阿里面试官问：为什么Transformer的FFN需要升维再降维?面试题为什么Transformer的FFN需要升维再降维?标准答案1.FFN并非简单的嵌入空间建模FFN的目标不是直接在输入维度上进行建模，而是通过一系列线性变换来拟合一个高维的映射空间。若仅使用线性基，理论上我们只需使用等同

35岁设计师都去哪里了？这个问题是平时问我最多的，刚好前几天我采访了一好朋友abo，他是我入行就认识了，到现在10年多了，我记得我进阿里时候他就已经呆了三四年，如今已经呆了11年，abo在我印象，带队硬核，很帅，阿里内网的标签「阿里鹿晗」，为什么在这个环境下选择离开大厂了，去做一个产品，今

在Sass中，定义变量使用$符号，后跟变量名，然后使用冒号:赋值。变量名可以包含字母、数字、下划线和连字符。例如：$primary-color:#007bff;$font-size:16px;$border-width:1px;这些变量可以在Sass文件中重复使用，例如：body{color:$primary-color;font-size:$font-size;

A镜的绮想(mirror)签签签。配对的点对一定\(x\)相同，那用\(O(nm)\)地匹配一下，因为有几个点的\(x\)全都相同，所以\(map\)和\(umap\)会塞到\(n\timesm\)个数，显然会爆炸，只能开桶，手动把纵坐标搞成全正的，就行。点击查看代码#include<bits/stdc++.h>usingnamespac

今天介绍的这篇文章是关于小型语言模型（SmallLanguageModels,SLMs）的研究综述，作者团队来自北京邮电大学、鹏城实验室、HelixonResearch、剑桥大学等机构。语言模型的发展目前呈现出分歧，一方面是追求人工通用智能的LLMs，在训练和推理双scalinglaw的指引下不断加大计算量；另一

EfficientViT:MemoryEfficientVisionTransformerwithCascadedGroupAttentionEfficientViT:具有级联组注意力的内存高效视觉Transformer万文长字，请耐心观看~论文地址：https://arxiv.org/abs/2305.07027代码地址：Cream/EfficientViTatmain·microsoft/Cream

本文地址：https://www.cnblogs.com/wanger-sjtu/p/18352898关于llama稀疏性的观察llama原始模型的FFN计算过程为：\[f(x)=\text{silu}(xW_{Gate})\odotxW_{UP}\timesW_{Down}\]classFeedForward(nn.Module):defforward(self,x):returnself.w2(F.silu(sel

Motivation&Abs文章关注的任务为用VLM（如CLIP）做开放词汇分割，motivation主要来自于作者的一个观察：分割图中的噪声主要来自于残差连接，这会导致在文本-图像预训练更加强调全局特征，从而牺牲了局部判别能力，从而导致了分割结果中的噪声。为此作者提出了ClearCLIP，对CLIP的特征进行解耦，

前情提要：前阵子，或许更早之前，笔者关于MoE的一些研究——如果称得上是研究，而非民科的话——让人不禁思考Transformer的知识到底存在哪里？这个问题的价值不言而喻，用来打发时间也是个不错的选择。可惜的是，目前我关于它的思考仍旧十分细碎，或许也称不上有什么新意，这里只是做下暂且

 今天介绍transformer模型的FeedForwardnetwork前馈网络和Relu激活函数背景位置感知Position-Wise前馈网络（FFN）由两个全连接层（fullyconnecteddenselayers，就是线性层（LinearLayer），或密集层（DenseLayer））组成，或者也可以称为多层感知机（MLP：multi-layerperceptron）。 参见：Tr

作者认为，交互复杂性是视觉识别一个重要特点。为此，作者通过复杂特征交互构建了一个纯卷积的网络MogaNet用于图像识别。MogaNet的整体框架如下图所示，架构和一般的Transfo

【ARXIV2207】LightViT:TowardsLight-WeightConvolution-FreeVisionTransformers论文地址：https://arxiv.org/abs/2207.05557代码地址：https://github.com/hunto/Li

今天记录一下个人关于Transformer中前馈神经网络（FFN）的一点理解。我们知道，FFN之前是有一个多头注意力机制的模块。我们可以想想一下，如果这个模块直接输出，不经过FFN层会发生

点击查看代码importmathimportpandasaspdimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#@saveclassPositionWiseFFN(nn.Module):"""

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