双语和多语者如何对思维语言选择 Choosing the Language of Thought什么叫做“用语言思维”？语言学在“语言思维”的课题里，我们仅可以讨论“用语言做载体的思维”这一层面，包括用默想，用语言声音思考和自言自语。因为思维本身很复杂，而且不单纯 是“语言的思维”，有图象，符号，感觉等非语言的成分，有时没有语言，有时还会是在“半语言状态”（quasi-language
文章目录一、简介二、注意力机制2.1 NLP中的注意力2.2 自注意力2.2.1 点积（Dot-Product）2.2.2 具体计算过程：2.3 多头注意力三、位置编码（Positional Encoding）四、残差和前馈(Feed Forward)4.1 为什么残差[3]4.2 前馈五、训练-模型的参数在哪里六、参考文献 一、简介基于假设：一个词在句子中的意思，与上下文（语境）有关。与哪些词
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2024-07-29 16:04:08
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人工智能与机器学习、深度学习的区别从上面三个同心圆的图像中可以看出，DL(深度学习)是ML(机器学习)的子集，ML(机器学习)也是AI(人工智能)的子集。因此，人工智能是一个包罗万象的概念，最初爆发，然后是ML，后来蓬勃发展，最后DL是有望将人工智能的进步提升到另一个水平。人工智能是什么 =》拟人。人工智能：包括的范围很广，数据挖掘，机器学习，深度学习等。机器学习(Mach
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2024-07-16 14:03:11
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什么是语言模型:以一个符合语言规律的序列为输入，模型将利用序列间关系等特征，输出一个在所有词汇上的概率分布.这样的模型称为语言模型。# 语言模型的训练语料一般来自于文章，对应的源文本和目标文本形如:
src1 = "I can do" tgt1 = "can do it"
src2 = "can do it", tgt2 = "do it <eos>"语言模型能解决哪些问题:1, 根据
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2024-04-25 19:58:53
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Attention 机制由 Bengio 团队于 2014 年提出，并广泛应用在深度学习的各个领域。而 Google 提出的用于生成词向量的 Bert 在 NLP 的 11 项任务中取得了效果的大幅提升，Bert 正是基于双向 Transformer。Transformer 是第一个完全依赖于 Self-Attention 来计算其输入和输出表示的模型，而不使用序列对齐的 RNN 或 CNN。更
知识表示——Transformer模型解读(一)1 、transformer模型概述1.1 Transformer模型基本结构Transformer模型是由Attention all you need这样一篇文章所提出的。Transformer模型延续了Encoder-Decoder模型的结构。整体的Transformer模型结构如下图所示： 我们可以大致的将这个模型分为左侧的编码器结构和右侧的解
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2024-01-12 07:41:20
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努力用这一万字，把Transformer相关知识讲明白......
原创
2024-08-13 14:23:44
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Transformer模型在自然语言处理中面临位置信息缺失的问题，需要通过位置编码机制来补充序列顺序信息。位置编码可分为绝对和相对
什么是JMM模型？Java内存模型(Java Memory Model简称JMM)是一种抽象的概念，并不真实存在，它描述的是一组规则或规范，通过这组规范定义了程序中各个变量（包括实例字段，静态字段和构成数组对象的元素）的访问方式。JVM运行程序的实体是线程，而每个线程创建时JVM都会为其创建一个工作内存(有些地方称为栈空间)，用于存储线程私有的数据，而Java内存模型中规定所有变量都存储在主内存，
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2024-09-19 18:08:29
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激活函数（Activation Function）是神经网络中的非线性变换函数，它的主要作用是。
RWKV在多语言处理、小说写作、长期记忆保持等方面表现出色，可以主要应用于自然语言处理任务，例如文本分类、命名实体识别、情感分析等。
原创
2024-07-05 10:57:44
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Transformer的基本结构 Transformer模型结构 与seq2seq模型类似，Transformer是一种编码器-解码器结构的模型Transformer的过程——编码器(Encoder) Encoder步骤1 对于encoder，第一步是将所有的输入词语进行Embedding，然后将其与维度相同的位置向量组合(相加) En
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2024-05-29 07:34:19
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Transformer模型详解本文主要介绍transformer模型的具体实现 2107年，Google在论文Attention is all you need提出了transformer模型，其使用self-attention结构取代了在NLP任务中常用的RNN网络结构，相比RNN网络结构，其最大优点是可以并行计算，Transformer模型整体架构如图1.1所示：Transformer概览首先
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2023-11-28 13:15:19
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当谈到Transformer模型的原理和运行机制时，以下是更详细的解释：总结：Transformer模型通过自注意力机制和堆叠的多层网络，能够学习文信息，从而提高了自然语言处理任务的性能和效果。它具有并行计算的能力，在处理长序列任务时表现出色，并且可以通过调整模型的深度和宽度来适应不同的任务和数据集。
原创
2024-01-02 12:19:46
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本篇文章将首先介绍Transformer 结构，并在此基础上后面会介绍生成式预训练语言模型GPT、大语言模型网络结构和注意力机制优化以及相关实践。
原创
2023-12-06 10:52:45
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论文：Neural Speech Synthesis with Transformer Network摘要：1.在训练和推理过程的低效率，2. 难以使用当前的递归神经网络（RNN）对长期依赖性进行建模。于是引用transformer中的多头注意力机制代替RNN,Transformer的语音合成模型比tacotron2快4.25倍，而在评分上只与tacotron2相差0.048引言： &
transformer模型 R语言是一种利用深度学习技术进行自然语言处理的模型。研究者和开发者通常需要在R语言环境下运行和定制这些模型。以下是处理“transformer模型 R语言”的全过程，涵盖从环境配置到进阶指南的方方面面。
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mindmap
root
R语言环境配置
R和相关包安装
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嵌入式中的编程语言随着社会的飞速发展，IT技术已经进入高速发展阶段，互联网正在逐步向物联网科技时代。发展。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮，可以说嵌入式开发技术在物联网领域应用最为广泛。所常见的编程语言有汇编语言、C语言 、SQL语言 、C++语言、 Java语言 、C#语言 、Shell等语
Transformer模型技术长文可高效处理长文本的模型Longformer、和堪称“升级版”Transformer的BigBird模型，到底有什么区别？ Transformer的其他各种变体（X-former）到底都长什么样、又有哪些新应用？由于Transformer模型的发展速度日新月异，一天一个样，哪怕是隔段时间回来研究，模型可能也已经多了不少。Transf
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2024-08-27 16:05:21
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