当前位置: 首页 > news >正文

【机器学习基础】Transformer学习

Transformer学习

  • 梯度消失
  • FeedForward层

激活函数的主要作用是在网络中加入非线性变换

梯度消失

梯度爆炸

FeedForward层

Transformer结构:
Transformer结构主要分为两大部分:

  • 一是Encoder层结构:Encoder 的输入由 Input Embedding 和 Positional Embedding 求和输入Multi-Head-Attention,然后又做了一个ADD&Norm,再通过Feed Forward进行输出
  • 另一个则是Decoder层结构

在这里插入图片描述
FeedForward的输入:是Multi-Head Attention的输出做了残差连接和Norm之后得数据,然后FeedForward做了两次线性线性变换,为的是更加深入的提取特征。
在这里插入图片描述
它由两个线性变换组成,中间有一个 ReLU 激活
在Multi-Head Attention中,主要是进行矩阵乘法,即都是线性变换,而线性变换的学习能力不如非线性变换的学习能力强,FeedForward的计算公式如下:max相当于Relu

相关文章:

【机器学习基础】Transformer学习

Transformer学习 梯度消失FeedForward层激活函数的主要作用是在网络中加入非线性变换 梯度消失 梯度爆炸 FeedForward层 Transformer结构: Transformer结构主要分为两大部分: 一是Encoder层结构:Encoder 的输入由 Input Embedding 和 Positional Embedding 求和输入Multi…...

mysql如何不使用窗口函数,去统计出入库情况

mysql如何不使用窗口函数,去统计出入库情况 你把这个表看做 进出库表,每个物料把时间正序后 依次累加数量 ,看这个物料的时间线上 是否会出现负数,1号进货5个 2号出库3个 3号你不能出库3个 最多俩个 不然就是负库存,…...

uni-app canvas文本自动换行

封装 支持单行文本超出换行。多行文本顺位排版 // 填充自动换行的文本function fillFeedText({ctx, text, x, y, maxWidth, lineHeight, color, size}) {// 文本配置ctx.setFontSize(size);ctx.setFillStyle(color);// 计算文本换行宽高,换行逻辑const words text…...

【设计模式-职责链】

定义 职责链模式是一种行为设计模式,**它通过将请求发送给链上的多个处理者来避免请求发送者与处理者之间的紧密耦合。每个处理者可以选择处理请求或将其传递给链中的下一个处理者。**这样,可以将处理请求的责任链式组织,从而实现更灵活的请…...

Prompt:在AI时代,提问比答案更有价值

你好,我是三桥君 随着AI技术的飞速发展,我们进入了一个信息爆炸的时代。在这个时代,只要你会提问,AI就能为你提供满意的答案。这种现象让很多人开始思考:在这个答案触手可及的时代,答案的价值是否还像以前…...

whatis命令:关于命令的简短描述

一、命令简介 ​whatis​ 命令用于查询命令、函数、文件等的基本用途,查询结果只是一句简短的描述。 例如 $ whatis ls ls (1) - list directory contents返回关于 ls 命令的简短描述。这个结果实质是来自于man手册的一个章节,在较新的L…...

ICM20948 DMP代码详解(54)

接前一篇文章:ICM20948 DMP代码详解(53) 上一回解析了inv_icm20948_compass_dmp_cal函数的大部分代码,本回继续讲解inv_icm20948_compass_dmp_cal函数的余下内容。为了便于理解和回顾,再次贴出inv_icm20948_compass_dmp_cal函数代码,在EMD-Core\sources\Invn\Devices\Dri…...

RabbitMQ的应用问题

一、幂等性保障 幂等性是数学和计算机科学中某些运算的性质, 它们可以被多次应⽤, ⽽不会改变初始应⽤的结果 数学上的幂等性: f(x)f(f(x)) |x| 数据库操作幂等性: 数据库的 select 操作. 不同时间两次查询的结果可能不同, 但是这个操作是符合幂等性…...

C++14:通过make_index_sequence实现将tuple转换为array

如何将vector转换为array呢 #include <iostream> #include <tuple> #include <array> using namespace std;template <typename V, typename... Types, size_t... I> constexpr auto do_tuple_to_array(tuple<V, Types...>&& tuple, in…...

