AI跨时空合照：看见劳动演变史

RWKV-7论文解读

本视频主要是我对RWKV-7新架构的论文解读 RWKV-7 "Goose" with Expressive Dynamic State Evolution RWKV-7论文链接：https://arxiv.org/abs/2503.14456

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今夜，无人在意一只死鱼

视频内容来自本人于2022年创作的现代诗《死鱼》

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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