融合卷积提取局部信息的优势和Transformer提取全局信息的优势。具体的做法也比较直观,利用一层Multi-head A...
所有的介绍transformer文章在QKV计算的时候,都是举的一个例子,输入序列自己和自己计算注意力,获得权重,输出V,就是没有说明白,都是输入和输入计算,输出从哪里来的?K、V的区别到底是什么,都是一个简单的概念,把我看的糊里糊涂的。 2023-11-17· 湖北 回复喜欢 MuBa 写的更加莫名其妙 2023-11-01· ...
Perceiver Resampler考虑采用learnable latent queries作为交叉注意力中的Q,而将视频帧/图片帧进行特征提取后展开表示为X_f,和Q拼接起来作为交叉注意力中的K和V,通过这种方法将learnable latent queries对应位置的Transformer输出作为视觉特征聚合表示,这样变长的视频帧特征就规整为了固定大小的特征,方便了后续的处理。 Fig...
有一天,Jones 从一位名叫 Mat Kelcey 的同事那里听说了自注意力的概念,后来他也加入了 Transformer 团队。 有意思的是,在 Jones 加入了 Transformer 后,还向引荐人 Kelcey 介绍了该项目,但 Kelcey 并不买账,她并不认为这项技术会起作用, “这基本上是我一生中最大的错误预测。”Kelcey 说。 Transformer 的工...
OpenAI公关跳起来捂嘴:transformer作者自爆参与Q*项目!Trans八子访谈内幕来了!, 视频播放量 4.3万播放、弹幕量 111、点赞数 283、投硬币枚数 94、收藏人数 347、转发人数 47, 视频作者 代码兔兔小师姐, 作者简介 ,相关视频:为什么央视说鸿蒙开发岗位缺口100多万,但很
本次的学习主要是通过深入剖析大模型本身原理,进一步了解大模型LLM底层的网络结构,通过学习Qwen2相关代码,了解了LLM模型结构内部。 1. Qwen模型与Transformer架构 Qwen是一个基于Transformer架构的预训练模型。 Transformer是2017年出现的一种革命性的神经网络架构,主要依赖于注意力机制来处理序列数据。
2. Transformer 的故事始于 Uszkoreit,递归神经网络在解析较长文本时遇到困难, 因此从 2014 年起他开始构思一种不同的方法:自注意力(self-attention)。 3. Uszkoreit 与 Google 的两位同事共同起草了文档,他们用「Transformer」命名除了单词意义与技术原理相近,还因为 Uszkoreit 本人小时候对孩之宝玩具有着美好的回忆。
1. 科学论文「Attention Is All You Need」如今已经到达了传奇地位,其中所提及的 Transformer 架构正在影响着所有人的生活。 2. Transformer 的故事始于 Uszkoreit,递归神经网络在解析较长文本时遇到困难, 因此从 2014 年起他开始构思一种不同的方法:自注意力(self-attention)。
有一天,Jones 从一位名叫 Mat Kelcey 的同事那里听说了自注意力的概念,后来他也加入了 Transformer 团队。 有意思的是,在 Jones 加入了 Transformer 后,还向引荐人 Kelcey 介绍了该项目,但 Kelcey 并不买账,她并不认为这项技术会起作用, 「这基本上是我一生中最大的错误预测」,Kelcey 说。
Transformer-based Q-learning我愿称之为带self-attention的魔改n-step TD算法。 轉= transform Transformer-based Model用在rl(这里用Q-learning作为例子)的潜在动机有几点 序列建模能力:Q-learning是基于序列的强化学习算法,它需要对序列中的状态和动作建模。搞Q值来判定s,a的好坏。那些MC、TD算法之类的一大目的就...