1.3 VQA模型 本文提出了一个基于soft自上而下注意力机制的VQA模型,采用question的特征表示作为上下文向量来计算图像特征权重,如下图所示。首先将question进行GRU编码,得到隐含还在那状态q,通过将图像和question多模态特征融合,最后获得在候选答案集上的概率分布,概率最高的候选答案即为最终答案。 2. 实验结果 采用VG数据...
4.1. 自注意力机制(Self-Attention): 这是Transformer最具创新性的部分。它会计算每个单词与其他单词之间的关系权重,确保模型能够捕捉到句子中的长距离依赖关系。举个例子,在句子“Who is this?”中,“Who”和“this”之间可能有一定关联,而自注意力机制能够精准捕捉这种关系。
DeepSeek问世后的又一王炸omnihuman OmniHuman是字节跳动于2025年2月6日发布的全新多模态AI数字人模型。相关介绍如下:技术特点 - 多模态输入:支持肖像、半身及全身等不同尺寸的真人图片输入,还能处理动漫、3D卡通等非真人图片,以及音频、视频、文本等多模态信号。 - 动作生成精准:可根据输入音频,让人物生成演讲、唱歌...
2.自注意力机制。 谷歌的这篇论文最大的重点就是自注意力机制。传统的机器学习是需要预先进行数据标注,人为地对数据进行权重标注,而自注意力机制则是让模型具备自己提取权重的能力。这是向通用人工智能迈出的一大步。 3.多模态。 自注意力的机制的实现。让模型的多模态具备可能。以前的模型文字的只能处理文字的图...
更重要的是,这两款全新模型扩展了新型Lightning Attention架构,突破了传统Transformer架构,同时也是线性注意力机制的首次大规模实现。什么概念?线性注意力机制是对传统注意力机制的优化升级,即将传统注意力机制的二次计算复杂度转变为线性复杂度,可以降低计算的复杂度,提升模型训练速度。早在2019年就有人提出了这一理论,...
示例:上传财报图片,直接生成数据总结和可视化图表。长文本深度处理支持10万字以上的长文本理解,适合法律合同、学术论文等场景。技术亮点:通过“滑动窗口注意力机制”降低长文本处理成本。场景化解决方案代码助手:自动生成/调试代码,支持Python、Java等主流语言。数据分析:连接数据库生成SQL查询,自动输出分析报告。创意生成:...
在实现方面,L-Mul可以无缝地集成到现有的神经网络模型中,尤其是在变换器模型的注意力机制中。实验表明,直接将L-Mul应用于注意力机制几乎没有性能损失,且在多个基准测试中,L-Mul的精度超过了现有的8位浮点乘法(fp8)方法。 实验设计与结果分析 在实验中,作者对L-Mul算法在自然语言处理、视觉理解和数学推理等多个任...