Transformer模型完全基于注意力机制，没有任何卷积层或循环神经网络层。尽管transformer最初是应⽤于在⽂本数据上的序列到序列学习，但现在已经推广到各种现代的深度学习中，例如语⾔、视觉、语音和强化学习领域。 本文章进行实战：…

金刚区是一个页面中头部的重要位置、是页面的核心功能区域，表现形式为多行排列的宫格区图标。那么，金刚区的图标应该如何去设计呢?今天我就对UI设计中金刚区图标设计总结进行简单的说明。 一、什么是金刚区? 金刚区是一个页面中头部的重要位置&#xf…

链接到文 — https://arxiv.org/pdf/2010.11929.pdf 术语说明： 1）transformer：对应的汉译是”转换器、变形金刚、变压器“等，文中见到类似语句一律理解为transformers。 2）ViT：是 VISION TRANSFORMER 的意义。即视觉转换器。 一、说明 如今，在自然语言处理（NLP）任…

一、说明 在我们的日常生活中，无论你是否是数据科学家，你都在单向地使用变压器模型。例如。如果您使用的是 ChatGPT 或 GPT-4 或任何 GPT，那么在为您回答问题的框中是变压器的一部分。如果您是数据科学家或数据分析师，则可能正在使用转换器执行文本分类、令牌分类、问答、T…

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…