Jason160918-CSDN博客

原创 FlashAttention的核心优化原理解析（快收藏）

这个代码实现了一个基本的注意力机制，其中包括将输入分割成多个头、计算查询和键之间的得分、应用 softmax 函数进行归一化、结合值，以及最后的输出线性层。请注意，这不是一个完整的、优化的实现，而是为了演示其核心思想而设计的。在传统的注意力机制中，计算过程需要频繁地读写内存，这会导致显著的延迟。它对矩阵乘法（Transformer 中注意力机制的关键操作）进行了优化，以减少不必要的计算和提高并行处理能力。对于长序列，FlashAttention 可能采用分块处理的方法，将长序列分成较小的部分进行并行计算。

2024-01-29 16:31:50 382

原创 Transformer跨模态领域的全面SOTA应用（快收藏）

👉计算机视觉：在计算机视觉领域，Vision Transformer（ViT）已经取得了显著的成就，用于图像分类、对象检测、语义分割等任务。👉自然语言处理（NLP）：Transformer 模型，尤其是BERT、GPT 和其变种，已经在各种 NLP 任务上实现了 SOTA 的性能，包括文本分类、命名实体识别、情感分析、机器翻译和问答系统等。✔️Transformer 确实在多个领域都取得了巨大的成功，并成为了许多任务的 SOTA（State-of-the-Art）模型。

2024-01-27 10:38:13 256

原创注意力机制23种魔改方法汇总

注意力机制的基本思想是在处理一组输入（比如一个句子中的单词）时，模型应该能够“关注”到其中最重要的部分。下面是一个简单的注意力机制的实现，使用Python和PyTorch。这个例子将实现一个简单的基于查询（Query）、键（Key）和值（Value）的注意力机制。层次注意力（Hierarchical Attention）：多级别的注意力机制，适用于复杂结构。自注意力（Self-Attention）：一个序列内部元素间的注意力机制。混合注意力（Hybrid Attention）：结合不同类型的注意力机制。

2024-01-27 10:34:07 766

原创如何训练神经网络❓

反向传播：反向传播是用于训练神经网络的关键算法，它基于梯度下降的思想，通过计算损失函数关于权重和偏差的梯度来更新网络参数。2️⃣反向传播误差：从输出层开始，计算每个神经元对损失的贡献，并将误差传播回前面的层。4️⃣重复迭代：反复执行前向传播和反向传播的步骤，直到达到预定的停止条件（如达到最大迭代次数或损失函数收敛）。3️⃣更新参数：根据计算得到的梯度信息，利用梯度下降优化算法更新网络中的权重和偏差，以减小损失函数的值。2️⃣在每个隐藏层和输出层的神经元中，计算加权和（根据输入值和神经元的权重）。

2024-01-20 00:00:00 398

原创神经网络的优化方法是什么❓（快收藏）

1️⃣梯度下降法（Gradient Descent）：梯度下降是最常见的优化算法之一，通过计算损失函数关于参数的梯度来更新网络中的权重和偏差。常见的方法包括固定学习率、指数衰减、余弦退火等。L2正则化（L2 Regularization）：通过在损失函数中添加所有权重的平方和的乘以一个正则化参数，促使网络学习较小的权重，也称为权重衰减（Weight Decay）。L1正则化（L1 Regularization）：通过在损失函数中添加所有权重的绝对值之和的乘以一个正则化参数，促使网络学习稀疏权重。

2024-01-19 00:00:00 520

原创 2023年混合注意力机制神经网络及其应用策略（快收藏）

最新的变体可能结合空间注意力或其他形式的注意力机制，以适应更广泛的应用，比如图像识别或多模态学习。做法：CBAM先后应用空间注意力和通道注意力。做法：在如EfficientNet这类高效的网络架构中引入注意力机制，比如使用SE模块或其他形式的注意力来增强特征提取能力。策略：利用Transformer的强大序列处理能力，并通过额外的注意力机制来增强对特定类型数据（如图像、视频）的处理能力。3️⃣细粒度注意力：探索更加细粒度的注意力机制，如在图像处理中针对特定区域或对象，或在NLP中针对特定词语或短语。

