深度学习的前沿技术包括生成对抗网络（GANs）、自监督学习和Transformer模型。GANs通过生成器和判别器的对抗训练生成高质量数据，自监督学习利用数据的内在结构在无标签数据上学习有效特征，Transfor...
在Transformer模型中，Add&Norm（残差连接和层归一化）是两个重要的组成部分，它们共同作用于模型的各个层中，以提高模型的训练效率和性能。网络退化：网络退化（Degradation）是深度学习中一个...
decoder会把自己的输出作为接下来的输入之一，当decoder看到错误的输入，再被decoder自己吃进去，可能会造成errorpropagation,一步错步步错。但是，在训练时，是对每一个生成的toke...
Transformer模型是一种在自然语言处理（NLP）及其他序列到序列（Seq2Seq）任务中广泛使用的深度学习模型框架。其基本原理和核心组件，尤其是自注意力机制（Self-AttentionMechanism）...
Transformer自注意力机制是一种在自然语言处理（NLP）领域中广泛使用的机制，特别是在Transformer模型中，这种机制允许模型在处理序列数据时，能够捕捉到序列内部不同位置之间的相互关系。1、查询（Q...
YOLOv8作为目标检测领域的最新版本，在速度和精度之间取得了良好的平衡。然而，随着计算机视觉任务的复杂性不断增加，YOLOv8的标准主干网络（Backbone）在处理高分辨率图像或多尺度目标时，可能存在一定的局限性。为了进一步提升YO...
本文对transformers之pipeline的视频分类（video-classification）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipelin...
本文章基于使用了transformer模型去实现了一个英译中的模型,并参加了讯飞科大的NLP翻译比赛。...
创建一个形状为(max_len,d_model)的零矩阵#生成一个形状为(max_len,1)的位置索引矩阵#计算位置编码的分母项#对偶数维度进行正弦变换#对奇数维度进行余弦变换#添加批次维度...
官方给出的数据就是规范化后的。其中$$Q\\inR^{L\\timesd_{q}$$,$$K\\inR^{L\\timesd_{k}$$,$$V\\inR^{L\\timesd_{v}$$分别...