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来源:计算机视觉与机器学习作者丨Jay Alammar链接丨https://jalammar.github.io/illustrated-bert/本文约4600字,建议阅读8分钟本文中,我们将研究BERT模型,理解它的工作原理,对于其他领域的同学也具有很大的参考价值。自google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表现后,BERT 就在...
具有共对比学习的自监督异质图神经网络摘要1 准备工作2 HeGo模型2.1 节点特征转换2.2 网络架构视角引导的编码器2.3 元路径视角引导的编码器2.4 视角掩蔽机制2.5 协同对比优化( Collaboratively Contrastive Optimization)2.6 模型扩展2.6.1 HeCo_GAN2.6.2 HeCo_MU3 实验3.1 实验设置3.2 节点分类3.3 节点聚
本文涉及的Qualcomm产品由Qualcomm Technologies, Inc.和/或其子公司提供。比酷炫编程前沿领域(比如人工智能)更令开发者社区喜欢的,就是有机会赢得出色的新硬件(比如Qualcomm骁龙835移动硬件开发工具包)并利用它进行开发。因此,我们在九月份发起了Qualcomm人工智能开发者大赛。以这种方式启动和创建以Qualcomm骁龙神经处理引擎(NPE)SDK基础...
mlp神经网络项目:对声音特征的提取(含徒手搭建mlp源代码,以及神经网络正向传播+反向传播原理推导)
本专栏是计算机视觉方向论文收集积累,时间:2021年12月1日,来源:paper digest欢迎关注原创公众号【计算机视觉联盟】,回复【西瓜书手推笔记】可获取我的机器学习纯手推笔记!直达笔记地址:机器学习手推笔记(GitHub地址)标题:EA GAN :一种高效的两阶段进化结构搜索算法作者:应国浩;贺新;高斌;韩波;储小文类别: cs.简历 [cs.简历LG, cs.NE]突出:为了缓解不稳定的
1.背景介绍ROS机器人开发深度学习与神经网络1. 背景介绍随着机器学习和深度学习技术的发展,机器人开发领域也在不断发展。ROS(Robot Operating System)是一个开源的机器人操作系统,它提供了一组工具和库,以便开发者可以快速构建和部署机器人系统。深度学习和神经网络技术可以帮助机器人更好地理解和处理环境信息,从而提高机器人的性能和可靠性。本文将介绍如何使用ROS进行机...
点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达Datawhale干货作者:李祖贤,Datawhale高校群成员,深圳大学随着深度学习的发展,深度学习框架开始大量的出现。尤其是近两年,Google、Facebook、Microsoft等巨头都围绕深度学习重点投资了一系列新兴项目,他们也一直在支持一些开源的深度学习框架。目前研究人员正在使用的深度学...
文章目录一、链式求导二、numpy layer和反向传播反向传播三、MNIST训练及测试一、链式求导二、numpy layer和反向传播全部脚本见笔者github: numpynn.pyimport numpy as npclass npLayer():def __init__(self, n_input, n_out, activation=None, weights=None,bias=Non
变分法简介变分自编码器VAE:原来是这么一回事 | 附开源代码
干货 | VTune对human-pose-estimation在CPU推理运行的性能分析爱分享的OpenVINO 中文社区来源| 康瑶明博客 https://luckykang.github.io排版| 李擎一、什么是VTune?Vtune可视化性能分析器(Intel VTune Performance Analyzer)是一个用于分析和优化程序性能的工具,作为Intel为众多开发者们提供的专门
在小分辨率下人脸检测速度1929.6FPS,支持5个关键点,支持导出为纯C++代码,不需要任何依赖库,这位南方科技大学的于仕琪老师刚刚把他的训练代码开源了!Github训练代码链接:https://github.com/ShiqiYu/libfacedetection.trainGithub推理代码:https://github.com/ShiqiYu/libfacedetection...
图像超分辨率使用非常深的残差信道注意网络论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Yulun_Zhang_Image_Super-Resolution_Using_ECCV_2018_paper.pdf代码地址:https://github.com/yulunzhang/RCAN因为LR中不同通道信息被均等对待,所以在C
点上方蓝字计算机视觉联盟获取更多干货在右上方···设为星标★,与你不见不散编辑:Sophia| 本文为联盟学习笔记计算机视觉联盟 报道 |...