2024-01-18 00:00:00 418

原创神经网络算法 - 一文搞懂Encoder-Decoder✨（快收藏）

从Encoder-Decoder的本质、Encoder-Decoder的原理方面，带你搞懂Encoder-Decoder（编码器-解码器）。👉Encoder-Decoder（编码器-解码器）：强调模型的实现方法——提供实现这一目的的具体方法或架构。在每个时间步，解码器会基于上一个时间步的输出、当前的隐藏状态和上下文向量来生成当前时间步的输出。👉Seq2Seq（序列到序列）：强调模型的目的——将输入序列转换为输出序列。👉Decoder （解码器）：“求解数学问题，并转化为现实世界的解决方案”

2024-01-17 10:15:00 543

原创不同神经网络特征如何融合❓（快收藏）

不同神经网络特征的融合是深度学习中一个重要的研究领域，特别是在处理需要综合多种数据类型或不同视角的复杂任务时。适用情景：当不同特征在原始空间中具有相似的结构或性质时，例如多个传感器获取的时间序列数据。操作：构建多个并行的网络分支处理不同特征，然后在多个层级交叉融合这些分支的特征。操作：分别训练不同的神经网络，然后在网络的高层（如决策层）融合各自的输出特征。🕳️实验验证：通过实验来验证不同融合策略对任务性能的影响，选择最适合的方法。优点：结合了早期融合和晚期融合的优势，可以捕捉深层特征间的复杂关系。

2024-01-16 08:15:00 862

原创如何向深度学习模型中加入先验知识❓（快收藏）

9️⃣损失函数上也可以加，比如你的任务对边界很敏感，你就可以使用边界敏感的损失函数，来约束网络学习。3️⃣迁移学习、模型蒸馏（树模型蒸馏给transformer）5️⃣不同性质的特征作为不同的输入头。4️⃣重要的特征放得离输出近。

2024-01-15 16:48:56 582

原创 Transformer跨模态领域的全面SOTA应用

👉计算机视觉：在计算机视觉领域，Vision Transformer（ViT）已经取得了显著的成就，用于图像分类、对象检测、语义分割等任务。👉自然语言处理（NLP）：Transformer 模型，尤其是BERT、GPT 和其变种，已经在各种 NLP 任务上实现了 SOTA 的性能，包括文本分类、命名实体识别、情感分析、机器翻译和问答系统等。👉强化学习：Transformer 架构在强化学习中的应用也受到关注，特别是在自动对话代理、游戏玩法和机器人控制等领域。

2024-01-15 16:42:24 321

原创深度学习10种attention机制（快收藏）

6️⃣层次注意力（Hierarchical Attention）：在多层次结构（如文档、段落、句子）中使用，分别对不同层级的数据应用注意力。9️⃣协同注意力（Co-Attention）：在多模态学习中使用，比如结合视觉和文本信息，模型在两种类型的数据上同时应用注意力。7️⃣时间注意力（Temporal Attention）：用于处理时序数据，如视频分析或音频处理，关注时间序列的不同部分。Soft Attention：一种灵活的注意力分配方式，允许模型在序列的不同部分分配不同程度的关注。

2024-01-13 11:16:13 486

原创为什么深度神经网络这么难训练？【10秒告诉答案】

网络的深度增加后，梯度（用于网络参数更新的值）在传播过程中可能会变得非常小（消失）或非常大（爆炸）。这使得它在错误的时候难以进行调试，同时也无法提供其决策过程的透明度。这是因为网络需要在大量的数据上进行前向和后向传播，以更新其数百万的参数。2.过拟合：深度神经网络拥有大量可训练参数，很容易在训练数据上过度学习，即过拟合，这会导致它在未见过的新数据上的表现非常差。4.需要大量的标注数据：深度神经网络通常需要大量标注数据进行训练，这在某些领域内可能是不可行或者成本非常高的。

2024-01-12 12:20:07 604

原创如何训练深度神经网络呢？

接下来，网络需要在“家长”的引导下，通过反向传播算法，不断尝试、摸索、纠正错误，从而调整和优化神经元之间的连接权重——这就是他的“学习”过程。然而，孩子肯定会有偏离正道的时候，这个时候就需要“家长”发挥作用，使用正则化神经网络的方法来防止过拟合，让网络不失学习之道。如果在这些场合仍能表现优秀，也就是说，网络已经学会了如何处理未知的情况，那么我们就可以说，这个深度神经网络已经接受了成功的训练。网络的学习过程并非一蹴而就，而是需要长期、反复地学习，这就像是我们的生活经验，需要日复一日，年复一年的累积。

