关于神经网络的一些思考与感受
文章讲述了神经网络模型的重要性以及设计不同类型模型来解决不同问题的必要性。文章还提到了训练数据的质量和使用TensorFlow或PyTorch框架的技术实现，强调了实践对于理解神经网络运作机制的重要性。
Transformer
神经网络技术栈介绍——PyTorch，Transformer，NLP，CV，Embedding
文章介绍了神经网络的基本概念及其在不同任务领域中的应用，包括RNN、CNN和Transformer等模型。指出PyTorch和TensorFlow是实现这些思想的具体工具，并强调了神经网络与自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)任务结合的重要性。同时提醒学习者不要过分依赖神经网络技术来解决NLP和CV的问题。
激进架构，400万上下文，彻底开源：MiniMax-01有点“Transformer时刻”的味道了
作者
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王兆洋
邮箱
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wangzhaoyang
@pingwest.com
“MoE”加上“前
怎么学习设计和训练一个大模型——也就是神经网络？
设计大模型需要先从技术点切入。建议初学者选择合适的工具（如PyTorch框架）和理论（如Transformer架构），专注于学习一种技术方向，并逐步理解其核心思想。
AAAI 2025 川大提出首个基于介观表征的图像篡改检测新范式，定义IML任务SOTA新高度
Mesorch 模型首次提出从介观表征的角度融合非语义信息和语义信息，构建并行多尺度 CNN 与 Transformer 网络混合架构来提高图像篡改检测性能。
什么是神经网络？神经网络开发框架——PyTorch和架构Transformer的区别和联系
在文章中提到，通过PyTorch框架可以实现神经网络模型，并且PyTorch作为科学计算框架，主要用于进行数学运算。同时，文章也强调了Transformer架构的重要性及其与PyTorch的关系。总的来说，它说明了如何借助工具（如PyTorch）来构建和运行神经网络，并依靠理论（如Transformer）来指导其有效运作。
ViT作者飞机上也要读的改进版Transformer论文，花2个小时详细批注解读分享出来
Lucas Beyer分析了微软提出的DiffTransformer论文，指出其通过两个注意力头的差值来改善Transformer模型信噪比的问题。尽管存在一些质疑，Beyer认为该方法具有简单而有效的创新点，并强调需要更多图表和实验结果以验证其潜力。