第二支羽毛 第二支羽毛
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柏企

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吹灭读书灯，一身都是月

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对Transformer中位置编码的可视化理解

了解位置编码背后的数学原理和直觉 Transformer是一种深度学习架构，它利用注意力机制来学习数据元素之间的关系。它由一个编码器和一个解码器组成，与传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）不同，它可以并行处理输入序列，而不依赖于顺序处理。Transformer模型的一个重要组成部分是
  • 2025-07-09 19:07
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LLM架构 

从Softmax到Flash Attention的关键优化

2017年，《Attention is All You Need》一文发表，向世界展示了Transformer模型可以依靠注意力（Attention）层取得优异的性能。八年后，我们见证了这些模型借助注意力的力量通过了图灵测试以及其他更多成就。尽管注意力非常强大，但它也有一定的代价。随着输入变长，计算
  • 2025-07-09 19:03
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LLM架构 

从线性到非线性：感知器如何诞生深度学习

从线性到非线性：感知器如何诞生深度学习 更多专栏文章点击查看： LLM 架构专栏
  • 2025-05-22 21:53
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LLM架构理论基础 

神经网络系列：源起

神经网络系列：源起 更多专栏文章点击查看： LLM 架构专栏
  • 2025-05-11 11:32
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理论基础 

牛津大学提出 NoProp : 不再需要反向传播来训练神经网络

深入研究 “NoProp” 算法，无需前向传递和反向传播来训练神经网络，并从头开始学习编码。 论文 NoProp: Training Neural Networks without Back-propagation or Forward-propagation 您不再需要反向传播来训练神经网络 反向
  • 2025-04-26 15:05
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基础模型 

神经网络本质不过是初中生都会的复合函数？

  • 2025-04-08 13:17
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理论基础 
弹