2024-01-11 17:33:29 333

原创深度学习”和“多层神经网络”的区别

它们是神经网络的一种特殊类型，包含一个输入层，一个或多个隐藏层和一个输出层。深度学习是一个涵盖了许多不同类型的神经网络模型（包括但不限于卷积神经网络，递归神经网络，自编码器等）的宽泛领域，而多层神经网络则是一个更为具体和有限的概念，仅仅包含了具体数量的层和神经元，其结构相对简单。总的来说，深度学习可以看作是多层神经网络的扩展，它可以处理更为复杂和抽象的任务，如语音识别，自然语言处理等。然而，这两种技术有着共同的目标，那就是学习并理解数据中的模式，以便进行准确的预测和决策。

2024-01-11 16:00:34 671

原创深度学习入门到发表顶级会议论文需要多久

记得在大四的时候，我遇到了和你相似的困惑。那时我阅读了大量的论文📰，在阅读过程中，我产生了很多看似独特的想法💡，但是把它们付诸实现后，却并不能提升网络的性能。在复现那些高质量的顶级会议论文的过程中，你会发现许多阅读论文时注意不到的实现细节，这些都会帮助你在解决自己的问题时提出有效的解决思路。另一方面，即使在我所研究的领域，阅读他人的工作或者进行实验时，我也常常发现自己过去的理解是错误或片面的。每个算法都必定是可以复现的，如果我无法复现出来，那必定是因为我实现上的问题，而不是想法本身有问题。

2024-01-11 15:59:33 487

原创【深度学习1对1指导】

二维码

2024-01-11 13:52:54 336

原创【深度学习在时序数据异常检测中的创新】

时序数据异常检测是关键的数据分析任务之一，然而，对于不同类型的时序数据，鲁棒性的提升一直是一个挑战。时序数据异常检测是关键的数据分析任务之一，然而，对于不同类型的时序数据，鲁棒性的提升一直是一个挑战。通过结合卷积神经网络和注意力机制，我们的模型能够在不需要人工干预的情况下，准确识别出时序数据中的周期性变化，提高了周期性模式的捕捉能力。通过结合卷积神经网络和注意力机制，我们的模型能够在不需要人工干预的情况下，准确识别出时序数据中的周期性变化，提高了周期性模式的捕捉能力。2️⃣周期识别：自动识别时序的周期。

2024-01-01 17:41:51 550

原创 LSTM与注意力机制结合，会有怎样的创新❓

例如，设计一种结合LSTM和自适应时序注意力机制的模型，能够在序列中动态调整对不同时间步的关注度，提高对长序列的建模能力。例如，设计一种结合LSTM和自适应时序注意力机制的模型，能够在序列中动态调整对不同时间步的关注度，提高对长序列的建模能力。例如，设计一种多层次的空间注意力机制，用于LSTM中每个隐藏状态的生成，使模型能够更全面地捕捉序列中的关键信息。例如，设计一种多层次的空间注意力机制，用于LSTM中每个隐藏状态的生成，使模型能够更全面地捕捉序列中的关键信息。

2024-01-01 17:30:19 756

原创多模态特征融合创新点来啦‼️

在多模态任务中，每个模态可能关注不同的特征，创新的思路是引入共享表示与模态特定注意力机制。通过设计共享表示的模块，使模型能够学习到跨模态的共享特征，而模态特定的注意力机制可以让模型更加关注每个模态的独特信息。例如，设计一个基于迁移学习的多模态融合模型，通过在源领域上的大规模数据预训练，提取多模态特征，然后在目标领域上进行微调，以适应目标领域的任务需求。例如，设计一个根据任务需要动态分配权重的模态融合网络，使模型能够灵活适应不同任务对模态的需求，提高模型的泛化能力。多模态特征融合创新点来啦‼️。

2024-01-01 17:20:54 568

原创快收藏！！自注意力机制创新点合集

快收藏！！自注意力机制创新点合集🤢 算法优化和扩展在自注意力机制的算法优化方面，今年的创新主要集中在提高模型的性能和适应性。例如，Transformer模型的变体，如Swin Transformer和Vision Transformer，针对特定任务进行了优化。Swin Transformer通过采用层次化的结构和移动窗口的策略，有效地减少了计算复杂度，并提升了在大规模视觉任务中的性能。此外，为了更好地处理序列数据，研究者们也开发了递归Transformer结构，这种结构结合了递归神经

