- 1 前言經過上一期的范例和解說，您對于相似度的計算，已經建立良好的基礎了。就可以輕易地來理解和掌握注意力(Attention) 機制。這項機制在許多大語言模型( 如ChatGPT、Gemma等) 里，都扮演了極為關鍵性的角色。再看看最近聲勢非常浩大的Sora，其關鍵技術——DiT(Diffusion Transformer) 的核心也是注意力機制。于是，本文就從上一期介紹的相似度(Similarity) 基礎，繼續延伸到注意力機制。此外，更重要的是：此項機制也是可以學習的(Learnable)，于是就來把
- 關鍵字：
202404 相似度 注意力機制
- 1 前言在本專欄去年的文章《從隱空間認識CLIP 多模態模型》里，已經介紹過了：CLIP 的核心設計概念是，把各文句和圖像映射到隱空間里的一個點( 以向量表示)。其針對每一個文句和圖像都會提取其特征，并映射到這個隱空間里的某一點。然后經由矩陣計算出向量夾角的余弦(Cosine) 值，來估計它們之間的相似度(Similarity)。此外，在Transformer 里扮演核心角色的點積注意力(Dot-Product attention) 機制，其先透過點積運算，從Q與K矩陣計算出的其相似度(Similarit
- 關鍵字：
202403 LLM 相似度 CLIP Transformer
- 摘要：針對目前大部分監控系統對移動目標物的監控要求越來越高，設計了一款基于單片機的嵌入式移動目標監控系統。系統以目前功能強大的AT89S52單片機為核心，采用適合人體視覺特性的Itti模型來處理拍攝到的視頻圖像。
- 關鍵字：
單片機 Itti模型顯著圖 圖像分割與檢測 圖像質心 相似度
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