Multi-Query注意力第4页

第二篇 5分钟上手Asciidoc - 使用初体验，编辑文档常用姿势

让我们将注意力集中到Asciidoc的核心语法。忽略一些操作上的次要细节。

RockTec·2025-06-23 16:15

Transformer 中 QKV 流向全解析（含注意力机制箭头图示）

在Attention机制中，我们通过Query（查询）与一组Key-Value（键-值）对计算注意力权重，然后用这些权重对Value进行加权求和，从而输出当前时刻关注上下文的结果。

Accelemate·2025-06-23 15:02

YOLOv10改进策略【Neck】| BMVC 2024 MASAG 模块（多尺度自适应空间注意门）：动态感受野与空间注意力增强多尺度目标检测精度

MASAG(Multi-ScaleAdaptiveSpatialAttentionGate)模块通过动态调制空间注意力权重与多尺度感受野，实现了对跨层级特征图中局部细节与全局语义的智能聚合。

Limiiiing·2025-06-23 13:54

【YOLOv5/v7 添加注意力机制】模块十六 Non-Local模块在YOLOv5/v7中的应用

Non-Local模块在YOLOv5/v7中的应用1.Non-Local模块概述Non-Local模块是一种用于捕捉长距离依赖关系的注意力机制。

路飞VS草帽·2025-06-23 10:36

Pytorch中gather()函数详解和实战示例

它常用于注意力机制、序列处理等场景。函数定义torch.gather(input,dim,index)→Tensorinput：待提取数据的张量。dim：在哪个维度上进行索引选择。

点云SLAM·2025-06-23 06:06

【AI论文】MiniMax-M1：利用Lightning注意力机制高效扩展测试时计算

摘要：我们推出了MiniMax-M1，这是全球首个开源权重的大型混合注意力推理模型。

东临碣石82·2025-06-22 22:44

开源大模型革新：MiniMax-M1-80k，长文本处理利器！

而今天，我们要为大家介绍的，是由硅基流动（SiliconCloud）推出的全球首个开源大规模混合注意力推理模型——MiniMax-M1-80k(456B)。

人工智能我来了·2025-06-22 13:11

React从基础入门到高级实战：React 核心技术 - 动画与过渡效果：提升 UI 交互体验

React动画与过渡效果：提升UI交互体验在现代Web开发中，动画和过渡效果不仅仅是视觉上的点缀，它们在提升用户体验、引导用户注意力以及增强交互性方面扮演着重要角色。

EndingCoder·2025-06-22 11:58

基于Transformer的语音识别模型：从理论到实现

基于Transformer的语音识别模型：从理论到实现关键词：Transformer、语音识别、注意力机制、序列建模、端到端学习、自注意力、语音特征提取摘要：本文将深入探讨基于Transformer架构的语音识别系统

AI智能探索者·2025-06-21 10:22

江大白 | 目标检测YOLOv12算法来袭，更高性能、更快速度！（附论文及源码）

（附论文及源码）导读目标检测是CV领域最常用的算法应用，而Yolo是目标检测算法非常经典的算法模型，近日Yolov12算法正式开源，提出区域注意力模块，残差高效层聚合网络，性能更好，速度更快，希望对大家学习理解有帮助

双木的木·2025-06-20 19:11

YOLOv12改进策略【Neck】| BMVC 2024 MASAG 模块（多尺度自适应空间注意门）：动态感受野与空间注意力增强多尺度目标检测精度

MASAG(Multi-ScaleAdaptiveSpatialAttentionGate)模块通过动态调制空间注意力权重与多尺度感受野，实现了对跨层级特征图中局部细节与全局语义的智能聚合。

Limiiiing·2025-06-20 15:17

Incremental Transformer Structure EnhancedImage Inpainting with Masking Positional Encoding笔记

另一方面，基于注意力的模型可以更好地学习结构恢复的长程依赖性，但它们受到大图像尺寸推理的大量计算的限制。为了解决这些问题，我们建议利用一个额外的结构恢复器来促进图像的增量修复。

毕设做完了吗？·2025-06-20 14:08

论文笔记＜交通灯＞＜多智能体＞CoLight管理交通灯

今天看的是论文Colight:学习网络级合作进行交通信号控制论文提出的CoLight模型是一种基于强化学习和图注意力网络的交通信号灯控制方法，旨在解决城市道路网络中的交通信号的写作问题，提升车辆通行效率

青椒大仙KI11·2025-06-19 14:44

如何让AI永远保持思考

（本文章涉及transformerencoder-decoder架构，以及自注意力和交叉注意力，请确保了解这些知识后再读取本文章）项目：永恒思考的AI（007的win11管理员）主题：将思维链作为AI生命的本体

wq舞s·2025-06-19 12:31

YOLOV8模型优化-选择性视角类别整合模块（SPCI）：遥感目标检测的注意力增强模型详解

密集分布：港口/机场等场景存在大量密集目标背景干扰：自然/人造景观交织导致语义混淆现有方法如YOLOv8虽在通用目标检测表现优异，但在遥感场景存在以下局限：Backbone缺乏显式的多尺度特征融合机制传统注意力

