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最新推荐文章于 2025-03-02 20:56:03 发布
原创 最新推荐文章于 2025-03-02 20:56:03 发布 · 158 阅读 · 0 ·
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Prefix LM与Casual LM的区别和联系
weixin_56502263的博客
12-16 1290
简单理解： casual LM可以理解为词语接龙，prefix LM可以理解为选词填空 Casual LM (因果语言模型) 类似于词语接龙：想象一下你和朋友玩词语接龙游戏，每个人说出一个词，而你说出的词只能基于之前所有人说过的词。因果LM就是这样工作的，它逐个生成词，每个新词都是根据之前的词序列来预测的，不能看到未来的词。 Prefix LM (前缀语言模型) 更像是选词填空或完形填空：在这种情况下，你不仅能看到句子的开始部分（前缀），还可能看到句子的一部分后置内容或者上下文。这有助于更准确地填充空白
深度学习_GPT2Block详解（casual attention）
RL小站
09-12 1323
NewGELUActivation 它是高斯误差线性单元（Gaussian Error Linear Unit，简称 GELU）的一种变体。GELU 激活函数在近年来的深度学习模型中越来越受欢迎，尤其是在自然语言处理（NLP）领域，如 BERT 和 GPT 等模型中。GELU 激活函数的数学定义是输入值 x 乘以标准正态分布的累积分布函数（CDF）在该点的值。casual attention: 对原始attn进行mask。经典的preNorm TFDecoder架构。
【Unity精品资源】GUI Pro - Casual Game: 打造专业级休闲游戏界面的利器
Unity打怪升级
09-09 5156
**GUI Pro - Casual Game** 是一款专为休闲游戏优化的资产，为开发者提供了一套全面的界面设计解决方案。 其卡通风格和直观的图形用户界面设计为玩家提供了更丰富的游戏体验，使得创建专业级的休闲游戏界面变得简单而高效。
Casual Markdown 页面生成器教程
gitblog_00213的博客
09-03 355
Casual Markdown 页面生成器教程 项目介绍 Casual Markdown 是一个基于正则表达式的超轻量级 Markdown 解析器，支持目录（TOC）和滚动监听（scrollspy）功能。该项目源自 Powerpage Markdown Document 的简单 Markdown 解析器，具有以下特点： 简单且超轻量级（约190行代码） 纯 JavaScript，无依赖 支持所有...
Casual inference 综述框架
Celeste小天地
09-08 1782
因果推断的基础知识和常见模型
Casual decoder 和prefix decoder 区别
一休
07-09 977
而在输出部分，Prefix Decoder则采用单向注意力，即待生成的token可以看到Encoder侧所有token（包括上下文）和Decoder侧已经生成的token，但不能看未来尚未产生的token。这种模型架构允许模型在生成文本时同时考虑前缀信息和单向生成的特性，适用于需要同时理解上下文和生成文本的任务，如条件文本生成12。Causal Decoder是一种自回归模型，它在生成文本时只能依赖于已经生成的输出，即每个token的生成只能依赖于它之前的token，而不能利用未来的token信息。
Flutter Casual Games Toolkit 使用教程
gitblog_01053的博客
10-11 908
Flutter Casual Games Toolkit 使用教程 1. 项目介绍 Flutter Casual Games Toolkit 是一个专为 Flutter 开发者设计的游戏开发工具包，旨在帮助开发者快速创建休闲游戏。该项目提供了多种游戏模板和示例代码，涵盖了从简单的休闲游戏到复杂的2D平台游戏等多种类型。通过使用这些模板和示例，开发者可以快速上手并构建自己的游戏项目。 2. 项目快速...
深度学习常用的Attention操作（MHA/Casual Attention）以及内存优化管理(Flash Attention/Page Attention)
个人Blog
03-02 1388
比如说按照上面Prompt要输出（假设只输出这些内容）：“fathers brought a car”，一般的套路可能是：比如说：“Four score and seven years ago our xxxxx”（xxx代表预留空间）因为实际不知道到底要输出多少文本，因此会提前预留很长的一部分空间（但是如果只输出4个字符，这预留空间就被浪费了），因此在。因此，当计算每个位置的注意力时，键（key）和值（value）的位置会被限制在当前的位置及其之前的位置。是键（Key）和查询（Query）的维度。
casual Convolution 和 dilated Convolution
落地生根
07-29 5492
参考链接：https://www.cnblogs.com/fantastic123/p/9389128.html author：gswycf 　　“An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling“，讲到了：虽然人们现在都在用RNN和LSTm去处理序列问题（se...
探索游戏开发的新境界：Flutter Casual Games Toolkit
gitblog_00084的博客
05-24 512
探索游戏开发的新境界：Flutter Casual Games Toolkit games Home of the Flutter Casual Games Toolkit and other Flutter gaming templates 项目地址: http...
