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

【VLNs篇】17:NaVid:基于视频的VLM规划视觉语言导航的下一步

本文提出了 NaVid,一种基于视频的大型视觉语言模型(VLM),旨在解决视觉语言导航(VLN)中的泛化难题。不同于依赖地图、深度图或里程计的传统方法,NaVid 仅利用单目 RGB 摄像头的实时视频流和自然语言指令,通过端到端的方式直接规划机器人的低级动作(如移动距离、旋转角度)。

文章图片
#机器人#人工智能
数据分析——“红酒口感”数据集上模型与数据均衡

文章目录一.Python代码二.模型与数据的均衡三.评估结果分析一.Python代码#!/usr/bin/env python3# encoding: utf-8'''@file: fwdStepwiseWine.py@time: 2020/5/31 0031 11:53@author: Jack@contact: jack18588951684@163.com'''import urllib.r

深度学习框架拾遗:【Pytorch(七)】——Pytorch动态计算图

1)动态计算图简介Pytorch的计算图由节点和边组成,节点表示张量或者Function,边表示张量和Function之间的依赖关系。Pytorch中的计算图是动态图。这里的动态主要有两重含义:第一层含义是:计算图的正向传播是立即执行的。无需等待完整的计算图创建完毕,每条语句都会在计算图中动态添加节点和边,并立即执行正向传播得到计算结果。第二层含义是:计算图在反向传播后立即销毁。下次调用需要重新构

#pytorch#深度学习#python
NLP——机器翻译中的Attention

文章目录框架简介相关度计算框架简介Encoder-Decoder模型虽然非常经典,但是局限性也非常大。最大的局限性就在于编码和解码之间的唯一联 系就是一个固定长度的语义向量C。也就是说,编码器要将整个序列的信息压缩进一个固定长度的向量中。但 是这样做有两个弊端,一是语义向量无法完全表示整个序列的信息,二是先输入的内容携带的信息会被后输入 的信息稀释掉。输入序列越长,这个现象就越严重。这就使得在解码

Keras NLP——情感分析模型MLP

文章目录一.Python代码二.代码说明三.结果输出一.Python代码#!/usr/bin/env python3# encoding: utf-8'''@file: keras_emotional_analysis_mlp.py@time: 2020/7/4 0004 12:06@author: Jack@contact: jack18588951684@163.com'''import st

知识图谱:【图数据库Nebula(六)】——Nebula性能测试

文章目录Step 1. Git克隆测试工具源码Step 2. 打包测试项目Step 3. 执行测试(以Graph500数据集)Step 1. Git克隆测试工具源码git clone https://github.com/galaxybase/graph-database-benchmark-cluster.gitStep 2. 打包测试项目1)切换到common模块根目录,运行以下语句,将com

#知识图谱#数据库#人工智能
NLP——机器翻译中的Attention

文章目录框架简介相关度计算框架简介Encoder-Decoder模型虽然非常经典,但是局限性也非常大。最大的局限性就在于编码和解码之间的唯一联 系就是一个固定长度的语义向量C。也就是说,编码器要将整个序列的信息压缩进一个固定长度的向量中。但 是这样做有两个弊端,一是语义向量无法完全表示整个序列的信息,二是先输入的内容携带的信息会被后输入 的信息稀释掉。输入序列越长,这个现象就越严重。这就使得在解码

NLP——机器翻译中的Transformer

文章目录框架简介Transformer结构EncoderDecoderScaled Dot-Product AttentionMulti-Head AttentionLayer NormalizationMaskPositional EmbeddingPosition-wise Feed-Forward NetworkTransformer优点框架简介Transformer就是一个升级版的Seq2

    共 74 条
  • 1
  • 2
  • 3
  • 8
  • 请选择