【多模态视觉革命：架构、生成与安全】第1章 从Attention到状态空间模型（SSM）

最新推荐文章于 2025-12-01 17:28:36 发布
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分类专栏： 人工智能技术白皮书 文章标签： 深度学习 机器学习 人工智能
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1.1 Transformer在视觉中的异化与特化

为了使Transformer适应高分辨率视觉任务，必须对注意力机制进行异化改造。本节将深入探讨视觉注意力的计算复杂度优化理论，从核方法近似的线性化推导，到稀疏采样的可变形几何原理，最后建立混合架构下的缩放定律模型。

1.1.0 视觉注意力的计算复杂度优化与混合架构的必要性

在视觉Transformer架构的演进中，计算复杂度的优化已成为提升模型效率的核心焦点。这一优化主要通过简化注意力机制的计算负担来实现，从而使模型在处理高分辨率图像时更具可扩展性。其中，线性注意力机制通过核方法近似，将原本二次方复杂度的注意力计算转化为线性复杂度。这种方法本质上利用核函数来近似注意力矩阵的计算，避免了直接矩阵乘法的开销，使得模型在大型数据集上训练和推理时显著加速，同时保持了全局上下文捕捉的能力。

与此同时，稀疏注意力机制进一步针对视觉任务的特异性进行精炼，例如通过可变形注意力来实现。这种方法允许注意力仅聚焦于图像中关键的局部区域，而不是均匀分布于整个特征图，从而减少不必要的计算。它在数学上强调动态偏移的采样策略，让模型更智能地选择相关像素或特征点，尤其适用于物体检测或分割等需要精细局部关注的场景。

