ChatGPT、百度文心一言等同类的大模型，都使用了Transformer架构，Transformer最大的特点是其有一个“自注意力机制”，搬个定义说的是：允许模型在处理每个输入元素时，能够考虑其与序列中所有其他元素之间的相关性，从而动态调整其权重。白话来说，就是模型要先理解输入句子的含义，才能

目录1.交叉熵损失的定义：2.输入：模型的输出分布和真实标签详细解释输入3.输出：损失值4.详细的步骤5.举例说明总结在《AttentionIsAllYouNeed》论文中的Transformer模型主要用于机器翻译任务。对于这样的序列生成任务（如翻译、文本生成等），模型的损失函数通常是交

论文：CostAggregationIsAllYouNeedforFew-ShotSegmentation代码：https://github.com/Seokju-Cho/Volumetric-Aggregation-Transformer目录简介SwinTransformer VAT​编辑VolumeEmbeddingModuleVolumetricTransformerModule Affinity-AwareTransformerDeco

PDF:https://arxiv.org/abs/2010.11929CODE:https://github.com/google-research/vision_transformer一、大体内容前面介绍了Transformer及其在NLP领域的两大发展方向BERT和GPT，但当时Transformer在CV领域的很难扩展，主要是如果对图片逐像素进行注意力机制，其复杂度是成平方增大

 

以使用google-bert/bert-base-chinese模型为例下载预训练模型官方站点：https://www.huggingface.co/（如果无法访问，使用镜像站点）镜像站点：https://hf-mirror.com/搜索框内搜索自己需要的模型，点击Filesandversions， 一般下载config.json、pytorch_model.bin、tokenizer.json、t

我自己的原文哦~  https://blog.51cto.com/whaosoft/11603901#CSWin-UNet将自注意力机制集成到UNet中！CSWin-UNet：U型分割方法，显著提高计算效率和感受野交互！本文提出了CSWin-UNet，这是一种新颖的U型分割方法，它将CSWin自注意力机制集成到UNet中，以实现水平和垂直条纹的自注意力

TransFormer--注意力机制：多头注意力多头注意力是指我们可以使用多个注意力头，而不是只用一个。也就是说，我们可以应用在上一篇中学习的计算注意力矩阵Z的方法，来求得多个注意力矩阵。我们通过一个例子来理解多头注意力层的作用。以Alliswell这句话为例，假设我们需要计算w

文章汉化系列目录文章目录文章汉化系列目录摘要1引言2相关工作2.1Vision中的Transformer2.2自监督学习3方法3.1标记化与位置编码3.1.1DropToken3.2Transformer架构3.3公共空间投影3.4多模态对比学习4实验4.1实验设置4.2结果4.2.1视频动作识别的微调4.2

 LeveragingTCNandTransformerforeffectivevisual-audiofusionincontinuousemotionrecognition利用TCN和Transformer在连续情感识别中实现有效的视音频融合提出了一种新的多模态融合模型，该模型利用时间卷积网络（TCN）和Transformer来提高连续情感识别的性能。Pro

24年6月来自西雅图AI2的论文“PoliFormer:ScalingOn-PolicyRLwithTransformersResultsinMasterfulNavigators”，获得CoRL‘24最佳论文之一。POLIFORMER（策略Transformer），这是一个仅限RGB的室内导航智体，通过大规模强化学习进行端到端训练，尽管纯粹在模拟中训练，但它

Summary目录Summary标准序列推荐模型其他推荐模型FPMCDNN（Pooling）GRU4Rec（RNN-based）GRU4Rec+（RNN-based）Caser（CNN-based）SASRec（Transformer-based）DIN（Transformer-based）BERT4Rec（Transformer-based）TiSASRec（Transformer-based）FMLP-Rec（Transformer-based）CLS4Rec（ContrastiveLearnin

【神经网络组件】TransformerEncoder目录【神经网络组件】TransformerEncoder1.seq2seq模型2.为什么只需要TransformerEncoder3.TransformerEncoder的结构1.seq2seq模型什么是sequence：sequence指由多个向量组成的序列。例如，有三个向量：\(\mathbf{a}=[1,0,0]^T,\math

申明：九析唯一授权【超级网红系列课程——AI大模型全栈架构师】系列课程一、模型篇大纲大语言模型基础大语言模型预训练大语言模型微调大语言模型强化对齐大语言模型评估大语言模型压缩大语言模型工程大语言模型安全多模态模型大模型经典论文Pytorch

作为当下最先进的深度学习架构之一，Transformer被广泛应用于自然语言处理领域。它不单替代了以前流行的循环神经网络（recurrentneuralnetwork，RNN）和长短期记忆（longshort-termmemory，LSTM）网络，并且以它为基础衍生出了诸如BERT、GPT-3、T5等知名架构。

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

文章目录一、起源与背景二、模型架构三、预训练与微调四、模型特点与优势五、应用场景与限制BERT框架，即BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers框架，是一种为自然语言处理（NLP）领域设计的开源机器学习框架。以下是对BERT框架的详细介绍：一、起源与背

更多面试题的获取方式请留意我的昵称或看评论区LLAMA中的FFN层作用是什么？总结上网上看到的一些分析，毕竟当时Transformer提出来的时候，可能也没考虑到会被研究的这么细。模型结构本身[AttentionisNotAllYouNeed:PureAttentionLosesRankDoublyExponentiallywit

DETR:使用Transformer的端到端目标检测DETR（DetectionTransformer）的PyTorch训练代码和预训练模型。我们用Transformer替代了完整的手工设计的目标检测流水线，并且在使用ResNet-50的情况下达到了与FasterR-CNN相匹配的性能，在COCO数据集上获得了42%的平均精度（AP），并且只用了后

DETR:使用Transformer的端到端目标检测支持乌克兰DETR（DetectionTransformer）的PyTorch训练代码和预训练模型。我们用Transformer替代了完整的手工设计的目标检测流水线，并且在使用ResNet-50的情况下达到了与FasterR-CNN相匹配的性能，在COCO数据集上获得了42%的平均精度（AP），

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

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

扩展多模态大语言模型（MLLMs）的长上下文能力对于视频理解、高分辨率图像理解以及多模态智能体至关重要。这涉及一系列系统性的优化，包括模型架构、数据构建和训练策略，尤其要解决诸如随着图像增多性能下降以及高计算成本等挑战。该团队将模型架构调整为Mamba和Transformer

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

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