程序员档案馆

YOLOv11继承自YOLOv8，使同等精度下参数量降低20%。 一、yolo v11核心代码和对应的结构 （1）动态卷积层 def autopad(k, p=None, d=1): \"\"\"自动填充以保...

我们已经完成了对机器学习和深度学习核心数学理论的全面探索。我们从第一阶段的经典机器学习理论，走到了第二阶段的深度学习“黑盒”内部，用线性代数、微积分...

ON THE ROLE OF ATTENTION HEADS IN LARGE LANGUAGE MODEL SAFETY 原文摘要 研究背景与现状 背景 LLMs 在多种语言任务上表现出色，但其安全防护措施...

ViKIENet论文详细总结​ ​1. 背景与动机​ ​问题陈述​：LiDAR-only 3D物体检测面临点云稀疏性和语义信息不足的挑战，导致远距离、遮挡或小物体检测精度下降。...

词嵌入维度与头数关系 在多头注意力机制中，词嵌入维度与头数存在特定的关系。通常情况下，输入的词嵌入向量维度会被平均分配到各个注意力头中，即假设词嵌...

🔍 QKV 为什么是三个矩阵？注意力为何要除以 √d？多头注意力到底有啥用？ 作者：石去皿 发布时间：2025年7月 Transformer 已经成为 AI 的“通用电路...

前言 今天是Transformer的编码实战阶段，照着示例代码执行一遍吧 embedding self.tok_embeddings = nn.Embedding(args.vocab_size, args.dim) 把token向量转...

题目：Automatic Spectral Calibration of Hyperspectral Images: Method, Dataset and Benchmark 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2412.14925 创新点 一...

class MultiHeadAttention(nn.Module): def __init__(self, embed_size, heads): super(MultiHeadAttention, self).__init__() self.embed_size = embed_siz...

关于本书：从零构建大模型 大型语言模型构建技术全解与信息架构策略 本书架构分析 基于Sebastian Raschka所著技术书籍，全书围绕大型语言模型（LLM）构建...