利用深度学习在热图像中实现无人机目标检测摘要1引言1.1小物体检测1.2物体检测中的模型组合1.3热图像处理2提出的模型2.1预测头数量2.2骨干网络优化2.3Transformerencoder模块2.4

1Self-attention自注意力机制1.1QKV的理解attention和推荐算法有类似之处我们在电商购物平台上输入查询query，然后平台返回商品列表系统会根据query去查找所有相似度高的商品，商品自带的标签就是key，query与key相乘就得到相似度然后根据客户的评价给所有商品打分，得到value，评价高的value就高。用户喜不喜欢、评价高不高、销量高不高就是value最后，把相似

1.为什么需要transformer循环模型通常沿输入和输出序列的符号位置进行因子计算。通过在计算期间将位置与步骤对齐，它们根据前一步的隐藏状态和输入产生位置的隐藏状态序列。

Transformer的基本结构Transformer模型结构与seq2seq模型类似，Transformer是一种编码器-解码器结构的模型Transformer的过程——编码器(Encoder)Encoder

transformer中的解码器解码器层每个解码器层根据给定的输入向目标方向进行特征提取，即完成解码过程transformer的解码器也是一个自回归模型，根据编码器的结果以及上一次预测的结果，对下一次可能出现的值进行特征表示

本研究针对不确定性的数学理论、算法及应用开展了多层次研究：在随机性数据处理方面，应用已有的成熟算法对实际生活中常见的不确定性现象开展分析，包括了多维标度法在亲属关系中的分析应用、Ba

答：简单来说Runway是基于扩散模型（DiffusionModel）的，而Sora是基于DiffusionTransformer。

这些模型基于Transformer架构，其中包含多头注意力层，堆叠在一个非常深的神经网络中。常见的LLM包括GPT-3、PaLM、Gala

我们利用对视频和图像潜在代码的时空Patches进行操作的Transformer架构。我

文章目录1.视频生成模型，可以视为一个世界模拟器2.技术内容2.1将可视数据转换成patches2.2视频压缩网络2.3SpacetimeLatentPatches2.4Scalingtransformers

OpenAI的Sora模型是一个视频生成模型，与GPT模型类似，Sora使用了Transformer架构，有很强的扩展性。

一方面，研究人员运用严谨的数学理论来构建和分析深度学习模型，如线性代数、概

摘要基于transformer的SSL方法在ImageNet线性检测任务上取得了最先进的性能，其关键原因在于使用了基于对比学习方法训练单尺度Transformer架构。

摘要本文利用从互联网上收集的2.5亿个图像/文本对数据，训练了一个120亿参数的自回归transformer，进而得到一个可以通过自然语言/图像控制生成的高保真图像生成模型。

摘要Diffusionmodels（DMs）被证明在复杂自然场景的高分辨率图像合成能力优于以往的GAN或autoregressive（AR）transformer。

ChatGPT，全称GenerativePre-trainedTransformer，是一种基于深度学习的自然语言处理技术。它由OpenAI团队开发，并已经在2018年6

的三个阶段1）上世纪50~60年代，计算机刚刚产生2）Machinelearning3）Deeplearning，有神经网络，最有代表性的是ChatGPT,GPT(GenerativePre-TrainedTransformer

自然语言处理（NLP）情感分析：深度学习模型如循环神经网络（RNN）和Transformer等已被广泛用于情感分析任务，例如识别文本中的情感倾向或情感类别。

Turningvisualdataintopatches（将视觉数据转换为图像块）Videocompressionnetwork（视频压缩网络）SpacetimeLatentPatches（隐空间时空编码块）Scalingtransformersforvideogeneration

Sora基于先进的Transformer架构，将AI与人类的创造力完美结合，为观众带来了前所未有的视听盛宴。Sora原理及代码Sora的核心原理基于先进的扩散模型。

我们利用transformer架构，在视频和图像潜在代码的时空补丁上运行。我们最大的模型Sora能够生成一分钟的高保真视频。我们的结果表明，缩放视频生成模型是构建物理世界通用模拟器的一条有希望的道路。

其核心技术包括使用视觉块编码将不同格式的视频统一编码成Transformer可训练的嵌入向量，以及类似于扩散过程的UNet方法进行降维和升维的加噪与去噪操作。

[all]orpipinstallai2-olmo2.基础的推理fromhf_olmoimport*#registerstheAuto*classesfromtransformersimportAutoModelForCausal

Peft库编写逻辑分析（以LLaMa+prefix为例）Peft库加载finetune模型分析Peft生成代码importtorchfrompeftimportPeftModelfromtransformersimport

