Transformer-based models have emerged as one of the most widely used architectures for natural language processing, natural language generation, and image generation. The size of the state-of-the-art ...

泛读。这一篇文章研究的是 BCS 的重建。作者的想法是不同的 patch 用不同的采样率，采样率直接用 salient value 来分配。但是这样会有很多不同的采样率，实际上作者用的是固定的一些采样率，只是根据 salient value 来确定使用哪一个相近的采样率。每一个采样率 ...

随着5G 国际标准的出炉，Polar码顺利入选控制信道编码方案，世界上各大通信设备生产商便开始基于标准设计基站和终端产品。 我们明白，从纯算法到实现工程化，中间还有很长一段路要走。一方面，我们需要保证算法的性能良好；另一方面，便于硬件实现。

Transformers 是一种基于自注意力机制的架构，主要架构由左侧的编码器（Encoder）和右侧的解码器（Decoder）构成。本次我们主要来看解码器如何工作。 一、Transformers整体架构概述 Transformers 是一种基于自注意力机制的架构，最初在2017年由Vaswani等人在论文《Attention ...

在上一篇文章中介绍了大模型的嵌入和向量，这一篇来介绍一下大模型的经典架构之Transformer架构的编码器和解码器。 像很多人一样，一直在奇怪Transformer架构经过多层编码和解码之后就能处理输入数据并生成新的数据；所以，今天我们就来深入了解一下Transformer ...

本文来自微信公众号：Afunby的 AI Lab（ID：AI_Lab_of_Afunby），原标题《图解 transformer——逐层介绍》，作者：Afunby，题图来自：视觉中国 为了深入理解每个组件的作用，在翻译任务中step-by-step地训练Transformer。使用只有一个样本的训练数据，其中包括一个输入序列 ...

本文来自微信公众号：Afunby的 AI Lab（ID：AI_Lab_of_Afunby），原标题《图解Transformer：功能概览》，作者：Ketan Doshi，翻译&整理：Afunby，题图来自：视觉中国 一、引言 随着大型语言模型如 ChatGPT 的横空出世，我们进入了自然语言处理（NLP）的一个新纪元。在这个 ...

要深入理解Transformer的解码器，首先需要了解Encoder-Decoder框架。在原始Transformer论文中，Transformer被用于解决机器翻译任务。机器翻译这种Seq2Seq（序列到序列）问题通常使用Encoder-Decoder框架来解决，而Transformer的网络结构也是基于encoder-decoder框架设计的。本文将 ...

在过去的几年中，神经网络的兴起与应用成功推动了模式识别和数据挖掘的研究。许多曾经严重依赖于手工提取特征的机器学习任务（如目标检测、机器翻译和语音识别），如今都已被各种端到端的深度学习范式（例如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆（LSTM）和 ...