logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

《昇思25天学习打卡营第19天|Diffusion扩散模型》

如果将Diffusion与其他生成模型(如Normalizing Flows、GAN或VAE)进行比较,它并没有那么复杂,它们都将噪声从一些简单分布转换为数据样本,Diffusion也是从纯噪声开始通过一个神经网络学习逐步去噪,最终得到一个实际图像。Diffusion对于图像的处理包括以下两个过程:我们选择的固定(或预定义)正向扩散过程qqq:它逐渐将高斯噪声添加到图像中,直到最终得到纯噪声一个学

文章图片
#学习
《昇思25天学习打卡营第20天|文本解码原理--以MindNLP为例》

Beam search通过在每个时间步保留最可能的 num_beams 个词,并从中最终选择出概率最高的序列来降低丢失潜在的高概率序列的风险。按照贪心搜索输出序列(“The”,“nice”,“woman”) 的条件概率为:0.5 x 0.4 = 0.2。选出概率最大的 K 个词,重新归一化,最后在归一化后的 K 个词中采样。在累积概率超过概率 p 的最小单词集中进行采样,重新归一化。缺点: 错过了

文章图片
#学习#android#kotlin
《昇思25天学习打卡营第24天|MindNLP ChatGLM-6B StreamChat》

本案例基于MindNLP和ChatGLM-6B实现一个聊天应用。可以修改下列参数和prompt体验模型。下载权重大约需要10分钟。

文章图片
#学习
《昇思25天学习打卡营第6天|函数式自动微分》

本节介绍了如何用mindspore函数式自动微分,求微分函数和神经网络的参数梯度值。求得梯度值主要用于反向传播优化模型,这在下一节进行介绍。

文章图片
#学习
《昇思25天学习打卡营第1天|快速入门》

本文为昇思25天学习打卡营系列学习记录文章。快速入门:主要通过手写数字识别案例来快速熟悉使用mindspore框架的大致流程。本文章梳理了使用mindspore框架的大致流程,同时也是训练一个模型的基本流程。个人认为mindspore框架的一个特点是在数据集处理和模型训练对很多的步骤都用函数进行了封装,对于初学者会比较容易接受,但对于复杂的数据集处理和模型训练可能会少一些灵活性。本人也是minds

文章图片
#学习
《昇思25天学习打卡营第2天|张量Tensor》

tensor学习,提供了一些pytorch与mindspore的对比

文章图片
#学习
《昇思25天学习打卡营第16天|RNN实现情感分类》

情感分类是自然语言处理中的经典任务,是典型的分类问题。输入: This film is terrible正确标签: Negative预测标签: Negative输入: This film is great正确标签: Positive预测标签: Positive最后我们设计一个预测函数,实现开头描述的效果,输入一句评价,获得评价的情感分类。将输入句子进行分词;使用词表获取对应的index id序列;

文章图片
#学习#rnn#分类
《昇思25天学习打卡营第14天|DCGAN生成漫画头像》

本文通过示例代码说明DCGAN网络如何设置网络、优化器、如何计算损失函数以及如何初始化模型权重。最后虽然生成了动漫头像,但是一些细节还是和真实的图像差别较大,比如说眼睛大小,眼睛颜色等。

文章图片
#学习
《昇思25天学习打卡营第8天|模型训练》

从网络构建中加载代码,构建一个神经网络模型。超参(Hyperparameters)是可以调整的参数,可以控制模型训练优化的过程,不同的超参数值可能会影响模型训练和收敛速度。wt1wt−η1n∑x∈B∇lxwtwt1​wt​−ηn1​x∈B∑​∇lxwt​公式中,nnn是批量大小(batch size),ηηη是学习率(learning rate)。另外,wtw_{t}wt​为训练轮次ttt中的权重

文章图片
#学习
《昇思25天学习打卡营第17天|LSTM+CRF序列标注》

序列标注指给定输入序列,给序列中每个Token进行标注标签的过程。序列标注问题通常用于从文本中进行信息抽取,包括分词(Word Segmentation)、词性标注(Position Tagging)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)等。输入序列清华大学座落于首都北京输出标注BIIIOOOOOBI如上表所示,清华大学和北京是地名,需要将其识别,我们对每个输

文章图片
#学习#lstm#人工智能
    共 20 条
  • 1
  • 2
  • 请选择