饼环最终效果 前些天有读者想做 3D 饼环图，问如何实现。 我顺着自己 3D 饼图(ECharts 3D 饼图近似实现 )的思路想了想，发现这条路不好走…… 正发愁中，突然想到了一个新思路：之前不是把一个球拍扁再切分得到了 3D 饼图么，那我这次可以把一个类似手镯的东西拍扁(又来了[捂脸…

打开GraphPad软件，可以在左侧选择要绘制的图表类型，也可以在左下方直接打开现有的文件 graphpad的工作流程是，首先你需要输入你的数据，也就是你的实验原始数据，叫做Data Table 然后你可以对你的原始数据进行分析&…

本文主要介绍如何将自己实验中的原始数据导入GraphPad中 一、从Excel导入数据 假设目前存储于Excel的数据如下所示，表示5位病人的生理指标 由于每一个自变量（x）只对应一个应变量（y），因此选择如下 直接将E…

首先确保我们安装了graphpad软件，其实graphpad软件中的每种分析(比如t检验、单因素方差分析、相关性分析等)或者每种图示(比如柱状图、折线图等)都有相应的示例数据以及详细的解释说明，自学起来还是比较容易上手的。 本期我们简单介绍一下如何自学graphpad软件(现在已经更新…

graphpad prism8安装教程: 1.安装前建议先卸载较早版本，也可不卸载。 2.打开安装程序安装64位或者32位prism8、 3.将Crack文件夹中对应的64位或者32位Prism8.exe复制到prism8安装位置的文件夹中，覆盖先前文件。 4.打开Prism8，成功。 prism简…

bottleneck 将信息压缩再放大的神经网络结构,可以有效降低模型参数量 左边是对输入进行常规卷积，右边是对输入先进行PW(Pointwise_Convolution，可参考我的上一篇博客)，之后用小卷积核进行特征提取，最后同样用PW升维。两边的输出…

文章目录 1、Transformer与FFN 2、Activation Function 3、Linear Projections 4、所以FFN真的改不动了吗 5、达到AGI需要什么结构 作者：潘梓正，莫纳什大学博士生 主页：zizhengpan.github.io （最近看到有些问题[1]说为什么Transfo…

关于除了attention其他的transformer部分，结合看的transformer论文及自己的其他查询资料总结如下： 一、 MASK mask操作在sequence类操作很常见，因为定长输入的序列很多时候存在填充情况，不利用mask参数告诉模型无意义填充值，会导致无效学习，甚至由于梯度传播的梯度消失问…

代码 import torch import torch.nn as nn from einops import rearrangeimport torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional

本文是通俗解读Transformer 论文的FFN部分，你可以点击本文最后左下角的标签查看全部内容。 在上一节介绍 FFN层时，提到了在 Transformer 架构中添加 FFN 层的一个作用：为了给神经网络增加非线性表达能力。 非线性是学习神经网络时的一个基础…

1 GLU GLU的起源是2016年由Yann N. Dauphin在 论文:Language Modeling with Gated Convolutional Networks 在语言模型的建模方法上相比于循环神经网络更具有竞争力，提出了一种简单的线性门控单元来堆叠卷积层从而使得文本中的token可以并行化处理来获得上下文的语义…

文章目录 前言 1、前置条件 2、前馈神经网络FFN 3、循环神经网络RNN 4、卷积神经网络CNN 5、复杂例子 前言 为什么我们需要了解计算深度学习模型中的参数数量？ 计算复杂性和资源需求：模型参数越多，通常需要的计算资源（如处理器时…

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…

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…

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…