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人工智能 循环神经网络(RNN)详解-计算公式推导

  RNN计算公式 RNN结构图结构 图中变量名介绍 a：上一个时间步的激活值（activate value） x ：第x个输入（一句话中第x个字） y：第y个输出（预测值） Waa：与激活值进行计算的参数。其中第一个a是指当前参数是计算a（激活值）的，第二个a是指当前参数与激活值进行乘运算 Wax：与输入进

2022-02-15 22:14:54 409 0 2
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知识小库 h5py读取h5文件报错：Unable to open object (bad heap free list)

前言 最近在复现一篇论文的代码时发现了一个致命问题，研究了一天，终于还是破解了。网上找了半天，一个类似的解决方案都没有，记录一下。 错误出现的代码位置： self.feature_app_file = h5py.File(self.opt.input_app_feature, 'r', driver='core') 错

2022-01-30 21:47:46 423 0 6
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人工智能 简析LSTM()函数的输入参数和输出结果(pytorch)

  LSTM()函数 输入参数 参数有input_size, hidden_size, num_layers, bias, batch_first, dropout, bidrectional. 常用的就是Input_size就是输入的大小，一般就是多维度的最后一个维度的值。 hidden_size 是输出的

2021-08-30 14:45:16 571 2 8
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人工智能 Linux(Ubuntu20.04)安装配置Caffe环境(No module named caffe)

0. 前言 ImportError: No module named caffe 我滴天，这咖啡真不好喝！ 我感觉我为了解决这个问题，都能写一篇论文了，整整搞了两天，是真麻烦，所以，我建议，如果能换成不用caffe的代码的话，尽量别用caffe跑了，太难了~ 1. 尝试解决办法 首先，网上推荐的是用编译的方式进行安装配

2021-08-17 11:58:46 670 0 4
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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 18:05:45 614 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 17:59:49 607 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 11:39:55 575 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 15:26:55 641 0 1
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