Vision Transformer的变体将继续融合E

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【AI大模型：前沿】43、Mamba架构深度解析：为什么它是Transformer最强挑战者？
RickyIT的专栏
07-18 1913
《Mamba：Transformer的颠覆者？长序列处理的革命性突破》 摘要： 本文深入解析Mamba架构如何通过选择性状态空间模型(SSM)突破Transformer的自注意力瓶颈。在长序列任务中，Mamba将计算复杂度从$O(n^2)$降至$O(n)$，实现100倍速度提升，同时保持优异性能。实验显示，在100K长度序列任务上，Mamba准确率达95%，远超Transformer的12%。其核心创新是输入依赖的选择性机制，使模型能动态调整参数，实现类似人类的选择性记忆。相比Transformer的优化方
视觉Transformer技术路线图：从ViT到DeiT再到Swin的架构演进
2401_88760782的博客
03-19 763
1. ViT的开创性贡献首次证明了纯Transformer架构可以在视觉任务上超越CNN提出了将图像分割为patch并线性投影的简洁方法展示了Transformer在大规模数据集上的强大表示学习能力为视觉领域引入了自注意力机制的全局建模能力2. DeiT的效率突破通过知识蒸馏解决了ViT对大规模数据的依赖引入蒸馏标记作为知识传递的专用通道设计了高效的训练策略和数据增强方法降低了视觉Transformer的入门门槛，推动了社区研究3. Swin Transformer的架构创新。
技术前瞻与个人发展 - 构建终身学习的技术体系——AI大模型：从0手搓到∞——AI、大模型时代，如何学习？
初始阶段。长文本博客做模型上下文。新书《千界明彻录》（故事形式构建元思维）——胡说小说。更多思辨内容在公众号。
09-23 2114
这是一份全面的AI技术学习体系总结，涵盖从Python编程、数学基础到深度学习、大模型的完整知识图谱。重点介绍了Mamba、MoE、Chain-of-Thought等前沿技术的应用场景与选择策略，提供了技能评估矩阵、研究方法论和开源贡献路径。通过技术决策树、能力建设框架和趋势预测，帮助读者从技术学习者蜕变为技术贡献者，实现从0到∞的成长历程。
多模态视觉革命：架构、生成与安全——序言
VectorShift的博客
11-26 238
仅仅几年前，Transformer架构还主导着视觉表征的战场，而今，状态空间模型（SSM）如Mamba的崛起，已然重塑了序列建模的范式；生成式AI从扩散模型向流匹配的演进，不仅加速了图像与视频的创作，更开启了世界模拟的新纪元；在编写过程中，我们紧跟2025年的最新进展，如Pyramidal Flow Matching在生成效率上的突破、MA-LMM在多模态长序列处理中的创新，以及FlashAttention v3对边缘推理的优化，确保内容的前瞻性与实用性。作者 VectorShift。
AI大模型发展历程（2025版）：从架构革命到智能体生态崛起
一起探索IT的世界
09-08 1806
截至2025年，人工智能领域已经跨越了多个关键里程碑。大模型不再仅仅是文本生成的工具，而是演进为能够感知、推理并主动执行任务的智能体（Agent）。这一演进历程融合了架构创新、规模扩展、多模态融合以及对齐技术的飞速发展。理解这一历程，对于把握未来技术趋势至关重要。本文将系统梳理从Transformer革命到当前2025年最新一代AI大模型的发展脉络，深入剖析其技术内核、范式转变，并展望未来挑战。
LLM架构的演进之路：从Transformer到Mamba再到Transformer与Mamba的融合
Gaga246的博客
04-28 929
本文将系统分析LLM所采用的Transformer与Mamba架构各自的优势、Mamba是如何解决Transformer架构存在的问题的，并解释当前出现的、融合两者架构的趋势和原因。
NeurIPS 2024 中与mamba相关的文献分享
Sakura_zhl的博客
12-27 2072
NeurIPS（Conference on Neural Information Processing Systems，神经信息处理系统会议）是人工智能和机器学习领域的顶级会议之一。NeurIPS 2024 于 2024年12月10日至15日 在 加拿大温哥华 举行。 在这里博主汇总了这次会议中于mamba相关的所有研究，以供相关方向的同学学习。 BarcodeMamba: State Space Models for Biodiversity Analysis BarcodeMamba：生物​
现代人工智能综合分类：大模型时代的架构、模态与生态系统
hello！
07-16 1293
本文系统梳理了当前人工智能领域的核心范式——大型模型的发展现状与分类体系。首先从技术基础层面分析了支撑大型模型崛起的三大支柱：算力-数据-算法协同的规模化假说、非线性能力跃迁的涌现现象，以及自监督学习革命。随后构建了多维分类框架：从技术架构角度区分了Transformer及其变体（仅编码器、仅解码器、混合架构）；按功能模态划分了语言、视觉、音频及多模态模型；依据生态系统角色划分了硬件、平台和访问层。在应用层面，重点探讨了AI在科学发现、自主系统和智能代理等领域的突破性应用。文章最后展望了小型化、边缘化的发展
51c扩散模型~合集4
whaosoft~aiotの开发板商城
05-31 1466
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/13956122生成性能提升不靠堆参数！基于掩码的扩散模型生成能力增强方法本文提出了一种名为 MaskUNet 的新方法，通过对扩散模型中的 U-Net 参数进行掩蔽，显著提升了图像生成质量。该方法利用时间步和样本依赖的掩蔽策略，动态选择有效的 U-Net 参数，从而提高生成效果，同时保持模型的泛化能力。paper title: Not All Parameters Matter: Masking Diffusion
