casual

最新推荐文章于 2025-03-02 20:56:03 发布
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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 5154
**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 1781
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 1387
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
05-24 511
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...
精选资源
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...
精选资源
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 ...
基于Web技术的智能生活管理应用LifeFlow_模块化设计整合生活事务运动健康学习发展三大核心模块通过直观可视化界面和智能数据分析提供全面个人管理解决方案_帮助用户建立有序生活节.zip
最新发布
12-06
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项目极简说明这是一个专门用于管理和组织C语言及C项目中头文件的目录结构工具旨在提供一套标准化模块化的头文件存放方案通过预定义的头文件包含机制和目录布局规范帮助开发者高.zip
12-06
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【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度（分时电价调度）（Matlab代码实现）
12-06
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度（分时电价调度）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案，重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型，结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动，利用蒙特卡洛模拟生成大量场景，并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解，从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力，提升了充电站运营效率与经济效益，同时兼顾用户充电便利性。 适合人群：具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标：①应用于电动汽车充电站的日常运营管理，优化充电负荷分布；②服务于城市智能交通系统规划，提升电网与交通系统的协同水平；③作为学术研究案例，用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实现部分，深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤，重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程，以便在实际项目中灵活应用与改进。
高效的多分辨率融合技术对具有标签不确定性的遥感数据进行处理（Matlab代码实现）
12-06
高效的多分辨率融合技术对具有标签不确定性的遥感数据进行处理（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab代码实现的高效多分辨率融合技术，旨在处理具有标签不确定性的遥感数据。该技术通过融合不同分辨率的遥感图像，提升数据质量与分类精度，有效应对标签不准确或缺失带来的挑战。文中强调了算法在复杂遥感场景下的鲁棒性与实用性，并提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现与进一步优化。此外，文档还列举了多个相关研究方向和技术应用，涵盖电力系统、机器学习、图像处理、路径规划等领域，展示了一个综合性科研资源平台的支持能力。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事遥感数据处理、图像融合、模式识别及相关领域研究的科研人员与研究生。; 使用场景及目标：①提升遥感图像分类与目标识别的准确性；②处理带有标签噪声或不确定性的真实世界遥感数据；③开展多源遥感数据融合算法的研究与教学实践。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解多分辨率融合算法的设计思路与实现细节，同时可参考文档中列出的相关技术方向拓展研究视野。
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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