神经网络

人工智能浅析Swin transformer模型(通俗易懂版)

  Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 1. 论文信息原文地址：https://arxiv.org/abs/2103.14030 官网地址：https://github.com/microsoft/S

2022-07-06 11:19:07 540 0 4

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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 1356 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 1384 0 8

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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 1116 2 9

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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 1271 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 18:05:45 933 2 6

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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 1034 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 11:39:55 965 0 1

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