大模型知识点总结1.基础概念1.1大模型定义大模型（LargeModel）通常指参数量级达到数亿甚至数千亿的深度学习模型。这些模型通常基于Transformer架构，如GPT、BERT等。1.2常见大模型GPT系列（GenerativePre-trainedTransformer）BERT（BidirectionalEncoderRepresentations

Transformer模型是深度学习领域的一种创新架构，尤其在自然语言处理（NLP）任务中表现出色。它是由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionisAllYouNeed》中首次提出的。以下是对Transformer模型的详细介绍：Transformer的起源和重要性Transformer模型的提出是为了解决传统循环

Transformer模型是深度学习领域的一种创新架构，尤其在自然语言处理（NLP）任务中表现出色。它是由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionisAllYouNeed》中首次提出的。以下是对Transformer模型的详细介绍：Transformer的起源和重要性Transformer模型的提出是为了解决传统循环

低资源语言的Transformer挑战：探索与机遇在自然语言处理（NLP）的广阔领域中，低资源语言（也称为小种语言或少数民族语言）面临着独特的挑战。尽管Transformer模型在高资源语言上取得了巨大成功，但其在低资源语言上的应用仍然充满挑战。本文将深入探讨这些挑战，并探索可能的解决方案。

在学习Transformer这个模型前对seq2seq架构有个了解时很有必要的先上图输入和输出首先理解模型时第一眼应该理解输入和输出最开始我就非常纠结有一个Inputs，一个Outputs(shiftright)和一个OutputProbabilities，首先需要借助这三个输入/输出来初步了解该模型的运行方式。这

论文提出了经典的VisionTransormer模型SwinTransformer，能够构建层级特征提高任务准确率，而且其计算复杂度经过各种加速设计，能够与输入图片大小成线性关系。从实验结果来看，SwinTransormer在各视觉任务上都有很不错的准确率，而且性能也很高 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论

   在AI大模型数字王国里，有一位名叫Transformer的魔法大宗师。他有一个神奇的百宝箱，里面有很多魔法工具，其中有个工具叫Encoder，这个工具拥有一种神奇的力量，可以将复杂的输入信息进行编码，提取出关键的特征和依赖关系。   让我们来一起把这个工具掏出来细看一下，看看

1. MLLAttention介绍1.1 摘要： Mamba是一种有效的状态空间模型，具有线性计算复杂度。最近，它在处理各种视觉任务的高分辨率输入方面表现出了令人印象深刻的效率。在本文中，我们揭示了强大的Mamba模型与线性注意力Transformer具有惊人的相似之处，而线性注意力Transform

大侠幸会，在下全网同名「算法金」0基础转AI上岸，多个算法赛Top「日更万日，让更多人享受智能乐趣」抱个拳，送个礼在现代自然语言处理（NLP）领域，Transformer模型的出现带来了革命性的变化。它极大地提升了语言模型的性能和效率，而自注意力机制是其中的核心组件。今个儿我们将

机器翻译及实践进阶版：基于Transformer实现机器翻译（日译中）前言一、所需要的前置知识——Transformer1.自注意力机制1.1Query&Key&Value版注意力机制1.1.1什么是Query&Key&Value版注意力机制1.1.2为什么引入Query&Key&Value版注意力机制1.1.3如何实现Query&Key&Value

独家原创|Matlab实现CNN-Transformer多变量回归预测目录独家原创|Matlab实现CNN-Transformer多变量回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab实现CNN-Transformer多变量回归预测；2.运行环境为Matlab2023b及以上；3.data为数

引言如今爆火的大模型，GPT-3，BERT等，通过大量的参数和数据，为我们提供了前所未有的自然语言处理能力，使得机器能够更好地理解和生成人类的语言。而注意力机制无疑是重要的基石之一，作为一种新的神经网络结构，使得模型能够更好地捕捉序列中的长距离依赖关系，从而大大提高了模型的性