概要 重建神经元的三维(3D)形态学对理解大脑结构和功能至关重要。在过去几十年中 ,开发了很多神经元追踪工具来提取和分析3D神经元结构,这些工具手动,半自动和全自动的都有。尽管如此,这些工具大多是用常规技术开发的,且由于神经元结构的复杂性,这些工具的性能有限。最近,深度学习在各种图像分析和计算机视觉应用中表现出比传统方法更优的性能。这里,我们开发了一个新的开源追踪工具【DeepNeur...
我们提出了aMUSEd,这是一个基于 MUSE 的开源、轻量级的掩蔽图像模型(masked image model,MIM),用于文本到图像的生成。使用 MUSE 的参数的 10%(800M 参数,包括来自 U-ViT、CLIP-L/14 文本编码器和 VQ-GAN 的所有参数),aMUSEd 专注于快速图像生成。相对于潜在扩散,这是文本到图像生成的主流方法,我们认为 MIM 相对未被充分探讨。与
©PaperWeekly 原创 ·作者 |吴世光单位 |清华大学论文标题:ColdNAS: Search to Modulate for User Cold-Start Recommendation收录会议:The WebConf 2023论文地址:https://arxiv.org/pdf/2306.03387.pdf代码链接:https://github.com/LARS-researc...
网络模型在算法中比较常用,对于大部分的网络结构模型都包含以下各层,本文主要是来介绍各层的特点以及使用,对于结合实际的需求搭建模型,可以参考我的其他博客。
点击上方“机器学习与生成对抗网络”,关注"星标"获取有趣、好玩的前沿干货!三维重建意义三维重建作为环境感知的关键技术之一,可用于自动驾驶、虚拟现实、运动目标监测、行为分析...
我们生活在一个三维世界里,自从1888年相机问世以来,三维世界的视觉信息就通过相机被映射到二维图象上。但是二维图像的缺点也是显而易见的,那就是缺少深度信息以及真实世界中目标之间的相对位置。所以这种数据表示方法不适合应用在机器人、自动驾驶、虚拟现实等对深度和位置有要求的领域中。为了捕捉到三维世界的深度信息,早期我们使用多目视觉的方法或者来自RGB-D的深度图提取三维空间信息。点云作为一种数据结构,蕴
查看神经网络模型特征重要性的思路:依次变动各个特征,通过模型最终预测的结果来衡量特征的重要性。神经网络特征重要性的获取步骤如下:训练一个神经网络模型;每次对一个特征列进行随机shuffle,并输入模型中进行预测得到Loss;记录变动的每个特征列以及其对应的Loss;每个Loss就是该特征对应的特征重要性,Loss越大,说明该特征对于模型越重要。Code :import matplotlib.pyp
训练模型过程中,会遇到很多的随机性设置,设置随机性并多次实验的结果更加有说服力。但是现在发论文越来越要求模型的可复现性,这时候不得不控制代码的随机性问题且每次随机的初始权重一样,有利于实验的比较和改进简单的说,计算机中生成随机数的过程并不随机百,但是其初始数(种子)是随机的。在深度学习中,(比如深度神经网络)我们常常需要对网络中超参数设定初始值,比如权重,在这里我们需要用到一些生成随机数的函数,这
深度学习中,经典网络引领一波又一波的技术革命,从LetNet到当前最火的GPT所用的Transformer,它们把AI技术不断推向高潮。用pytorch构建CNN经典网络模型LetNet,还可以用数据进行训练模型,得到一个优化的模型。
loss是训练集的损失值,val_loss是测试集的损失值以下是loss与val_loss的变化反映出训练走向的规律总结:train loss 不断下降,test loss不断下降,说明网络仍在学习;(最好的)train loss 不断下降,test loss趋于不变,说明网络过拟合;(max pool或者正则化)train loss 趋于不变,test loss不断下降,说明数据集100%有问题
EfficientNetV2 网络主要采用神经结构搜索技术(NAS)结合复合模型扩张方法获得了一组最优的复合系数,自动将网络的深度、宽度和输入图像分辨率三个参数进行合理的配置,提升了网络的性能,在 ImageNetILSVRC2012 的 Top-1 上达到 87.3%的准确率,且 EfficientNetV2 减少了模型的参数量并且进一步提升了模型的训练速度。
深度学习笔记(1)——VGG111.网络结构2.代码实现3.运行结果本文介绍复现VGG11并用于CIFAR10数据集分类(Pytorch)。1.网络结构上图给出了所有VGG网络的结构,其中VGG11网络结构为:Block1:3*3卷积×1+最大池化×1+relu(输入通道:3,输出通道:64)Block2:3*3卷积×1+最大池化×1+relu(输入通道:64,输出通道:128)Block3:3*
第一名内容:分类使用了pipeline分类检测对于分类用了10折(交叉验证)集成分类,5个10折集成用于检测(50个模型)。在检测方面用到了:retinaNet:https : //github.com/fizyr/keras-retinanet可变换的R-FCN:https : //github.com/msracver/Deformable-ConvNets可变换的关系网络:https://g
