Attention文献阅读

Keras TypeError: unsupported operand type(s) for : 'int' and 'Dimension'

记录一个简单的bug在使用keras时，需要取出一个tensor的某一维作为下一层的维度（这里，我是在写attention）代码：dim=input.shape[1]dense=Dense(dim,activation

Yolo_C·2025-02-03 01:40

transformer之Attention机制及代码实现

目录异同点总结代码实现Self-AttentionCross-AttentionGatedSelf-AttentionGeneralizedQueryAttentionPagedAttentionSelf-Attention

AIVoyager·2025-02-02 15:30

【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

Please install flash attention flash_attn

Pleaseinstallflashattentionflash_atten安装pipinstallflash_attnlinux安装成功：版本flash-attn-2.7.0.post2github如果失败

AI算法网奇·2025-02-02 12:37

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）

文章目录前言一、Seq2Seq1.1Seq2Seq的基本架构1.2Seq2Seq的框架实例二、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2.3.1注意力机制2.3.2权重矩阵WWW2.3.

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

LLM主要类别架构

自2017年，attentionisallyouneed诞生起，transformer模型为不同领域的模型提供了灵感和启发。

大模型微调实战·2025-02-01 08:36

《Semantic communications - Principles and challenges》语义通信文献阅读与分析总结

《语义通信：原理与挑战》文献详细总结1.语义通信的概念语义通信是一种超越传统香农通信范式的全新通信模式，它关注的是信息意义的传递，而不仅仅是数据本身的准确传输。传统通信强调比特级别的准确性，而语义通信更强调信息对接收方执行特定任务的有效性。这种模式被认为是第六代（6G）无线网络的核心技术之一，能够支持包括智能交通、智能监控、视频会议、增强现实（AR）和虚拟现实（VR）在内的多种智能应用。在语义通信

snow每天都要好好学习·2025-02-01 06:52

文献管理工具Zotero超详细教程，包含各个方面

1、为什么要使用Zotero上面两种方式对于后期进行写作，文献查找以及文献引用的都不方便，使用文献管理软件具有以下优点：下面是目前几款常见的文献阅读软件的对比：通过上面对比，可以看出Zotero在文献管理软件中具有一定的优势

程序猿000001号·2025-01-31 06:56

Python——基于ERA5数据的饱和水汽压差（VPD）批量计算（Clausius-Clapeyron 克劳修斯-克拉伯龙关系）

结合近期文献阅读和整理，这里提供另一

雨宫芳树·2025-01-31 03:03

[特殊字符]文献阅读分享：《负面情绪更吸睛？利用大型语言模型重构新闻推荐系统中的情感框架》

Sheakan·2025-01-30 22:20

基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法（Python代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述一、引言二、模型结构三、数据预处理四、模型训练与评估五、实验结果与分析六、结论与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现及数据1概述基于CNN-GRU(convolutionalneuralnetworks-gaterecurrentunit)神经网络的电

宇哥预测优化代码学习·2025-01-30 16:22

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

SalFAU-Net:显著性目标检测的显著性融合注意U-Net

SalFAU-Net:显著性目标检测的显著性融合注意U-Net摘要IntroductionRelatedWorksSalFAU-Net:SaliencyFusionAttentionU-NetforSalientObjectDetection

明初啥都能学会·2025-01-28 18:29

机器学习&深度学习目录

机器学习模型机器学习笔记：Transformer_刘文巾的博客-CSDN博客attention相关机器学习笔记：attention_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客机器学习笔记：ELMOBERT_UQI-LIUWJ

UQI-LIUWJ·2025-01-28 09:26

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

部署通义千问Qwen模型时，遇到Flash-Attention2装不上的问题

参考Qwen2-VL最佳实践—swift2.5.0.dev0文档我不去装什么Flash-Attention2，说是要编译好几个小时，然后我这边一直报错。

清米Dummy·2025-01-28 00:49

《剖析Transformer架构：自然语言处理飞跃的幕后英雄》

自从2017年在论文《AttentionIsAllYouNeed》中被提出，Transformer便在NLP领域引发了一场革命，彻底改变了模型处理和理解人类语言的方式。

·2025-01-26 11:25

论文阅读笔记（9）——《A Practical Survey on Faster and Lighter Transformers》

1Abstract2Introductionrecurrentneuralnetworks(RNNs)longshort-termmemory(LSTM)networksequencetosequenceframeworkinter-attentionrelativeeffectivecontextlength

