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卷积神经网络是一种多层、前馈型神经网络。从功能上来说，可以分为两个阶段，特征提取阶段和分类识别阶段。特征提取阶段能够自动提取输入数据中的特征作为分类的依据，它由多个特征层堆叠而成，每个特征层又由卷积层和池化层组成。处在前面的特征层捕获图像中局部细节的信息，而后面的特征层能够捕获到图像中更加高层、抽象的信息。MNIST数据集是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型手写数字数据库,包含60,000个示
通过方差分析（ANOVA）评估不同组间数据是否存在显著差异时，可能会遇到这样的情况：数据集呈现出明显的偏斜或峰度，与正态分布相去甚远？这一问题困扰着许多研究者和分析师，因为传统意义上的ANOVA假设之一便是各组数据需大致服从正态分布。但现实生活中，非正态分布的数据却比比皆是。本文将探讨几种适用于非正态分布数据的方差分析方法，并给出具体实施建议。
以上就是SEAttention的原理及使用方式，但具体SEAttention注意力机制的具体位置放哪里，效果更好。需要根据不同的数据集做相应的实验验证。希望本文能够帮助你入门YOLO中注意力机制的使用。
选用适当的模型，随随便便出个图，都要比打上一堆提示词的效果要好。事实如此，高质量的模型，能够成倍提升出图质量。目前 CivitAI（俗称 C 站，）是业内比较成熟的一个 Stable Diffusion 模型社区，上面汇集了上千个模型，以及上万张附带提示词的图像，这大大降低了 Stable Diffusion 的入门学习成本。以下简要介绍 C 站的一些优秀模型，并在文末结合示例进行应用说明。
ICLR 2023。
本文将为深度学习初学者介绍权重初始化的重要性，并详细解释10种不同的权重初始化方法，每种方法都配有公式和代码示例。
在PCA的数学原理中，假设原始数据集为X，是一个n×m的矩阵，表示n个样本的m个特征。新的基向量为V，由前k个特征向量组成，是一个m×k的矩阵。降维后的数据集为Y，是一个n×k的矩阵。PCA的降维过程可以通过以下公式表示：Y=XV这个公式表示将原始数据集X通过新的基向量V进行线性变换，得到降维后的数据集Y。其中，Y的每个样本都是原始样本在新基向量空间中的坐标表示，而新基向量则是根据协方差矩阵的特征
zero-shot learning顾名思义即是对某（些）类别完全不提供训练样本，也就是说没有标注样本的迁移任务被称为零次学习。zero-shot learning是为了能够识别在测试中出现，但是在训练中没有遇到过的数据类别，可以说是迁移学习。zero-shot learning指的是我们之前没有这个类别的训练样本，但是我们可以学习到一个映射X->Y。
ONNX模型利用CUDA加速正确配置好环境
本篇介绍条件GAN——CGAN，这其实是一个挺简单的模型，只要你知道GAN这个模型，就很容易能够看懂这个，因为CGAN就是在GAN的基础上加上了一个条件，CGAN的作用就是可以依据标签生成对应的图像。【伪造指定图像——CGAN原理解析-哔哩哔哩】
欢迎大家来到我们的项目实战课，本期内容是《基于Pytorch的黑白图像上色实战》。所谓项目实战课，就是以简单的原理回顾+详细的项目实战的模式，针对具体的某一个主题，进行代码级的实战讲解。本...
在项目开发汇总，web项目的前后端是分离开发的。应用程序的开发，需要由前后端工程师共同定义接口，编写接口文档，之后大家都根据这个接口文档进行开发，到项目结束前都要一直维护。为什么有API接口文档1）项目开发过程中前后端工程师有一个统一的文件进行沟通交流开发2）项目维护中或者项目人员更迭的时候，方便后期人员查看、维护。
我们在本文主要介绍Transformer中的输入Embedding及位置编码。Embedding是一种将离散的输入数据（如单词、字符等）转换为连续的向量表示的方法。由于计算机无法直接处理一个单词或者一个汉字，所以需要Embedding把一个token转化成计算机可以识别的向量。
每天给你送来NLP技术干货！文 | ZenMoore编 | 小轶源 |夕小瑶的卖萌屋自从 Dr.Pengfei Liu 的那篇 prompt 综述发表开始，prompt 逐渐红得发紫。近...
来源：菜J数据分析本文约1600字，建议阅读5分钟本文为你介绍“贝叶斯模型”。一、概述贝叶斯结构时间序列(Bayesian structural time series，BSTS) 与我们之前通过卡尔曼波器使用过的线性高斯模型有关。二者的主要区别在于，贝叶斯结构时间序列提供了一种方法，可以使用已有的组件来构建更复杂的模型。这些模型可以反映已知事实或关于系统的有趣假设。然后，我们可以设计结构，使..
