cross attention的运作过程如下: decoder读进begin,经过self-attention得到向量,向量乘上一个矩阵得到query,从a1-a3得k1-k3,把q和k1-k3计算得到attention的分数α1-α3,α1-α3再乘上v1-v3,再把它们加起来得到v,v接下来被丢到fully connected network做接下来的处理。q来自decoder,k和v来自encoder这个过程就叫...
一、组成 image.png 二、self-attention self-attention 是 Transformer Network 中比较核心的部分,目的是使文本中某个单词与其他单词产生联系,产生联系后的单词为 z 1、在 self-attention 当中输入单词数和输出单词数一致 v2-ace271b3d7094074aabfc743afd2e841_r.jpg 2、计算过程 a single attention function: ...
下面的是源码中给出的Localisation Network的结构: locnet = Sequential() locnet.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2), input_shape=input_shape)) locnet.add(Conv2D(20, (5, 5))) locnet.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2))) locnet.add(Conv2D(20, (5, 5))) locnet.add(Flatten()) locnet.add...
今天具体介绍一个Google DeepMind在15年提出的Spatial Transformer Networks,相当于在传统的一层Convolution中间,装了一个“插件”,可以使得传统的卷积带有了[裁剪]、[平移]、[缩放]、[旋转]等特性;理论上,作者希望可以减少CNN的训练数据量,以及减少做data argument,让CNN自己学会数据的形状变换。这篇论文我相信会启发...
Noam Learning Rate Schedule这是一种非常重要的方式,如果不用这种学习率的话,可能训练不出一个好的Transformer。 简单的说,就是先让学习率线性增长到某个最大的值,然后再按指数的方式衰减。 5. Conclusion 这篇文章最经典的核心就是transformer结构,这种结构完全依赖于注意力机制,取代了基于Encoder-Decoder的循环层...
Coursera, Deep Learning 5, Sequence Models, week4, Transformer Network self-attention multi-head attention
探索人工智能语言模型的革命性进化,从Transformer架构到DeepSeek-R1的创新突破。 核心内容: 1. Transformer架构的诞生及其对自然语言处理的影响 2. 从BERT、GPT到GPT-3的演变及面临的挑战 3. DeepSeek-R1的开源设计和对AI领域的深远影响 2025年初,中国推出了具有开创性且高性价比的「大型语言模型」(Large Language...
To address such a limitation, we design a novel deep learning dehazing model by combining the transformer and guided filter, which is called as Deep Guided Transformer Dehazing Network. Specially, we address the limitation of convolution via a transformer-based subnetwork, which can capture long ...
基础大模型通过原始大数据的“自监督学习”(self-srupervised learning),利用多层神经网络,获得数据相关的知识。自监督学习是一种特别的监督学习,它利用“掩码”获得监督信号。我们知道监督学习的训练数据是标注了输出目标作为监督信号的学习,但自监督无需人类标注,而是在数据中遮盖了部分数据点,让系统学习预测它(“填空...
自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支,旨在让计算机理解、生成和处理人类语言。自然语言处理的主要任务包括文本分类、情感分析、命名实体识别、语义角色标注、机器翻译等。随着深度学习技术的发展,许多模型已经取代了传统的机器学习方法,成为了自然语言处理领域的主流。在本文中,我们将讨论三种常见的自然语言处理模...