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TRANSFORMER的ATTENTION可以理解为类似 CNN 的特征提取器吗？
Apr 20, 2024 transformer attention在刚开始直接用到CV任务中的时候，也是有水土不服的问题。 比如在目标检测领域的DETR，作为第一个基于transformer目标检测的范式，它的表现非常 …
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TRANSFORMER何以提出? - 知乎
Transformer的核心部分，是右边的两个黑色实线框圈起来的两部分，左边是编码器（Encoder），右边是解码器（Decoder）。 下图是 Transformer 用于中英文翻译的整体结 …
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TRANSFORMER模型怎么用于REGRESSION的问题？ - 知乎
回归问题概述 Transformer模型基础 回归问题中的Transformer架构调整 应用案例 优化与技巧 挑战与改进 1. 回归问题概述 回归问题是监督学习中的一种任务，目标是预测一个连续值。这类问 …
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MOE和TRANSFORMER有什么区别和联系？ - 知乎
Transformer通过自注意力机制捕捉全局依赖关系。 MoE通过专家分工和稀疏计算提升模型的可扩展性。 (3) 应用场景 两者都广泛应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域。 …
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如何从浅入深理解 TRANSFORMER？ - 知乎
我敢说100个宣称自己学过Transformer的同学； 真理解Transformer的，可能不足10人。 甚至哪怕你发了一篇基于Transformer的论文； 或者微调了一个基于Transformer的模型； 但对于一些 …
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挑战 TRANSFORMER：全新架构 MAMBA 详解
Jan 21, 2025 与类似规模的 Transformer 相比， Mamba 具有 5 倍的吞吐量， 而且 Mamba-3B 的效果与两倍于其规模的 Transformer 相当。 性能高、效果好，Mamba 成为新的研究热点。
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如何从浅入深理解 TRANSFORMER？ - 知乎
Transformer升级之路：12、无限外推的ReRoPE？ Transformer升级之路：13、逆用Leaky ReRoPE Transformer升级之路：14、当HWFA遇见ReRoPE 预训练一下，Transformer的长序 …
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TRANSFORMER模型详解（图解最完整版） - 知乎
Transformer 的整体结构，左图Encoder和右图Decoder 可以看到 Transformer 由 Encoder 和 Decoder 两个部分组成，Encoder 和 Decoder 都包含 6 个 block。Transformer 的工作流程大体 …
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如何最简单、通俗地理解TRANSFORMER？ - 知乎
Transformer最开始应用于NLP领域的机器翻译任务，但是它的通用性很好，除了NLP领域的其他任务，经过变体，还可以用于视觉领域，如ViT（Vision Transformer）。 这些特点 …
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一文了解TRANSFORMER全貌（图解TRANSFORMER）
Jan 21, 2025 自2017年Google推出Transformer以来，基于其架构的语言模型便如雨后春笋般涌现，其中Bert、T5等备受瞩目，而近期风靡全球的大模型ChatGPT和LLaMa更是大放异彩。网 …
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