文章目录宏观理解TransformerTransformer结构细节1.词编码（Word Embedding）2. 位置编码（Positional Encoding, 简称PE）2.1 PE中的数学原理3. 编码器（Encoder）3.1 Self-Attention层3.1.1 自注意力细节3.1.2 自注意力的矩阵计算3.1.3 多头注意力机制（Multi-Head Attention）3.
Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点，利用self-attention机制实现快速并行。它是由编码组件、解码组件和它们之间的连接组成。 编码组件部分由一堆编码器（6个 encoder）构成。解码组件部分也是由相同数量（与编码器对应）的解码器（decoder）组成的。 所有的编码器在结构上都是相同的，但它们没有共享参数。每个解码器都可以分解成两个
Chapter 02 CUDA Progeamming Model2.0 WHAT’S IN THIS CHAPTER?Writing a CUDA programExecuting a kernel functionOrganizing threads with grids and blocksMeasuring GPU performance你可以在很多平系统上写CUDA程序，包括嵌入式设备、
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2024-08-16 17:08:10
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Transformer 模型：概述及分类
在过去的数年里，基于 Transformer 的相关模型层出不穷。本文将对当下最流行的 Transformer 模型做一个简单全面的介绍。1.Transformers 简介Transformers 是一类具有某些特征架构的深度学习模型。 2017 年，Google 研究人员在著名论文《Attention is All you Need》及
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2024-01-21 05:36:57
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c语言的模块编程是什么意思难道每个函数不就是一个模块吗？？？函数就是一个模块。 模块编程指的就是用函数实现各个功能，然后在主函数中调用各个功能模块(函数)，这样在维护或升级程序时就可以只关注某个模块。 回答完毕，希望喜欢。标准 C 库: Standard C I/O Standard C String & Character Standard C Math Standard C Time
基于Transformer的目标检测方法（一）引言（二）概述（三）发展轴预览（四）CNN-backbone系列4.1 DETR与CNN-based的区别DETR的网络结构DETR的评价4.2 Deformable DETR4.2.0 Deformable DETR对DETR的问题分析与改进思路4.2.1 Deformable DETR的注意力机制4.2.2 Deformable DETR的多尺度
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2023-05-18 14:33:05
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# 探索 Transform 架构：技术原理与应用场景
Transform 架构近年来在各种复杂系统中越来越受到关注。它通过灵活的转换机制，帮助开发者在不同上下文中高效地处理和传递数据。Transform 架构的核心在于其结构化和解耦能力，使各个组件间的交互变得更加高效。
> Transform 架构旨在通过解耦的方式提升系统的可扩展性与灵活性。其成功实现需要一定的技术知识和经验。同时，在满足
# 实现"transform架构"的步骤和代码示例
## 简介
"transform架构"是一种常用的软件架构模式，它通过将数据从一个格式转换为另一个格式，以实现数据的处理和传递。在本文中，我将向你介绍实现"transform架构"的步骤，并提供相应的代码示例，帮助你理解和应用这一架构模式。
## 步骤
下表展示了实现"transform架构"的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---
原创
2023-08-02 11:00:12
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VIT视觉tansformer（一） transform介绍博主近期受到2021顶刊CVPR、ICCV等有关transformer的启发，考虑结合到自课题组的相关工作于是开始学习一下这个新的网络。 本总结参考知乎大佬深度眸，本系列通过介绍transformer的基本结构，结合VIT的相关成果如vision transformer和detr进行分析，目的在于快速初步入门。1.摘要 transform
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2024-02-18 20:41:33
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简单介绍了CSS3中的新属性transform与transition背后的数学原理，主要涉及2D矩阵变换和贝塞尔插值
(很多同学看到大段的数学公式就会发昏，我以人格担保，这里面的数学公式简单的不能再简单了......)transform的原理是计算机图形学中的2D矩阵变换，在开始之前，首先来复习下一个简单的线性代数知识：矩阵与向量乘法。太复的用不到，只需
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2024-01-17 14:15:15
