FFN

[论文笔记] LLM模型剪枝

AttentionIsAllYouNeedButYouDon’tNeedAllOfItForInferenceofLargeLanguageModelsLLaMA2在剪枝时，跳过ffn和跳过fulllayer
心心喵·2024-09-03 08:53

YOLOv8改进 | 主干篇 | YOLOv8引入MobileNetV4

在其核心，我们引入了通用倒瓶颈（UIB）搜索块，这是一种统一且灵活的结构，融合了倒瓶颈（IB）、ConvNext、前馈网络（FFN）和新颖的额外深度（ExtraDW）变体。
小李学AI·2024-09-01 23:27

大模型激活函数知识

FFN块计算公式在Transformer模型中，FFN（Feed-ForwardNetwork）块通常指的是在编码器（Encoder）和解码器（Decoder）中的一个全连接前馈网络子结构。
lichunericli·2024-02-13 19:56

MoEs学习

mmoe很像哦（有空再学习一下）moelayer的起源：SwitchTransformerspaperMoEmoe由两个结构组成：MoeLayer：这些层代替了传统Transformer模型中的前馈网络(FFN
银晗·2024-01-25 08:51

MOE介绍 混合专家模型

GShardarxiv链接GShard模型架构图：参考GShard论文笔记（1）-MoE结构可知，MOE具备以下几种特点：改造了原本的FFN层，变成Gate+n个FFN层。
duoyasong5907·2024-01-23 22:50

RNN：Recurrent Neural Network（上）

目录1为什么提出RNN1.1什么是SlotFilling1.2为什么FFN做不好SlotFilling1.3为什么RNN能做好SlotFilling2RNN的整体结构3更高级的RNN结构3.1DeepRNN3.2ElmanNetwork
狂放不羁霸·2024-01-20 07:00

【代码复现】TransUNet代码实现流程

self.hybrid_model()1.1.(2)1.(2)1.2.self.encoder()1.2.1.classBlock()1.2.1.1.self.attn(x)1.2.1.(2)1.2.1.2.self.ffn
Cpdr·2024-01-19 14:47

CNN：Convolutional Neural Network（下）

目录1CNN学到的是什么1.1Convolution中的参数1.2FFN中的参数1.3Output2DeepDream3DeepStyle4MoreApplication4.1AlphaGo4.2Speech4.3Text
狂放不羁霸·2024-01-18 21:23

[论文笔记] chatgpt系列 SparseMOE—GPT4的MOE结构

由于FFN层的时间复杂度和attention层不同，FFN层的时间复杂度在O(N*d)，N是输入长度，d是隐层纬度。attention层的时间复杂度在O(N
心心喵·2023-12-17 00:59

深入理解Transformer，兼谈MHSA（多头自注意力）、LayerNorm、FFN、位置编码

集中一下注意力Transformer其实不是完全的Self-Attention结构，还带有残差连接、LayerNorm、类似1维卷积的Position-wiseFeed-ForwardNetworks（FFN
DEDSEC_Roger·2023-12-01 23:58

【UCAS自然语言处理作业二】训练FFN, RNN, Attention机制的语言模型，并计算测试集上的PPL

文章目录前言前馈神经网络数据组织Dataset网络结构训练超参设置RNN数据组织&Dataset网络结构训练超参设置注意力网络数据组织&Dataset网络结构Attention部分完整模型训练部分超参设置结果与分析训练集Loss测试集PPL前言本次实验主要针对前馈神经网络，RNN，以及基于注意力机制的网络学习语言建模任务，并在测试集上计算不同语言模型的PPLPPL计算：我们采用teacherfor
长命百岁️·2023-11-27 00:37

Transformer（二）—— ResNet（残差网络）

理想中的深网络表现三、实践和实验效果3.1构造恒等映射：残差学习（residulelearning）3.2残差网络四、Transformer中的残差连接在Transformer中，数据过Attention层和FFN
深浅卡布星·2023-11-15 14:36

Linear FC FFN MLP层学习

一、Linear（线性层）即神经网络的线性层，用于将输入映射到下一层的特征空间。它接受一个输入并与该层的权重的转置相乘。线性层没有激活函数。公式：y=x*W^T+b，其中W是权重矩阵，b是偏置向量。pytorch的线性层代码示例如下：importtorchimporttorch.nnasnn#定义线性层linear_layer=nn.Linear(in_features=10,out_featur
thetffs·2023-11-04 02:37

DINO（ICLR 2023）

ConditionalDETR->DAB-DETR（4D,WH修正）DN-DETR（去噪训练，deNoising稳定匹配过程）DeformableDETR（变体1：two-stage，encoder输出经过FFN
白蜡虫可·2023-10-20 01:34

livebetter床垫怎样？个人使用感受分享

e=m%3D2%26s%3DPVdu2d2HBWkcQipKwQzePDAVflQIoZepK7Vc7tFgwiFRAdhuF14FMb%2FfN5D0btB9xq3IhSJN6GQT%2F1dmy
7N10L6Qc·2023-10-16 15:26

