本文是深度学习入门： 基于Python的实现、神经网络与深度学习(NNDL)以及花书的读书笔记。本文将以多分类任务为例，介绍多层的前馈神经网络(Feed Forward Networks，FFN)加上Softmax层和交叉熵CE(Cross Entropy)损失的前向传播和反向传播过程(重…

Transformer模型自2017年被提出以来,在自然语言处理领域取得了巨大成功。随着研究的深入,模型的各个组件都在不断优化。本文将聚焦于Transformer架构中前馈神经网络(Feed-Forward Network, FFN)层的激活函数,探讨从最初的ReLU到近期广受欢迎的SwiGLU的演进过程。 1. Transform…

1. 引言 为什么我们需要了解计算深度学习模型中的参数数量？我们一般情况下是不需要这么做的。但是，如果我们需要减小模型的大小，甚至缩短模型推理所需的时间，那么了解模型量化前后的参数数量就会派上用场。 计算深度学习模型中的…

MoE全称是“混合专家”，它由多个专家网络和一个门控网络组成……整个MoE完全复用了Transformer的结构，只是将其中的FFN层替换成了MoE层。MoE层里的门控网络其实就是个专家分类器，每次根据输入Token生成专家的概率分布，然后选择排序靠前的K个专家进行Token处理，最后再将K个…

在经过前面3节关于 Transformer 论文的解读之后，相信你对提出 Transformer 架构的这篇论文有了一定的了解了。 总的来说，这篇论文虽然重要且经典，但很多关于Transformer 架构的技术细节并没有介绍的很清楚，因此读起来有些晦涩。 …

针对视频识别的通用Once-For-All框架 https://arxiv.org/abs/2303.14817 相比于传统视频识别对不同帧数输入的分别训练，我们提供了一种解决方案：在单次训练的情况下，使模型能够在推理的时候根据输入帧数的变化动态调节计算量并表现出更高的准…

作者：潘梓正，莫纳什大学博士生主页：zizhengpan.github.io 来自：青稞AI 最近看到有些问题[1]说为什么Transformer中的FFN一直没有大的改动。21年刚入学做ViT的时候就想这个问题，现在读博生涯也快结束了，刚好…

在 Transformer 中，前馈神经网络（FFN）是 编码器和解码器 中的关键组件之一。它通常位于 每层多头注意力之后，用于增强模型的非线性能力和学习复杂的模式。 1. FFN 结构 前馈神经网络在每个位置上独立应用，通常由两层…

前馈神经网络（Feedforward Neural Network，简称FFN或FNN）是一种基础的人工神经网络结构，其信息流动仅沿单一方向，从输入层至隐藏层，再至输出层，无反馈连接。这种网络通常由输入层、一个或多个隐藏层以及输出层组成，每一层的神经元通过权重和偏置与下一层的神经元相连，…

什么是FFN层？ FFN层就是feed forward层。他本质上就是一个两层的MLP。这个MLP的数学本质是： 其中两层感知机中，第一层会将输入的向量升维，第二层将向量重新降维。这样子就可以学习到更加抽象的特征。 FFN的作用是什么？…

IDEA 接入 DeepSeek 写代码的效率翻倍 给大家简单介绍一下如何在常用的 IDE 中接入 DeepSeek，这里以 Java 开发最常用的 IDEA 为例。 目前，IDEA 中接入 DeepSeek，可以借助 CodeGPT 和 Continue 这两个插件。CodeGPT 目前用的人最多，稳定性有保障，Continue 接入最简单。 …

RAG通过检索现有的大量知识，结合强大的生成模型，为复杂的问答、文本摘要和生成任务带来了全新的解决方案。本文详细的介绍了RAG遇到的挑战、通用范式、工程实践、优化实现策略等。 喜欢文章的小伙伴，请点个收藏关注，后续会不断更新…

原标题：他给女朋友做了个树莓派复古相机，算法代码可自己编写，成本不到700元丨开源 萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 手机拍照不够爽，带个单反又太重？ 试试做个树莓派复古相机，还能自己编写处…

晓查 萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI Linux系统，居然被两个不懂任何技术的小孩“攻破”了。 他们只是在键盘和屏幕上一通乱按，就轻松绕过密码，进入了被锁定的Linux系统桌面。 最近，一位程序员父亲就这样&#xff0…

原标题：Windows支持直接访问Linux子系统文件：你的下一台Linux何必是Linux 晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 微软，致力于做最好的Linux发行版。 今天，安装Windows 10测试版本号19603的用户发现，系统里 WS…

iconv –list ：列出iconv支持的编码列表 iconv -f 原编码 -t 新编码 filename -o newfile -f ： from 来源编码 -t ： to 转换后新编码 -c： 忽略无效字符 -s： –silent，忽略警告 -o file &#xff1a…

原标题：英特尔CPU曝出漏洞：监视功耗就能轻松获取数据 木易 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 你的CPU数据，可能存在被窃取的风险。 这个最新被发现的英特尔CPU漏洞，让攻击者直接通过监视功耗的变化，便可以轻松…

晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 今年，微软在Build大会上向开发者放了两个“大招”：Windows Terminal和WSL 2。两个工具都是为了向开发者提供类似于Linux的体验。 WSL 2是第二代Windows上的Linux子系统。相比第一代，它带来了如…

mvi架构 I assume that you already have heard a lot of about MVI, how to cook and configure it well. But not so many articles and lectures about how MVI simplify life of mobile developer in comparison with other MV* patterns. 我假设您已经听说过很多有关MVI的…

项目场景 笔者最近新开发了一个开源 Python 库，用于系统网速监控。目前已发布到 pypi，可直接通过命令 pip install netsm 安装（需要先安装 Python 环境）。用法也很简单，安装后使用命令 netsm show 即可显示网速。使用…