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MVC 架构引用自 WiKi: MVC模式（Model–view–controller）是软件工程中的一种软件架构模式，把软件系统分为三个基本部分：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）。结构示意图通过下图可以看到，视图（View）层: 一般指可视化界面模型（Model）层: 指业务逻辑控制器（Controller）层: 用来调度View层和Model层,起到桥接的作
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2024-07-04 20:23:00
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在大模型发展历程中，有两个比较重要点：第一，Transformer 架构。它是模型的底座，但 Transformer 不等于大模型，但大模型的架构可以基于 Transformer；第二，GPT。严格意义上讲，GPT 可能不算是一个模型，更像是一种预训练范式，它本身模型架构是基于 Transformer，但 GPT 引入了“预测下一个词”的任务，即不断通过前文内容预测下一个词。之后，在大量的数据上进
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2024-01-22 12:50:05
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title: 【CUDA 基础】4.1 内存模型概述
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- CUDA
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- CUDA内存模型
- CUDA内存层次结构
- 寄存器
- 共享内存
- 本地内存
- 常量内存
- 纹理内存
- 全局内存
toc: true
date: 2018-04-28 22:28:08Abstract: 本文介绍CUDA编程的内存模型个概述，主要讲解CUDA
1.背景介绍深度学习模型优化：模型压缩与存储深度学习已经成为人工智能领域的核心技术，其中模型优化是一个至关重要的方面。随着深度学习模型的复杂性和规模的增加，存储和计算的需求也随之增加。因此，模型压缩和存储优化变得至关重要。本文将介绍深度学习模型优化的核心概念、算法原理、具体操作步骤和数学模型公式，以及一些实例和未来发展趋势。1.1 深度学习模型优化的重要性深度学习模型优化的主要目标是减少模型的大小
大模型的模型概括当前大规模语言模型的能力在于给定一个基于自身需求的prompt就可以生成符合需求的结果。形式可以表达为：
prompt⇝completion 从数学角都即学习一个分布： 分词分词是一个非常古老的课题，其目的是将任意字符串转换为标记序列基于空格的分词对中文德语等很难生效，因此这里讨论了一些对于好的分词的标准：首先我们不希望有太多的标记（极端情况：字符或字节），否则序列会变
Struts 框架是对 MVC 模型的一种实现，它也是对观察者 模式的一种应用。Struts 由一些用 servlet 编写的类组成，这些 类实现了 MVC 的主要功能，并且提供了一套可重用的组件， 它还定义了一组概念、方法的抽象；我们可以在实现时调用 已有组件的方法，并且可以实现抽象的接口；Struts 还把复杂 的 MVC 运行机制进行了封装，使我们只要把这些类安装在 web 容器上后，进行很
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2024-09-18 15:11:04
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数学建模常见题型及模型常见问题：评价、优化、预测评价类赛题建模流程及总结评价类问题即评价A、B（orC）谁最好评价类常用算法层次分析法，适用于数据量较小，评价指标较少类问题灰色关联分析法，适用于数据量较小，样本数据具有时间序列特性TOPSIS综合评价算法，适用于指标较多且指标之间相互独立的问题模糊综合评价法，经济领域多因素、多层次的复杂问题神经网络算法，评价新颖问题，传统问题很难获得指标权重，即找
DL之Attention：基于中英文平行语料库和TF NMT工具利用的 ED-Attention模型(神经网络翻译模型(LSTM/Attention))实现将英文翻译为中文设计和训练过程之详细攻略目录基于中英文平行语料库和TF NMT工具利用的 ED-Attention模型(神经网络翻译模型(LSTM/Attention))实现将英文翻译为中文设计和训练过程之详细攻略设计思路：准备数据集→训练模型
# 大模型工程架构的探索
随着人工智能技术的飞速发展，大型预训练模型（如GPT、BERT等）在自然语言处理等多个领域展现出了巨大的潜力。要有效利用这些模型，合理的工程架构至关重要。本文将简要介绍大模型工程架构的基本组成部分，并通过代码示例强调其实现方式。
## 1. 工程架构的组成
大模型工程架构通常包括几个关键模块：
- **数据处理模块**：用于清洗和准备训练数据。
- **模型训练模
原创
2024-10-20 04:06:01
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DAC简介 DAC为数字/模拟转换模块，故名思议，它的作用就是把输入的数字编码，转换成对应的模拟电压输出，它的功能与ADC相反。 在常见的数字信号系统中，大部分传感器信号被化成电压信号，而ADC把电压模拟信号转换成易于计算机存储、处理的数字编码， 由计算机处理完成后，再由DAC输出电压模拟信号，该电压模拟信号常常用来驱动某些执行器件，使人类易于感知。如音频信号的采集及还原就是这样一个过程。STM3
