R语言-稀疏矩阵对象格式介绍&重构方法
在单细胞领域，基于稀疏矩阵对于处理 scRNA-seq 表达谱数据这类大型数据是非常必要的，因为构建分析对象的时候稀疏矩阵相比稠密矩阵拥有更高的数据处理效率和速度。本文重点介绍 在R语言平台关于 Matrix包中Sparse Matrix对象的格式， 与Dense Matrix的转换以及重构方法。
Transformer模型中的Attention机制是什么？
Google研究团队为解决机器翻译准确性问题，推出了Transformer模型，核心是Attention机制。Transformer摒弃RNN和CNN，利用Attention处理全局依赖，提高长文本处理效率。模型包含编码器-解码器与自Attention，多头Attention增强信息捕获，位置编码处理顺序信息。虽在翻译质量和速度上有显著提升，但面临泛化能力、长距离依赖处理和计算复杂度等问题，仍有优化空间。
学习人工智能常用名词解释
人工智能是当今科技领域中备受关注的热门话题，涵盖了众多令人兴奋的技术和应用。包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等众多领域的重要概念。从监督学习、无监督学习到增强学习，从卷积神经网络、循环神经网络到生成对抗网络，这些名词解释详尽地介绍了人工智能技术的基础理论和应用方法。无论你是初学者还是专业人士，这些名词解释都将为你提供一个全面的人工智能知识体系。在不断涌现的新技术和应用中，人工智能必将在未来的各个领域中扮演更为重要的角色。
Transformer图解以及相关的概念解析
前言
transformer是目前NLP甚至是整个深度学习领域不能不提到的框架，同时大部分LLM也是使用其进行训练生成模型，所以transformer几乎是目前每一个机器人开发者或者人工智能开发者不能越过的一个框架。接下来本文将从顶层往下去一步步掀开transformer的面纱。
transformer概述
Transformer模型来自论文Attention Is All You Need。
在论文中最初是为了提高机器翻译的效率，它使用了Self-Attention机制和Position Encoding去替代RNN。后来大家发现Self-Attention的效果很好，并且在其它的地