随着大模型涌现出令人惊艳的性能，模型大小已经成为影响模型性能的关键因素之一。通常，对Transformer模型来说，模型越大，性能就会越好，但计算成本也会增加。近期有研究表明，模型大小和训练数据必须一起扩展，才能最佳地使用给定的训练计算预算。稀疏混合专家模型（MoE）是一种很有前途的替代方案，可以在计算成本较少的情况下，扩展模型的大小。稀疏MoETransformer有一个关键的离散优化问题：决定每个输入token应该使用哪些模块。这些模块通常是称为专家的MLP。为了让token与专家良好匹配，人们设计了许多方法，包括线性规划、强化学习、最优传输（optimaltransport）等。在许多情
近年来深度学习，在图像与自然语言处理领域取得显著成效.而这其中像ResNet、Transformer等网络发挥着巨大作用。本系列以https://github.com/lukas-blecher/LaTeX-OCR为例，阐述下如何基于人工智能技术实现latex公式识别服务。本系列主要分为3篇，分别从系统构建（环境+训练）、系统原理（代码层面）、系统的增强三个部分展开论述。环境构建查看cuda版本下面看到，cuda版本最高支持到12.1，我们下面选用的cu116。gpu版本查看创建conda环境condaenvcreate-f下述文件。name:latex3.9channels: -https
当年Transformer的那篇惊世之作，早已人去楼（arXiv）空。就在昨天，网友发现谷歌已经把「AttentionIsAllYouNeed」论文中的所有作者的邮箱全部「划线」删除。论文地址：https://arxiv.org/pdf/1706.03762v6.pdf并在论文最上方，用醒目的红色字体备注：在注明出处的前提下，谷歌特此允许复制本文中的表格和数字，仅供新闻或学术著作使用。从2017年到2023年，如下这张图已经成为历史。谷歌这波操作，也是很及时。前段时间，Transformer仅剩的一位作者LlionJones宣布，7月底要离职谷歌自创业。论文的更新，也是LlionJones在昨
视觉Transformer经典论文——ViT、DeiT的与原理解读与实现最近ChatGPT、文心一言等大模型爆火，追究其原理还是绕不开2017年提出的Transformer结构。Transformer算法自从提出后，在各个领域的相关工作还是非常多的，这里分享之前在其他平台的一篇笔记给大家，详细解读CV领域的两个经典Transformer系列工作——ViT和DeiT。ViT算法综述论文地址：AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale之前的算法大都是保持CNN整体结构不变，在CNN中增加attention模块或者使
绝对位置编码Vit采用绝对位置编码的形式，也就是使用一个值来表征每个patch的绝对位置，并且基于可学习的方式，一般的定义方式为：absolute_pos_embed=nn.Parameter(torch.zeros(1,num_patches,embed_dim))trunc_normal_(absolute_pos_embed,std=.02)将得到的positionencoding直接加到输入的patchembedding就可以了：x=x+self.absolute_pos_embed相对位置编码Swintransformer中采用了相对位置编码的概念，考虑query和key的相对位置进
参考博文图解SwinTransformerSwin-Transformer网络结构详解【机器学习】详解SwinTransformer(SwinT)论文下载（二）代码的下载与配置2.1、需要的安装包官方源码下载学习的话，请下载ImageClassification的代码，配置相对简单，其他的配置会很麻烦。如下图所示：Install：pytorch安装：感觉pytorch>1.4版本都没问题的。2、pipinstalltimm==0.3.2(最新版本也行)1、pipinstallApexwin10系统下安装NVIDIAapex这个我认为windows安装可能会很啃。1、首先在github下载源码h
参考博文图解SwinTransformerSwin-Transformer网络结构详解【机器学习】详解SwinTransformer(SwinT)论文下载（二）代码的下载与配置2.1、需要的安装包官方源码下载学习的话，请下载ImageClassification的代码，配置相对简单，其他的配置会很麻烦。如下图所示：Install：pytorch安装：感觉pytorch>1.4版本都没问题的。2、pipinstalltimm==0.3.2(最新版本也行)1、pipinstallApexwin10系统下安装NVIDIAapex这个我认为windows安装可能会很啃。1、首先在github下载源码h
原文作者：EbenezerDon原文地址：https://blog.logrocket.com/introduction-webgpt/翻译：一川随着WebGPU的引入，Web开发发生了有趣的转变，WebGPU是一种新的API，允许Web应用程序直接访问设备的图形处理单元（GPU）。这种发展意义重大，因为GPU擅长复杂的计算。一个说明WebGPU潜力的项目是WebGPT。这是一个用JavaScript和HTML编写的简单应用程序，旨在展示WebGPUAPI的功能。在这篇文章中，我们将讨论为什么WebGPT很重要以及如何在本地和浏览器中实现它。什么是WebGPT和WebGPU？在我们深入研究We
在逆变器设计中，下垂控制主要是逆变器用来模拟同步发电机下垂外特性来对逆变器进行控制的一种方法。而在低压微电网系统中，线路阻抗呈阻性，多个分布式电源采用P-V下垂控制。微电网简化图如下： 这里面的中央控制器是负责给各个逆变器给定功率信息的，也就是在逆变器仿真的时候给的Pref。我们假设公共耦合点（PCC点）的角度为0，那么这个点的电压向量就是：Upcc∠0°。DGi的输出电压为Ui∠δi，线路阻抗为Zi=Ri+jXi。可以计算一下输出功率，简单的正弦交流电功率计算。下面讲一个特别常见的简化！在很多论文里面都是这样处理的，要仔细看。低压微电网中，线路阻抗一般是阻性（区别在VSG中我们将绕组视为感性
在逆变器设计中，下垂控制主要是逆变器用来模拟同步发电机下垂外特性来对逆变器进行控制的一种方法。而在低压微电网系统中，线路阻抗呈阻性，多个分布式电源采用P-V下垂控制。微电网简化图如下： 这里面的中央控制器是负责给各个逆变器给定功率信息的，也就是在逆变器仿真的时候给的Pref。我们假设公共耦合点（PCC点）的角度为0，那么这个点的电压向量就是：Upcc∠0°。DGi的输出电压为Ui∠δi，线路阻抗为Zi=Ri+jXi。可以计算一下输出功率，简单的正弦交流电功率计算。下面讲一个特别常见的简化！在很多论文里面都是这样处理的，要仔细看。低压微电网中，线路阻抗一般是阻性（区别在VSG中我们将绕组视为感性
