·2025-03-09 16:48

2025最新Transformer模型及深度学习前沿技术应用

第一章、注意力（Attention）机制1、注意力机制的背景和动机（为什么需要注意力机制？注意力机制的起源和发展里程碑）。2、注意力机制的基本原理（什么是注意力机制？

weixin_贾·2025-03-09 06:35

（Pytorch）动手学深度学习：基础内容（持续更新）

深度学习前言环境安装(Windows)安装anaconda使用conda或miniconda创建环境下载所需的包下载代码并执行(课件代码)关于线性代数内积(数量积、点乘)外积关于数据操作X.sum(0,

孔表表uuu·2025-03-09 01:48

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划第14天：循环神经网络进阶

今天，我们将深入探讨循环神经网络的进阶内容，包括BiLSTM的工作机制、注意力机制的数学原理，以及Transformer编码层的实现。

凡人的AI工具箱·2025-03-09 00:03

YOLOv12改进策略【注意力机制篇】| 引入MobileNetv4中的Mobile MQA，轻量化注意力模块提高模型效率（二次改进A2C2f）

一、本文介绍本文记录的是基于MobileMQA模块的YOLOv12目标检测改进方法研究。MobileNetv4中的MobileMQA模块是用于模型加速，减少内存访问的模块，相比其他全局的自注意力，其不仅加强了模型对全局信息的关注，同时也显著提高了模型效率。文章目录一、本文介绍二、MobileMQA注意力原理三、MobileMQA的实现代码四、创新模块4.1改进点⭐五、添加步骤5.1修改一5.2修改

Limiiiing·2025-03-08 15:21

ResNet 改进：轻量级的混合本地信道注意机制MLCA

目录1.MLCA注意力机制2.改进位置3.完整代码Tips：融入模块后的网络经过测试，可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可1.MLCA注意力机制MLCA（MixedLocalChannelAttention

听风吹等浪起·2025-03-08 06:29

华为OD机试 - 三阶积幻方（Python/JS/C/C++ 2024 E卷 100分）

华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中，刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新，全天CSDN在线答疑。一、题目描述九宫格是一款广为流传的游戏，起源于河图洛书

哪吒·2025-03-08 05:28

新型模型架构（参数化状态空间模型、状态空间模型变种）

然而，Transformer的自注意力机制在计算每个词元时都需要利用到序列中所有词元的信息，这导致计算和存储复杂度随输入序列长度的平方级别增长。

三月七꧁ ꧂·2025-03-08 00:28

YOLOv12改进之A2(区域注意力)

注意力回顾注意力机制作为深度学习领域的核心技术，已广泛应用于自然语言处理和计算机视觉等多个领域。在YOLOv12改进之A2中，注意力机制扮演着关键角色。

清风AI·2025-03-07 00:39

大模型入门

Transformer架构的持续演进体现在位置编码改进（如RoPE旋转位置编码）、注意力机制优化（FlashAttention算法提升30%训练速度）以及层级结构创新（深度

24k小善·2025-03-06 17:05

【数据库】关系数据模型

XiYang-DING·2025-03-06 01:22

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

LeetCode - #78 子集（Top 100）

不积跬步，无以至千里；不积小流，

网罗开发·2025-03-05 23:01

《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

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

彻底搞懂服务注册与发现：微服务的“通讯录“与“导航系统“

在美团APP找到餐馆餐馆接单后派骑手取餐骑手实时更新位置直到送达用户美团APP餐馆列表骑手定位在微服务架构中，每个服务就像餐馆和骑手：餐馆服务可能部署了10个实例支付服务可能有5个节点订单服务随时可能扩容缩容没有服务注册与发现

程序猿小白菜·2025-03-04 10:34

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

IOS 图片绘制过程中的剪切之后没有原图清晰的问题解决方法

在开发的过程中，我们一般或多或少遇到对图片进行“压”和“缩”处理。

Cao_Shixin攻城狮·2025-03-02 12:33

Vivado 约束文件XDC使用经验总结

1.1.2本节引言“不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海。就是说：不积累一步半步的行程，就没有办法达到千里之远；不积累细小的流水，就没有办法汇成江河大海。

宁静致远dream·2025-03-02 03:12

在Python中高效操作三维和四维数组相乘：人工智能基础 NumPy部分

数组维度理解三维数组：(层,行,列)可理解为多个二维矩阵的堆叠四维数组：(批次大小,通道数,高度,宽度)常见于图像处理2.关键函数对比函数特性说明支持维度np.multiply元素级相乘任意np.dot标准矩阵点积≤

秋‍.·2025-03-01 23:14

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

【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

Redis Cluster集群详解

动态槽分配：节点增减时，槽可动态迁移，支持在线扩容/缩容（如CLUSTERADDSLOTS命令）。跨槽操作限制：事务、Lua脚本需确保所有键在同一槽（可

高冷小伙·2025-02-28 10:21

SGI STL（六）——reallocate函数解析

reallocate函数主要用于内存池的扩容和缩容templatevoid*__default_alloc_template::reallocate(void*__p,size_t__old_sz,size_t

FuzhouJiang·2025-02-28 09:13

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

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

Kubernetes 从入门到精通：解锁容器编排的终极指南 [特殊字符]

Kubernetes（简称K8s）是容器编排领域的王者，它能帮你：自动扩缩容：流量激增时自动扩展应用实例（HorizontalPodAutoscaler）自愈能力：崩溃的容器秒级重启，节点故障自动迁移（

a小胡哦·2025-02-27 14:28

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

CSS常用属性（文本属性）

div{color:rgb(112,45,78);}二、文本间距字母间距：letter-spacing单词间距：word-spacing（通过空格识别词）属性值为像素（px），正值让间距增大，负值让间距缩

长存祈月心·2025-02-27 01:53

云上玩转DeepSeek系列之五：实测优化16%, 体验FlashMLA加速DeepSeek-V2-Lite推理

该技术通过优化多头潜在注意力机制和分页KV缓存系统，显著提升了大语言模型的长序列处理能力与推理效率。我们第一时间在人工智能平台PAI上进行拆箱

·2025-02-27 00:41

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