漫谈人类态势感知的Transformer机理

人类的态势感知能力是指人类对周围环境的感知和理解能力,可以通过感知环境中的各种信息来判断当前的情境和态势。Transformer模型是一种常用的神经网络结构,用于处理自然语言处理任务和计算机视觉任务。下面例子可以说明人类态势感知的Transformer机理:

假设有一个人类正在观察一个团队进行足球比赛。这个团队有11名球员和一个裁判,比赛场地上有一个足球,以及四个球门。这个人类使用他的视觉系统感知到这个场景,并通过他的大脑进行处理来理解这个场景。

1、输入编码

人类的视觉系统将场景的各个元素(球员、裁判、球门等)的视觉信息转化为电信号,并传输到大脑的感知区域。Transformer的输入编码层也有类似的作用,将输入的文本或图像等信息转化为向量表示。

2、自注意力机制

人类的大脑中存在自注意力机制,该机制能够在处理场景时,关注和加权不同元素的重要性。比如,在观看足球比赛时,人类的大脑可能会将注意力集中在球员和足球上,而对裁判和其他场景元素的重要性较低。Transformer模型中的自注意力机制也类似,通过在输入序列中计算不同位置之间的注意力权重,来关注和加权不同位置的信息。

3、多头注意力

人类的大脑可以同时处理多个信息,例如,同时关注足球的位置、球员的动作和裁判的指示。Transformer模型中的多头注意力机制也具备相似的功能,可以同时关注不同位置和不同类型的信息。

4、编码器和解码器

人类的大脑对观察到的信息进行编码和整理,以便更好地理解和预测。Transformer模型中的编码器和解码器层也具备相似的功能,通过多层神经网络结构对输入序列进行编码和解码,以提取和整理输入序列的特征。

通过以上步骤,人类可以感知和理解场景中的不同元素和关系,从而得出当前的情境和态势。Transformer模型也可以通过类似的机制,对输入的文本或图像等进行处理和理解,以完成不同的任务。

相关推荐
非自律懒癌患者几秒前
Transformer中的Self-Attention机制如何自然地适应于目标检测任务
人工智能·算法·目标检测
IT闫5 分钟前
使用微信小程序调用飞桨PaddleX平台自行训练的模型——微信小程序用训练的牡丹花模型Demo测试
人工智能·paddlepaddle
Jurio.21 分钟前
Conda 管理项目环境
人工智能·python·深度学习·conda·virtualenv·pip
曼城周杰伦33 分钟前
自然语言处理:第六十二章 KAG 超越GraphRAG的图谱框架
人工智能·pytorch·神经网络·自然语言处理·chatgpt·nlp·gpt-3
Donvink35 分钟前
多模态大语言模型——《动手学大模型》实践教程第六章
人工智能·深度学习·语言模型·自然语言处理·llama
Joyner20181 小时前
pytorch训练的双卡,一个显卡占有20GB,另一个卡占有8GB,怎么均衡?
人工智能·pytorch·python
我爱学Python!1 小时前
解决复杂查询难题:如何通过 Self-querying Prompting 提高 RAG 系统效率?
人工智能·程序人生·自然语言处理·大模型·llm·大语言模型·rag
AI视觉网奇1 小时前
pytorch3d linux安装
linux·人工智能·pytorch
OBOO鸥柏1 小时前
OBOO鸥柏28.6寸液晶广告屏:创新技术引领智能显示新时代
人工智能·科技·大屏端·广告一体机
小彭努力中1 小时前
138. CSS3DRenderer渲染HTML标签
前端·深度学习·3d·webgl·three.js