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相似度
相似度 文章 進(jìn)入相似度技術(shù)社區(qū)
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
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