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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 相似度

掌握AI尚方寶劍：注意力機(jī)制

  • 1 前言經(jīng)過上一期的范例和解說，您對于相似度的計算，已經(jīng)建立良好的基礎(chǔ)了。就可以輕易地來理解和掌握注意力(Attention) 機(jī)制。這項機(jī)制在許多大語言模型( 如ChatGPT、Gemma等) 里，都扮演了極為關(guān)鍵性的角色。再看看最近聲勢非常浩大的Sora，其關(guān)鍵技術(shù)——DiT(Diffusion Transformer) 的核心也是注意力機(jī)制。于是，本文就從上一期介紹的相似度(Similarity) 基礎(chǔ)，繼續(xù)延伸到注意力機(jī)制。此外，更重要的是：此項機(jī)制也是可以學(xué)習(xí)的(Learnable)，于是就來把
  • 關(guān)鍵字： 202404  相似度  注意力機(jī)制  

AI神奇魅力的源點：相似度

  • 1 前言在本專欄去年的文章《從隱空間認(rèn)識CLIP 多模態(tài)模型》里，已經(jīng)介紹過了：CLIP 的核心設(shè)計概念是，把各文句和圖像映射到隱空間里的一個點( 以向量表示)。其針對每一個文句和圖像都會提取其特征，并映射到這個隱空間里的某一點。然后經(jīng)由矩陣計算出向量夾角的余弦(Cosine) 值，來估計它們之間的相似度(Similarity)。此外，在Transformer 里扮演核心角色的點積注意力(Dot-Product attention) 機(jī)制，其先透過點積運算，從Q與K矩陣計算出的其相似度(Similarit
  • 關(guān)鍵字： 202403  LLM  相似度  CLIP  Transformer  

一種基于單片機(jī)的移動目標(biāo)監(jiān)控系統(tǒng)研究

  • 摘要：針對目前大部分監(jiān)控系統(tǒng)對移動目標(biāo)物的監(jiān)控要求越來越高，設(shè)計了一款基于單片機(jī)的嵌入式移動目標(biāo)監(jiān)控系統(tǒng)。系統(tǒng)以目前功能強大的AT89S52單片機(jī)為核心，采用適合人體視覺特性的Itti模型來處理拍攝到的視頻圖像。
  • 關(guān)鍵字： 單片機(jī)  Itti模型顯著圖  圖像分割與檢測  圖像質(zhì)心  相似度  
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