LS算法能否克服向量数据聚类的挑战？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/LXsBwaRxHi27v7kBaDkc7JCvnNc/ad在网络中进行社团检测是一项困难的计算任务。因为网络内的社团数量通常是未知的，并且社团的规模和密度通常不相等，早期学者通常在计算出节点间的某种距离矩阵之后，应用经典 ...
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解析自注意力机制：计算、并行与长距离依赖的突破 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/DgoawDGgXiigHIkuiZYcKHypnBh/a3这个计算过程背后实质上是一系列复杂的矩阵运算。 具体来说，自注意力层会利用 ... CNNs通过堆叠多层网络来扩大感受野，但这种方法在处理非常长的序列时效率不高 ...
一文读懂Transformer：深度学习模型的核心架构与原理 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/QnnKwxR0SihLKYk1EIKc1HXonnb在自注意力机制中，我们需要三个权重矩阵来计算查询（Query），键（Key），值 ... 距离依赖的能力。 因此，"Attention is all you need" 不仅强调了自 ...
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https://agijuejin.feishu.cn/wiki/LXsBwaRxHi27v7kBaDkc7JCvnNc... 距离矩阵之后，应用经典的层次聚类算法或其他向量数据聚类的方法，但这种 ... 这种方法具有线性的时间复杂度，在无需计算节点间相似度的前提下， 不仅能够揭示 ...
NTK系列外推算法有何特点？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/REdFwk9rMiBMnvkdzaRcCp9ln4c/ad(2.1)qmTkn−𝜆|m−n|然而Alibi并不能算作严格意义上的位置编码：首先位置|m−n| 只能感知距离 ... 矩阵，在实现时一般会使用更加高效的计算方式：. (3.5)(q0q1q2q3⋮qd−2qd ...
如何在实际编程中处理输入矩阵？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/SjjKwIqSDiNFdQkiLADcQZ3jnOf/an位置编码向量生成方法有很多，常见是利用三角函数对位置进行编码。 输入矩阵 ... 矩阵M 以便计算注意力分布。 解码（decoding）阶段的每一个时间步都输出一个翻译 ...
长序列中Transformers的高级注意力机制总结 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/PFIEwpEtdigsLVkAN2icjLgnnGf/aj... 距离较远的词元。 ... 低秩注意力（Low-Rank Attention）. 低秩注意力是一种优化注意力机制的方法，通过将注意力矩阵分解为低秩矩阵，这种方法能够有效地简化计算过程。
Transformer中的层归一化是如何操作的？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/AWb4waoGii1yikkEcvWcvT4jn9e/ai但是，前馈层无法接收八个矩阵。它期望接收的是，一个单一的矩阵（每个单词一个向量）。所以我们需要一种方法将这八个矩阵压缩成一个单一的矩阵（单个Z。X是2行3列，Z也是2行3列） ...
Why Use Different Weight Matrices for Q and K in Self-Attention?
https://docs.feishu.cn/v/wiki/SyROwpjaziB2tfkDImhcNzgCnts/a8这种方式最大的问题就是当序列长度太长的时候，对应的Attention Matrix维度太大，会给计算带来麻烦。 对于transformer来说，self-attention只是 ...
离散特征处理中Embedding层的参数如何计算？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/AORLwTA3oieT9ZkGFjpcpeq0nfU/agembedding ：将序号映射成低维稠密向量（当类别数量很大时，用Embedding 方法向量化） ... 参数以矩阵的形式保存，矩阵的大小是向量维度× 类别数量. 输入是序号，eg. 电影 ...