第9讲多分类问题源代码B站 刘二大人,传送门PyTorch深度学习实践——多分类问题视频中截图说明: 1、softmax的输入不需要再做非线性变换,也就是说softmax之前不再需要激活函数(relu)。softmax两个作用,如果在进行softmax前的input有负数,通过指数变换,得到正数。所有类的概率求和为1。2、y的标签编码方式是one-hot。我对one-hot的理解是只有一位是1,其
由于有些人工智能框架会专门提供读取MNIST数据集的API(mdsp。。。),所以有时候想着可以把jpg或者png自己转成MNIST格式。事实上,MNIST的数据格式也不复杂,硬写也是可以写的,这里主要介绍一个github上的大神的代码一、使用步骤源码在https://github.com/gskielian/JPG-PNG-to-MNIST-NN-Format目录结构为项目只支持在Linux上运
每天给你送来NLP技术干货!来自:ChallengeHub知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/533808475之前没认真打过炼丹的比赛,这次机缘巧合碰上了三个牛逼又靠谱的队友,就坚持把这次比赛打完了。刚开始的时候没想到这次能拿下第一,趁着刚答辩完就顺带把这次NLP赛道的方案开源出来,欢迎各位同学参考和讨论。赛题分析赛题介绍这次的比赛由NLP和...
No.45智源社区预训练组预训练研究观点资源活动周刊订阅告诉大家一个好消息,《预训练周刊》已经开启“订阅功能”,以后我们会向您自动推送最新版的《预训练周刊》。订阅方法:方式1:扫描下面二维码,进入《预训练周刊》主页,选择“关注TA”。方式2:点击本文下方的“阅读原文”,进入《预训练周刊》Hub社区版,根据内附的详细订阅步骤,完成订阅。关于周刊本期周刊,我们选择了12篇预训...
这里写目录标题AbstactIntroduction论文地址:https://arxiv.org/abs/2110.06864代码地址:github.com/ifzhang/ByteTrackAbstact多目标跟踪 (MOT) 旨在视频中预测目标的bounding boxes和identities。大多数的方法通过关联一些得分高于阈值的检测框来得出identities,那些得分比较低的目标(比如
Pytorch入门-day1-(1)工欲善其事,必先利其器以下分几个方面来展开学习工具资源网站Pytorch官网:在这有最全的文档,和博客教学,主要资源来自于此由主网站 延伸的子网站tutorials一切以官方教程开始,主要看quick startpytorch-cn中文文档这个纯当参考,感觉不咋地pytorch 在github上的ApacheCN 翻译中文版,正校验1.7版本:注:此时Pytor
边界对于定位问题十分重要,BorderDet的核心思想BorderAlign巧妙又有效,将边界特征融入到目标定位预测中,而且能够简单地融入到各种目标检测算法中带来较大的性能提升下。在开源实现中,对BorderAlign进行了高效CUDA实现,不会对耗时带来很大的影响,整个工作十分扎实 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号论文: BorderDet: Border Feature for Dense O
ELMo词向量文本分类原理讲解ELMo出处:论文Deep contextualized word representationsELMo无需标注。原理可参考:从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史-张俊林模型构建与训练中文预训练模型:github上有哈工大的HIT-SCIR/ELMoForManyLangs,多种语言,注意区分有繁体中文和简体中文(网盘下载)
1 参数解析tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels, logits)第一个参数是实际的标签,label的含义就是一个分类标签,所不同的是,这个label是分类的概率,比如说[0.2,0.3,0.5],labels的每一行必须是一个概率分布(即概率之合加起来为1)。第二个参数是它可以是其他分类器(如逻辑回归等、SVM等)最后一层神经网络的输
基于PYNQ重建BNN工程Github链接环境:ubuntu18.04vivado2018.3参考步骤(源自Github的Readme)Hardware design rebuiltIn order to rebuild the hardware designs, the repo should be cloned in a machine with installation of the Viv
最近要做一份工作需要复现一篇论文的结果,但是论文的source code是lua语言,torch7框架的,所以自己在学习语言和搭建环境上花费了比较多的时间,最后网路也没调通,身边也没找到有接触过lua+torch使用的人,因此咨询了大神,可以将torch的模型迁移到pytorch上。因此打算将这一段时间的工作写在博客上记录起来,方便自己后面查阅。lua+torch安装lua和torch的安...
