讨论一下为什么transformer中用layernorm前序知识：常见的归一化层的工作原理 常见的norm之前已经讲过各个常见的归一化层了，不了解的可以去看看这篇文章。首先咱们得了解在NLP中，如果输入的几个句子不是等长的，需要使用Padding技术或者Truncation技术来使句子等长。因此对

论文《Non-localNeuralNetworks》为了满足即插即用的功能，本博客重写nonlocal块，并可以根据自己的喜好选择2D卷积或者3D卷积，并可以选择是否使用bn层或pool。nonlocalblock模块图3D代码如下：classNonlocal_3d(nn.Module):def__init__(self,dim,dim_inner,pool

基础知识1.transformer八股文a.Self-Attention的表达式b.为什么上面那个公式要对QK进行scalingscaling后进行softmax操作可以使得输入的数据的分布变得更好，你可以想象下softmax的公式，数值会进入敏感区间，防止梯度消失，让模型能够更容易训练。c.self-attention一定要这样

今天，我想与你们分享一张我最近发现的五彩线条图，它不仅以其绚丽的色彩吸引我，更以其独特的图案和深邃的内涵让我着迷。这张图不仅仅是一幅简单的视觉作品，它是对复杂数据的直观呈现，是对抽象概念的具象表达。图中的线条，如同我们生活中的轨迹，时而上升，时而下降，交织出一个个精彩的故事。

原文地址：https://www.cnblogs.com/jiangkejie/p/15292260.htmlscipy.stats.norm.ppf()分位点函数（CDF的逆）（也被用作“标准偏差乘数”）即累计分布函数的逆函数（分位点函数，给出分位点返回对应的x值）。scipy.stats.norm.ppf(0.95，loc=0，scale=1)返回累积分布函数中概率等于0.95对应

(*Exercise:mutablefields*)typestudent={name:string;mutablegpa:float;}letstuA={name="Alice";gpa=3.7}let()=stuA.gpa<-4.0(*Exercise:intfun*)letinc=ref(funx->x+1)letnum=!inc3109(*Exercise:a

以下分别列举常用的向量范数和矩阵范数的定义。向量范数1-范数：||x||1=∑i=1N|xi|，即向量元素绝对值之和，matlab调用函数norm(x,1)。2-范数：||x||2=∑i=1Nxi2，Euclid范数（欧几里得范数，常用计算向量长度），即向量元素绝对值的平方和再开方，matlab调用函数norm(x,2)。∞-范数：||x||

前言算法暑期实习机会快结束了，校招大考即将来袭。当前就业环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，岗位在变少，要求还更高了。最近，我们陆续整理了很多大厂的面试题，帮助球友解惑答疑和职业规划，分享了面试中的那些弯弯绕绕。分享100道大模型面试八股文，喜欢记得点赞

目录1.函数原型：2.使用场景：3.示例：cv::normalize()是OpenCV中用于将数据值缩放到指定范围或对数据进行归一化处理。1.函数原型：voidcv::normalize(InputArraysrc,OutputArraydst,doublealpha=1,doublebeta=0,intnorm_type=NORM_L2,intdtype=-1,I

利用空闲时间把碎片化的MATLAB知识重新系统的学习一遍，为了在这个过程中加深印象，也为了能够有所足迹，我会把自己的学习总结发在专栏中，以便学习交流。素材来源“数学建模清风”特此说明：本博客的内容只在于总结在使用matlab中的一些小技巧，并非教程，若想系统的学习MATLAB，也可以移步

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关键词：泛化性、过拟合、欠拟合；误差、偏差、方差及其关系；模型复杂度&偏差&方差&过拟合&欠拟合&误差之间关系泛化性generalization:performancesonunseendatatrainingdata——seentestdata——unseen过拟合overfit:predictaccuratelyontrainingdata(smalltraining

Pix2Pix实现图像转换Pix2Pix概述Pix2Pix是基于条件生成对抗网络（cGAN,ConditionGenerativeAdversarialNetworks）实现的一种深度学习图像转换模型该网络学习从输入图像到输出图像的映射，如Isola等人在Image-to-imagetranslationwithconditionaladversarialnetwor

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SMS多表面同步透镜设计SMS多表面同步透镜设计一、设计原理1、Snell定律的矢量形式折射定律又称Snell定律，主要包括两个方面：一是入射光线、法线和折射光线共面，二是入射角和折射角满足以下关系：\[n_1sin{\theta_1}=n_2sin{\theta_2}\]式中，\(n_1\)是入射光所在介质的折射率，\(

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某种程度来说大模型训练的核心算法就是300到400行代码，如果真正理解了并不难。下面我将带大家分析常规大模型训练有几个阶段以及在训练中一般会用到哪些方法。由上图可以看出，大模型训练主要有四个阶段：预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习。开始的第一个阶段是预训练阶

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大模型中的归一化主要是为了解决LLM训练不稳定的问题LLM中归一化方法可以按照归一化方法来分，主要分为LayerNorm，BatchNorm，RMSNorm以及DeepNorm按照归一化位置来分类，包括postNorm和preNorm1.BatchNormBatchNorm主要对数据的一定的特征维度在batch数据中进行归一，一般来说应用

%定义目标函数f=@(x)(x(1)+10*2)^2+5*(x(3)-x(4))^2+(x(2)-2*x(3))^4+10*(x(1)-x(4))^4;%初始值和终止准则x0_list=[-2,2,-3,3;-3,-1.5,0.5,-1.5];%确保每个初始点有四个元素tol=1e-5;%梯度和海森矩阵函数（这里仅为示例，需要您根据实际情

https://blog.csdn.net/weixin_42596778/article/details/134848578 layerNorm的代码实现：importtorch#1.使用torch的layernorm来进行操作，然后看一下ln后的矩阵是什么样子#创建了一个2*3*4的随机矩阵batch_size,seq_size,dim=2,3,4embedding=torch.randn(bat

1.1卷积相关1）卷积2）反卷积（只能做到近似恢复，无法完全恢复原图像） 参考：https://blog.csdn.net/qq_27261889/article/details/863040611.2线性变换相关1）Linear2）矩阵相乘类：【mm:二维矩阵相乘；bmm:三维矩阵相乘；matmul:多维矩阵相乘,只要两个矩阵能够broadcast即

文章目录一、简单运算二、广播运算1.广播的基本规则2.广播操作的例子三、运算函数参考：与凤行  张量的数学运算是深度学习和科学计算中的基础。张量可以被视为一个多维数组，其在数学和物理学中有广泛的应用。这些运算包括但不限于加法、减法、乘法、除法、内积、