attention架构及其变体

最新推荐文章于 2025-08-08 00:00:08 发布
原创 最新推荐文章于 2025-08-08 00:00:08 发布 · 147 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#语言模型

Attention及相关变体
Transformer 架构
原理
代码 + 复杂度分析
位置编码
MHA
原理
代码 + 复杂度分析
MQA
原理
代码 + 复杂度分析
GQA
原理
代码 + 复杂度分析
MLA
原理
代码 + 复杂度分析
MLA + RoPE

AIGC算法3：Attention及其变体
量化就是探索生活
04-25 2063
Attention是Transformer的核心部分，Attention机制帮助模型进行信息筛选，通过Q，K，V,对信息进行加工。
【论文阅读】transformer及其变体
unseven的博客
06-29 2789
transformer到底是在干什么，了解它的设计思想，存在哪些缺陷，才是对水文章有帮助的地方。 讲解细节和代码的博客已经有很多了，我们重点整理一下模型设计思路，为什么时至今日还能出这么多成果，就算肉被吃完了，我们是否还能喝到一口汤。
Lora及其变体
fjfdg666的博客
03-24 2272
RoSA: Accurate Parameter-Efficient Fine-Tuning via Robust AdaptationLearning to Route Among Specialized Experts for Zero-Shot GeneralizationAFLoRA: Adaptive Freezing of Low Rank Adaptation in Parameter Efficient Fine-Tuning of Large ModelsLoTR: Low Tensor
U-Net及其变体
热门推荐
goodenough5的博客
01-12 1万+
U-net是一种主要为图像分割任务开发的图像分割技术，在医学图像分割领域有很高的实用性。U-net的变体之后更新。
自然语言处理中的预训练模型：BERT 及其变体的应用
数字魔方操控师的博客
05-02 971
BERT 模型基于 Transformer 架构，Transformer 是一种基于自注意力机制（Self - Attention）的深度学习架构，具有并行计算能力强、能够有效捕捉长序列依赖关系等优点。自注意力机制可以自动学习文本中每个位置与其他位置之间的关联程度，从而更好地理解文本的语义结构。在 Transformer 中，编码器和解码器都由多个堆叠的自注意力层和前馈神经网络层组成。
Transformer架构详解：从Attention到ChatGPT
layneyao的博客
05-28 1479
Transformer架构详解：从Attention到ChatGPT
卷积运算及其变体
路遥知马力，日久见人心
11-08 1162
本篇博客参考一些网络博客对卷积运算及其变体进行总结，以便加深理解和记忆
【Transformer】Transformer及其变体网络介绍
Henry_Zhao10的博客
08-31 3750
本文介绍了Transformer的结构和算法流程，并介绍了其变体网络，包括Reformer、Linformer等。
自然语言处理基础—RNN及其变体
qq_45975143的博客
08-08 1139
也称长短时记忆结构, 它是传统RNN的变体, 与经典RNN相比能够有效捕捉长序列之间的语义关联, 缓解梯度消失或爆炸现象。遗忘门输入门细胞状态输出门也称门控循环单元结构, 它也是传统RNN的变体, 同LSTM一样能够有效捕捉长序列之间的语义关联, 缓解梯度消失或爆炸现象。同时它的结构和计算要比LSTM更新门重置门1）注意力概念。
大模型面试指南：Attention机制优化及其变体（Multi-Query & Grouped-Query）解析
08-18
重点阐述了Multi-Query Attention（MQA）及其变体Grouped-query Attention（GQA），强调MQA通过共享key和value减少了KV cache的大小，降低显存占用，提升推理速度。同时提及了FlashAttention技术，它通过分块softmax...
精选资源
基于tensorflow2.x实现bert及其变体的预训练模型加载架构.zip
01-07
Transformer架构是BERT的基础，由Vaswani等人在2017年提出，它摒弃了传统的RNN和CNN序列建模方式，采用自注意力机制（Self-Attention）和位置编码，能并行处理输入序列，大大提升了训练速度。在BERT中，Transformer...
编译原理实验代码及相关文法项目_包含LL1分析LR1分析语法分析器词法分析器文法文件实验报告Python实现编译器前端语法树生成错误处理代码示例教学资.zip
12-10
编译原理实验代码及相关文法项目_包含LL1分析LR1分析语法分析器词法分析器文法文件实验报告Python实现编译器前端语法树生成错误处理代码示例教学资.zip
编译原理与实践课程实验项目基于线程规格说明语言的词法分析与语法分析程序实现_线程语言词法规则解析与语法树构建_用于教学演示和编译技术实践_正则表达式解析与有限自动机设计_关键.zip
12-10
编译原理与实践课程实验项目基于线程规格说明语言的词法分析与语法分析程序实现_线程语言词法规则解析与语法树构建_用于教学演示和编译技术实践_正则表达式解析与有限自动机设计_关键.zip
状态估计基于UKF、AUKF的电力系统负荷存在突变时的三相状态估计研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-10
【状态估计】基于UKF、AUKF的电力系统负荷存在突变时的三相状态估计研究（Matlab代码实现）
基于共享储能电站的工业用户日前优化经济调度（Matlab代码实现）
12-10
基于共享储能电站的工业用户日前优化经济调度（Matlab代码实现）
北京邮电大学编译原理课程实验项目_基于C语言实现词法分析器语法分析器语义分析器中间代码生成器代码优化器及目标代码生成器的完整编译器前端与后端系统_用于深入理解编译原理核.zip
12-10
北京邮电大学编译原理课程实验项目_基于C语言实现词法分析器语法分析器语义分析器中间代码生成器代码优化器及目标代码生成器的完整编译器前端与后端系统_用于深入理解编译原理核.zip
MFC构建ATM机.zip
12-10
