- 1 前言经过上一期的范例和解说，您对于相似度的计算，已经建立良好的基础了。就可以轻易地来理解和掌握注意力(Attention) 机制。这项机制在许多大语言模型( 如ChatGPT、Gemma等) 里，都扮演了极为关键性的角色。再看看最近声势非常浩大的Sora，其关键技术——DiT(Diffusion Transformer) 的核心也是注意力机制。于是，本文就从上一期介绍的相似度(Similarity) 基础，继续延伸到注意力机制。此外，更重要的是：此项机制也是可以学习的(Learnable)，于是就来把
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202404 相似度 注意力机制
- 1 前言在本专栏去年的文章《从隐空间认识CLIP 多模态模型》里，已经介绍过了：CLIP 的核心设计概念是，把各文句和图像映射到隐空间里的一个点( 以向量表示)。其针对每一个文句和图像都会提取其特征，并映射到这个隐空间里的某一点。然后经由矩阵计算出向量夹角的余弦(Cosine) 值，来估计它们之间的相似度(Similarity)。此外，在Transformer 里扮演核心角色的点积注意力(Dot-Product attention) 机制，其先透过点积运算，从Q与K矩阵计算出的其相似度(Similarit
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202403 LLM 相似度 CLIP Transformer
- 摘要：针对目前大部分监控系统对移动目标物的监控要求越来越高，设计了一款基于单片机的嵌入式移动目标监控系统。系统以目前功能强大的AT89S52单片机为核心，采用适合人体视觉特性的Itti模型来处理拍摄到的视频图像。
- 关键字：
单片机 Itti模型显著图 图像分割与检测 图像质心 相似度
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