Linux中修改MySQL密码

Linux中MySQL的密码操作 1、给用户设置/更新密码 mysqladmin -u用户名 -p原密码 password "新密码"该命令在终端直接执行&#xff0c;不需要进入mysql视图 该命令适用于以下情况&#xff1a; 用户的密码为空&#xff0c;为用户设置密码用户密码需要更新&#xff0c…...

华为OD真题机试-英文输入法(Java)

华为OD机试真题中的“英文输入法”题目主要考察的是字符串处理、单词提取、以及基于前缀的单词联想功能。以下是对该题目的详细解析&#xff1a; 题目描述 主管期望你来实现英文输入法单词联想功能。具体需求如下&#xff1a; 依据用户输入的单词前缀&#xff0c;从已输入的…...

【React 】入门Day01 —— 从基础概念到实战应用

目录 一、React 概述 二、开发环境创建 三、JSX 基础 四、React 的事件绑定 五、React 组件基础使用 六、组件状态管理 - useState 七、组件的基础样式处理 快速入门 – React 中文文档 一、React 概述 React 是什么 由 Meta 公司开发&#xff0c;是用于构建 Web 和原生…...

2024年9月总结及随笔之丢卡

1. 回头看 日更坚持了639天。 读《软件开发安全之道&#xff1a;概率、设计与实施》更新完成读《软件设计的要素》开更并更新完成读《构建可扩展分布式系统&#xff1a;方法与实践》开更并更新完成读《数据湖仓》开更并持续更新 2023年至2024年9月底累计码字1555996字&#…...

sql语法学习 sql各种语法 sql增删改查 数据库各种操作 数据库指令

sql语法学习 sql各种语法 sql增删改查 数据库各种操作 数据库指令 学习SQL语法时&#xff0c;理解其基本结构和用法是关键。下面是SQL语法的详细学习指南&#xff0c;涵盖了SQL的主要部分&#xff0c;包括查询、插入、更新、删除、表操作等。 1. 基本查询语法 SQL 的查询语句…...

鸡兔同笼,但是线性代数

灵感来自&#xff1a;bilibili&#xff0c;巨佬&#xff01; 我们有 14 14 14 个头&#xff0c; 32 32 32 只脚&#xff0c;所有鸡和兔都没有变异&#xff0c;头和脚都完整&#xff0c;没有数错。还有什么 Bug 吗 小学奥数 假设全是鸡&#xff0c;则有 14 2 28 14 \time…...

01---java面试八股文——springboot---10题

01-你是怎么理解Spring Boot 的约定优于配置 约定优于配置是一种软件设计的范式&#xff0c;它的核心思想是减少软件开发人员对于配置项的维护&#xff0c;从而让开发人员更加聚焦在业务逻辑上。Spring Boot 就是约定优于配置这一理念下的产物&#xff0c;它类似于 Spring 框架…...

计算机毕业设计 二手图书交易系统的设计与实现 Java实战项目 附源码+文档+视频讲解

博主介绍&#xff1a;✌从事软件开发10年之余&#xff0c;专注于Java技术领域、Python人工智能及数据挖掘、小程序项目开发和Android项目开发等。CSDN、掘金、华为云、InfoQ、阿里云等平台优质作者✌ &#x1f345;文末获取源码联系&#x1f345; &#x1f447;&#x1f3fb; 精…...

【进阶OpenCV】 (3)--SIFT特征提取

文章目录 sift特征提取一、基本原理二、特点三、代码实现1. 函数方法2. 检测图像中的关键点3. 绘制关键点4. 计算关键点描述符5. 输出特征坐标点 总结 sift特征提取 SIFT&#xff08;Scale-Invariant Feature Transform&#xff0c;尺度不变特征变换&#xff09;特征检测是一种…...

HarmonyOS/OpenHarmony Audio 实现音频录制及播放功能

关键词&#xff1a;audio、音频录制、音频播放、权限申请、文件管理 在app的开发过程中时常会遇见一些需要播放一段音频或进行语音录制的场景&#xff0c;那么本期将介绍如何利用鸿蒙 audio 模块实现音频写入和播放的功能。本次依赖的是 ohos.multimedia.audio 音频管理模块&am…...

css 中 ~ 符号、text-indent、ellipsis、ellipsis-2、text-overflow: ellipsis、::before的使用

1、~的使用直接看代码 <script setup> </script><template><div class"container"><p><a href"javascript:;">纪检委</a><a href"javascript:;">中介为</a><a href"javascript:…...

