引言 本文将总结归纳个人搜集关于注意力机制的一些简单通俗理解，在失业期间作为个人充电的起始，本文不包含众多注意力机制以及其组合的变体，只为方便理解后续的一些算法做铺垫。 本文首先介绍...

深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[6]：DeepLab系列简介、DeepLabV3深入解读创新点、训练策略、主要贡献 0.DeepLabV3深入解读 1、DeepLab系列简介 1.1.DeepLabV1 作者发现Deep Convolutio...

深度学习应用篇-元学习[15]：基于度量的元学习：SNAIL、RN、PN、MN 1.Simple Neural Attentive Learner(SNAIL) 元学习可以被定义为一种序列到序列的问题， 在现存的方法中，元学习器的瓶颈是如...

我正在参加「掘金·启航计划」 导语 随着像ChatGPT之类的大语言模型的迅速发展，NLP中许多的研究领域受到冲击，之前的一篇博客看看ChatGPT对Text-to-SQL任务的冲击介绍了清华大学团队使用ChatGP...

本周的内容主要是一些优化算法的知识点，这些优化算法可以帮助我们更好更快速的训练一个深度学习模型，Let's Go! 1. 优化算法的重要性 优化算法在机器学习和深度学习领域起着关键的作用，特别是...

来源 | The Robot Brains Podcast OneFlow编译 翻译｜徐佳渝、贾川、杨婷 2017年，Google发布的《Attention Is All You Need》论文提出了Transformer架构，这成为过去十年神经网络领域最具影响...

AI模型部署：TensorRT模型INT8量化的Python实现 本文首发于公众号【DeepDriving】，欢迎关注。 概述 目前深度学习模型的参数在训练阶段基本上都是采用32位浮点（FP32）来表示，以便能有更大的动...

继ChatGPT、GPT-4引爆语言大模型之后，近日发布的代码解释器（Code Interpreter）又将这一领域推向了高潮。 代码解释器是ChatGPT插件更新的一部分，可以读取上传的文件，执行代码，生成图表，进...

?‍?作者简介： CSDN、阿里云人工智能领域博客专家，新星计划计算机视觉导师，百度飞桨PPDE，专注大数据与AI知识分享。✨公众号：GoAI的学习小屋 ，免费分享书籍、简历、导图等，更有交流群分享...

本文首发于公众号【DeepDriving】，欢迎关注。 CV-CUDA简介 随着深度学习技术在计算机视觉领域的发展，越来越多的AI算法模型被用于目标检测、图像分割、图像生成等任务中，如何高效地在云端或者...

本章涵盖了以下内容： 构建训练服务的设计原则 解释深度学习训练代码模式 浏览示例训练服务 使用开源训练服务，例如Kubeflow 决定何时使用公共云训练服务 机器学习中模型训练的任务并不仅仅是研...

? 本文为?365天深度学习训练营 中的学习记录博客 ? 原作者：K同学啊 ? 参考文章：GAN入门｜第二篇：人脸图像生成（DCGAN） ? 我的环境： 语言环境：Python3.10.11 编译器：Jupyter Notebook 深...

? 我的环境： 语言环境：Python3.6.5 编译器：jupyter notebook 深度学习环境：TensorFlow2.4.1 显卡（GPU）：NVIDIA GeForce RTX 3080 ? 相关教程： 编译器教程：【新手入门深度学习 | 1-2：编...

4.4 模型选择、欠拟合和过拟合 我们的目标是发现模式，但是，我们如何才能确定模型是真正发现了一种泛化的模式， 而不是简单地记住了数据呢？ 更正式地说，我们的目标是发现某些模式， 这些模式...

本文全面探讨了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与...

作者｜郑建华 此前，OneFlow 版本更新（mp.weixin.qq.com/s/FQiBMSDLD… 博客中的第 5 节对框架的“多设备适配”作了说明，原文摘录如下： OneFlow 提供简洁高效易扩展的硬件抽象层 EP（Executi...

摘要-近年来，研究人员在使用深度神经网络控制各种棋盘、竞技场和策略游戏方面取得了显著成功。然而，尝试控制角色扮演游戏（RPG）的尝试相对较少，而这些游戏在概念上可能最接近现实生活环境。...

强化学习从基础到进阶-案例与实践[4]：深度Q网络-DQN、double DQN、经验回放、rainbow、分布式DQN 传统的强化学习算法会使用表格的形式存储状态价值函数 V(s)V(s)V(s) 或动作价值函数 Q(s,a)Q(s...

强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.2]：深度Q网络DQN-Cart pole游戏展示 强化学习（Reinforcement learning，简称RL）是机器学习中的一个领域，区别与监督学习和无监督学习，强调如何基于环境...