精选具有里程碑意义的AI算法论文，深入解析其核心思想、创新点和实现细节。
提出了Transformer架构，彻底改变了自然语言处理领域，成为BERT、GPT等模型的基础。
引入残差连接，解决了深度网络训练中的梯度消失问题，使构建极深网络成为可能。
提出生成对抗网络框架，通过生成器和判别器的对抗训练实现高质量数据生成。
提供关键算法的简化实现代码，帮助理解算法核心逻辑。
import torch
import torch.nn as nn
import math
class SelfAttention(nn.Module):
def __init__(self, d_model, n_heads):
super(SelfAttention, self).__init__()
self.d_model = d_model
self.n_heads = n_heads
self.d_k = d_model // n_heads
self.W_q = nn.Linear(d_model, d_model)
self.W_k = nn.Linear(d_model, d_model)
self.W_v = nn.Linear(d_model, d_model)
self.W_o = nn.Linear(d_model, d_model)
def forward(self, x, mask=None):
batch_size, seq_len, d_model = x.size()
# 线性变换得到Q, K, V
Q = self.W_q(x).view(batch_size, seq_len, self.n_heads, self.d_k).transpose(1, 2)
K = self.W_k(x).view(batch_size, seq_len, self.n_heads, self.d_k).transpose(1, 2)
V = self.W_v(x).view(batch_size, seq_len, self.n_heads, self.d_k).transpose(1, 2)
# 计算注意力分数
scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(self.d_k)
if mask is not None:
scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)
# 应用softmax得到注意力权重
attn_weights = torch.softmax(scores, dim=-1)
# 应用注意力权重到V
attn_output = torch.matmul(attn_weights, V)
# 合并多头注意力
attn_output = attn_output.transpose(1, 2).contiguous().view(
batch_size, seq_len, d_model)
# 最终线性变换
output = self.W_o(attn_output)
return outputimport torch.nn as nn
class ResidualBlock(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1):
super(ResidualBlock, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels,
kernel_size=3, stride=stride,
padding=1, bias=False)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels,
kernel_size=3, stride=1,
padding=1, bias=False)
self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
# 下采样捷径连接
self.downsample = None
if stride != 1 or in_channels != out_channels:
self.downsample = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1,
stride=stride, bias=False),
nn.BatchNorm2d(out_channels)
)
def forward(self, x):
identity = x
out = self.conv1(x)
out = self.bn1(out)
out = self.relu(out)
out = self.conv2(out)
out = self.bn2(out)
if self.downsample is not None:
identity = self.downsample(x)
out += identity
out = self.relu(out)
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