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大模型中常用的注意力机制GQA详解以及Pytorch代码实现

分组查询注意力 (Grouped Query Attention) 是一种在大型语言模型中的多查询注意力 (MQA) 和多头注意力 (MHA) 之间进行插值的方法，它的目标是在保持 MQA 速度的同时实现 MHA 的质量。这篇文章中，我们将解释GQA的思想以及如何将其转化为代码。 GQA是在论文 ...

自然语言生成任务中的5种采样方法介绍和Pytorch代码实现

1、Greedy Decoding Greedy Decoding在每个时间步选择当前条件概率最高的词语作为输出，直到生成结束。在贪婪解码中，生成模型根据输入序列，逐个时间步地预测输出序列中的每个词语。在每个时间步，模型根据当前的隐藏状态和已生成的部分序列计算每个词语的条件概率分布，模型选择具有最高...

LSTM-CRF模型详解和Pytorch代码实现

本文中crf的实现并不是最有效的实现，也缺乏批处理功能，但是它相对容易阅读和理解，因为本文的目的是让我们了解crf的内部工作，所以它非常适合我们。发射和转换分数在序列标记问题中，我们处理输入数据元素的序列，例如句子中的单词，其中每个元素对应于一个特定的标签或类别。目标是为每个单独的元素正确地分配...

因子分解机介绍和PyTorch代码实现

我们这里使用一个用户、电影和评分的数据集，现在需要通过因子分解机进行电影的推荐。数据特征包括:电影、评级、时间戳、标题和类型。用户特征包括:年龄、性别、职业、邮政编码。数据集中没有分级的电影将被删除。 DATA_DIR = './data/ml-1m/' df_movies = pd.read_cs...

【Pytorch神经网络基础理论篇】 01 从零开始介绍深度学习算法和代码实现

同学你好！本文章于2021年末编写，已与实际存在较大的偏差！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·...

Grad-CAM的详细介绍和Pytorch代码实现

Grad-CAM 的基本思想是，在神经网络中，最后一个卷积层的输出特征图对于分类结果的影响最大，因此我们可以通过对最后一个卷积层的梯度进行全局平均池化来计算每个通道的权重。这些权重可以用来加权特征图，生成一个 Class Activation Map (CAM)，其中每个像素都代表了该像素区域对于分...

DDPG强化学习的PyTorch代码实现和逐步讲解

DDPG的关键组成部分是Replay BufferActor-Critic neural networkExploration NoiseTarget networkSoft Target Updates for Target Network下面我们一个一个来逐步实现：Replay BufferDD...

100行Pytorch代码实现三维重建技术神经辐射场 (NeRF)

NeRF全称为Neural Radiance Fields(神经辐射场)，是一项利用多目图像重建三维场景的技术。该项目的作者来自于加州大学伯克利分校，Google研究院，以及加州大学圣地亚哥分校。NeRF使用一组多目图作为输入，通过优化一个潜在连续的体素场景方程来得到一个完整的三维场景。该方法使用一...

PyTorch中的傅立叶卷积：通过FFT有效计算大核卷积的数学原理和代码实现

卷积卷积在数据分析中无处不在。几十年来，它们已用于信号和图像处理。最近，它们已成为现代神经网络的重要组成部分。在数学上，卷积表示为：尽管离散卷积在计算应用程序中更为常见，但由于本文使用连续变量证明卷积定理（如下所述）要容易得多，因此在本文的大部分内容中，我将使用连续形式。...

【前沿】何恺明大神ICCV2017最佳论文Mask R-CNN的Keras/TensorFlow/Pytorch 代码实现

我们提出了一个概念上简单、灵活和通用的用于目标实例分割（object instance segmentation）的框架。我们的方法能够有效地检测图像中的目标，同时还能为每个实例生成一个高质量的分割掩码（segmentation mask）。这个方面被称为 Mask R-CNN，是在 Faster ...

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更新时间 2024-04-04 12:58:24

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