StriveQueen·2025-01-26 08:32

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

论文题目：PointCAT:Cross-AttentionTransformerforPointCloud通讯地址：南京理工大学代码地址：https://github.com/xincheng-yang

我是瓦力·2025-01-25 12:59

avr定时中断_中断及其使用 AVR

avr定时中断Interruptsarebasicallyeventsthatrequireintermediateattentionbythemicrocontroller.Whenaninterrupteventoccursthemicrocontrollerpausesitscurrenttaskandattendtotheinterruptbyexecutinganinterruptser

cumubi7552·2025-01-24 19:48

Video-P2P：通过控制 cross-attention 编辑视频

Paper:LiuS,ZhangY,LiW,etal.Video-p2p:Videoeditingwithcross-attentioncontrol[C]//ProceedingsoftheIEEE/

ScienceLi1125·2025-01-24 13:30

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

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

Multi-Head Latent Attention: Boosting Inference Efficiency

ContentsIntroductionMethodLow-RankKey-ValueJointCompressionDecoupledRotaryPositionEmbeddingReferencesIntroduction作者提出Multi-headLatentAttention

连理o·2025-01-22 14:56

多头潜在注意力（MLA）是怎么来的，什么原理，能用简单的示例解释么

多头潜在注意力（Multi-HeadLatentAttention，简称MLA）是一种改进的注意力机制，旨在提高自然语言处理（NLP）模型的推理效率和性能。

百态老人·2025-01-22 14:55

Transformer中的注意力机制：从基础概念到高级变体的全面解析

注意力机制的基础概念核心组件(Query、Key、Value)的详细解释主要的注意力机制变体：自注意力(Self-Attention)多头注意力(Multi-HeadAttention)掩码注意力(MaskedAttention

XianxinMao·2025-01-22 13:48

ECCV 2024 | CC-SAM：用于超声图像分割的跨特征注意力和上下文的SAM

论文信息题目：CC-SAM:SAMwithCross-featureAttentionandContextforUltrasoundImageSegmentationCC-SAM：用于超声图像分割的跨特征注意力和上下文的

小白学视觉·2025-01-22 10:25

深度学习Transformer框架

它使用了self-attention机制，可以在序列中不同位置的元素之间建立联系。这使得Transformer在许多NLP任务中取得了最先进的性能。此外，Transfo

Clown爱电脑·2025-01-22 09:16

时间序列预测综述

文章目录非周期时间序列预测1.转化为监督学习数据集，使用xgboot/LSTM模型/时间卷积网络/seq2seq(attention_based_model)2.Facebook-prophet，类似于

Super_Whw·2025-01-22 05:48

IGModel——提高基于 GNN与Attention 机制的方法在药物发现中的实用性

IGModel——提高基于GNN与Attention机制的方法在药物发现中的实用性导言深度学习在药物发现（发现治疗药物）领域的应用以及传统方法面临的挑战。

Jackie_AI·2025-01-22 04:43

Transformer入门（1）transformer及其编码器-解码器

的编码器-解码器架构3.transformer的编码器1.Transformer简介Transformer模型是一种用于自然语言处理的机器学习模型，它在2017年由Google的研究者提出，并在论文《AttentionisAllYouNeed

通信仿真实验室·2025-01-22 01:51

图像生成大模型：Imagen 详解

Imagen是一种基于深度学习的图像生成模型，结合了自注意力机制（Self-attentionMechanism）和

转角再相遇·2025-01-20 04:17

实战千问2大模型第五天——VLLM 运行 Qwen2-VL-7B（多模态）

一、简介VLLM是一种高效的深度学习推理库，通过PagedAttention算法有效管理大语言模型的注意力内存，其特点包括24倍的吞吐提升和3.5倍的TGI性能，无需修改模型结构，专门设计用于加速大规模语言模型

学术菜鸟小晨·2025-01-20 02:50

qwenvl 代码中的attention pool 注意力池如何理解，attention pool注意力池是什么？

qwenvl中的attentionpool如何理解，其实这就是一个概念的问题看qwenvl的huggingface的代码的时候，发现代码里有一个Resampler以及attn_pool，这和之前理解的连接池线程池表示资源复用的意思不太一样

OpenSani·2025-01-20 01:13

RWKV-7 与 SamOut 的优势和劣势

RWKV-7的优势超越传统Attention范式RWKV-7引入了WKV机制，取代了传统的self-attention方法，这使得它能够在相同算力消耗下解决attention无法处理的问题。