BN主要缺点是对batchsize的大小比较敏感，由于每次计算均值和方差是在一个batch上，所以如果batchsize太小，则计算的均值、方差不足以代表整个数据分布。因为在图像风格化中，生成结果主要依赖于某个图像实例，所以对整个batch归一化不适合图像风格化中，因而对HW做归一化。可以加速模型收敛，并且保持每个图像实例之间的独立。LayerNorm：channel方向做归一化，算CxHxW的均
ISAAC-GYM中关于张量API的使用描述
RAGAS 高版本，需要实现 generate_text 以及 agenerate_text 这两个方法，其中，generate_text是一个同步的方法，而 agenerate_text 是一个异步的方法。本地的 LLM，我们可以使用 transformers 这个库去调用，这里需要把 trust_remote_code 参数设置为 True。
本文在原论文的基础上进行了代码补充，并提供了整个流程的代码运行方法以完成图像超分辨率工作。
pytorch 提供torch.quantization.quantize_dynamic函数，对模型中的某些层进行量化文章目录pytorch 提供torch.quantization.quantize_dynamic函数，对模型中的某些层进行量化1.初始化一个RNN模型，里面包含了LSTM层和全连接层，使用torch.quantization.quantize_dynamic对模型进行量化。2.
在电场作用下，沿平行和垂直于电场方向的偏振光波的折射率n//和n⊥在介质中会发生不同的变化，它们之间的差值Δn与电场的二次方幂成正比，从而产生诱导双折射。目前已经出现了石墨烯、PCM、EIT等优秀的非线性激活剂，但在光域实现非线性功能还面临着巨大的挑战：首先，光非线性相对较弱，其产生一般需要很高的光功率，大大增加了能耗。未来，我们可以尝试实现这种光学衍射神经网络，并加入非线性工作，比如使用光折射晶
pip install 包名 http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host http://pypi.douban.com。conda remove -n 环境名 --all#删除名为“环境名”的虚拟环境。conda create --prefix=安装路径\环境名 python=3.9#指定 Python 版本与安装路径，创建虚拟环境。（1）base环
现在科技圈什么最火？当属大模型。如雨后春笋般冒出的大模型，每一个都在争做行业No.1，但你知道现在哪个大模型能力最强？哪个最受人喜欢吗？近期，清华大学发布《SuperBench大模型综合能力评测报告》，在报告中，从五大方面评测 14 个海内外具有代表性的模型，通过综合测评，报告数据显示：国内的文心一言4.0大模型表现非常亮眼，其中在中文推理、中文语言等评测上，文心一言遥遥领先。在“各大模型安全和价
产品经理（Product manager，PM）是指在公司中针对某一项目或是某一类的产品进行规划和管理的人员，主要负责产品的研发、制造、营销、渠道等工作。产品经理就是带领产品团队，在高效的时间内推出满足需求的产品，负责产品整个生命周期的人。产品经理工作内容关键词释义「产品经理」中的「经理「定义了这个职位是具有管理职能的，「需求」是产品经理工作过程中绕不开的一个至关要素；「需求「是工作的起点，产品经
MedCLIP 方法通过一种创新的方式，使得我们可以使用更多以前无法使用的数据，同时减少了假阴性错误判断的情况，从而提高了医学图像分析的准确性和效率。现有的视觉-文本对比学习，如CLIP的目标是匹配配对的图像和标题嵌入，同时将其他嵌入推开，这改善了表示的可转移性并支持零样本预测。但如果这些图像和文本来自不同的数据集（比如不同的患者），即使它们显示的是相同的病症（如肺炎），模型也会认为它们是不相关的
U-net 架构（以最低分辨率为 32x32 像素为例），每个蓝色框对应一个多通道特征图。通道数显示在框的顶部。x-y 大小位于框的左下边缘。白框表示复制的特征图。箭头表示不同的操作。深蓝色箭头：利用3×3的卷积核对图片进行卷积后，通过ReLU激活函数输出特征通道；灰色箭头：对左边下采样过程中的图片进行裁剪复制；红色箭头：通过最大池化对图片进行下采样，池化核大小为2×2；绿色箭头：反卷积，对图像进
文章转载来自：Dormineered内容有些词汇翻译不准确，请见谅！！！个人整理不易，包含参数计算内容，更多训练阶段细节会在后期更新。转载请注明EfficientNets是谷歌大脑的工程师谭明星和首席科学家Quoc V. Le在论文《EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks》中提出。该模型的基础
本文为收集了网上资料整理而成，不一定完全正确，但具有一定的参考意义，能够为初入科研的小白指引道路。
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