CASUAL
10-24
"CASUAL"这一主题在IT领域中可能是指一种非正式或轻松的字体风格。在设计和排版领域，"CASUAL"字体通常被用来传达轻松、随性或者个人化的氛围，常见于海报、社交媒体帖子、广告等创意作品中。这种字体与正式的衬线体...
魔法特效：Hyper Casual FX Pack Vol.2 v1.0
09-23
超休闲特效包 第 2 卷 ◇ 1 纹理 ◇ 2 材质 ◇ 2 着色器 ◇ 6 网格 总计 100 个预制件 适用于内置渲染管线、URP 和 HDRP 请检查以下内容 ※ ... 如果您使用正交摄像机，并且您的项目环境是 2D 或 2D 实验性的，将所有...
Casual
10-29
"Casual"通常指的是具有轻松、非正式风格的字体，它旨在营造一种亲切、随和的氛围，适合用于需要体现轻松感或个人化的场景。这种字体可能包含手写风格、涂鸦元素或是简化了传统字体结构的设计，以呈现出不拘一格的...
3d-hyper-casual
03-13
《3D超休闲游戏开发：C#编程技术详解》 3D超休闲游戏，顾名思义，是指采用三维图形技术制作的、玩法简单轻松、适合各年龄段玩家的休闲游戏。这类游戏通常具有轻量级的特性，易于上手，但同时也包含一定的挑战性和...
卡通换装人物：3D Characters - Casual Character v1.0.4
09-05
主要特点 此包包含休闲角色1和休闲角色2。此外，还增加了圣诞老人和驯鹿鲁道夫的服装。 这是一套低多边形风格的休闲角色建模，可应用于各种休闲类游戏的制作。 本包包含总计337个FBX项目文件和120个示例角色 ...
协调多单元系统中的最优资源分配.zip
12-06
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
dlt645-C语言资源
最新发布
12-07
DLT645-2007RTU/TCP/C++PythonGo
Java-Compressed-file-security项目是一个专注于JavaWeb环境中压缩文件安全漏洞分析与防护的开源安全研究项目_该项目深入探讨了在ApacheTom.zip
12-06
Java-Compressed-file-security项目是一个专注于JavaWeb环境中压缩文件安全漏洞分析与防护的开源安全研究项目_该项目深入探讨了在ApacheTom.zip
Vue与Element UI构建的后台管理系统完整源码
12-06
基于Vue.js框架与Element UI组件库构建的管理控制台前端工程文件包。该资源包提供了完整的界面设计实现方案，包含用户权限验证模块、数据可视化展示面板、多层级导航菜单系统以及响应式布局适配机制。工程采用模块化开发架构，遵循前端工程化规范，内置路由状态管理配置与API接口封装层，支持通过构建工具进行生产环境优化部署。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
casual alignment loss
04-03
### Casual Alignment Loss 的定义与应用 Casual alignment loss 是一种用于机器学习模型中的损失函数，旨在通过优化特征空间的分布来增强因果关系的学习能力。这种技术通常应用于域适应 (domain adaptation) 和迁移学习 (transfer learning)，其目标是最小化源域和目标域之间的差异，从而提高模型在未见数据上的泛化性能。 #### 定义与原理 Casual alignment loss 主要关注于对齐不同分布的数据集，使得它们在特征表示上更加一致。通过对齐操作，可以减少因环境变化带来的负面影响，提升模型鲁棒性。具体而言，该方法试图最小化两个分布之间统计距离度量（如最大均值差异 Maximum Mean Discrepancy, MMD[^2] 或 Wasserstein 距离）。这有助于消除不必要的偏差并保留重要的因果信息。 #### 实现方式 以下是基于 PyTorch 的一个简单实现案例： ```python import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import grad class CasualAlignmentLoss(nn.Module): def __init__(self): super(CasualAlignmentLoss, self).__init__() def forward(self, source_features, target_features): """ 计算源域和目标域特征之间的MMD距离作为casual alignment loss 参数: source_features: 源域特征张量 (batch_size x feature_dim) target_features: 目标域特征张量 (batch_size x feature_dim) 返回: mmd_loss: 域间差异的平方核MMD损失 """ delta = source_features.mean(dim=0) - target_features.mean(dim=0) loss = delta.dot(delta.T) return loss # 使用示例 source_data = torch.randn(64, 128) # 假设批量大小为64，特征维度为128 target_data = torch.randn(64, 128) loss_fn = CasualAlignmentLoss() mmd_loss_value = loss_fn(source_data, target_data) print(f"Casual Alignment Loss Value: {mmd_loss_value.item()}") ``` 上述代码片段展示了如何利用平均差计算 casual alignment loss 来衡量两组样本间的不匹配程度[^3]。 #### 进一步扩展 除了基本形式外，还可以引入更复杂的机制进一步改进效果。例如，在某些情况下可能需要考虑协方差矩阵的一致性或者更高阶矩的信息；另外也可以结合对抗训练策略构建更具竞争力的方法。 ---
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