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TensorBoard是一款优秀的基于浏览器的机器学习可视化工具。之前是tensorflow的御用可视化工具，由于tensorboard并不是直接读取tf张量，而是读取log进行可视化。所以，其他框架只需生成tensorboard可读的log，即可完成可视化。之前，我一直用visdom做pytorch可视化，也是非常易用。不过现在跟tensorboard对比，我还是更推荐tensorboard。v
PyTorch框架提供了一个方便好用的trick：开启半精度。直接可以加快运行速度、减少GPU占用，并且只有不明显的accuracy损失。之前做硬件加速的时候，尝试过多种精度的权重和偏置。在FPGA里用8位精度和16位精度去处理MNIST手写数字识别，完全可以达到差不多的准确率，并且可以节省一半的资源消耗。这一思想用到GPU里也是完全可以行通的。即将pytorch默认的32位浮点型都改成16位浮点
目录什么是TensorboardX配置TensorboardX环境要求安装使用 pip 安装从源码安装使用TensorboardX一些tips什么是TensorboardXTensorboard 是 TensorFlow 的一个附加工具，可以记录训练过程的数字、图像等内容，以方便研究人员观察神经网络训练过程。可是对于 PyTorch 等其他神经网络训练框架并没有功能像 Tensorboard ..
睿智的目标检测53——Pytorch搭建YoloX目标检测平台学习前言源码下载YoloX改进的部分（不完全）YoloX实现思路一、整体结构解析二、网络结构解析1、主干网络CSPDarknet介绍2、构建FPN特征金字塔进行加强特征提取3、利用Yolo Head获得预测结果三、预测结果的解码1、获得预测框与得分2、得分筛选与非极大抑制四、训练部分1、计算loss所需内容2、正样本特征点的必要条件3、
1、解决方法1、确保训练过程中每个epoch的数据之间是不同的，但是又要保证每次实验中的所有epoch数据是相同的；def batch_iter2(x, y, seed_id, batch_size):"""生成批次数据"""data_len = len(x)num_batch = int((data_len - 1) / batch_size) + 1np.random.seed(seed_id
最近来自人民大学李崇轩课题组的研究者们提出了一种基于能量函数的扩散模型生成指导方法 EGSDE。该方法旨在通过预定义的能量函数对预训练好的扩散模型进行指导，从而实现可控生成。现有指导生成方法如 classifier-guidance 等可以理解为 EGSDE 的特例。理论上，研究者从专家乘积（PoE）的角度解释了 EGSDE 的采样分布。值得一提的是，该项目利用了幻方AI深度学习训练平台的算力及加
摘要本文提出了VLocNet，一个新的卷积神经网络架构。还提出了一个新的损失函数，利用辅助学习在训练期间利用相对姿势信息，从而约束搜索空间以获得一致的姿势估计。本文在室内和室外数据集上评估了VLocNet，结果表明，即使我们的单一任务模型也超过了最先进的深度架构的全局定位性能。此外，本文利用提出的几何一致性损失进行了广泛的实验评估，显示了多任务学习的有效性，并证明了VLocNet是第一个与最先进的
Assignment #2文章目录Assignment #2自我介绍问题重述试验结果参考文献LTP4方法介绍LAC自我介绍我叫姓名，本人性格开朗具亲和力，乐观耿直，诚实守信，有良好的心理素质，环境适应性强，有吃苫的精神，做事有毅力，喜欢挑战，行事积极认真富有职责心;能够注意统筹安排。进行有效的自我管理;注重团队协作，善于沟通协调;学习本事强，并喜欢学习和理解新事物，深信有耕耘就会有收获，但在某些方
「搜索」并不局限于我们常说的搜索引擎、搜索框，实际上，问答机器人本质上也是一种「搜索」，输入相关查询，返回最接近或最相关的答案。今天，我们将演示如何利用 Jina 全家桶，创建一个智能问答机器人，并将其部署到云端。开发过程一览：4 步创建问答机器人新冠爆发之初，人们对这种新型病毒充满疑问，本教程将以疫情相关的问答为应用场景，以普通 Chatbot 的交互形式为依托，最终实现用户在终端键入查询（问题
基于Advanced_EAST的文本检测算法Advanced_EAST算法使用全卷积网络结构，输入图像通过全卷积神经网络后直接获得候选文本的位置，再通过非极大值抑制算法（Non-Maximum Suppression，NMS）获得最后的文本检测结果。网络结构实际文本检测过程中，可能会出现文字大小不一的情况。文字尺寸较大时我们需要卷积神经网络后期提取的更高级的特征，尺寸较小时则需要前期提取的低级特征
基于深度学习的可端到端训练的自然场景检测与识别算法(text spotting)由于其简洁高效且统一的结构，逐渐取代了过去将检测与识别分阶段训练然后拼接在一起的方案，成为自然场景文本检测与识别的主流研究方向之一。端到端自然场景文本检测和识别网络一般都共享特征提取分支，根据提取的特征进行文本检测，然后将检测得到的文本特征送入识别模块进行文本识别。
这段时间阅读研究了EAST算法以及在EAST算法上的改进并完成了复现运用到其他场景中去。当今社会已进入图像大数据时代，图像数量庞大种类繁多，包含大量的有用知识。从图像中高效、精准、全面地提取文本和地理信息坐标等有用知识这一课题，也成为图像处理的一个重要方向。随着近些年来深度学习技术不断进步发展，对于一些特定场景的图像文本定位任务成为国内外计算机视觉、模式识别研究方向相关学者的研究方向之一。解决特定
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：机器之心生成效果的确很惊艳。视觉场景是由有语义意义的像素组构成。在深度学习的概念出现之前，业界就已经使用经典的视...