【水果识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
子午的博客
12-01 423
水果识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对5种常见的水果图片数据集（‘圣女果’, ‘梨’, ‘芒果’, ‘苹果’, ‘香蕉’）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信选题背景与意义。
超越梯度消失：LSTM的数学本质与工程实现新探
不懂先生的博客
12-01 461
在深度学习的发展历程中，循环神经网络(RNN)曾被认为是处理序列数据的自然选择。然而，传统的RNN在实际应用中面临着和两大核心挑战。1997年，Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber提出的长短期记忆网络(LSTM)通过精巧的门控机制，成功解决了这些问题，成为序列建模的重要里程碑。本文将从数学原理和工程实现两个维度，深入剖析LSTM的内部工作机制，并探讨在现代深度学习框架下的优化实践。
RNN公式推导、案例实现及Python实现
最新发布
m0_46670850的博客
12-01 581
反向传播的推导。
[免费]基于Python的深度学习人脸表情识别系统(Keras卷积神经网络+OpenCV+PyQt)【论文+源码+SQL脚本】
java1234的博客
12-01 632
[免费]基于Python的深度学习人脸表情识别系统(Keras卷积神经网络+OpenCV+PyQt)【论文+源码+SQL脚本】
基于LSTM-GARCH混合模型：降息预期驱动金价攀升，白银刷新历史峰值的蒙特卡洛模拟验证
12-01 385
本文通过构建宏观经济变量与贵金属价格联动的AI量化模型，结合市场情绪分析算法与历史数据回溯，分析美联储降息预期、美元指数波动及关键经济数据对黄金、白银价格走势的量化影响机制。
【光伏功率预测】EMD 分解 + PCA 降维 + LSTM 的联合建模与 Matlab 实现
专注AI大模型,软件混淆,授权
12-01 1075
本文提出一种基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测方法，通过多尺度分解与深度学习结合解决光伏功率的非线性、非平稳性问题。首先利用EMD将功率序列分解为不同时间尺度的IMF分量，再结合辐照度、温度等外部特征构建特征矩阵，通过PCA降维后输入LSTM网络进行预测。Matlab实现流程包括数据预处理、EMD分解、PCA降维、LSTM建模等步骤，并给出完整的代码框架。实验结果表明该方法能有效提高预测精度，RMSE、MAE等指标表现良好。该方法可扩展加入更多特征和深度学习结构，为光伏功率预测提供有效解决方案。
【动物识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
子午的博客
12-01 249
动物识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对4种常见的动物图片数据集（猫、鸡、马、狗）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信选题背景与意义在人工智能技术蓬勃发展的当下，动物识别作为计算机视觉领域的重要应用方向，有着广泛的实际需求，如动物保护监测、智能安防等场景均需精准高效的动物识别能力。
使用卷积神经网络(CNN)提取文字特征来辅助大语言模型生成文字
makh256257282931的博客
11-29 431
使用卷积神经网络(CNN)提取文字（无删减原文）特征来辅助大语言模型生成文字是一种有效的技术方案。encoder_hidden_states=projected_features.unsqueeze(1) # 作为额外上下文。这种CNN+LLM的混合架构在需要精确控制生成内容、保持特定风格或增强特定语义特征的场景中表现出色。self.entity_cnn = load_entity_cnn() # 识别命名实体。self.topic_cnn = load_topic_cnn() # 识别主题特征。
深度学习实战（基于pytroch）系列（四十一）长短期记忆（LSTM）pytorch简洁实现
echo的博客
11-29 1064
本文介绍了使用PyTorch简洁实现长短期记忆网络(LSTM)语言模型的方法。首先读取周杰伦歌词数据集并进行预处理，然后定义包含LSTM层和全连接层的RNN模型类，其中LSTM需要同时处理隐藏状态和细胞状态。文章详细展示了模型初始化、预测函数实现以及训练过程，包括梯度裁剪和数据迭代器设计。通过对比手动实现，突出了PyTorch框架在简化LSTM实现方面的优势，为自然语言处理任务提供了高效的解决方案。
深度学习实战（基于pytroch）系列（四十）长短期记忆（LSTM）从零开始实现
echo的博客
11-28 1447
LSTM（长短期记忆网络）是一种改进的循环神经网络，通过引入输入门、遗忘门和输出门三个控制单元，以及记忆细胞结构，有效解决了传统RNN的梯度消失问题。其核心计算包括：三个门控单元通过sigmoid函数调节信息流动，候选记忆细胞使用tanh函数生成，最终记忆细胞由遗忘门和输入门共同决定。实验使用周杰伦歌词数据集进行训练，从零实现了LSTM模型的参数初始化和前向传播过程，包括状态初始化、门控计算和隐藏状态更新。该结构能更好地捕捉长距离依赖关系，适用于序列建模任务。
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