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提出了一个新的简单网络架构——transformer，仅仅是基于注意力机制，完全免去递推和卷积，使得神经网络训练地速度极大地提高。

MLP-mixer是最近很流行的一种网络结构，比起Transformer和CNN的节构笨重，MLP-mixer不仅节构简单，而且在图像识别方面表现优异。

不过在infer的时候这一部分不会进行用数据集聚类获得query轨迹点（goal点）：将goal点也进行Transformer，并且让上一帧模型的结果用于下一帧的模型推理，可以使模型的推

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1.BERT简介BERT用于将一个输入的句子转换为word_embedding，本质上是多个Transformer的Encoder堆叠在一起。

在VIT模型设计中，尽可能地紧密遵循原始的Transformer模型（Vaswani等人，2017年）。

SwinTransformer可以说是批着Transformer外表的卷积神经网络。具体的架构如下图所示：首先我们得到一张224*224*3的图片。通过分成4*4的patch，变成了56*56*48。

提出Transformer的那篇论文《AttentionisAllYouNeed》问世已经是六年前的事了。当初的8位论文作者有6人出自谷歌，但到现在大多也已转身寻找新的故事。

文章目录介绍小结介绍在开始训练GPT之前，我们先比较一下BERT和GPT这两种基于Transformer的预训练模型结构，找出它们的异同。

becausethefollowingdependenciesdon'tsupportnullsafety:package:flutter_swiperpackage:flutter_page_indicatorpackage:transformer_page_viewForsolutions

省流版1核心数据处理将视频数据整合成一个一个的Patch，方便统一训练数据，利用扩散Transformer架构2功能效果除了可以实现基础的文生视频外，实际上还有非常惊艳的视频延展，视频编辑，视频连接等多种功能

Turningvisualdataintopatches：将视觉数据转换为补丁3、Videocompressionnetwork：视频压缩网络4、SpacetimeLatentPatches：时空潜在补丁5、Scalingtransformersforvideogeneration

前言真没想到，距离视频生成上一轮的集中爆发(详见《视频生成发展史：从Gen2、EmuVideo到PixelDance、SVD、Pika1.0、W.A.L.T》)才过去三个月，没想OpenAI一出手，该领域又直接变天了自打2.16日OpenAI发布sora以来，不但把同时段Google发布的GemmiPro1.5干没了声音，而且网上各个渠道，大量新闻媒体、自媒体(含公号、微博、博客、视频)做了大量的

GPT：2018年，OpenAl发布了这款基于Transformer架构的预训练语言模型，其参数数量为1.17亿(117M)。

-Transformer体系：由Google提出的Transformer模型及其变体，如BERT、GPT等。

来自：纸鱼AI目前Github上的大部分实现均针对于单个样本的beamsearch，而本文主要介绍了针对单个样本和批量样本的beamsearch实现。本文代码可以点击“查看原文”找到BeamSearch的原理设输入序列为，输出序列为，我们需要建模如下概率分布：（公式向右滑动）在执行解码时，我们有几种选词方案，第一种则是穷举所有可能序列，这种成本过大无法承受。如果每一步都选择概率最大的词，这种解码方

目录a.注意力机制和自注意力机制的区别b.引入自注意力机制的原因c.计算公式d.代码实现二、Multi-HeadAttention1.Multi-HeadAttention的计算2.位置编码三、Transformer

1.背景：Transformer是2017年的一篇论文《AttentionisAllYouNeed》提出的一种模型架构，这篇论文里只针对机器翻译这一种场景做了实验，并且由于encoder端是并行计算的，

一、transformer介绍众所周知，transformer模型（如GPT-3、LLaMa和ChatGPT）已经彻底改变了人工智能领域。

主动学习和基于Transformer的机器学习模型的结合为有效地训练深度学习模型提供了强有力的工具。通过利用主动学习，数据科学家能够减少训练模型所需的标记数据的数量，同时仍然达到高精度。

AdaptableandInterpretableNeuralMemoryoverSymbolicKnowledge论文作者：GoogleResearch论文地址：https://arxiv.org/abs/2007.00849收录会议：NAACL202101介绍大规模语言模型，如BERT、Transformer

基于深度学习的文本分类学习目标了解Transformer的原理和基于预训练语言模型（Bert）的词表示学会Bert的使用，具体包括pretrain和finetune文本表示方法Part4Transformer

文本生成模型OpenAI的文本生成模型(也叫做生成预训练的转换器(Generativepre-trainedtransformers)或大语言模型)已经被训练成可以理解自然语言、代码和图片的模型。