如今，多层感知器在人工智能领域得到了广泛的应用，包括在Transformer的关注层之间。然而，它们使用的是固定的激活函数。最新研究论文建议在边缘使用学习的激活函数，利用科尔莫戈洛夫-阿诺德表示法（函数可以由更简...

理解Transformer的工作原理常常需要多次尝试。本篇博客文章通过详细解读Gemma架构，帮助读者深入理解Transformer。文章内容明了，包含了代码和图解，无论是对于初学者还是专业人士来说，都能从中获取到有价值的信息...

Mamba模型是一种先进的方法，擅长处理长序列，而不会带来传统Transformers的计算缺点。在计算机视觉领域，Mamba模型已经取得了显著的成果，并在多个应用中展现出其优越性。相比于传统的Transformers模型，Mamba模型...

GPT（Generative Pre-trained Transformer）作为一种先进的自然语言处理技术，正逐渐成为人工智能领域的焦点。其最主要的价值在于极大地降低了初创企业使用机器学习功能的门槛。通过GPT，企业无需庞大的数据集或复杂...

现代变压器模型在处理数据时，每个数据单元都使用相同的预测计算量，但事实上，不同数据单元的预测难度差异很大。DeepMind的最新研究突破了这一限制，允许模型在生成过程中根据数据单元的难易程度提前退出，从而减少...

ASTRA是一款基于Transformer架构的模型，其在足球比赛中识别关键时刻的能力令人瞩目。该模型针对行动定位和数据不平衡等挑战提出了有效的解决方案。通过对比赛视频的深度学习分析，ASTRA能够精确识别出比赛中的重要...

最新研究表明，一种名为'全球中心扩散变换器'（World-Centric Diffusion Transformer，简称WcDT）的技术为自动驾驶汽车的路径规划带来了革命性的创新。该技术融合了扩散模型和变换器，旨在提高自动驾驶汽车在复杂环...

科研团队近期推出了一项名为DiJiang的创新技术，旨在将现有的Transformer模型转化为更精简、更快速的版本，同时避免了重新训练模型所需的巨大成本。DiJiang技术通过优化模型结构，大幅减少了计算资源的消耗，使得Tra...