Attention Is All You Need原理与代码详细解读

文章目录前言一、Transformer结构的原理1、Transform结构2、位置编码公式3、transformer公式4、FFN结构二、Encode模块代码解读1、编码数据2、文本Embedding编码
tangjunjun-owen·2023-10-15 14:47

关于torch.nn.Linear的输入与输出探讨

关于torch.nn.Linear的一点问题  最近写Transformer代码的时候，FFN层是线性层，突然发现我丢进去的是一个三维的张量[batch_size,H,d_model]，但是线性层nn.Linear
花飞雨追·2023-10-14 12:32

【DETR】End-to-End Object Detection with Transformers

然后进行位置编码，利用TransformerEncoder和Decoder进行编码和解码，最后使用FFN进行分类和坐标的回归。
P.H. Infinity·2023-09-22 19:45

【代码实现】DETR原文解读及代码实现细节

1模型总览宏观上来说，DETR主要包含三部分：以卷积神经网络为主的骨干网（CNNBackbone）、以TRM(Transformer)为主的特征抽取及交互器以及以FFN为主的分类和回归头，如DETR中build
Marlowee·2023-09-09 15:14

day5-Transformer

模型重的循环网络替换为了TransformerBlocks，该模块包含一个多头注意力层（Multi-headAttentionLayers）以及两个position-wisefeed-forwardnetworks（FFN
wamgz·2023-09-05 12:57

Transformer模块（Restormer)

GDFN模块组成一个TransformerBlock我们看一下代码实现：classTransformerBlock(nn.Module):def__init__(self,dim,num_heads,ffn_expansion_factor
寂静的以·2023-08-31 21:02

transformer面试常考题

FFN前馈网络
CVplayer111·2023-08-02 10:31

transformer代码注解

classPositionWiseFFN(nn.Module):'''ffn_num_inputs4ffn_num_hiddens4ffn_num_outputs8'''def__init__(self
the animal·2023-07-29 14:01

【Python 问题解决】---- ModuleNotFoundError: No module named ‘xlwt‘

1.报错提示Traceback(mostrecentcalllast):File"app.py",line25,indf.to_excel(ffn3.replace('.txt','.xls'),index
Rattenking·2023-07-21 07:53

WideNet:让网络更宽而不是更深

通过混合专家(MoE)代替前馈网络(FFN)，使模型沿宽度缩放。使用单独LN用于转换各种语义表示，而不是共享权重。
deephub·2023-07-19 02:19

记录：自回归 模型在记忆 全随机序列 的潜变量 统计量爆炸现象

2023/5/29更新给注意力层和FFN层恢复bias项。可以大幅度缓解潜变量统计量爆炸现象。在24层模型+softplus4注意力激活函数的测试中，从统计量1800降低到100以内。
ONE_SIX_MIX·2023-06-18 06:48

UDS网络层ISO15765-2学习笔记

笔记仅用于自己学习及大家参考目录网络层概述网络层提供给上层的服务项a)通信服务项b)协议参数设置服务项网络层的内部操作网络层服务项网络层服务说明服务项数据单元说明网络层协议协议功能单帧发送多帧发送协议控制信息（N_PCI）单帧SFN_PCI参数定义首帧FFN_PCI
赞哥哥s·2023-06-11 19:46

BERT面试总结

embedding层的output进行dropout第二处：对Attention层的attention_probs进行dropout第三处：对Attention层的output进行dropout第四处：对FFN
seeInfinite·2023-06-10 17:58

YOLOV5/YOLOV8改进：CVPR 2023 | 基于级联分组注意力模块的全新实时网络架构模型 EfficientViT，有效涨点

因此，我们设计了一个新的具有夹层布局的构建块，即在有效的FFN层之间使用单一内存绑定的MHSA，在提高内存效率的同时提高了信道
dg68668·2023-06-09 08:18

代码阅读-deformable DETR （三）

首先来看一下编码器部分EncoderclassDeformableTransformerEncoderLayer(nn.Module):def__init__(self,d_model=256,d_ffn
熙熙江湖·2023-06-06 23:02

Transformer

Transformer中的模块3.3.注意模块3.3.1.缩放点积注意事项3.3.2多头注意3.4.Transformer中的注意事项3.4.1.自注意3.4.2自回归或因果注意3.4.3.交叉注意3.5.FFN3.6
woshicver·2023-04-18 15:42

计算机视觉中transformer的理解

原理模型思想1、Transformer各个模块结构1.1Encoder(编码器)1.2Decoder(解码器)1.3多头注意力(multi-head)1.4基于位置的前馈网络(FeedforwardNet,FFN
东洋 Dongyang·2023-04-06 18:43

Node Classification with Graph Neural Networks(使用GNN进行节点分类）

文章目录Setup准备数据集处理和可视化数据集拆分数据集为分层训练集和测试集训练和评估的实现FeedforwardNetwork（FFN）构建一个Baseline神经网络模型为baseline模型准备数据训练
AcceptGo·2023-03-29 04:04

各位说下丽芙贝特床垫用着怎么样啊

e=m%3D2%26s%3DPVdu2d2HBWkcQipKwQzePDAVflQIoZepK7Vc7tFgwiFRAdhuF14FMb%2FfN5D0btB9xq3IhSJN6GQT%2F1dmy
7N10L6Qc·2023-03-25 09:20

