DualCross-Attentionformedicalimagesegmentation        提出了双交叉注意（DualCross-Attention，DCA），这是一种简单而有效的注意模块，可增强基于U-Net架构的医学图像分割中的跳接连接。基于U-Net架构的简单跳转连接方案难以捕捉多尺度上下文，导致编码器和解码器

DA-TransUNet:integratingspatialandchanneldualattentionwithtransformerU-netformedicalimagesegmentation        准确的医学图像分割对于疾病量化和治疗评估至关重要。传统的U-Net架构及其变压器集成变体在自动分割任务中表现出色。现有模型在参数

Transformer学习路线前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！完全不懂transformer，最近小白来入门一下，下面就是本菜鸟学习路线。Transformer和CNN是两个分支！！因此要分开学习Transformer是一个Seq2seq模型，而Seq2seq模型用到了self-attention机制，而self-attention机制又在E

Attention顾名思义，说明这项机制是模仿人脑的注意力机制建立的，我们不妨从这个角度展开理解2.1人脑的注意力机制人脑的注意力机制，就是将有限的注意力资源分配到当前关注的任务，或关注的目标之上，暂时忽略其他不重要的因素，这是人类利用有限的注意力资源从大量信息中快速筛选出高价值

###注意力机制（AttentionMechanism）注意力机制（AttentionMechanism）是深度学习中一种关键的思想，最早在自然语言处理（NLP）任务中被提出，用于提高模型处理长序列和复杂数据的能力。它的核心思想是让模型能够根据输入数据的不同部分动态地分配注意力权重，从而更好地捕捉重要信息。---

全文链接：https://tecdat.cn/?p=38195原文出处：拓端数据部落公众号 股票市场在经济发展中占据重要地位。由于股票的高回报特性，股票市场吸引了越来越多机构和投资者的关注。然而，由于股票市场的复杂波动性，有时会给机构或投资者带来巨大损失。考虑到股票市场的风险，对股价变动的研究

 

LLM浅谈很多人认为大模型可以直接回答问题或参与对话，但实际上，它们的核心功能是根据输入的文本预测下一个可能出现的词汇，即“Token”。这种预测能力使得LLM在各种应用中表现出色，包括但不限于：文本生成：LLM可以生成连贯且有意义的文本段落，用于写作辅助、内容创作等。问答系统：通

为什么在进行softmax之前需要对attention进行scaled(为什么除以dk的平方根)?transformer论文中的attention是ScaledDot-PorductAttention来计算keys和queries之间的关系。如下图所示:在公式一中，作者对0和K进行点积以获得注意力权重，然后这些权重用于加权平均V。但在实

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1706.03762代码地址：https://github.com/huggingface/transformers目录IntroductionBackgroundModelArchitectureEncoderLNandBNDecoderAttentionMulti-headAttentionFeed-ForwardPostionEncodingWhyself-attentionIntroductionRNN，L

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一.大模型介绍1.目前主流的开源模型体系有哪些？前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！（1）CausalDecoder（因果解码器）介绍：从左到右的单项注意力代表模型：ChatGPT、LLaMA-7B、LLaMa系列。（2）PrefixDecoder（前缀解码器）介绍：输入双向注意力，输出单向注意力代表模型：ChatGLM、

概念TransformerTransformer是Google的团队在2017年提出的一种NLP经典模型，现在比较火热的Bert也是基于Transformer。Transformer模型使用了注意力机制（attentionmechanisms），不采用RNN的顺序结构，使得模型可以并行化训练，而且能够拥有全局信息Transformer使用的是E

前段时间，不知道为什么Kimi突然在各大平台爆火，dyb站都能看到它的身影。抱着试试看的态度，我也去体验了一下Kimi的效果，我只能说一言难尽。。。。。。国产模型我还是回去用通义千问吧哈哈哈哈哈。圆规正转，今天想聊的是Kimi的“护城河”--大模型如何来解决长上下文输入问题。前

 1。效果视频：基于mscnn-bigru-attention深度学习模型江南大学轴承故障诊断带界面_哔哩哔哩_bilibili 2.江南大学轴承数据集介绍采样频率：50khz，采样时间：10s转速：6008001000/rpm内圈故障：ib外圈故障：ob滚动体故障：tb正常：N 以600转速下的内圈故障数据为例展示：开始数据

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后关注获取。1.项目背景随着大数据时代的到来，对复杂数据结构的理解和预测成为许多领域的重要课题。在这些领域中，无论是视频分析、语音识别还是自然语言处理，都面临着需

为什么大模型相比中小模型，有更突出的性能和泛化能力，也许大多数人并没有想过这个问题，业内一般从函数曲线拟合的角度，来理解模型为什么能解决现实中的问题。1、模型为什么越大，性能和泛化越好？在AI领域，对需要解决的业务问题，将其视为满足一定条件的数据分布，先通过特征工程的方式，从

1、自动驾驶、机器人、电商、监控等行业都涉及到image的sematicsegmentation，传统的方式：per-pixelclassification，每个像素点都要分类；如果进一步做 instance-levelsegmentation，可能还要改networkarchiture后重新训练，很麻烦。FAIR在2021年10月份的时候发表了论文：Per-PixelC

1.ISSA(改进的麻雀优化算法)功能:ISSA用于优化模型参数（如CNN和BIGRU的超参数），帮助提高模型的性能和准确性。机制:寻食策略:模拟麻雀在觅食过程中如何探索和利用资源，通过随机游走和局部搜索，寻找最优解。自适应权重:ISSA可以根据搜索空间动态调整探索和利用的权重

Attentionmechanism是自然语言处理和计算机视觉领域的一项重要技术，但存在一些缺点和改进空间。主要缺点包括：1.计算复杂性高；2.缺乏解释性；3.可能产生不必要的注意力分配；其中，计算复杂性高可能限制了在大规模数据上的应用。改进方向包括：1.优化算法效率；2.增强模型解释性；3.精确控制注

Transformer模型中的attention结构是一种突出重要特征的机制，它使模型能够关注输入序列中的不同部分。Attention结构的主要作用包括：1、捕捉长距离依赖关系；2、并行计算；3、提供全局上下文信息。其中，捕捉长距离依赖关系意味着模型能够理解句子中相隔较远的词汇之间的联系，从而增强了对

attention机制和一维卷积都在深度学习领域中被广泛应用，但它们的核心思想、实现方式以及应用场景存在明显的区别。区别包括：1.核心思想不同；2.操作细节不同；3.参数量和计算复杂度不同；4.应用领域和场景的偏好不同；5.与时间序列的交互方式不同。1.核心思想不同attention机制的目的是

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