Array Transformer(分块,入门,*)

Array Transformer - UVA 12003 - Virtual Judge

题意:

给定一个序列,要求查询一个区间内有多少个数小于v。并且把第p个位置的值改为u * k / (R - L + 1)。

#include<iostream>
#include<string>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<ctime>
#include<algorithm>
#include<utility>
#include<stack>
#include<queue>
#include<vector>
#include<set>
#include<math.h>
#include<map>
#include<sstream>
#include<deque>
#include<unordered_map>
#include<unordered_set>
#include<bitset>
#include<stdio.h>
using namespace std;
typedef long long LL;
typedef unsigned long long ULL;
typedef pair<long long, long long> PLL;
typedef pair<int, int> PII;
typedef pair<double, double> PDD;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
const LL Mod = 1e9 + 7;
const int 
### 如何入门 Transformer 模型 #### 学习路径规划 对于希望深入理解 Transformer 的初学者来说,建议按照以下结构化路径逐步推进: - **基础概念掌握** - 开始前需具备一定的机器学习基础知识以及神经网络的理解。 -attention mechanism)作为Transformer架构的核心特性之一,在编码器(Encoder)解码器(Decoder)之间起到桥梁作用[^1]。 - **经典模型研究** - 探索基于自注意力机制构建的经典Seq2seq模型,这有助于更好地理解后续更复杂的Transformers设计思路。 - 进一步深入了解完整的Transformer框架是如何通过堆叠多层编码器与解码器实现高效的信息传递和特征提取功能。 - **实践操作训练** - 结合理论知识参与实际项目开发或实验练习,比如利用开源工具包如Hugging Face Transformers库快速搭建并测试简单的自然语言处理任务模型。 - 参考高质量的教学资源,例如由经验丰富的从业者提供的AI大模型入门指南、视频课程等材料可以加速理解和应用过程[^2]。 #### 关键知识点详解 ##### Self-Attention Mechanism Self-Attention是一种允许输入序列中的每一个位置与其他所有位置关联起来的技术。它能够捕捉到不同时间步之间的依赖关系而不受距离限制,从而提高了对长期依赖性的建模能力。具体而言,该技术通过对齐向量Q(Query)、K(Key)和V(Value),计算权重矩阵W,并据此调整原始表示形式以获得新的上下文感知表征。 ```python import torch.nn as nn class MultiHeadedAttention(nn.Module): def __init__(self, h, d_model, dropout=0.1): "Take in model size and number of heads." super(MultiHeadedAttention, self).__init__() assert d_model % h == 0 # We assume d_v always equals d_k self.d_k = d_model // h self.h = h self.linears = clones(nn.Linear(d_model, d_model), 4) self.attn = None self.dropout = nn.Dropout(p=dropout) def forward(self, query, key, value, mask=None): ... ```
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