E325:ATTENTION

阅读理解英语

andyetitseemslikewenevergetenough.Evenwhenwehavefoundlove,itcanslipawayastimepasses.Loveisthespacious,openattentionofourawareness.Thekeytoexperiencingloveistonoticewhere

小崔的技术博客·2025-03-21 15:41

【人工智能】注意力机制深入理解

注意力机制的核心思想****二、传统序列模型的局限性****三、Transformer与自注意力机制****1.自注意力机制的数学公式****四、注意力机制的关键改进****1.稀疏注意力（SparseAttention

问道飞鱼·2025-03-21 08:09

【无标题】

在大语言模型（LLM）进行自回归（autoregressive）文本生成时，每次生成新token，都需要基于过去的上下文重新计算self-attention机制中的Key（K）和值（V）。

gs80140·2025-03-21 06:19

Multi-view graph convolutional networks with attention mechanism

摘要传统的图卷积网络关注于如何高效的探索不同阶跳数(hops)的邻居节点的信息。但是目前的基于GCN的图网络模型都是构建在固定邻接矩阵上的即实际图的一个拓扑视角。当数据包含噪声或者图不完备时，这种方式会限制模型的表达能力。由于数据的测量或者收集会不可避免的会出现错误，因此基于固定结构的图模型表达能力是不充分的。本文提出了基于注意力机制的多视图图卷积网络，将拓扑结构的多个视图和基于注意力的特征聚合策

小源er·2025-03-20 23:54

Transformer精选问答

架构中的Encoder模块包含6个EncoderBlock.每个EncoderBlock包含两个子模块,分别是多头自注意力层,和前馈全连接层.多头自注意力层采用的是一种ScaledDot-ProductAttention

EmbodiedTech·2025-03-19 16:16

NLP高频面试题（四）——BN和LN的区别与联系，为什么attention要用LN

然而，二者在实际应用中有着明显的区别与联系，尤其在Transformer的Attention机制中，LN有着独特的优势。

Chaos_Wang_·2025-03-19 00:24

如何计算一个7B的模型训练需要的参数量以及训练时需要的计算资源

这些参数主要分布在以下几个部分：Transformer层：多头注意力机制（Multi-HeadAttention）前馈神经网络（Feed-ForwardNetwork）嵌入层（EmbeddingLayer

yxx122345·2025-03-18 20:59

注意力机制：GPT等大模型的基石

基于这样的观察实践，产生了注意力机制（AttentionMechanism）。想象你在人群中找一个穿红衣服的人。

·2025-03-18 17:33

【保姆级视频教程（一）】YOLOv12环境配置：从零到一，手把手保姆级教程！| 小白也能轻松玩转目标检测！

文章目录1.FlashAttentionWindows端WHL包下载1.1简介1.2下载链接1.3国内镜像站1.4安装方法2.NVIDIAGPU计算能力概述2.1简介2.2计算能力版本与GPU型号对照表

一只云卷云舒·2025-03-18 16:56

注意力机制+多尺度卷积

MPARN:multi-scalepathattentionresidualnetworkforfaultdiagnosisofrotatingmachines方法：论文介绍了一种用于旋转机械故障诊断的多尺度卷积神经网络结构

一只小小的土拨鼠·2025-03-18 14:39

深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角

在这样的背景下，注意力机制（AttentionMechanism）应运而生，它不仅提升了模型的处理能力，还为深度学习领域带来了新的研究视角。什么是注意力机制？

冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

YOLOv8 改进：添加 GAM 注意力机制

引入注意力机制，如GAM（GlobalAttentionMechanism），可以有效提高模型对关键区域的关注，从而提升检测性能。技术背景GAM是一种全局注意力机制，通过全局信息聚合和自适应权重分

鱼弦·2025-03-17 16:14

【Attention】SEAttention

SEAttention摘要卷积神经网络（CNNs）的核心构建模块是卷积算子，它使网络能够通过在每一层的局部感受野内融合空间和通道信息来构建有价值的特征。

shanks66·2025-03-17 12:12

Transformer 架构深度剖析

一、Transformer架构核心设计1.1整体架构Transformer由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）堆叠而成，每个层包含：多头自注意力（Multi-HeadSelf-Attention

