通透！第一次看到有人这样图解transformer 解码器 ！-爱代码爱编程
前两天看到一位国外博主发的 图解Transformer编码器， 看完非常有启发，所以分享给大家一起学习。 这种形式可以让大家可以更直观的理解相关概念！（前提是大家需要对Transformer基础概念有一定的理解） 解
transformer模型 | 基于双向时空自适应transformer的城市交通流预测_时空 transformers 模型-爱代码爱编程
城市交通流预测是智能交通系统的基石。现有方法侧重于时空依赖建模，而忽略了交通预测问题的两个内在特性。首先，不同预测任务的复杂性在不同的空间(如郊区与市中心)和时间(如高峰时段与非高峰时段)上分布不均匀。其次，对过去交通状况的
triforce: 突破长序列生成瓶颈的分层投机解码技术_triforce 论文分析-爱代码爱编程
在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）的长序列生成能力一直是研究的热点。然而，随着模型规模的增长，推理过程中的内存和计算瓶颈成为了限制其应用的主要障碍。为了解决这一问题，Carnegie Mellon University和Meta AI (FAIR)的研究团队联合推出了TriForce，一种创新的分层推测解码系统。TriForce通过利用注意力稀疏性和
transformer模型详解_基于transformer-爱代码爱编程
导读 Transformer在许多的人工智能领域，如自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)、计算机视觉(Computer Vision, CV)和语音处理(Speech Processing, SP)取得了巨大的成功。因此，自然而然的也吸引了许多工业界和学术界的研究人员的兴趣。到目前为止，已经提出了大量基于Tra
transformer模型 | python实现transformercpi模型（pytorch）-爱代码爱编程
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bloom模型结构详解_bloom模型架构-爱代码爱编程
《BLOOM: A 176B-Parameter Open-Access Multilingual Language Model》 论文地址: https://arxiv.org/pdf/2211.05100.pdf 代
transformer模型 | pytorch实现transformer模型进行时间序列预测-爱代码爱编程
Transformer模型最初是为了处理自然语言处理任务而设计的，但它也可以用于时间序列预测。下面是将Transformer模型应用于时间序列预测的一般步骤： 数据准备：准备时间序列数据集，包括历史观测值和目标预测值。通常
transformer模型 | itransformer时序预测-爱代码爱编程
Transformer 模型在自然语言处理和计算机视觉领域取得了巨大的成功，并成为了基础模型。然而，最近一些研究开始质疑基于Transformer的时间序列预测模型的有效性。这些模型通常将同一时间戳的多个变量嵌入到不可区分的
token系列：joint token pruning and squeezing towards more aggressive compression of vision transformers-爱代码爱编程
动态Token系列：Joint Token Pruning and Squeezing Towards More Aggressive Compression of Vision Transformers 论文阅读
transformer模型 | transformer时间序列预测，单步、多步（python）_pytorch transformer时间序列预测-爱代码爱编程
（1）原理 Transformer框架原本是为NLP任务，特别是机器翻译而设计的。但由于其独特的自注意力机制，Transformer在处理顺序数据时表现出色，因此被广泛应用于各种序列数据任务，包括回归任务。 （a）回归任
deepspeed通过系统优化加速大模型推理_mangrent deepspeed-爱代码爱编程
原文地址：DeepSpeed: Accelerating large-scale model inference and training via system optimizations and compression
transformer模型_深度transformer构建字符语言模型-爱代码爱编程
本篇是参考论文[1]的阅读笔记。 背景 LSTM称霸语言模型界有一段时间了，是时候退位让贤了。 有研究表明，word-level的LSTM语言模型大概只能用到最近的50个token，再长的context效果只存在于理论中。 Transformer作为后起之秀，一般会被认为能够胜任LSTM做的大部分事情。是因为它获取任
transformer模型 | transformer模型原理-爱代码爱编程
基本原理 Transformer 是一种使用注意力机制（attention mechanism）的神经网络模型，能够有效地处理序列数据，如句子或文本。 它的设计灵感来自于人类在理解上下文时的方式。 简单来说，Tra
transformer模型 | transformer模型描述-爱代码爱编程
谷歌推出的BERT模型在11项NLP任务中夺得SOTA结果，引爆了整个NLP界。而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用。谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务，当时达到了SOTA效
transformer模型 | 利用最优传输理论来对齐并融合两个或多个transformer模型-爱代码爱编程
文章介绍 利用最优传输理论来对齐并融合两个或多个Transformer模型。作者实现了对Transformer的关键组成部分,如多头自注意力、层归一化和残差连接的对齐和融合。 作者发现与全连接或卷积架构不同,软对齐（
transformer模型 | 基于spatial-爱代码爱编程
交通预测已成为智能交通系统的核心组成部分。然而，由于交通流的高度非线性特征和动态的时空依赖性，及时准确的交通预测，尤其是长时交通流预测仍然是一个开放性的挑战。在这篇文章中，作者提出了一种新的时空Transformer网络
transformer模型 | python实现基于lstm与transfomer的股票预测模型（pytorch）-爱代码爱编程
文章目录 效果一览 文章概述 LSTM模型原理 时间序列模型 从RNN到LSTM LSTM预测股票模型
transformer预测 | pytorch实现基于transformer的时间序列预测（含单步与多步实验）_算法如诗的博客-爱代码爱编程
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transformer预测 | pytorch实现基于transformer的锂电池寿命预测（nasa数据集）_nasa锂电池寿命预测_算法如诗的博客-爱代码爱编程
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transformer预测 | pytorch实现基于transformer 的锂电池寿命预测（calce数据集）_算法如诗的博客-爱代码爱编程
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