125_训练加速：FlashAttention集成 - 推导注意力优化的独特内存节省
1. 引言 2025年，大型语言模型的训练面临着前所未有的挑战。随着模型参数量和序列长度的不断增加，传统注意力机制的内存瓶颈问题日益突出。FlashAttention作为一种突破性的注意力算法，通过创新的内存访问模式和计算优化，显著提升了训练效率和内存利用。 本指南将深入探讨FlashAttention的核心原理，通过详细的数...
RT-DETR改进策略【Conv和Transformer】| CVPR-2023 BiFormer 稀疏自注意力，减少内存占用
一、本文介绍 本文记录的是利用BiFormer双级路由注意力机制优化RT-DETR的目标检测网络模型。传统的多头自注意力（MHSA）复杂度高，随着输入空间分辨率增加，计算量呈平方增长，导致严重的可扩展性问题。==而本文所使用的BiFormer在获取全局信息的同时，通过区域到区域路由和令牌到令牌注意力的合理设计，减少了不必要的计算量。== 专栏目录：RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻.....
YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| CVPR-2023 BiFormer 稀疏自注意力，减少内存占用
一、本文介绍 本文记录的是利用BiFormer双级路由注意力机制优化YOLOv11的目标检测网络模型。传统的多头自注意力（MHSA）复杂度高，随着输入空间分辨率增加，计算量呈平方增长，导致严重的可扩展性问题。==而本文所使用的BiFormer在获取全局信息的同时，通过区域到区域路由和令牌到令牌注意力的合理设计，减少了不必要的计算量。== 专栏目录：YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻.....
Bengio等人新作：注意力可被视为RNN，新模型媲美Transformer，但超级省内存
在深度学习领域，序列建模一直是一个关键的研究课题，它在诸如强化学习、事件预测、时间序列分类和预测等多个领域都有着广泛的应用。近年来，Transformer模型因其出色的性能和利用GPU并行计算的能力而成为序列建模的主流架构。然而，Transformer在推理时的计算成本较高，尤其是在资源受限的环境中，如移动设备和...
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