1、Relative Position Bias[相对位置编码]在transformer系列模型结构中，有关位置编码出现了一些变体，transformer以及ViT中使用原生的sine-cosine周期绝对位置编码(periodic absolute position encoding)；而在最近的transformer变体工作中，e.g. SwinTransformer，BEIT等模型都使用相对
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2024-07-16 11:00:47
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首页隧道考勤定位软件需要使用谷歌浏览器操作，首先下载安装谷歌浏览器，在地址栏输入访问地址进入软件首页。首页显示地图和左右洞人数，人员位置实时显示在地图上。基础信息管理2.1 隧道区域隧道区域用于确定考勤区域，选中需要修改的隧道。选择需要修改的的隧道，点击修改，输入坐标值坐标 例如：X1,Y1|X2,Y2|X3,Y3|X4,Y4其中X1,Y1|X2,Y2|X3,Y3|X4,Y4为矩形的四个顶点坐标，
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2024-04-29 10:38:22
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位置无关码即该段代码无论放在内存的哪个地址，都能正确运行。究其原因，是因为代码里没有使用绝对地址，都是相对地址。 位置相关码即它的地址与代码处于的位置相关，是绝对地址 BL :带链接分支跳转指令，也是位置无关码（相对位置），用于调用函数用的。B:分支跳转指令，指目标不能太远，一般用于同一个文件下的目标地址跳转。LDR:通常都是作加载指令的，但是它也可以作伪指令，通常有两种不同的
transformer在论文Attention Is All You Need中提出了transformer这一模型，总体如下图下面一步步从总体到局部来看，transformer由encoder与decoder两部分组成encoder对于encoder，由多个block连接。
在每一个block之前使用位置编码positional encoding，它可以提供token在序列中的位置信息（因为注意
1 加载飞桨框架的相关类库#加载飞桨、NumPy和相关类库
import paddle
from paddle.nn import Linear
import paddle.nn.functional as F
import numpy as np
import os
import random飞桨支持两种深度学习建模编写方式，更方便调试的动态图模式和性能更好并便于部署的静态图模式。动态图模式（命
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2024-07-26 10:36:12
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第一节课：
（1）加一个position：relative； 表明是相对定位。
（2）相对布局不会脱离标准流（脱标），还是会在标准流中占用一定的空间。
（3）相对定位中有以下几种属性，相对定位结合以下几个属性使用：
top: ;
right: ;
bottom: ;
left: ;
（4）什么是相对定位？
计算机组成原理计算机组成原理冯·诺依曼计算机特点:硬件框图计算机的工作步骤上机前的准备计算机的工作过程计算机硬件的主要技术指标机器字长存储容量运行速度计算机组成原理冯·诺依曼计算机特点:计算机由运算器、存储器、控制器、输入设备和输出设备五大部件组成指令和数据以同等地位存放于存储器内，并可按地址寻访指令和数据均用二进制表示指令由操作码和地址码组成，操作码用来表示操作的性质，地址码用来表示操作数在存储
在CSS中定位元素中，常用的就是相对定位（position:relative）和绝对定位（position:absolute），虽然都是用来定位，但是定位的机制却是相差甚远。1、参照的位置相对定位：对于相对定位来说，参照位置很简单就是元素在文档流中的初始位置。例如下面的这一段代码：1 <!DOCTYPE html>
2 <html>
3 <head lang="e
文章目录1. transformer结构图2. 位置编码的作用3. 位置编码的计算 1. transformer结构图 注意：它的编码器的输出会送入到所有的解码器模块，如下：在transformer的结构图中，由一个“Positional Encoding”，即位置编码，查看了以下资料后，稍微有点儿理解了，记录于此。2. 位置编码的作用 由于transformer是并行化运算，所以输入的信息中
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2024-06-24 06:00:07
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Bert模型是自然语言处理方面里程碑式的进步，其核心是transformer层, 而transformer采用自注意力编码器摒弃了循环网络，循环网络天生的顺序信息在自注意力编码器中没有了，而语言往往是顺序不同意思相差很大。所以transformer的作者设计了一种三角函数位置编码方式，为每个不同位置的token单独生成一个位置向量（或者位置嵌入，即position embedding,缩写为PE)
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2024-06-07 19:52:52
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相对位置编码（RelativePosition Encoding）能够显式地对Transformer输入序列中，任意两个Tokens的位置关系进行建模。近来，中山大学与微软亚洲研究院的研究人员回顾了先前相对位置编码的相关工作，针对Vision Transformer，提出了简单且轻量的二维相对位置编码。在不需要调整任何训练超参数的情况下，该论文提出的二维相对位置编码能给图像分类的DeiT模型[1]