2024-01-01 17:12:41 379

原创【结合创新！！深度学习➕迁移学习】

1️⃣基于预训练模型的微调：微调是迁移学习中最常用的策略之一。可以利用在大规模数据集（如ImageNet）上预训练的深度神经网络（例如ResNet或BERT），然后将其微调以适应特定的任务或数据集。这种方法特别适用于数据量较少的任务，因为预训练模型已经学习了丰富的特征表示，可以显著提高新任务的学习效率和性能。2️⃣多任务学习与迁移学习的结合：多任务学习旨在同时学习多个相关任务，从而改善每个单独任务的性能。通过结合MTL和迁移学习，可以设计一种共享底层表示的模型，同时在多个任务上进行微调。这种方法可以提

2024-01-01 17:09:54 346

原创 2024年原创深度学习算法项目分享

图像视频、文本分析、知识图谱、推荐系统、问答系统、强化学习、机器学习、多模态、系统界面、爬虫、增量学习等领域…有需要的话，评论区私聊。

2023-12-31 18:50:05 708

原创应用篇-Zabbix对端口的监控

#配置→主机→需要添加端口监控的ip→监控项#创建监控项#按照图内填入对应端口信息#端口监控项创建完成端口的监控不仅仅是要端口的数据的数据，更需要的是一个触发的机制，当端口不在时，触发告警，通知对应的业务人员及时处理，接下来是触发器的设置#配置→主机→触发器→创建触发器#输入名称（名称就是当你服务出现问题所展现的告警信息）#级别（选择严重或是灾难，端口是监测一个业务是否存在的比较一个重要且有效的途径，对业务的监测起着至关重要的作用）#监控项（找到刚新增的端口监控项）#功

2021-04-22 10:25:01 2026

原创部署篇-Zabbix中文乱码字符集的修正

部署zabbix监控后默认是英文，默认不支持中文字符集切换成中文后会出现以下情况解决方案从Window服务器找到相应的字休复制到zabbix Server服务器上：控制面板→字体→选择一种中文字体建议simkai.ttf[root@localhost ~]# cd /usr/share/zabbix/assets/fonts[root@localhost fonts]# lsgraphfont.ttf[root@localhost fonts]# mkdir bak[root@

2021-04-20 17:14:15 425

原创部署篇-Zabbix-server单节点安装部署

Zabbix-server单节点安装部署简述：关于zabbix的原理这里不做阐述，网上有很多教程，这里只部署流程，快速简洁安装一个服务端，满足生产环境要求即可这里版本为5版本(博主对版本没有什么偏好）安装环境（LAMP …linux apache mysql php ）安装大致分为下列几大步第一步#选择下载源https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/zabbix/zabbix/5.0/rhel/7/x86_64/#五版本链接国外yum源不

2021-04-15 18:10:16 1024 1

原创部署篇-Zabbix-agent的的安装与配置

Zabbix-agent的的安装与配置agent的安装比较简单，大致分为四大步 (生产环境基本为内网环境)上传agent包→yum安装→修改配置文件后启动→web配置第一步上传agent包到/usr/local/src下推荐一个国内yum源(清华源)下载速度快，稳定，包含所有版本agent包https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/zabbix/zabbix/3.0/rhel/7/x86_64/#3版本链接https://mirrors.tuna.tsing

2021-04-14 16:15:10 6089 7

原创 foxmail保存已发送邮件和已收取的邮件，使得多个终端的信息同步

题主因工作需要在笔记本和台式机上面同时登录了邮箱（foxmail），发现两个终端的已发送不同步，也就是说，我在笔记本发送邮件之后，台式机上面不会同步更新，这导致我回家后看不到我之前发送的邮件记录，这非常不适应，因此本人决定将pop3协议修改为imap协议。foxmail邮箱默认采用的是pop3协议，而且不支持pop3协议在线修改为imap协议，因此这里简单的介绍一种方法，可以使得原先所有的邮件原封不动，而且协议修改成imap：第一步：找到foxmail的安装路径，将foxmail文件夹里面的Storag

2021-01-25 19:06:45 9852 1

空空如也

空空如也