自注意力机制

【AI知识点】三种不同架构的大语言模型（LLMs）的区别【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】在自然语言处理（NLP）中，预训练语言模型（LLMs, Large Language Models）通常基于不同的架构，如仅编码器的模型（Encoder-only）、编码器-解码器的模型（Encoder-Decoder），以及仅解码器的模型（Decoder-only）。这三种架构有着显著的区别，主要体现在功能、适用任务和性能上。下面从架构、功能、任务适用性、训练数据和推理能力等多个角度详细分析。

【VectorNet】vectornet网络学习笔记读取轨迹和地图数据，将其转换为向量化表示对每个向量化的polyline实体，使用子图网络（MLP+GNN）进行局部子图编码，并输出局部特征

Self-Attention流程的代码实现【python】🍃作者介绍：双非本科大四网络工程专业在读，阿里云专家博主，专注于Java领域学习，擅长web应用开发、数据结构和算法，初步涉猎人工智能和前端开发。 🦅个人主页：@逐梦苍穹 📕所属专栏：人工智能 🌻gitee地址：xzl的人工智能代码仓库 ✈ 您的一键三连，是我创作的最大动力🌹

Self-Attention 和 Multi-Head Attention 的区别——附最通俗理解！！前言一、简要介绍二、工作流程三、两者对比四、通俗理解随着Transformer模型的迅速普及，Self-Attention（自注意力机制）和Multi-Head Attention（多头注意力机制）成为了自然语言处理（NLP）领域中的核心组件。本文将从简要工作、工作流程、两者对比三个方面，解析这两种注意力。

深度学习有意思的探讨系列——Self-Attention那么为什么要进行缩放呢？为什么很大的值，不利于梯度的传播？为什么使用维度的根号来进行缩放？我自己做了一个视频，欢迎大家一起探讨：深度学习有意思的探讨系列——Self-Attention那么为什么要进行缩放呢？为什么很大的值，不利于梯度的传播？为什么使用维度的根号来进行缩放？_哔哩哔哩_bilibili

机器学习之心

分类预测 | Matlab实现KOA-CNN-BiLSTM-selfAttention多特征分类预测（自注意力机制）1.Matlab实现KOA-CNN-BiLSTM-selfAttention开普勒算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合自注意力多特征分类预测，多特征输入模型，运行环境Matlab2023b及以上； 2.基于开普勒算法(KOA)优化卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)结合自注意力机制（selfAttention）分类预测。2023年新算法KOA，MATLAB程序，多行变量特征输入，优化了学习率、卷积核大小及隐藏层单元数等。 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数

机器学习之心

分类预测 | Matlab实现KOA-CNN-GRU-selfAttention多特征分类预测（自注意力机制）1.Matlab实现KOA-CNN-GRU-selfAttention开普勒算法优化卷积门控循环单元融合自注意力多特征分类预测，多特征输入模型，运行环境Matlab2023b及以上； 2.基于开普勒算法(KOA)优化卷积门控循环单元(CNN-GRU)结合自注意力机制（selfAttention）分类预测。2023年新算法KOA，MATLAB程序，多行变量特征输入，优化了学习率、卷积核大小及隐藏层单元数等。 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matla

机器学习之心

分类预测 | Matlab实现KOA-CNN-BiGRU-selfAttention多特征分类预测（自注意力机制）1.Matlab实现KOA-CNN-BiGRU-selfAttention开普勒算法优化卷积双向门控循环单元融合自注意力多特征分类预测，多特征输入模型，运行环境Matlab2023b及以上； 2.基于开普勒算法(KOA)优化卷积双向门控循环单元(CNN-BiGRU)结合自注意力机制（selfAttention）分类预测。2023年新算法KOA，MATLAB程序，多行变量特征输入，优化了学习率、卷积核大小及隐藏层单元数等。 3.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序

NLP（2）--Transformer目录一、Transformer概述二、输入和输出三、Encoder四、Decoder五、正则化处理六、对于结构的改进？

NLP（1）--NLP基础与自注意力机制目录一、词向量1、概述2、向量表示二、词向量离散表示1、one-hot2、Bag of words3、TF-IDF表示