近日，上海人工智能实验室和OpenNLPLab的一个研究团队提出了一种新的大型语言模型TransNormerLLM，其中完全抛弃了基于Softmax的注意力机制，而是使用了新提出的线性注意力。据介绍，TransNormerLLM是首个基于线性注意力的大型语言模型（LLM），其在准确度和效率方面的表现优于传统的基于Softmax注意力的模型。研究者也将发布其预训练模型的开源版本。论文：https://arxiv.org/abs/2307.14995模型：https://github.com/OpenNLPLab/TransnormerLLM大型语言模型已经为自然语言处理（NLP）领域带来了变革。
分享一篇阅读的用于弱监督分割的论文论文标题：TransCAM:TransformerAttention-basedCAMRefinementforWeaklySupervisedSemanticSegmentation作者信息：代码地址：https://github.com/liruiwen/TransCAMAbstract大多数现有的WSSS方法都是基于类激活映射（CAM）来生成像素级的伪标签，用于监督训练。但是基于CNN的WSSS方法只是凸出最具有区别性的地方，即CAM部分激活而不是整体对象。作者提出了TransCAM模型，它基于Conforme的backbone结构，利用transfor
算法原理卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）是深度学习中最常见的一种算法，它具有强大的特征学习能力。CNN通过结合局部感知区域、共享权重、空间或者时间上的降采样来充分利用数据本身包含的局部性等特征，优化网络结构，并且保证一定程度上的位移和变形的不变性。因此，CNN被广泛应用在图像分类，语音识别，目标检测和人脸识别等领域。一般而言，一个简单的卷积神经网络结构通常由若干个卷积层，池化层和全连接层组成，如图1所示。图1基本的卷积神经网络结构（1）卷积层。卷积层是一个特征学习的过程，其核心是利用卷积核在输入的图像中上下滑动，图像上的像素值与卷积核内的值做卷积操
算法原理卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）是深度学习中最常见的一种算法，它具有强大的特征学习能力。CNN通过结合局部感知区域、共享权重、空间或者时间上的降采样来充分利用数据本身包含的局部性等特征，优化网络结构，并且保证一定程度上的位移和变形的不变性。因此，CNN被广泛应用在图像分类，语音识别，目标检测和人脸识别等领域。一般而言，一个简单的卷积神经网络结构通常由若干个卷积层，池化层和全连接层组成，如图1所示。图1基本的卷积神经网络结构（1）卷积层。卷积层是一个特征学习的过程，其核心是利用卷积核在输入的图像中上下滑动，图像上的像素值与卷积核内的值做卷积操
【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。声明：部分项目为网络经典项目方便大家快速学习，后续会不断增添实战环节（比赛、论文、现实应用等）专栏订阅：深度学习入门到进阶专栏卷积模型CNN综述1.计算机视觉与卷积神经网络1.1计算机视觉综述计算机视觉作为一门让机器学会如何去“看”的学科，具体的说，就是让机器去识别摄像机拍摄的图片
「我发现注意力公式里有个bug，八年了都没有人发现。所有Transformer模型包括GPT、LLaMA都受到了影响。」昨天，一位名叫EvanMiller的统计工程师的话在AI领域掀起了轩然大波。我们知道，机器学习中注意力公式是这样的：图片自2017年Transformer问世，这个公式已被广泛使用，但现在，EvanMiller发现这个公式是错的，有bug！EvanMiller的这篇博客解释了当前流行的AI模型如何在关键位置出现错误，并使得所有Transformer模型都难以压缩和部署。总结而言，EvanMiller引入了一种新函数QuietAttention，也叫Softmax_1，这是对传
「注意力公式」中存在了8年的bug，竟被国外小哥发现了？瞬间，这个话题就在网上炸开了锅。现在基于Transformer打造的主流模型，GPT-4、Lalma2、PaLM等都将受到影响。Eppo初创公司的工程师EvanMiller今天在博客中介绍了这一重大发现，并表示：研究人员上个月分离了bug——但是他们误失了一个简单的解决方案，「为什么LLM设计人员应该停止使用Softmax？」图片那么，究竟是什么bug，能够暗藏8年？作者在博文中，引用了维特根斯坦别有蕴意的一句话，「对于无法言说之事，必须保持沉默」。图片注意力是OffByOne这篇博文标题为「注意力是OffByOne」。图片你能看到这个公
1池化层设计自顶而下分析池化层的设计过程1.1AveragePoolMultiLayer图为该项目的平均池化层，其包含一个AvgPoolSingle单元，模块的输入为图像特征矩阵，输出为池化后的特征矩阵图片来自附带的技术文档《HardwareDocumentation》池化层的原理图如图所示，其中输入位宽为75264，输出位宽为18816。池化层位于卷积层和激活层之后，第一次卷积层输出位宽为75264，因此池化层的输入位宽为75264。AveragePoolMultiLayer的深度为6，前卷积层的输出特征H和W均为28，故输入位宽为28x28x6x16=75264；平均池化窗口大小为2x2，
1池化层设计自顶而下分析池化层的设计过程1.1AveragePoolMultiLayer图为该项目的平均池化层，其包含一个AvgPoolSingle单元，模块的输入为图像特征矩阵，输出为池化后的特征矩阵图片来自附带的技术文档《HardwareDocumentation》池化层的原理图如图所示，其中输入位宽为75264，输出位宽为18816。池化层位于卷积层和激活层之后，第一次卷积层输出位宽为75264，因此池化层的输入位宽为75264。AveragePoolMultiLayer的深度为6，前卷积层的输出特征H和W均为28，故输入位宽为28x28x6x16=75264；平均池化窗口大小为2x2，
一、介绍1.1背景2017年，Google的一篇 AttentionIsAllYouNeed 为我们带来了Transformer，其在NLP领域的重大成功展示了它对时序数据的强大建模能力，自然有人想要把Transformer应用到时序数据预测上。在Transformer的基础上构建时序预测能力可以突破以往的诸多限制，最明显的一个增益点是，TransformerforTS可以基于Multi-headAttention结构具备同时建模长期和短期时序特征的能力。本文将要介绍的一个充分利用了Transformer的优势，并在Transformer的基础上改进了Attention的计算方式以适应时序数据
