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人工智能-位置编码

绝对位置编码(Absolute Positional Encoding)是是在每个输入序列的元素上加上位置信息,以表示该元素在序列中的具体位置。这个位置向量通常通过固定的函数生成,与输入数据无关。通常使用的是正弦和余弦函数,这样生成的编码具有很强的周期性,能够捕捉序列中的相对位置信息。位置编码就行给一堆人贴上一个位置序号,以后就能识别出来位置信息。看了很多文章要么只讲逻辑,要么只贴代码,即使同时贴

#人工智能#pytorch#深度学习
windows python虚拟环境搭建

pyenv()这款软件主要时用来安装python和切换python运行版本。实现多版本python环境管理。pyenv最先有linux版本,因为有大量用户诉求,所以后来也出了windows版本。如果Python是在linux版本上使用建议在linux上安装,有些功能可能在windows上没有。官方推荐的 Python 多版本管理工具也是是 ‌pyenv‌,适用于 MacOS、Linux 等 Uni

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#python#java#机器学习 +1
机器学习常用损失函数与评价指标

人工智能中的智能体现在学习与应变能力上。学习对应的是训练,应变对应对学习能力的应用。学习的目的达到某个设定的目标,有了目标才能衡量学习有没有进步,调整自己的学习方向。这个目标在机器学习中称为损失函数,衡量应变能力的指标就是评估方法。下面主要介绍一下这两方面的一些知识。

#机器学习#人工智能
机器学习常用损失函数与评价指标

人工智能中的智能体现在学习与应变能力上。学习对应的是训练,应变对应对学习能力的应用。学习的目的达到某个设定的目标,有了目标才能衡量学习有没有进步,调整自己的学习方向。这个目标在机器学习中称为损失函数,衡量应变能力的指标就是评估方法。下面主要介绍一下这两方面的一些知识。

#机器学习#人工智能
搞笑的百度AI

目前AI这玩意就容易误导人,要仔细甄别但是遇到矛和盾问题,特别是那些只喜欢看PPT的人。你看这个代码都给你提出来了,搞的我都差点相信了,你不要问我为啥这么谨慎,因为我一直是一个相对谨慎的人,测试永远是验证结果的唯一标准,管他说的是啥,先检验一下。

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#人工智能
pytorch中模型可视化组件

本文介绍了两种神经网络可视化工具:Netron和TensorBoardX。Netron通过pip安装后可直接加载模型文件显示网络结构,但可能存在显示堆叠问题。TensorBoardX功能更强大,需配合SummaryWriter记录模型信息,生成runs文件夹后通过tensorboard命令启动Web服务查看。文中提供了完整的PyTorch示例代码,包括模型定义、数据模拟和可视化保存过程,并提示Wi

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#人工智能#神经网络#深度学习
到底了