[nlp] Transformer & bert base & bert large 参数对比

bert中最大处理序列长度超过512的处理策略_lbertj的博客-CSDN博客_bert长度限制Transformer的FFN的隐层维度是512*4=2048Bert的FFN隐层维度是768*4=3072FFN
心心喵·2023-03-12 07:36

livebetter丽芙贝特韩国原装进口床垫怎么样

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7N10L6Qc·2023-01-26 20:54

FFN(mlpack)

前馈神经网络FFNConstructorTrainEvaluateResetForwardLossGradientEvaluateWithGradientPredictLayerLinearConstructorForwardBackwardGradientConvolutionConstructorForwardBackwardGradientTestReferenceFFNConstructo
胧月夜い·2023-01-17 16:13

Transformer的各个块(bottleneck,FFN..)

bottleneck将信息压缩再放大的神经网络结构,可以有效降低模型参数量左边是对输入进行常规卷积，右边是对输入先进行PW(Pointwise_Convolution，可参考我的上一篇博客)，之后用小卷积核进行特征提取，最后同样用PW升维。两边的输出形状一致，但是右边具有更小的参数量残差网络加上bottleneck，可以训练更小的参数量、更深的模型其中两个1X1fliter分别用于降低和升高特征维
️啊️·2023-01-17 16:38

【阅读源码】Transformer的FFN机制源码解读（dropout）

classPositionwiseFeedForward(nn.Module):"ImplementsFFNequation."def__init__(self,d_model,d_ff,dropout=0.1):super(PositionwiseFeedForward,self).__init__()self.w_1=nn.Linear(d_model,d_ff)#剖析点1self.w_2=n
菜菜2022·2023-01-17 16:36

Transformer源码详解（Pytorch版本）逐行讲解

AEmbedding层BpositionalEncodding位置编码C六层EncoderLayer循环self.enc_self_attn=MultiHeadAttention()多头注意力self.pos_ffn
Queen_sy·2022-12-27 18:22

【ViT论文】Not All Patches are What You Need: Expediting Vision Transformers via Token Reorganizations

由相应的类令牌注意力引导识别MHSA和FFN（即前馈网络）模块之间的注意力图像令牌，然后，通过保留注意图像标记和融合非注意图像标记来重组图像标记，以加快后续的
橙子的科研日记·2022-12-24 13:56

FFNs网络理解（部分）

FFN方法通过3d卷积神经网络直接从源图像中单个目标片段。并且提高了准确率。
sky_zcan·2022-12-19 17:02

导入ffn时出现问题（python的财务库）...

我一直在搞乱定量金融/算法交易，并一直试图导入一个特定的库ffn，但是，根据问题标题，我收到了一个有点冗长的错误信息，详细说明了一个ImportError，以及我怎么会错过某些，非常具体的依赖关系似乎存在
weixin_39566864·2022-12-19 17:02

python：ffn 方差分析

pipinstallffn是一个专门为从事量化金融工作的人们提供金融数据分析功能的py包以每日基金净值数据为样本fund_std.py#coding:utf-8importos,sysimportpandasaspdimportffniflen(sys.argv)==2:code=sys.argv[1]else:print('usage:pythonfund_std.pyfundcode')sys
belldeep·2022-12-19 17:58

论文笔记——HRFormer

此外，还在FFN中引入了一个深度卷积，以在不连接的图像窗口之间交换信
Sciws·2022-12-19 13:19

Bert预训练模型

bert的输入是input_emb+pos_emb+seg_emb，分别是词向量，位置编码，句子编码bert的编码端是由相同的编码层堆叠而成，每个编码层包括：多头自注意力机制，残差连接，layernorm,ffn
fly_jx·2022-12-18 16:58

[论文阅读：transformer系列] DETR:基于transformer的端到端目标检测算法

目录题目概述方法模型整体结构1.Backbone2.Transformerencoderdecoder3.Prediction（FFN，feed-forwardnetwork）损失函数1.得到最优二分图匹配
吃吃今天努力学习了吗·2022-12-15 19:33

使用MindStudio进行squeezebert模型训练

基于BERT的编码器中的每个块都有一个具有3个PFC层的自注意模块，以及另外3个称为前馈网络层（FFN1，FFN2和FFN3）的PFC层。
weixin_38239810·2022-12-13 00:44

【ARXIV2211】Efficient multi-order gated aggregation network

MogaNet的整体框架如下图所示，架构和一般的Transformer网络非常类似，核心包括两个模块：spatialaggregation（取代注意力）和channelaggregation（取代FFN
AI前沿理论组@OUC·2022-12-08 08:14

feed-forward layer (前馈层)(feed-forward network 前馈神经网络，FFN)

feed-forwardlayer指的是alinearlayerorasingle-layerMLP说白了就是一个fc层出自牛津《DoYouEvenNeedAttention?AStackofFeed-ForwardLayersDoesSurprisinglyWellonImageNet》
hxxjxw·2022-12-06 08:37
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