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/f37106b0b792 mfcmapi MFCMAPI provides access to MAPI stores to facilitate investigation of Exchange and Outlook issues and to provide developers with a sample for MAPI development. Latest release Release stats (raw JSON) Pretty release stats Contributing MFCMAPI depends on the MAPI Stub Library. When cloning, make sure to clone submodules. See Contributing for more details. Fuzzing MFCMAPI supports fuzzing with libFuzzer and the fsanitize switch in Visual Studio. See fuzz.cpp for details. To run fuzzing for this project, follow these steps: Build Fuzzing Corpus: - Open Powershell prompt - Run fuzz\Build-FuzzingCorpus.ps1 to generate a fuzzing corpus in fuzz/corpus from Smart View unit test data. Switch S...
华中科技大学编译原理课程2022级头哥平台实验代码仓库_包含词法分析器语法分析器语义分析中间代码生成优化目标代码生成编译器前端后端完整实现示例_用于辅助学习编译技术掌握编译器构建流.zip
12-10
华中科技大学编译原理课程2022级头哥平台实验代码仓库_包含词法分析器语法分析器语义分析中间代码生成优化目标代码生成编译器前端后端完整实现示例_用于辅助学习编译技术掌握编译器构建流.zip
基于1843AOPEVM平台的毫米波雷达点云生成与验证系统
12-10
本研究基于1843AOPEVM平台，通过快速傅里叶变换角度测量技术实现点云数据的生成，并已通过初步验证。系统利用频域相位差分析获取精确角度信息，进而构建反映三维空间结构的环境点云。在技术演进过程中，针对强地面反射干扰问题，计划从数据层面引入专用处理函数以提升数据质量，相关功能说明将通过注释形式提供。后续拟增加成像模块，待学术论文正式发表后，相应代码将公开于代码托管平台。此外，研究还计划集成压缩感知成像方法，该技术可在低采样率条件下实现信号重建，相关论文已获录用。需特别注意的是，当前系统中扩展卡尔曼滤波（EKF3）部分存在需修正的设计问题：应避免采用位置差分进行速度估计，以防止出现严重的估计偏差。整个工作涵盖了毫米波雷达信号处理、点云构建、干扰抑制、先进成像及状态估计等多个技术环节，体现了从算法研究到工程实现的完整技术路径。 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！
Vision Transformers及其变体
02-03
### Vision Transformers及其变体概述 #### 1. 基础Vision Transformer (ViT) Vision Transformer (ViT)[^2] 是一种基于Transformer架构设计的新型图像分类模型。该模型摒弃了传统的卷积操作，转而采用自注意力机制来捕捉全局特征依赖关系。具体来说： - **输入表示**：将图片分割成固定大小的小块(patch)，并将其展平为一维向量序列。 - **位置编码**：为了保留空间信息，在每个patch上附加可学习的位置嵌入。 - **多层变换器编码器**：通过堆叠多个带有自注意机制和前馈网络的标准Transformers层。 这种结构使得ViT能够有效地处理长距离依赖问题，并取得了优异的结果。 ```python class ViT(nn.Module): def __init__(self, image_size, patch_size, num_classes, dim, depth, heads, mlp_dim, channels=3): super().__init__() self.patch_embedding = nn.Conv2d(channels, dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size) ... ``` #### 2. EfficientFormer EfficientFormer 提出了更高效的视觉转换器设计方案，旨在提高推理速度而不牺牲准确性[^1]。主要改进如下： - 使用轻量化组件替代标准MLP模块； - 设计了一种新的相对位置偏移方案以减少参数数量； - 引入动态稀疏采样策略优化计算效率； 这些改动使EfficientFormer能够在移动设备上实现实时性能的同时维持良好的识别效果。 ```python def efficient_mlp(x): # 更加紧凑有效的全连接层实现方式 pass efficientformer = EfficientFormer(...) output = efficientformer(input_image) ``` #### 3. PartialAttention Mechanism in Visual Tasks PartialFormer引入了部分注意力(Partial Attention)的概念，允许只关注于特定区域内的像素点之间的相互作用，从而大大减少了不必要的冗余运算开销[^3]。这种方法特别适合资源受限环境下的部署需求。 ```python partial_attention_map = compute_partial_attention(query, key, value) attended_features = apply_mask(features, partial_attention_map) final_output = process_attended_data(attended_features) ``` #### 4. CAS-ViT: Convolutional Additive Self-attention Vision Transformers CAS-attention)[^4]。此方法可以在不增加过多额外成本的情况下增强局部感受野特性，进而提升整体表现力。 ```python cas_vit_block = CasVitBlock(in_channels, out_channels) transformed_tensor = cas_vit_block(input_tensor) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值