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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(

2021-12-30 21:20:04 794 0 5
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人工智能 Transformer 网络

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

2021-04-18 18:05:45 809 2 5
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人工智能 自注意力机制(Self-attention)

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

2021-04-17 17:59:49 865 0 6
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人工智能 浅析 集束搜索(Bean Search) 算法

  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

2021-04-06 11:39:55 802 0 1
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人工智能 Resnet网络结构图和对应参数表的简单理解

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。

2021-03-30 15:26:55 878 0 1
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人工智能 机器学习基础篇_2/2

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

2020-08-26 01:03:59 782 2 1
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人工智能 机器学习基础篇_1/2

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

2020-08-20 23:49:39 731 0 2
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