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          掌握AI尚方寶劍:注意力機(jī)制

          • 1 前言經(jīng)過上一期的范例和解說,您對(duì)于相似度的計(jì)算,已經(jīng)建立良好的基礎(chǔ)了。就可以輕易地來理解和掌握注意力(Attention) 機(jī)制。這項(xiàng)機(jī)制在許多大語(yǔ)言模型( 如ChatGPT、Gemma等) 里,都扮演了極為關(guān)鍵性的角色。再看看最近聲勢(shì)非常浩大的Sora,其關(guān)鍵技術(shù)——DiT(Diffusion Transformer) 的核心也是注意力機(jī)制。于是,本文就從上一期介紹的相似度(Similarity) 基礎(chǔ),繼續(xù)延伸到注意力機(jī)制。此外,更重要的是:此項(xiàng)機(jī)制也是可以學(xué)習(xí)的(Learnable),于是就來把
          • 關(guān)鍵字: 202404  相似度  注意力機(jī)制  

          AI神奇魅力的源點(diǎn):相似度

          • 1 前言在本專欄去年的文章《從隱空間認(rèn)識(shí)CLIP 多模態(tài)模型》里,已經(jīng)介紹過了:CLIP 的核心設(shè)計(jì)概念是,把各文句和圖像映射到隱空間里的一個(gè)點(diǎn)( 以向量表示)。其針對(duì)每一個(gè)文句和圖像都會(huì)提取其特征,并映射到這個(gè)隱空間里的某一點(diǎn)。然后經(jīng)由矩陣計(jì)算出向量夾角的余弦(Cosine) 值,來估計(jì)它們之間的相似度(Similarity)。此外,在Transformer 里扮演核心角色的點(diǎn)積注意力(Dot-Product attention) 機(jī)制,其先透過點(diǎn)積運(yùn)算,從Q與K矩陣計(jì)算出的其相似度(Similarit
          • 關(guān)鍵字: 202403  LLM  相似度  CLIP  Transformer  

          一種基于單片機(jī)的移動(dòng)目標(biāo)監(jiān)控系統(tǒng)研究

          • 摘要:針對(duì)目前大部分監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)移動(dòng)目標(biāo)物的監(jiān)控要求越來越高,設(shè)計(jì)了一款基于單片機(jī)的嵌入式移動(dòng)目標(biāo)監(jiān)控系統(tǒng)。系統(tǒng)以目前功能強(qiáng)大的AT89S52單片機(jī)為核心,采用適合人體視覺特性的Itti模型來處理拍攝到的視頻圖像。
          • 關(guān)鍵字: 單片機(jī)  Itti模型顯著圖  圖像分割與檢測(cè)  圖像質(zhì)心  相似度  
          共3條 1/1 1

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