refer:ANewEllipticCurveBasedAnalogueofRSA椭圆曲线令p和q是素数，都大于3。并且满足\(4a^3+27b^2\not\equiv0\pmod{p}\)。用\(E_p(a,b)\)表示模p参数为a,b的椭圆曲线。\(y^2\equivx^3+ax+b\pmod{p}\)。椭圆曲线的加法计算定义为\[P+Q=R\tag1\]设\(P=(x_1,y_1)，Q=(x_2,y_2)，R=(x_3,y_3)\)\[x3\equiv\lambda^2-x_1-x_2\mod{p}\tag2\]\[y_3\equiv\lambda(x_1-x_3)-y_1\pmod{p
refer:ANewEllipticCurveBasedAnalogueofRSA椭圆曲线令p和q是素数，都大于3。并且满足\(4a^3+27b^2\not\equiv0\pmod{p}\)。用\(E_p(a,b)\)表示模p参数为a,b的椭圆曲线。\(y^2\equivx^3+ax+b\pmod{p}\)。椭圆曲线的加法计算定义为\[P+Q=R\tag1\]设\(P=(x_1,y_1)，Q=(x_2,y_2)，R=(x_3,y_3)\)\[x3\equiv\lambda^2-x_1-x_2\mod{p}\tag2\]\[y_3\equiv\lambda(x_1-x_3)-y_1\pmod{p
文章目录Attention的本质是什么AI领域的Attention机制Attention的3大优点深入理解键值对注意力`Q``K``V`矩阵代码实现参考Attention的本质是什么Attention（注意力）机制如果浅层的理解，跟他的名字非常匹配。他的核心逻辑就是「从关注全部到关注重点」。Attention机制很像人类看图片的逻辑，当我们看一张图片的时候，我们并没有看清图片的全部内容，而是将注意力集中在了图片的焦点上。大家看一下下面这张图：我们一定会看清「锦江饭店」4个字，如下图：但是我相信没人会意识到「锦江饭店」上面还有一
文章目录Attention的本质是什么AI领域的Attention机制Attention的3大优点深入理解键值对注意力`Q``K``V`矩阵代码实现参考Attention的本质是什么Attention（注意力）机制如果浅层的理解，跟他的名字非常匹配。他的核心逻辑就是「从关注全部到关注重点」。Attention机制很像人类看图片的逻辑，当我们看一张图片的时候，我们并没有看清图片的全部内容，而是将注意力集中在了图片的焦点上。大家看一下下面这张图：我们一定会看清「锦江饭店」4个字，如下图：但是我相信没人会意识到「锦江饭店」上面还有一
参考：李宏毅2021/2022春机器学习课程王树森RNN&Transformer教程Transformer详解0.背景：序列数据及相关任务序列数据是由一组相互关联的样本组成的数据，其中任意样本对应的标记是由其自身和其他样本共同决定的；序列数据任务是输入或输出为序列数据的机器学习任务，用传统机器学习模型处理他们是困难的，比如序列模型（1）——难处理的序列数据中第3节的例子传统方法的局限性在于其问题建模，这些模型不是针对可变长度的输入输出设计的，无法体现序列数据的特点，具体而言传统的MLP、CNN这类模型都是one-to-one模型，即一个输入一个输出。这种模型会把序列数据作为一个整体来考虑，其输
参考：李宏毅2021/2022春机器学习课程王树森RNN&Transformer教程Transformer详解0.背景：序列数据及相关任务序列数据是由一组相互关联的样本组成的数据，其中任意样本对应的标记是由其自身和其他样本共同决定的；序列数据任务是输入或输出为序列数据的机器学习任务，用传统机器学习模型处理他们是困难的，比如序列模型（1）——难处理的序列数据中第3节的例子传统方法的局限性在于其问题建模，这些模型不是针对可变长度的输入输出设计的，无法体现序列数据的特点，具体而言传统的MLP、CNN这类模型都是one-to-one模型，即一个输入一个输出。这种模型会把序列数据作为一个整体来考虑，其输
