大家好，这里是小琳AI课堂！今天我们来聊聊一个在自然语言处理（NLP）领域取得了革命性进展的深度学习架构——Transformer模型！

                           

Transfusion:PredicttheNextTokenandDiffuseImageswithOneMulti-ModalModellink时间：24.08机构：Waymo&UniversityofSouthernCaliforniaTL;DR提出一种使用混合模态token来训练transformer，名为transfusion，是一种生成式AI模型。主要工作使用了2T的tokens结合语言

One-Stage3DWhole-BodyMeshRecoverywithComponentAwareTransformerlink时间：CVPR2023机构：粤港澳大湾区数字经济研究院(IDEA)&&清华大学深圳国际研究生院TL;DR使用一个纯Transformer结构模型(名为OSX)直接预测Body/Hand/Face的参数，避免了之前各模型分开预测后融合复

Transformer源码详解（Pytorch版本）Pytorch版代码链接如下GitHub-harvardnlp/annotated-transformer:AnannotatedimplementationoftheTransformerpaper.首先来看看attention函数，该函数实现了Transformer中的多头自注意力机制的计算过程。defattention(query,key,v

Transformer八股目录Transformer八股Self-Attention的注意力分数计算公式为什么要进行scaling？为什么是\(\sqrt{d_k}\)？PositionEmbeddingTransformer位置编码的性质Self-Attention的注意力分数计算公式\[score=Softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})\]为什么要进行scaling？当

前言 在ICML2024上，来自麦吉尔大学，Mila魁北克人工智能研究所以及华为诺亚方舟实验室的研究者发表了一个基于连续卷积核(continuouskernel)的全新图卷积算子(图连续卷积CKGConv)，基于此算子的纯图卷积网络(CKGCN)在多个图任务中同样能够达到媲美SOTA图Transformer的性能。作者通过

前言 就在刚刚，Meta最新发布的Transfusion，能够训练生成文本和图像的统一模型了！完美融合Transformer和扩散领域之后，语言模型和图像大一统，又近了一步。也就是说，真正的多模态AI模型，可能很快就要来了！欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读

前言 只卖模型真的不赚钱！欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。本文转载自量子位仅用于学术分享，若侵权请联系删除CV方向的准研究生们，未来三年如何度过？招聘高光谱图像、语义分割、diffusion等方向论文指导老师谷

引言https://arxiv.org/pdf/2406.00427随着计算机视觉领域的发展，视觉Transformer（ViTs）逐渐成为一项重要技术。尽管ViTs在捕捉图像中的长距离依赖关系方面表现出色，但其沉重的计算负担和潜在的注意力饱和问题一直是实际应用的障碍。为解决这些问题，微软提出了Less-AttentionV

SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows1.论文信息原文地址：https://arxiv.org/abs/2103.14030官网地址：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer2.网络框架2.1swimVSvit 从图中可以得到，Swin相较于ViT的区别在于：Swim模型

1数据集介绍ETT(电变压器温度)：由两个小时级数据集（ETTh）和两个15分钟级数据集（ETTm）组成。它们中的每一个都包含2016年7月至2018年7月的七种石油和电力变压器的负载特征。 数据集链接：https://drive.google.com/drive/folders/1ZOYpTUa82_jCcxIdTmyr0LXQfvaM9vIy

ViTvsSwinTransformerViT和SwinTransformer的区别1.架构设计ViT(VisionTransformer)：ViT直接将图像分割成固定大小的非重叠小块（patches），然后将每个小块展开成一个向量，并将这些向量序列作为输入送入标准的Transformer架构中。每个小块会被映射到一个高维特征空间，然

Transformer模型介绍Transformer是工业化、同质化的后深度学习模型，其设计目标是能够在高性能计算机(超级计算机)上以并行方式进行计算。通过同质化，一个Transformer模型可以执行各种任务，而不需要微调。Transformer使用数十亿参数在数十亿条原始未标注数据上进行自监督学

编者按：Transformer模型以其强大的能力横扫了自然语言处理和计算机视觉领域，然而，我们对其工作原理的理解，尤其是其记忆能力，仍处于探索阶段。本文将深入浅出地探讨多头注意力机制的记忆能力，揭示其如何记忆训练数据，并分析影响其记忆容量的关键因素。Transformer模型，就像一个在

大家好，大型语言模型（LLMs）之所以能够在语言理解与生成上取得巨大成功，Transformer架构是其强大的支撑。从开源的Mistral，到OpenAI开发的闭源模型ChatGPT，都采用了这一架构。然而技术的探索从未止步，为进一步提升LLMs的性能，学界正在研发能够超越Transformer的新架构。其中，Mamba模型以

论文提出了包括渐进重参数化批归一化和简化线性注意力在内的新策略，以获取高效的Transformer架构。在训练过程中逐步将LayerNorm替换为重参数化批归一化，以实现无损准确率，同时在推理阶段利用BatchNorm的高效优势。此外，论文设计了一种简化的线性注意力机制，其在计算成本较低的情况下

关注我，持续分享逻辑思维&管理思维&面试题；可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导；推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》，目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用，让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站，到公众号、小程序，再到AI大模型网站。干货满满。学成后可

序列到序列（Seq2Seq）模型的发展历程中，随着技术的进步和研究的深入，出现了多种不同的架构。这些架构在编码器-解码器结构的基础上逐步演化，融合了多种改进策略和创新方法。以下是总结出的主要Seq2Seq模型架构：1.基础的RNNSeq2Seq模型编码器和解码器：最早的Seq2Seq模型使用简单的

ViT原理解析(TransformersforImageRecognitionatScale)原创 小白 小白研究室 2024年06月10日21:09 北京如何将transformer应用到图像领域Transformer模型最开始是用于自然语言处理(NLP)领域的，NLP主要处理的是文本、句子、段落等，即序列数据。视觉领域处理的

名称ReconstructingHandsin3DwithTransformers时间：CVPR2024机构：UCBerkeley,UniversityofMichigan,NewYorkUniversityTL;DR本文提出一种使用Transformer来做HandTracking的算法名为HaMeR(HandMeshRecorvery)，优势是大数据规模(利用多数据集的2D/3D标签)，大模型(

《TransformersinSmallObjectDetection:ABenchmarkandSurveyofState-of-the-Art》Transformers在小目标检测中的应用：最新技术的基准测试和调查原文：https://arxiv.org/abs/2309.049021研究背景和目的小目标检测（SOD）对现有目标检测方法具有挑战性，而Transformer

1.BaseInfoTitleAgentAttention:OntheIntegrationofSoftmaxandLinearAttentionAdresshttps://arxiv.org/pdf/2312.08874Journal/Time202312ECCV2024Author清华自动化系Codehttps://github.com/LeapLabTHU/Agent-AttentionTableAttention2.CreativeQ&AQ：Swin

matlabR2024a以上一、数据集二、2024年新SCI顶刊算法蛇鹭优化算法SBOA2024年，YFu受到自然界中鹭鹰生存行为启发，提出了鹭鹰优化算法（SecretaryBirdOptimizationAlgorithm,SBOA）。2.1算法思想SBOA生存需要不断地寻找猎物和躲避捕食者的追捕，探索阶段模拟鹭鹰捕食蛇，而

今天给大家推荐一本大模型神书，就是这本：《大语言模型：基础与前沿》，本书深入阐述了大语言模型的基本概念和算法、研究前沿以及应用，涵盖大语言模型的广泛主题，从基础到前沿，从方法到应用，不仅涵盖了经典的语言模型知识，还重点介绍了最新的研究成果和技术进展。适宜人群本书内容全