一、说明 我已经解释了什么是注意力机制，以及与转换器相关的一些重要关键字和块，例如自我注意、查询、键和值以及多头注意力。在这一部分中，我将解释这些注意力块如何帮助创建转换器网络，注意、自我注意、多头注意、蒙面多头注意力、变形金刚、BERT 和 GPT。 二、内…

目前高清解码的方式,一般分为软解和硬件。首先，利用CPU解码的方式就是所谓“软解”；而通过GPU解码的方式则是通常所说的“硬解”。熟悉硬件的读者都知道，显卡的“硬解”是通过GPU内部集成的专用解码单元来实现的。就目前的情况来看&#xff0…

一、说明 变形金刚完全重建了自然语言处理（NLP）的格局。在变形金刚出现之前，由于循环神经网络（RNN），我们的翻译和语言分类很好——它们的语言理解能力有限，导致许多小错误，而且在大块文本上的连贯性几乎是不可能的。 自从在2017年的论文“注意力就是你所需要的一切”[1…

上一篇博客里面，我们讲解了self-attention机制。而self-attention机制最早是在“Attenion Is All Your Need”这篇论文中提出的。而self-attention只不过是这边论文的很小一支而已。所以今天在这里我们要介绍这篇论文的精髓所在——Transformer（“变形金…

Transformer是什么呢？ \qquad Transformer最早起源于论文Attention is all your need，是谷歌云TPU推荐的参考模型。 \qquad 目前，在NLP领域当中，主要存在三种特征处理器——CNN、RNN以及Transformer，当前Transformer的…

实例一：变形金刚 变形金刚在变形之前是一辆汽车，它可以在陆地上移动。当它变成机器人之后除了能够在陆地上移动之外，还可以说话；如果需要，它还可以变成飞机，除了在陆地上移动还可以在天空中飞翔。 public c…

图1.来源：Arseny Togulev在Unsplash上的照片 一、说明

今天和伟强去看了3D《变形金刚4》，第一次去看了传说中的Dmax屏幕。感觉真是很爽，尤其是看变形金刚4这种爆米花电影，这是爽到爆，尤其是开始的时候，很有feel。对于变4很多人觉得没有剧情，其实我看这个就是看场…