github上面那些可以让你快速做模型的代码01、逻辑回归1、建立基于逻辑回归的评分卡模型:https://github.com/LeronQ/score_logistic入门级代码,作者就一篇python把逻辑回归从数据处理到最终产生评分卡都写出来了,备注也比较清晰明了,代码没有写过多的函数,所以假设出错,调试成本也不高。2、逻辑斯谛回归(Logistic Regression)的python实
论文笔记(Bert:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding)论文地址和代码可自行GithubBERT是google最新提出的NLP预训练方法,在大型文本语料库(如维基百科)上训练通用的“语言理解”模型,然后将该模型用于我们实际要处理的下游NLP任务(如分类、阅读理解、情感识别等)。BERT
推荐一个绘图模板,非常适合深度学习的绘图,可以看下效果:大家可以自定义自己需要的图形,上面已经提供了基本的元素,根据自己的需求去调整使用即可!这个项目地址为:https://github....
Win 10 解决运行Keras中的plot_model()函数时的报错,ImportError: 'Failed to import pydot. You must `pip install pydot` and install graphviz (https://graphviz.gitlab.io/download/), ', 'for `pydotprint` to work.'Keras
开发者社区技术周刊又和大家见面了,萌妹子主播为您带来最新一期“开发者技术联播”。让我们一起听听,过去一周有哪些值得我们开发者关注的重要新闻吧。京东智能供应链决策引擎全面开放LinkedI...
Hello,大家好。pytorch实现resnet代码的地址为https://github.com/pytorch/vision/blob/master/torchvision/models/resnet.py# 导入相关的模块import torchimport torch.nn as nnfrom .utils import load_state_dict_from_url# ...
EfficientDet Pytorch+colab复现最近zylo大神复现了pytorch版本的EfficientDet,趁着热度我对大神的github项目进行了测试大神的GitHub链接我们用google colab来进行测试1.首先打开colab链接2.文件=>新建笔记本3.依次执行下面的代码块配置环境!pip install pycocotools numpy==1....
Pang, Liang, et al. “Text Matching as Image Recognition.” AAAI. 2016.https://github.com/pl8787/MatchPyramid-TensorFlow概述:构建文本与文本的相似矩阵,把相似矩阵当作是图片,然后采用 CNN 对其进行分类二分类(相似与不相似)。构建相似矩阵 M:Indicator fun...
本实例整理自斯坦福机器学习课程课后练习ex3本例是对一个手写体的数据集(0-9)进行分类,其最终实现的效果同上一个实例相同。只是两者在实现方式上有所不同。In the previous part of this exercise, you implemented multi-class logistic regression to recognize handwritten digits. H
本篇文章大部分内容翻译自learning pytorch with examples。1.PyTorch介绍PyTorch是使用GPU和CPU优化的深度学习张量库,该项目2017年1月由facebook开源,短短两年时间,github上星数已经有25000+,增长速度非常快。PyTorch的底层和Torch框架一样,但是使用Python重新写了很多内容,不仅更加灵活,支持动态图,而且提供了...
斯坦福大学机器学习课程第三次编程作业,使用多分类的逻辑回归模型和神经网络模型进行手写数字识别。关于数据集,手写数字识别是神经网络学习的入门级经典问题MNIST上有大量开源的手写数字数据集,可以用来训练模型。1.数据可视化将数据集中的一部分数据用图像的形式显示出来,便于理解和应用。displayData函数的代码为:function [h, display_array] = di
基于OpenPose的坐姿识别简单说,就是提取18个身体关节和17条连接关节的线,作为提取到的坐姿特征。介绍坐姿识别方法可以分为两类:基于传感器的方法和基于图像的方法。构建数据集一个提取人体姿势的工具是OpenPose。OpenPose人体姿态识别项目是卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University, CMU)基于卷积神经网络和监督学习开发的一个开源库,在caffe[14]框
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