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2024-06-07 19:55:07
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Transformer中的位置编码(PE,position encoding)参考链接 transformer模型是当前大红大热的语言模型，今天要讲解的是transformer中的positional encoding(位置编码)。我们知道，transformer模型的attention机制并没有包含位置信息，即一句话中词语在不同的位置时在transformer中是没有区别的，这当然是不符合实际
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2024-04-04 11:01:31
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RoPE(Rotary Position Embedding)位置编码这是LLaMA采用的位置编码方案，核心思想是通过复数旋转来编码位置信息：def rotary_embedding(x, dim):
# 生成位置编码的旋转矩阵
inv_freq = 1.0 / (10000 ** (torch.arange(0, dim, 2).float() / dim))
seq_l
1、位置编码的意义对于序列数据，目前存在三种主流的建模方式：卷积操作、循环操作和自注意力。其中，卷积和循环操作都具有局部性，即只作用目标元素的若干邻居上，而自注意力则是一种全局操作。具有局部性的操作，可以天然地注意到了元素间的相对位置；而注意力机制则是位置不敏感的·，即使调换序列中两个元素的位置对编码后的结果也不会产生影响。因此，有必要将元素对应的位置信息添加到表示中，或者在计算注意力得分时考虑两
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2024-04-11 11:39:25
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最近看到一篇关于poi的论文，把poi各个类别通过邻接关系利用Word-embedding训练成了词向量，这样原本属于不同大类下的子类但是功能很相近的类别就在词向量空间里显得比较近，更符合实际情况。相比于之前的分开看各种poi类别比例，这样可以更好地表达出城市内的poi配置情况。论文提要Liu K, Yin L, Lu F, et al. Visualizing and exploring POI
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2024-07-28 13:31:15
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Embedding方法概览： 1. Embedding简介Embedding，中文直译为“嵌入”，常被翻译为“向量化”或者“向量映射”。在整个深度学习框架中都是十分重要的“基本操作”，不论是NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）、搜索排序，还是推荐系统，或是CTR（Click-Through-Rate）模型，Embedding都扮演
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2024-08-21 11:31:19
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要搞清楚embeding先要弄明白他和one hot encoding的区别，以及他解决了什么one hot encoding不能解决的问题，带着这两个问题去思考，在看一个简单的计算例子以下引用 YJango的Word Embedding–介绍https://zhuanlan.zhihu.com/p/27830489One hot representation 程序中编码单词的一个方法是one h
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2024-04-08 19:22:14
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词向量One-Hot Encoding要点
词汇表的大小|V|=N, 用N维的向量表示一个词，每个词的one-hot中1 11的位置就对应了该词在词汇表的索引。缺点
无法反映词之间的相似度，因为使用one-hot方法表示的词向量，任意两个向量的积是相同的都为0word2vec要点word2vec包括Skip-Gram(SG) 和CBOW:
SG模型：根据中心词（target），来预测上下文（con
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2024-04-29 09:50:36
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最近，谷歌又申请了一项深度学习算法专利，主题是「Using embedding functions with a deep network」。对于每个深度学习研究者来说，有些算法、方法可以说是研究必备，拿来直接用也是一种日常，但如果有人申请了专利呢？最近，谷歌一项新的 AI 专利申请再次引燃了社区对于专利问题的讨论。该专利的摘要描述如下：本专利适用于在深度网络中使用嵌入函数（embedding f
1、Embedding的理解 Embedding，即嵌入，起先源自于 NLP 领域，称为词嵌入（word embedding），主要是利用背景信息构建词汇的分布式表示，最终可以可以得到一种词的向量化表达，即用一个抽象的稠密向量来表征一个词。?:?→?， 其中该函数是 injective（就是我们所说的单射函数，每个 ? 只有唯一的 ? 对应，反
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2024-03-07 12:12:09
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