最近两年，注意力模型（Attention Model）被广泛使用在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的深度学习任务中，是深度学习技术中最值得关注与深入了解的核心技术之一。本文以机器翻译为例，深入浅出地介绍了...
注意力机制最开始被用于NLP行业,Attention就是为了给实体模型意识到信息中哪一块是最关键的,给它分派更多的权重值,获得更多集中注意力在某些特点上,让实体模型主要表现更强,文中关键为大家介绍了有关YOLOv5改善实...
注意力机制最开始被用于NLP行业,Attention就是为了给实体模型意识到信息中哪一块是最关键的,给它分派更多的权重值,获得更多专注力在有些特点上,让实体模型主要表现更强,文中关键为大家介绍了有关YOLOv5改善实例教...
...oogle Brain 的两位研究者 Chris Olah 和 Shan Carter，重点介绍了注意力和增强循环神经网络，他们认为未来几年这些「增强 RNN（augmented RNN）」将在深度学习能力扩展中发挥重要的作用。循环神经网络（recurrent neural networks）是深度学习...
...，谷歌，Facebook，Salesforce等企业正在越来越多地使用基于注意力模型的网络。所有的这些公司已经取代了RNN和基于注意力模型的变体，而这只是一个开始，因为RNN相较于注意力模型需要更多的资源来训练。 为什么？ RNN和LSTM及其...
...，他将作为产品场讲师为我们分享《如何有效的管理用户注意力》的话题。 今年2月，蓝湖采访到了朱斌，在采访中他分享了他看到的中美产品设计各自的特点及优势，更是分享了所有设计师，产品经理，运营人员都会非常关心...
...学的Han Zhang和Dimitris Metaxas等人在他们的研究中提出自注意力生成对抗网络（SAGAN），将自注意力机制（self-attention mechanism）引入到卷积GAN中，作为卷积的补充，取得了最优的结果。摘要在这篇论文中，我们提出自注意力生成...
...以及图像检测全部三个主要项目的冠军。之后，Attention（注意力）模型出现了。虽然仅仅过去两年，但今天我们可以肯定地说：不要再用RNN和LSTM了，它们已经不行了！让我们用事实说话。Google、Facebook、Salesforce等企业越来...
...复杂的问题。Facebook作出大胆改变，将编码器、解码器、注意力机制甚至是记忆单元全部替换成卷积神经网络，想法是不是简单粗暴？虽然单层CNN只能看到固定范围的上下文，但是将多个CNN叠加起来就可以很容易将有效的上下文...
...数空间大大扩展，使全新的用例成为可能。Visual Attention注意力可被应用在各种类型的输入，而无需考虑它们的形状。在像图像这种矩阵值输入的情况下，我们引入了视觉注意力这个概念。定义图像为I∈RH*W，g∈Rh*w为glimpse，也就...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
高胜山
曹金海
张巨伟
沈俭
王笑朝
张金宝