时光旅人01号·2025-03-17 10:58

self-attention为什么要除以根号d_k

self-attention的公式为attention(Q,K,V)=Softmax(QKdk)Vattention(Q,K,V)=Softmax(\frac{QK}{\sqrt{d_{k}}})Vattention

想念@思恋·2025-03-16 09:22

【手撕算法系列】多头自注意力机制MHSA

importtorch.nnasnnclassAttention(nn.Module):def__init__(self,dim,num_heads=8,qkv_bias=False,qk_scale=

Nastu_Ho-小何同学·2025-03-16 07:10

NLP复习3，手撕多头attention

importmathimporttorchimportcollectionsimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnclassMultiHeadAttention(nn.Module

地大停车第二帅·2025-03-16 07:08

手撕multi-head self attention 代码

在深度学习和自然语言处理领域，多头自注意力（Multi-HeadSelf-Attention）机制是Transformer模型中的核心组件之一。

心若成风、·2025-03-16 07:07

仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(3)：编码器模块和编码器类的实现和向前传播

来手撕transformer架构(1)：位置编码的类的实现和向前传播最适合小白入门的Transformer介绍仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(2)：多头注意力MultiHeadAttention

KangkangLoveNLP·2025-03-16 01:53

Deepseek-R1大模型微调实战技术深度解析

架构特性与微调适配性分析1.1核心架构创新对微调的影响Deepseek-R1基于Deepseek-V3-Base架构，通过MoE（Mixture-of-Experts）与MLA（Multi-HeadLatentAttention

大势下的牛马·2025-03-16 00:14

Transformer动画讲解 - 工作原理

Transformer工作原理四部曲：Embedding（向量化）、Attention（注意力机制）、MLPs（多层感知机）和Unembedding（模型输出）。

ghx3110·2025-03-15 19:16

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插

解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件)→数据预处理(初始化分词器+数据处理器+数据加载器)→模型训练(初始化模型/优化器/学习率调度器/梯度检查点/Flash-Attention

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

scaled_dot_product_attention实现逻辑

torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention(query,key,value,attn_mask=None,dropout_p=0.0,is_causal

凤梧长宜放眼量·2025-03-15 17:27

模型的秘密武器：利用注意力改善长上下文推理能力

今天，我们就以《AttentionRevealsMoreThanTokens:Training-FreeLong-ContextReasoningwithAttention-guidedRetrieval

步子哥·2025-03-15 16:51

DeepSeek开源：FlashMLA深度解析：Hopper架构上的大模型推理革命

这款专为NVIDIAH800/H100系列优化的MLA（Multi-headLatentAttention）解码内核，通过突破性算法设计与硬件协同优化，在可变长度序列处理场景中实现了3000GB/s内存带宽与

花生糖@·2025-03-15 03:55

【大模型学习】第十五章 Transformer技术看这一篇就足够了

目录一、引言二、Transformer起源背景1.从"健忘症"到"过目不忘"的进化之路三、一个简单的例子让你理解什么是Transformer四、技术要点与底层原理1.自注意力机制（Self-Attention

好多渔鱼好多·2025-03-14 12:46

Self-Attention 中的 Q / K / V

Self-Attention中的Q/K/V没问题！你能继续追问就说明真的在思考了我再用一个更形象、生活化的类比来讲一下Self-Attention中的Q/K/V，你一定能懂。

有人给我介绍对象吗·2025-03-13 22:42

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第19天：时间序列预测

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第19天：时间序列预测目录时间序列预测概述滑动窗口数据构造方法归一化策略对比：MinMaxvsZ-ScoreLSTM基础原理Attention机制与LSTM

凡人的AI工具箱·2025-03-13 22:11

论文阅读笔记：Graph Matching Networks for Learning the Similarity of Graph Structured Objects

作者提出了一种新的基于注意力的跨图匹配机制GMN(cross-graphattention-basedmatchingmechanism)，来计算出一对图之间的相似度评分。

游离态GLZ不可能是金融技术宅·2025-03-13 01:07

Adobe Firefly 技术浅析（二）：Transformer生成模型

其核心是自注意力机制（Self-Attention

爱研究的小牛·2025-03-12 20:32

DeepSeek开源第一弹！突破H800性能上限，FlashMLA重磅开源

FlashMLA是一个针对HopperGPU优化的高效MLA（Multi-HeadLatentAttention）解码内核，支持变长序列处理，现在已经投入生产使用。