清风AI·2025-06-18 22:24

AI人工智能语音识别的多模态融合应用

AI人工智能语音识别的多模态融合应用关键词：语音识别、多模态融合、深度学习、神经网络、特征提取、端到端学习、注意力机制摘要：本文深入探讨了AI语音识别中的多模态融合技术，从基础原理到实际应用进行了全面剖析

AI天才研究院·2025-06-18 02:07

YOLO进化史：从v1到v12的注意力革命 —— 实时检测的“快”与“准”如何兼得？

⚙️一、初代奠基：打破两阶段检测的垄断（2016-2018）YOLOv1（2016）：首次提出“单次检测”范式，将目标检测转化为回归问题。7×7网格+30维向量输出，实现45FPS实时检测，但小目标漏检严重。YOLOv2（2017）：引入锚框（AnchorBoxes），通过k-means聚类确定先验框尺寸新增高分辨率微调（448×448输入）使用Darknet-19主干，速度达67FPSYOLOv

摘取一颗天上星️·2025-06-17 23:49

MiniMax发布MiniMax-M1推理模型，支持100万Token上下文，降低成本。

公司以创新的MoE（混合专家）架构和闪电注意力机制（LightningAttention）技术著称，先后推出支持200K上下文长度的abab6.5模型和全球首个开源混合架构推理模型MiniMax-M125

我的学校你进不来·2025-06-17 20:29

SwinTransformer 改进：结合DLKA与SSPP的模型架构

本文将深入解析一个结合了SwinTransformer、动态大核注意力(DLKA)和空间金字塔池化(SSPP)的创新模型架构。

听风吹等浪起·2025-06-17 18:16

《解码SCSS：悬浮与点击效果的高阶塑造法则》

当用户的鼠标轻轻滑过元素，仿佛是在敲响一扇神秘之门，元素以色彩变幻、大小缩放、透明度调整等方式做出回应，吸引用户的注意力，引导其进一步探索。

程序猿阿伟·2025-06-17 17:05

NLP入门笔记

此外，由于计算能力有限导致信息超载问题严重，注意力机制作为一种资源分配方案，通过将计算资源分配给更重要的任务，有效缓解了

ShaneHolmes·2025-06-17 02:57

揭秘多头注意力的核心机制

注意力机制首先简单回顾一下transformer的流程。我们有一句话我是秦始皇。

和老莫一起学AI·2025-06-16 20:14

YOLOv12改进策略【卷积层】| ICCV-2023 SAFM 空间自适应特征调制模块对A2C2f进行二次创新

专栏目录：YOLOv12改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进专栏地址：YOLOv

Limiiiing·2025-06-16 18:04

YOLOv10改进策略【卷积层】| ICCV-2023 SAFM 空间自适应特征调制模块对 C2fCIB 、PSA 进行二次创新

专栏目录：YOLOv10改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进专栏地址：

Limiiiing·2025-06-16 18:34

32 - BiFormer模块

它通过引入双层路由注意力（Bi-LevelRoutingAttention,BRA），实现了动态的、基于内容的稀疏注意力机制，以更灵活、高效地分配计算资源。2、机制BiFormer的核心是双层

Leo Chaw·2025-06-16 18:34

Transformer 核心概念转化为夏日生活类比

搭配冰镇西瓜式记忆法：一、Transformer=夏日冷饮制作流水线编码器（Encoder）：相当于「食材处理间」把输入（比如“草莓、牛奶、冰块”）洗干净、切小块（转成向量），算出每种食材的重要性（自注意力

扉间798·2025-06-16 18:00

APP开发的UI设计上，为什么不建议弹窗上有输入框？

输入需要专注：输入操作（尤其是复杂输入）需要用户集中注意力、回忆信息、思考措辞等。这本身就需要一定的认知负荷。双重打断与负担：在弹窗上放置输入

雨声不在·2025-06-16 15:11

【AI大模型】15、从GPT-1到GPT-3：大语言模型核心技术演进与能力涌现全解析

2018）（一）架构创新：单向Transformer解码器的诞生GPT-1首次将Transformer架构应用于语言模型领域，其核心采用12层Transformer解码器，摒弃了传统RNN的递归结构，通过自注意力机制实现并行计算

·2025-06-16 14:04

29 - ResNeSt模块

论文《ResNeSt:Split-AttentionNetworks》1、作用ResNeSt提出了一种新的模块化分裂注意力（Split-Attention）块，通过在特征图组间实现注意力机制。

Leo Chaw·2025-06-16 02:45

17 - ExternalAttention模块

论文《BeyondSelf-attention:ExternalAttentionusingTwoLinearLayersforVisualTasks》1、作用本文提出了一种新颖的注意力机制——外部注意力

Leo Chaw·2025-06-16 02:45

28 - ShuffleAttention模块

它通过在神经网络中引入注意力机制，使网络能够更加关注于图像中的重要特征，同时抑制不相关的信息。2、机制1、特征分组：SA模块首先将输入特征图沿通道维度分成多个子特征组，这样每个子特征组可以

Leo Chaw·2025-06-15 22:47

一文读懂特征对齐：多模态世界的“月老红线”

