250315直播回放-注意力 Transformer及代码实现(2)

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多语义融合难题破局！PCSA 模块让通道注意力计算量直降 40%：渐进式通道自注意力 | 即插即用模块与论文写作【V1代码讲解145】

渐进式通道自注意力（Progressive Channel-wise Self-Attention, PCSA）： 实际意义：①传统卷积计算通道注意力的不足问题：传统方法常用卷积运算探索通道间依赖关系来计算通道注意力，但这种方式不够直观，难以有效衡量不同通道间的相似性。 ②多语义信息处理问题：不同子特征在多语义信息上存在差异，这会影响模型对整体语义的理解和信息融合效果。 实现方式：①用平均池化处理特征图，降分辨率、减计算量。 ②沿通道维度用单头自注意力机制，经 Softmax 得注意力权重，加权求和获自注意力特征。 ③通过Sigmoid 生成权重与原特征图相乘，优化通道特征。 涨点以后如何写作？：【此部分 请务必看视频 视频更为详细】

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【中字】大脑学习的算法

Artem Kirsanov https://www.youtube.com/watch?v=l-OLgbdZ3kk 这个视频探讨了一个挺有意思的问题：大脑到底是怎么高效学习的？它把大脑的学习机制跟人工智能算法做了个对比。视频里说，反向传播（backpropagation）虽然在AI里特别成功，但跟大脑的工作方式好像基本不兼容，因为它需要分阶段、全局协调，这跟大脑那种连续、并行、局部自主工作的模式很不一样。 视频里提到，预测编码（predictive coding）这个框架在生物学上看起来更合理。这个理论认为，大脑是通过预测感官输入，然后用一个层级模型来最小化预测误差来学习的。视频把预测编码里的计算和学习过程描述成最小化一个总的误差“能量”，这样得出的神经活动和突触权重的更新规则，就更符合我们了解的神经生理学原理。 视频详细解释了预测编码是神经网络里一种能量最小化框架，目标是通过调整神经元活动和突触权重来最小化各层的预测误差。它说，神经元活动会动态地调整，达到一种平衡状态：既要跟上层的预测对得上，又要能准确预测下一层。这个过程有专门的“误差”神经元帮忙。突触权重则是根据局部的预测误差和神经元活动，用一种类似赫布学习（Hebbian-like）的局部规则来更新。视频还提到了“权重传输问题”（weight transport problem），认为局部学习产生的近似对称性就够用了。整个系统在输入固定的情况下，会通过迭代达到一个平衡状态，从而实现学习和表征。视频强调，更新是局部的，由局部预测误差驱动，这是一个关键优势，让它在生物学上更说得通，更容易并行计算，而且可能比反向传播那种全局方法有更好的计算效率。总的来说，预测编码被认为是一个很有说服力的大脑学习模型，对人工智能来说也是一个很有前景的方向。 视频里还推广了Brilliant这个在线学习平台，它提供数学、物理、计算机科学等课程，特别提到了他们的《神经网络入门》课跟视频内容很相关。它鼓励观众去一个特定网址看看，可以享受30天免费试用，购买年度订阅还能打八折。 最后，视频里还有频道惯例的那些行动号召，比如分享、订阅、点赞，并且提了一下接下来会有关于神经科学和机器学习的内容。

“如何有效向AI提问”第八期，聚焦专业术语运用。

文字摘要：\n“如何有效向AI提问”第八期，聚焦专业术语运用。\n \n- 专业术语对AI理解的重要性：\n- 精准传达问题：专业术语能精准表意，避免歧义。医学领域，“咯血”比“吐血”更能让AI精准列举相关疾病，明确需求指向。\n- 匹配专业知识体系：专业术语助AI精准定位知识模块。物理学中，“麦克斯韦方程组”准确表述可让AI运用专业知识回答，非专业表述则易致理解偏差。\n- 准确使用专业术语的方法：\n- 学习与积累：通过阅读教材、论文，参加培训等学习专业知识，积累术语，建议建立分类整理的术语库。\n- 理解术语内涵：

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