PyTorch实现各种注意力机制。 注意力（Attention）机制最早在计算机视觉中应用，后来又在 NLP 领域发扬光大，该机制将有限的注意力集中在重点信息上，从而节省资源，快速获得最有效的信息。 2014 年，Google DeepMind 发表《Recurrent Models of Visual Attention》，使注意力 ...

PyTorch实现各种注意力机制。 注意力（Attention）机制最早在计算机视觉中应用，后来又在 NLP 领域发扬光大，该机制将有限的注意力集中在重点信息上，从而节省资源，快速获得最有效的信息。 2014 年，Google DeepMind 发表《Recurrent Models of Visual Attention》，使注意力 ...

基于图的神经网络是强大的模型，可以学习网络中的复杂模式。在本文中，我们将介绍如何为同构图数据构造PyTorch Data对象，然后训练不同类型的神经网络来预测节点所属的类。这种类型的预测问题通常被称为节点分类。 我们将使用来自Benedek Rozemberczki, Carl Allen ...

本文通过逻辑门组合学习来探索面向机器学习任务的逻辑门网络。这些网络由 AND 和 XOR 等逻辑门组成，为了实现有效训练，本文提出可微逻辑门网络，一种结合了实值逻辑和网络连续参数化松弛的架构。 随着神经网络的成功应用，各项研究和机构也一直在致力 ...

Deep learning is changing our lives in small and large ways every day. Whether it’s Siri or Alexa following our voice commands, the real-time translation apps on our phones, or the computer vision ...

近期发布的LLaMA 4模型引入了混合专家（Mixture of Experts, MoE）架构，旨在提升模型效率和性能。尽管社区对LLaMA 4的实际表现存在一些讨论，但MoE作为一种重要的模型设计范式，继Mistral等模型之后再次受到关注。 所以我们将使用Pytorch逐步从零开始实现一个简化版的 ...