Transformer动画讲解 - 工作原理

Transformer模型在多模态数据处理中扮演着重要角色,其能够高效、准确地处理包含不同类型(如图像、文本、音频、视频等)的多模态数据。 Transformer工作原理四部曲:Embedding(向量化)、Attention(注意力机制)、MLPs(多层感知机)和Unembedding(模型输出)。 阶段一:Embedding(向量化) “Embedding”在字面上的翻译是“嵌入”,但在机器学习...

计算机组成原理——寄存器

部分: 加法器(Add):执行两个输入信号的加法运算。寄存器(Reg):存储加法器的输出结果。使能信号(en):控制寄存器是否更新其存储的值。时钟信号(C):控制寄存器在时钟上沿时更新存储的值。 工作原理 输入信号: B:输入数据信号,值为600(0x258)。A:寄存器输出的存储值,初始值为900(0x384)。 加法运算: 加法器执行输入信号B与寄存器输出A的加法运算。结果:600 + 900 =...

41.HOOK引擎设计原理

上一个内容:41.HOOK引擎设计原理 在一个游戏里通过hook来完成各种各样的功能,比如hook点是a、b、c,然后a点会有它自己所需要的hook逻辑,b、c也是有它们自己的hook逻辑(hook逻辑指的是hook之后要做的事),hook引擎解决的问题是不管有多少个hook点,只要调用一个系统性的函数就可以让hook点与它的逻辑做一个绑定,也就是hook引擎解决的是频繁的手动写hook与绑定它对应的...

安全继电器和普通继电器的区别,工作原理原理图,电气图

安全继电器和普通继电器工作原理 普通继电器: 普通继电器是一种电磁开关装置,利用电磁铁的吸力来控制机械触点的闭合和断开。其基本工作原理如下: 电磁线圈:当线圈通电时,会产生磁场。铁芯和衔铁:磁场会使铁芯吸引衔铁,带动机械触点动作。触点切换:衔铁的动作会使触点从初始位置(常开或常闭)切换到相反位置(闭合或断开),从而实现电路的接通或断开。 安全继电器: 安全继电器专用于安全相关的应用场景,其设计考虑了更...

神经网络回归原理详解及Python代码示例

神经网络回归原理详解         神经网络回归(Neural Network Regression)是一种使用神经网络来解决回归问题的方法。神经网络是一类模仿人脑神经元连接模式的算法,能够捕捉复杂的非线性关系。神经网络回归通过一系列神经元层(层)对输入数据进行处理,最终输出连续值。 目录 神经网络回归原理详解 1. 神经网络的基本结构 2. 前向传播 3. 损失函数 4. 反向传播 5. 优化算法...

【机器学习】K-Means算法详解:从原理到实践

🌈个人主页: 鑫宝Code 🔥热门专栏: 闲话杂谈| 炫酷HTML | JavaScript基础 ​💫个人格言: "如无必要,勿增实体" 文章目录 K-Means算法详解:从原理到实践引言1. 基本原理1.1 簇与距离度量1.2 初始化与迭代 2. 算法流程3. 参数选择与优化4. 优缺点分析优点缺点 5. 实际应用案例5.1 客户细分5.2 文档分类5.3 图像分割 6. 结语 K-Means算法...

Java 集合框架:HashMap 的介绍、使用、原理与源码解析

现。它允许使用键值对存储数据,键和值都可以是任意对象;它实现了 Map 接口,允许通过键来存取值。它还实现了 Cloneable 和 Serializable 接口,支持克隆和序列化。 内部结构和工作原理: 桶化哈希表:HashMap 使用桶(数组)来存储键值对。每个桶中的节点链表用于处理哈希冲突;树形桶:当一个桶中的节点数达到 TREEIFY_THRESHOLD(8),桶会被转化为树结构(TreeN...

ChatGPT 是如何工作的?——通俗易懂的原理简介

目录 1. 什么是 ChatGPT? 1.1 基本定义 1.2 发展历史 2. ChatGPT 的工作原理 2.1 Transformer 架构 2.1.1 自注意力机制(Self-Attention) 2.1.2 多头注意力(Multi-Head Attention) 2.2 预训练和微调 2.2.1 预训练 2.2.2 微调 2.3 输入处理和输出生成 2.3.1 输入处理 2.3.2 输出生成 ...

计算机组成原理-第七章指令系统

7.1机器指令 指令的一般格式是由操作码和地址码两部分组成。 操作码长度不固定定会增加指令译码和分析的难度,使控制器的设计复杂。 在设计操作码不固定的指令系统时,应尽量考虑安排指令使用频度,高的指令占用短的操作码,对使用频度低的指令可占用较长的操作码,这样可以缩短经常使用的指令的译码时间。 地址码用来指出该指令的源操作数的地址,结果的地址以及下一条指令的地址。 指令字长取决于操作码的长度,操作数地址的...

【大模型应用开发极简入门】微调(一):1.微调基础原理介绍、2. 微调的步骤、3. 微调的应用(Copilot、邮件、法律文本分析等)

文章目录 一. 开始微调1. 选择合适的基础模型2. 微调和少样本学习2.1. 对比微调和少样本学习2.2. 微调需要的数据量 二. 使用OpenAI API进行微调1. 数据生成1.1. JSONL的数据格式1.2. 数据生成工具1.3. 数据文件的细节注意 2. 上传数据来训练模型3. 创建微调模型4. 列出微调作业5. 取消微调作业 二. 微调的应用1. 法律文本分析2. 自动代码审查-类Co...
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