自注意力机制是Transformer模型的核心，它允许模型在编码每个单词时同时关注序列中的其他单词，从而捕捉到单词之间的依赖关系。位置编码的生成使用了正弦和余弦函数的不同频率，以确保编码在不同维度上具有不同的模式...

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Mamba是一种新的状态空间模型架构，在语言建模等信息密集数据上显示出良好的性能，而以前的二次模型在Transformers方面存在不足。Mamba基于结构化状态空间模型的，并使用FlashAttention...

浏览 78 次 标签： Mamba 2的发布是否可以撼动Transformer模型的AI大一统的江湖地位   

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...

浏览 81 次 标签： 深度学习的前沿主题：GANs、自监督学习和Transformer模型   

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）...

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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...

浏览 65 次 标签： 一文弄懂 Transformer模型（详解）   

transformer结构是google在2017年的AttentionIsAllYouNeed论文中提出，在NLP的多个任务上取得了非常好的效果，可以说目前NLP发展都离不开transformer。最...

浏览 94 次 标签： Transformer模型详解   

Google在人工智能领域的贡献是不可小觑的，尤其是在Transformer模型的研究和发展中。Transformer模型最初由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionisAllYouNe...

浏览 55 次 标签： Transformer模型：人工智能技术发展的里程碑   

写在前面在本文中，我们利用Nixtla的NeuralForecast框架，实现多种基于Transformer的时序预测模型，包括：Transformer,Informer,Autoformer,FEDfor...

浏览 51 次 标签： FEDformer和PatchTST等）    【python量化】多种Transformer模型用于股价预测（Autoformer   

上篇文章以对话模式为例讲了目前人工智能的整体架构，但是大模型依然有很多细节问题，这里作者讲一讲目前的Transformers模型原理。_人工智能transformer...

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