文章目录1、引言2、啥是多模态数据3、为啥要特征对齐4、特征对齐是咋干活的5、特征对齐的应用场景6、多模态领域里特征对齐的方法6.1基于神经网络架构设计6.2基于注意力机制6.3基于损失函数设计6.4基于生成对抗网络

.别止步春天.·2025-06-15 10:32

Autofocusformer的空间聚类用在局部注意力有参考价值吗？

autofocus代码链接：https://github.com/apple/ml-autofocusformer论文关键部分原理链接：click此处（我的上一篇文章）《通过空间聚类、局部注意力和自适应采样三部分实现了聚类的计算

小马敲马·2025-06-14 22:09

深刻理解深度学习的注意力机制Attention

Attention解释简单来说，Attention（注意力机制）是一种让模型自动“关注”重要信息、忽略不重要内容的机制，就像人们在阅读一段话时会本能地关注关键字。

勤奋的知更鸟·2025-06-14 14:13

计算机视觉生物启发视觉算法：如何模拟人眼与大脑？

一、前言二、人眼与大脑视觉系统基础概念2.1人眼的生理结构与功能2.2大脑视觉皮层的信息处理机制三、生物启发视觉算法的核心技术3.1视网膜启发的特征提取算法3.2视觉皮层启发的分层特征学习算法3.3注意力机制的生物启发实现四

xcLeigh·2025-06-14 09:15

AI编程工具的进化路径，从辅助生成到自主优化，驱动代码全生命周期进化

一、AI编程工具的技术架构与演进路径1.1底层模型技术突破Transformer架构的范式升级DeepSeek-R18K上下文窗口：通过稀疏注意力机制实现长序列处理，在代码补

羑悻的小杀马特.·2025-06-14 08:39

python打卡第51天

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#定义通道注意力

·2025-06-14 07:00

YOLOv12全栈开发手册：从算法研发到商业落地的完整技术闭环

YOLOv12混合维度注意力机制详解1.1跨维度注意力模块实现classHybridAttention(nn.Module):def__init__(self,channels):super().

全息架构师·2025-06-13 22:34

缩放点积模型：如何巧妙化解Softmax梯度消失难题？

在Transformer模型中，缩放点积注意力（ScaledDot-ProductAttention）通过一个看似简单的操作——除以维度的平方根——解决了Softmax梯度消失的核心问题。

摘取一颗天上星️·2025-06-13 14:05

ResNet改进(53)：带有ECA注意力机制的ResNet模型

1.创新点分析本文将详细介绍一个基于PyTorch实现的、带有高效通道注意力(ECA)模块的ResNet模型。这个模型结合了经典的ResNet架构和最新的注意力机制，能够有效提升图像分类任务的性能。

点我头像干啥·2025-06-13 12:52

图注意力卷积神经网络GAT在无线通信网络拓扑推理中的应用

如果已经编写好了GCN的程序，改写GAT的程序是很方便的，torch_geometric.nn下既有一般图神经网络GCNConv包,也有图注意力神经网络GATConv包程序：#作者：zhouzhichao

zzc921·2025-06-13 06:34

解锁创始人IP与知识变现密码，创客匠人来助力

创始人IP：知识变现的新引擎在信息爆炸的时代，注意力成为了稀缺资源。创始人IP作为独特的个人品牌，能够迅速吸引受众的关注，建立起深厚的信任关系。一个鲜明且具有影响力的创始人IP，就像

创小匠·2025-06-13 01:00

Python打卡第49天

@浙大疏锦行cbam注意力CBAM是一种能够集成到任何卷积神经网络架构中的注意力模块。

猛犸MAMMOTH·2025-06-12 23:17

AI日报 - 2025年06月12日

以往的3D建模流程复杂且耗时，而PartCrafter借助组合式潜在空间和层次化注意力机制，实现了部件间语义清晰、编辑灵活的高效建模方式，同时还能通过预训练的3D网格扩散Tr

NingboWill·2025-06-12 08:58

【Flux 中的 attention】缩放点积注意力机制的具体实现

defscaled_dot_product_attention(query,key,value,attn_mask=None,dropout_p=0.0,is_causal=False,scale=None)->torch.Tensor:#Efficientimplementationequivalenttothefollowing:L,S=query.size(-2),key.size(-2)s

多恩Stone·2025-06-12 02:22

python打卡第49天

知识点回顾：通道注意力模块复习空间注意力模块CBAM的定义CBAM注意力模块介绍从SE到CBAM：注意力机制的演进之前我们介绍了SE（Squeeze-and-Excitation）通道注意力模块，其本质是对特征进行增强处理

zdy1263574688·2025-06-11 21:19

python打卡第46天

一、什么是注意力机制？注意力机制（AttentionMechanism）的核心思想是模拟人类的认知过程：让模型学会“有选择地聚焦”输入信息中的关键部分，同时抑制次要或无关信息。

zdy1263574688·2025-06-11 21:49

python打卡第47天

昨天代码中注意力热图的部分顺移至今天知识点回顾：热力图作业：对比不同卷积层热图可视化的结果defvisualize_attention_map(model,test_loader,device,class_names