表格单据识别相关理论过程
在深度学习模型的训练中，权重的初始值极为重要。一个好的权重值，会使模型收敛速度提高，使模型准确率更精确，因此本文主要介绍torch.nn.init以及如何使用
我们在机器学习战略地图简单概要的介绍了循环神经网络（RNN），今天，我们对它做一个总体的阐述。传送门：循环神经网络（RNN）RNN的本质前几篇我们介绍了卷积神经网络（CNN），该模型主要用...
在 SimCLS [2]论文发布后不久，作者又发布了抽象文本摘要任务的SOTA结果 [1]。BRIO在上述论文的基础上结合了对比学习范式。BRIO解决什么问题？上图显示 seq2seq 架构中使用的传统 MLE 损失与无参考对比损失之间的差异。我们通常使用最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)损失来训练序列模型。但是论文认为我们使用的损失函数将把一个本
##3.4、验证（Validation）当我们在训练集上指标表现良好时，需要使用验证集来检验一下训练的结果是否存在过拟合现象。###3.4.1、模型与参数的保存模型的训练可能是一个漫长的过程，在模型训练过程中，以及模型训练完成准备发布时，我们需要保存模型或模型参数，以便在此基础上继续训练，或者把训练好的模型发布上线。# 保存模型torch.save(net, './fcn8s.pth')# 保存模
【深度学习】-Imdb数据集情感分析之模型对比（4）- CNN-LSTM
文本生成一直是NLP领域内研究特别活跃的一个任务，应用前景特别广泛。BERT类预训练模型基于MLM，融合了双向上下文信息，不是天然匹配文本生成类任务（也有针对BERT模型进行改进的多种方式完善了BERT的这个缺点，如UniLM）。openAI的GPT-2模型天然适合文本生成类任务，因此使用GPT-2模型来完成中文新闻文本生成任务。数据集数据集是THUCnews的，清华大学根据新浪新闻RSS订阅..
论文：PFLD: A Practical Facial Landmark DetectorGithub：http://sites.google.com/view/xjguo/fldGitHub - polarisZhao/PFLD-pytorch: PFLD pytorch Implementation论文基于mobilbeNet v2的主干结构，设计了一个快速准确的人脸关键点检测模型，PFLD。
入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。一、YOLOv5源码下载网址指路：GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 ???? in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite用git克隆下来二、环境配置文件夹中有一个文件requirements.txt，这里是环境依
图神经网络
参考Stack Overflow相关问题下面的回答：stackoverflow_What does it mean when training and validation accuracy are 1.000 but results are still poor?1:Did you scale the data?(data normalization数据标准化1.1数据标准化与数据归一化定义辨析
RNN，LSTM，GRURNN循环核介绍：参数时间共享，循环层提取时间信息。功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出
大家好，我是红色石头！说起深度学习目标检测算法，就不得不提 LeNet- 5 网络。LeNet-5由LeCun等人提出于1998年提出，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。出...
目前网络中运用最多的pool操作就是maxpool，最大池化。最开始经典的网络用的较多的是平均池化。操作与机制都差不多，一个是取最大值，一个是取平均值。作为小白的我最近看文章脑子里浮现出几个问题：池化层（我们以最大池化为例）的作用池化层如何通过反向传播池化层的最直观的作用就是降维、减少参数量、去除冗余信息、对特征进行压缩、简化网络复杂度、减少计算量、减少内存消耗等等。《动手学习深度学习》一书中还提
在神经网络中，激活函数负责将来自节点的加权输入转换为该输入的节点或输出的激活。ReLU 是一个分段线性函数，如果输入为正，它将直接输出，否则，它将输出为零。它已经成为许多类型神经网络的默认激活函数，因为使用它的模型更容易训练，并且通常能够获得更好的性能。在本文中，我们来详细介绍一下ReLU，主要分成以下几个部分：1、Sigmoid 和 Tanh 激活函数的局限性2、ReLU（Rectified L
激活函数maxout系列文章： maxout函数相对于其他的激活函数有很大的区别，可以看做是在神经网络中激活函数的地方加入一个激活函数层。maxout可以看做是一个可学习的分段线性函数，因为可学习所以是需要参数的，而且参数是可以通过反向传播来学习的。因为参数量的增大，势必导致计算量的增大。 传统的神经网络从第i层输入到第i+1层，只需要训练一组权重参数，这些参数决定了上一层输入到到达这一层..
