网站首页 技术文章 第1141页

• 

  干货|Transformer的多头注意力机制

  Transformer的多头注意力机制Transformer的多头注意力机制是Transformer模型中的一个重要组成部分，它通过多个并行的注意力机制来增强模型对输入序列中不同部分的关注能力。简单来说，多头注意力允许模型从不同的表...

  2024-09-01 btikc 技术文章 26 ℃ 0 评论
• 

  OpenAI注意力机制预测神器稀疏 Transformer，预测长度增加30倍

  【新智元导读】OpenAI提出新的神经网络模型“稀疏Transformer”，能够预测文本、图像和声音等序列的后续内容，该模型是对注意力机制的一个改进，预测长度达到之前最佳水平的30倍。...

  2024-09-01 btikc 技术文章 17 ℃ 0 评论
• 

  新一代注意力机制Lightning Attention-2:无限序列、更高建模精度

  机器之心专栏...

  2024-09-01 btikc 技术文章 22 ℃ 0 评论
• 

  算法人生(8):从“注意力算法”看“战胜拖延”

  现代人的拖延症一直存在，那如果解决拖延症呢？本文作者从“注意力算法”中找到分心的事情来解决拖延症，让我们来看看作者的介绍吧～...

  2024-09-01 btikc 技术文章 17 ℃ 0 评论
• 

  Swin Transformer遇DCN，可变形注意力Transformer模型优于多数ViT

  机器之心报道...

  2024-09-01 btikc 技术文章 17 ℃ 0 评论
• 

  Transformer模型中的多头注意力机制

  在Transformer模型中，多头注意力机制通过将输入嵌入分割成多个并行的“头”来处理，每个头都有自己的权重矩阵（查询、键和值矩阵），从而能够在不同的子空间上执行注意力计算。假设原始的查询（Q）、键（K）和值（V）矩阵的维度分别是(d...

  2024-09-01 btikc 技术文章 17 ℃ 0 评论
• 

  丢掉注意力的扩散模型:Mamba带火的SSM被苹果、康奈尔盯上了

  机器之心报道...

  2024-09-01 btikc 技术文章 20 ℃ 0 评论
• 

  ICCV2021 | SMCA:即插即用的共同注意力模型，可使DETR收敛加速10倍

  ...

  2024-09-01 btikc 技术文章 20 ℃ 0 评论
• 

  YOLO改进系列之注意力机制(EffectiveSE模型介绍)

  模型结构ESE(EffectiveSqueezeandExtraction)layer是CenterMask模型中的一个block，基于SE（SqueezeandExtraction）改进得到。与SE的区别在于，ESEbloc...

  2024-09-01 btikc 技术文章 16 ℃ 0 评论
• 

  谷歌NLP新模型「大鸟」突破BERT限制，稀疏注意力机制更省内存

  【新智元导读】最近Google又发了一个NLP模型，名字也很喜感BigBird！这只大鸟在长文本任务中能胜过BERT，它有哪些独特之处呢？谷歌最近又推出了一个重磅的稀疏注意力模型：BigBird。...

  2024-09-01 btikc 技术文章 17 ℃ 0 评论