开源项目精选·2025-03-12 14:54

Transformer 的原理是什么？

解决方案：Transformer是一种基于注意力机制（AttentionMechanism）的深度学习架构，最初由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionisAllYouNeed》中提出

玩人工智能的辣条哥·2025-03-12 11:08

在BERT中，如何确定一个标记的重要性

哪些标记通常具有最高的重要性权重调整损失函数或添加额外的监督信号以影响模型对特殊标记的关注度在BERT中，如何确定一个标记的重要性在BERT模型中，确定一个标记的重要性可以通过以下几种方式：注意力权重（AttentionWeights

一只天蝎·2025-03-12 10:55

LLM大模型技术实战4：热门开源LLMs对比和选型

1.1主要特点架构特点LLM主要基于Transformer架构，Transformer通过自注意力机制（Self-Attention）

大模型学习教程·2025-03-12 08:44

【每日论文】Forgetting Transformer: Softmax Attention with a Forget Gate

下载PDF或查看论文，请点击：LlamaFactory-huggingfacedailypaper-每日论文解读|LlamaFactory|LlamaFactory摘要现代循环序列模型的一个关键组件是遗忘门。虽然Transformer没有显式的循环形式，但我们展示了一种通过以数据依赖的方式降低未归一化注意力分数的自然方法，将遗忘门融入Transformer。我们称这种注意力机制为“遗忘注意力”，并

WHATEVER_LEO·2025-03-12 08:12

仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(4)：解码器和解码器模块类的实现和向前传播

来手撕transformer架构(1)：位置编码的类的实现和向前传播最适合小白入门的Transformer介绍仅仅使用pytorch来手撕transformer架构(2)：多头注意力MultiHeadAttention

KangkangLoveNLP·2025-03-11 17:07

Towards Multimodal Large-Language Models for Parent-Child Interaction: A Focus on Joint Attention

摘要共同注意是儿童早期语言发展的关键组成部分，也是亲子互动有效性的重要指标。然而，目前对共同注意的检测和分析研究仍然有限，尤其是在多模态大语言模型（MLLMs）方面。本研究通过分析由两位语言病理学家标注的26段亲子互动视频，评估了多模态大语言模型理解共同注意的能力。这些标注识别出了共同注意程度高和低的片段，作为评估模型解释能力的基准。我们的研究结果显示，由于当前的多模态大语言模型对儿童发起的眼神交

UnknownBody·2025-03-11 14:41

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attentionheads

Zhouqi_Hua·2025-03-11 03:10

Google力作 | Infini-attention无限长序列处理Transformer

NLP分享汇·2025-03-10 23:46

vllm多卡部署Qwen2.5-72B-Instruct-GPTQ-Int4

双卡v10032G部署结果如下，推理时长16s3卡，tensor_parallel_size=3，tensor并行的数量一定要能被attentionheads整除4卡，tensor_parallel_size

Yanc_L·2025-03-10 20:54

【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

（ECCV2018）CBAM改进思路

论文链接：https://arxiv.org/abs/1807.06521论文题目：CBAM:ConvolutionalBlockAttentionModule会议：ECCV2018论文方法利用特征的通道间关系生成了一个通道注意图

这张生成的图像能检测吗·2025-03-09 19:12

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

DeepSeek R1-32B医疗大模型的完整微调实战分析（全码版）

│└─LoRA微调：单卡24GB│├──1.2软件依赖││├─PyTorch2.1.2+CUDA││└─Unsloth/ColossalAI│└──1.3模型加载│├─4bit量化加载│└─FlashAttention2

Allen_LVyingbo·2025-03-09 11:33

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

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

(二)使用Pandas进行数据分析 - 查询数据的几种方法

列的数字位置查询df.where方法df.query方法Pandas使用df.loc查询数据的方法使用单个label值查询数据使用值列表批量查询数据使用数值区间进行范围查询使用条件表达式查询调用函数查询Attention

数据人章同学·2025-03-07 17:09

人工智能基础知识

二：自然语言处理nlp（语音识别）处理（文本）方面解决（说和听的问题），RNN，LSTM，attention，transformer（基于规则的翻译，超越普通

yzx991013·2025-03-07 16:24

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

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