[2025CVPR]DeepVideo-R1:基于难度感知回归GRPO的视频强化微调框架详解

突破视频大语言模型推理瓶颈,在多个视频基准上实现SOTA性能 一、核心问题与创新亮点 1.1 GRPO在视频任务中的两大挑战 ​安全措施依赖问题​ GRPO使用min和clip函数限制策略更新幅度,导致: 梯度抑制:当新旧策略差异过大时梯度消失收敛困难:策略无法充分优化# 传统GRPO的梯…...

FFmpeg 低延迟同屏方案

引言 在实时互动需求激增的当下&#xff0c;无论是在线教育中的师生同屏演示、远程办公的屏幕共享协作&#xff0c;还是游戏直播的画面实时传输&#xff0c;低延迟同屏已成为保障用户体验的核心指标。FFmpeg 作为一款功能强大的多媒体框架&#xff0c;凭借其灵活的编解码、数据…...

【位运算】消失的两个数字(hard)

消失的两个数字&#xff08;hard&#xff09; 题⽬描述&#xff1a;解法&#xff08;位运算&#xff09;&#xff1a;Java 算法代码&#xff1a;更简便代码 题⽬链接&#xff1a;⾯试题 17.19. 消失的两个数字 题⽬描述&#xff1a; 给定⼀个数组&#xff0c;包含从 1 到 N 所有…...

微信小程序 - 手机震动

一、界面 <button type"primary" bindtap"shortVibrate">短震动</button> <button type"primary" bindtap"longVibrate">长震动</button> 二、js逻辑代码 注&#xff1a;文档 https://developers.weixin.qq…...

Keil 中设置 STM32 Flash 和 RAM 地址详解

文章目录 Keil 中设置 STM32 Flash 和 RAM 地址详解一、Flash 和 RAM 配置界面(Target 选项卡)1. IROM1(用于配置 Flash)2. IRAM1(用于配置 RAM)二、链接器设置界面(Linker 选项卡)1. 勾选“Use Memory Layout from Target Dialog”2. 查看链接器参数(如果没有勾选上面…...

linux 下常用变更-8

1、删除普通用户 查询用户初始UID和GIDls -l /home/ ###家目录中查看UID cat /etc/group ###此文件查看GID删除用户1.编辑文件 /etc/passwd 找到对应的行&#xff0c;YW343:x:0:0::/home/YW343:/bin/bash 2.将标红的位置修改为用户对应初始UID和GID&#xff1a; YW3…...

用docker来安装部署freeswitch记录

今天刚才测试一个callcenter的项目&#xff0c;所以尝试安装freeswitch 1、使用轩辕镜像 - 中国开发者首选的专业 Docker 镜像加速服务平台 编辑下面/etc/docker/daemon.json文件为 {"registry-mirrors": ["https://docker.xuanyuan.me"] }同时可以进入轩…...

JAVA后端开发——多租户

数据隔离是多租户系统中的核心概念&#xff0c;确保一个租户&#xff08;在这个系统中可能是一个公司或一个独立的客户&#xff09;的数据对其他租户是不可见的。在 RuoYi 框架&#xff08;您当前项目所使用的基础框架&#xff09;中&#xff0c;这通常是通过在数据表中增加一个…...

推荐 github 项目:GeminiImageApp(图片生成方向,可以做一定的素材)

推荐 github 项目:GeminiImageApp(图片生成方向&#xff0c;可以做一定的素材) 这个项目能干嘛? 使用 gemini 2.0 的 api 和 google 其他的 api 来做衍生处理 简化和优化了文生图和图生图的行为(我的最主要) 并且有一些目标检测和切割(我用不到) 视频和 imagefx 因为没 a…...

基于IDIG-GAN的小样本电机轴承故障诊断

目录 🔍 核心问题 一、IDIG-GAN模型原理 1. 整体架构 2. 核心创新点 (1) ​梯度归一化(Gradient Normalization)​​ (2) ​判别器梯度间隙正则化(Discriminator Gradient Gap Regularization)​​ (3) ​自注意力机制(Self-Attention)​​ 3. 完整损失函数 二…...