目录1.InputEmbedding2.PositionalEncoding3.Multi-HeadAttention4.Add&Norm5.Feedforward+Add&Norm6.代码展示（1）layer_norm（2）encoder_layer=1最近刚好梳理了下transformer，今天就来讲讲它~        Transformer是谷歌大脑2017年在论文attention

节前，我们组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、今年参加社招和校招面试的同学。针对大模型技术趋势、算法项目落地经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备面试攻略、面试常考点等热门话题进行了深入的讨论。总结链接如下：《大模型面试宝典》(2024

本文简单介绍transformers的原理，主要介绍transformers如何应用在图像分类上的任务。1.对transformers的简单介绍transformers在自然语言处理领域有着天然的优势，transformers改进了RNN(循环神经网络)训练慢，不能够建立序列之间的长期依赖，记忆消失的缺点。transformers的核心

递归神经网络（RNN）和Transformer是两种广泛应用于序列数据处理的神经网络架构，它们在设计原理、应用场景以及性能表现上有显著的区别和联系。RNN（RecurrentNeuralNetwork）基本概念RNN是一种能够处理序列数据的神经网络，每个时刻的输出依赖于当前输入和前一个时刻的隐藏状态。RNN通

Transformer模型的架构是由多个编码器（Encoder）和解码器（Decoder）层堆叠而成的。一、编码器（Encoder）        编码器由多个相同的编码器层（EncoderLayer）堆叠而成。每个编码器层包含两个主要子层：自注意力（Self-Attention）子层和前馈神经网络（FeedForwardNeuralNetwork，FFN）子

一、自注意力层（Self-AttentionLayer）并行处理目标序列        自注意力层的任务是计算输入序列中每个位置之间的关系，并生成每个位置的表示。这一过程可以并行处理，因为它并不依赖于前一个位置的计算结果。自注意力机制的具体步骤1.输入嵌入与位置编码      

标题：Transformer模型全解析：NLP领域的变革者与任务精粹引言Transformer模型自问世以来，已成为自然语言处理（NLP）领域的一大突破，其基于自注意力机制的架构为各种语言任务带来了革命性的进展。本文将深入探讨Transformer模型的内部机制，并展示其在多个NLP任务上的应用，通过

目录：1、引言---1.1 问题背景---1.2设计思路  2、相关工作---2.1Transformer系预测模型---2.2多变量时序数据的词构建3、iTransformer---3.1模型结构---3.2以变量为主体的特征表示---3.3模块分析4、实验分析---4.1时序预测---4.2框架能力1、引言 近

Paper1TrojViT:TrojanInsertioninVisionTransformers摘要原文:VisionTransformers(ViTs)havedemonstratedthestate-of-the-artperformanceinvariousvision-relatedtasks.ThesuccessofViTsmotivatesadversariestoperformbackdoorattacksonVi

回归预测|Matlab实现Transformer多输入单输出回归预测目录回归预测|Matlab实现Transformer多输入单输出回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.回归预测|Matlab实现Transformer-Adaboost多变量回归预测；2.运行环境为Matlab2

1.引言1.1.讨论背景在本文中，我们将深入探讨近两年最具影响力的架构之一：Transformer模型。自从2017年Vaswani等人发表划时代论文《AttentionIsAllYouNeed》以来，Transformer架构便在众多领域，尤其是自然语言处理（NLP）领域，不断刷新性能上限。这种拥有庞大参数量的Transform

DiffusionModels视频生成-博客汇总前言：最近阿里云PIA团队开源了基于DiffusionTransformer结构的视频生成模型EasyAnimate，并且提出了专门针对视频的sliceVAE，对于目前基于Unet结构的视频生成最好如SVD形成了降维打击，不论是生成质量、生成时长上都是遥遥领先。这篇博客详细

 Transformer注意力架构原理 输入层 embedding词嵌入向量 将文本中词汇的数字表示转变为向量表示，在这样的高维空间捕捉词汇间的关系 语义相近的词语对应的向量位置也更相近 每个词先通过词典转换成tokenId，在把tokenId转化为一个512纬的向量 位置编码 将每个词的位置