东方佑·2025-01-19 20:57

NLP-语义解析(Text2SQL)：技术路线【Seq2Seq、模板槽位填充、中间表达、强化学习、图网络】

基线模型Seq2Seq在加入Attention、Copying等机制后,能够在ATIS、GeoQuery数据集上达到84%的精确匹配,但是在WikiSQL数据集上只能达到23.3%的精确匹配,37.0%

u013250861·2025-01-17 21:43

注意力池化层：从概念到实现及应用

多头注意力机制（MultiheadAttention）是Transformer模型的核心，它通过多个注意力头来捕捉序列中不同部分之间的关系。

专业发呆业余科研·2025-01-17 21:39

想提升英文文献阅读速度？有哪些实用方法？

在科研的道路上，筛选文献就像是大海捞针，找对了方法，就能快速锁定那些有价值的信息。尤其是在实验方向尚未确定时，如何从海量文献中筛选出“金子”，就显得尤为重要。关键的第一步：精准筛选当你面对一堆英文文献时，首先得明白，不是每一篇文献都值得你细读。这时候，筛选的技巧就显得至关重要。以下是如何快速而精准地进行筛选：快速阅读技巧：先看摘要和结论：这是最快速了解文章核心的方法。如果这两部分都看不懂或者不感兴

paixiaoxin·2025-01-17 15:45

如何学习Transformer架构

本文将探讨Transformer论文《AttentionisAllYouNeed》与HuggingFaceTransformers库之间的关系，并详细介绍如何利用HuggingFaceTransformers

fydw_715·2025-01-17 10:07

PyTorch FlexAttention技术实践：基于BlockMask实现因果注意力与变长序列处理

本文介绍了如何利用torch2.5及以上版本中新引入的FlexAttention和BlockMask功能来实现因果注意力机制与填充输入的处理。

·2025-01-17 00:31

深度学习-13-小语言模型之SmolLM的使用

文章附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介1.2下载模型2运行2.1在CPU/GPU/多GPU上运行模型2.2使用torch.bfloat162.3通过位和字节的量化版本3应用示例4问题及解决4.1attention_mask

皮皮冰燃·2024-09-15 10:48

vllm在线推理踩坑记

懂点投资的码农·2024-09-14 12:14

大模型框架：vLLM

它利用了全新的注意力算法「PagedAttention」，提供易用、快速、便宜的LLM服务。二、安装vLLM2.1使用GPU进行安装vLLM是一个Py

m0_37559973·2024-09-14 11:41

思考：怎样让自己每天都精力充沛

让自己方向坚定，精力充沛的能量法则：Habit习惯能量的倍增Energy精力，能量的来源Attention注意力，能量的转化Target目标，能量的积累这是读张家瑞老师的《能量法则》最重要的四句话。

廷伟·2024-09-13 22:45

AI推介-多模态视觉语言模型VLMs论文速览（arXiv方向）：2024.07.25-2024.08.01

文章目录～1.PayingMoreAttentiontoImage:ATraining-FreeMethodforAlleviatingHallucinationinLVLMs2.MTA-CLIP:Language-GuidedSemanticSegmentationwithMask-TextAlignment3

小小帅AIGC·2024-09-12 06:37

大模型LLM面试常见算法题-包括Attention和Transformer常见面试题

大模型：位置编码有哪些？介绍LoRA与QLoRARAG和微调的区别是什么？哪些因素会导致LLM的偏见？什么是思维链（CoT）提示？Tokenizer的实现方法及原理解释一下大模型的涌现能力？解释langchainAgent的概念langchain有哪些替代方案？RLHF完整训练过程是什么？为什么RLHF的效果这么好?RLHF使用的训练数据是什么样的?RAG和微调的区别是什么？有了解过什么是稀疏微调

剑圣土豆·2024-09-10 15:57

Transformer、BERT、GPT、T5、LLM（大语言模型），以及它们在实际行业中的运用

它引入了注意力机制（Self-Attention）

Funhpc_huachen·2024-09-08 17:38

大模型推理框架 RTP-LLM 架构解析

RTP-LLM与当前广泛使用的多种主流模型兼容，使用高性能的CUDAkernel,包括PagedAttention、FlashAttention、FlashDecoding等，支持多模态、LoRA、P-Tuning

阿里技术·2024-09-07 23:32

Transformer+目标检测，这一篇入门就够了

VisionTransformerforObjectDetection本文作者：Encoder-Decoder简介：Encoder-Decoder的缺陷：Attention机制：Self-Attention

BIT可达鸭·2024-09-07 21:19

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