
人工智能 SEnet 通道注意力模块
开篇一张图: 变量和图片解释: 三个正方体:特征向量,比如说图像的特征,H表示图片高度、W表示图片宽、C表示通道(黑白1通道、彩色3通道) 字母: X表示输入特征; Ftr表示的是对X进行一次卷积,也就是对特征进行一系列的操作之后的结果,表示为U; Fsq(.)表示的是对U进行压缩; Fex(.)表示的是对U进行激活(
开篇一张图: 变量和图片解释: 三个正方体:特征向量,比如说图像的特征,H表示图片高度、W表示图片宽、C表示通道(黑白1通道、彩色3通道) 字母: X表示输入特征; Ftr表示的是对X进行一次卷积,也就是对特征进行一系列的操作之后的结果,表示为U; Fsq(.)表示的是对U进行压缩; Fex(.)表示的是对U进行激活(
Transformer 从整体框架来讲,Transformer其实就是encode-decode框架,即就是编码解码。只不过在编码和解码的内部比较复杂,经过了多次复杂计算。 比如说,encode编码阶段,其内部整体框架如图所示。 在图上可以看出,首先输入所有的向量,然后经过多次block的计算,最终得到相同数量的输
自注意力机制(Self-attention) 背景 最近,学了好多东西,今天看了一下李飞飞老师讲解的自注意力机制,因此在这记录一下,以供日后复习,同时自己学习消化知识也好。 综述 一般来说,模型的输入输出有三种: N个输入,经过模型计算后,输出N个结果,也就是对输入向量进行计算,从而得到每个向量对应的输出值。 N个输入
集束搜索(Bean Search) 背景 场景一:如果说,你想实现:输入一段语音片段,经过一一列操作,实现最后输出语音的内容。再此过程中,假如你不想随机输出一些结果,而想得到最好最优的输出结果,此时,则需要本算法。 场景二:实现机器翻译,输入一段法语,输出一段最有的翻译结果。 方法: 1. 使用的
Resnet Resnet即就是残差网络,本文主要是对于resnet给出的网络结构图进行简单解释。 网络结构图 以上就是34层网络的网络结构图。 以上是18层、34层、50层、101层以及152层网络所对应的残差块。 我刚开始在网上看到这两张图片的时候,感觉一点都不懂,后面学了一下,稍微懂了,所以写下这篇博文做个记录。
开发流程 原始数据 --> 数据特征工程(训练数据和测试数据) --> 选择合适的算法进行学习 --> 建立模型 --> 模型评估(测试数据) --> 判断模型是否合格 --> 模型应用(一般以API的形式提供) 算法分类 数据类型 离散型:由记录不同类别个题的数目所得到的数据,又称
概述 机器学习是从数据中自动分析获得规律(模型),并利用规律对未知数据进行预测。 数据集的构成 存储类型:文件格式(如csv) 可用的数 scikit-learn Kaggle UCI 常用数据集数据的结构组成 结构:特征值 + 目标值 处理: pandas:一个数据读取非常方便以及基本的处理格式的工具 sklearn
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Mazoor
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Mazoor
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轩陌
评:留言是的,你的我给开了的,只有用了我主题的站点会开,流量不够
Jason
评:留言这个也要开权限的?
轩陌
评:留言头像加速的访问权限我给你站点开了,你可以试试看
不凡
评:留言这是用的WordPress吗?
Qicloud
评:友情链接唔,给个全站链接吧,纯VUE收录太差劲了
笑哈哈
评:Mysql基础知识总结笑哈哈
评:简析LSTM()函数的输入参数和输出结果(pytorch)sqdpt
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