BP神经网络隐含层节点数的确定（1）构造法首先运用三种确定隐含层层数的方法得到三个隐含层层数，找到最小值和最大值，然后从最小值开始逐个验证模型预测误差，直到达到最大值。最后选取模型误差最小的那个隐含层层数。该方法适用于双隐含层网络。（2）删除法单隐含层网络非线性映射能力较弱，相同问题，为达到预定映射关系，隐层节点要多一些，以增加网络的可调参数，故适合运用删除法。（3）黄金分割法算法的主要思想:首先
kolmogorov定理：如果一个随机变量序列ξ1,ξ2.……满足不等式∑[1≤n≤+∞]Dξn/n²＜＋∞.（[]为求和范围）则事件“lim[n→＋∞]｛（1/n）∑[1≤k≤n]ξk－（1/n）∑[1≤k≤n]Mξk｝＝0”的概率为1.BP神经网络构建中中间隐含层数目n2,输入层数目n1,输出层数目m;n2=sqrt(n1+m+1)+a; a=1-10;orn1=log2(n2...
《老饼讲解-BP神经网络》：本文主要讲解BP神经网络的隐节点个数设置，包括理论指导，和经验公式，实际使用经验。
1.隐藏层的层数一般来说，层数越多，整个网络的误差也就越小，但是会是整个网络复杂化，增加网络的训练时间，也有可能出现“过拟合”（太适应于训练集，在测试集上效果不好）的情况。一般来说，一两层的隐藏层已经能够解决很多问题了，如果数据量多，可以在防止出现过拟合的情况下适当的增加层数。2.隐藏层节点数隐藏层节点数是导致“过拟合”的直接原因，确定隐藏层节点数与输入输出维度相关，并且每个模型都是不...
本文以图文的形式，通俗易懂地介绍 “感知机” 的结构原理。
Python文本情感分析引言： 情感分析：又称为倾向性分析和意见挖掘，它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程，其中情感分析还可以细分为情感极性（倾向）分析，情感程度分析，主客观分析等。情感极性分析的目的是对文本进行褒义、贬义、中性的判断。在大多应用场景下，只分为两类。例如对于“喜爱”和“厌恶”这两个词，就属于不同的情感倾向。比如我们标注数据集，标签为1表示积极情感，0位中立
1.深度信念网络（DBN）是RBM与SBN的混合模型，可以看成叠加的RBM2.增加层数可以使得RBM模型变得更好的原因是对先验P(h)建模，使得ELBO增大3.采取贪心逐层训练方法学习DB...
一、介绍二、实验数学原理三、实验算法和实验步骤四、实例分析
YOLOV4与YOLOV3的区别20年的11月份的时候，正式开始接触v4。时间过去了小半年了，最近突然忘记了v4里面的所谓那些tricks，所以特地做一篇blog（怕过段时间又忘记了~）。首先，先大概的说下二者之间的差别：1.特征提取网络的不同2.激活函数的不同3.loss的不同4.数据处理的不同5.学习率的不同参考：https://blog.csdn.net/weixin_44791964/ar
LSTM单元结构图。前向传播：在Understanding LSTM Networks博客中已经详细得不能再详细的介绍了LSTM网络的前向传播过程。如果英文能力不是很好，也可以参考如何从RNN起步，一步一步通俗理解LSTM_结构之法 算法之道-CSDN博客翻译过来的版本。也可以参考本文的简略解析。LSTM 的核心概念在于细胞状态以及“门”结构。细胞状态相当于信息传输的路径，让信息能在序列连中传递下
LSTM模型是为了解决RNN神经网络中的梯度爆炸问题。（1）模型思路：RNN是想把所有信息都记住，不管是有用的信息还是没用的信息。LSTM：设计一个记忆细胞（具备选择性记忆的功能），可以选择记忆重要信息，过滤掉噪声信息，减轻记忆负担。（2）LSTM前向传播：LSTM模型：RNN模型：两者相比，LSTM内部更加复杂，且RNN只有一条链路串联起各个神经元，而LSTM是由两条链路串联起来的。LSTM内部
本文记录了笔者用Keras框架编写BP神经网络，训练并预测秦皇岛未来煤价数据，共分为三部分：训练、验证和预测。
DNN(Deep Neural Network)神经网络模型又叫全连接神经网络，是基本的深度学习框架。与RNN循环神经网络、CNN卷积神经网络的区别就是DNN特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。1、梳理一下DNN的发展历程神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，
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