卷积 全连 深度pytorch
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.1 门控循环单元（GRU）
我们可能会遇到这样的情况： 早期观测值对预测所有未来观测值具有非常重要的意义。 考虑一个极端情况，其中第一个观测值包含一个校验和，目标是在序列的末尾辨别校验和是否正确。在这种情况下，第一个词元的影响至关重要。我们希望有某些机制能够在一个记忆元里存储重要的早期信息。如果没有这样的机制，我们将不得不给这 ......
pytorch问题集合
根据kernel size,stride和padding计算卷积后的尺寸 对于PyTorch中的1维卷积层nn.Conv1d,输出序列长度可以根据以下公式计算:假设:- 输入序列长度:L_in - 卷积核大小:K - 步长:S - 填充:P 则输出序列长度为: python L_out = (L_i ......
[pytorch] 训练时冻结一部分模型的参数 —— module.requires_grad_(False)
prologue title: [pytorch] 训练时冻结一部分模型的参数 —— module.requires_grad_(False) 代码用到一个解码器\(dec\)，希望用它预测生成结果\(g\)的counting encode并用以计算损失，以此约束生成器生成合理的结果（能解码出正确的 ......
pytorch(10.2.2) 注意力汇聚理论 代码测试
https://zh.d2l.ai/chapter_attention-mechanisms/nadaraya-waston.html from d2l import torch as d2l import torch from torch import nn #@save def show_hea ......
pytorch_Tensorboard的使用
SummaryWriter（）将什么写入文件中，如果不指定的话，就写入默认的 需要两个方法 writer.add_image() wruter.add_scalar() from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter # 导入tensorboard ......
pytorch(9.7) keras-Embedding 嵌入层
https://www.tensorflow.org/text/guide/word_embeddings 将文本表示为数字 机器学习模型将向量（数字数组）作为输入。处理文本时，您必须做的第一件事是想出一种策略，将字符串转换为数字（或“矢量化”文本），然后再将其输入模型。 1独热编码 作为第一个想法 ......
pytorch官网方法安装报错 | 【解决方法】
pytorch官网给出了两种安装方法 conda pytorch, 去这里检查conda的pytorch的历史版本 pip torch， 去这里检查pip的torch的历史版本 pytorch和torch的区别 pip 的 torch 集成了pytorch（cpu版的pytorch）和 pytorc ......
使用Pytorch实现频谱归一化生成对抗网络(SN-GAN)
自从扩散模型发布以来，GAN的关注度和论文是越来越少了，但是它们里面的一些思路还是值得我们了解和学习。所以本文我们来使用Pytorch 来实现SN-GAN 谱归一化生成对抗网络是一种生成对抗网络，它使用谱归一化技术来稳定鉴别器的训练。谱归一化是一种权值归一化技术，它约束了鉴别器中每一层的谱范数。这有 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 8.7 通过时间反向传播
8.7.1 循环神经网络的梯度分析 本节主要探讨梯度相关问题，因此对模型及其表达式进行了简化，进行如下表示： \[\begin{align} h_t&=f(x_t,h_{t-1},w_h)\\ o_t&=g(h_t,w_o) \end{align} \]参数字典： \(t\) 表示时间步 \(h_t ......
计讯物联5G工业网关TG463助力打造5G+全连接智慧工厂
在《中国制造2025》、十四五规划、碳中和+碳达峰、数字中国等多个政策的推动下，智慧工厂迎来新的发展机遇。毫无疑问，智慧工厂将成为制造业的新形态，也是未来制造业的新引擎。计讯物联以5G+工业互联网为技术支撑，以智能制造为主攻方向，汇聚承载工厂全要素数据，综合运用数字孪生、AI算法、5G、人工智等技术 ......
pytorch(10.2) 注意力汇聚理论
https://zh.d2l.ai/chapter_attention-mechanisms/nadaraya-waston.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/265108616 Attention注意力机制与self-attention自注意力机制 Attenti ......
Tinyalsa PCM API 实现深度剖析
高级 Linux 音频架构 (ALSA) 用于为 Linux 操作系统提供音频和 MIDI 功能。它可以高效地支持所有类型的音频接口，从消费者声卡到专业的多通道音频接口。它支持全模块化的音频驱动。它是 SMP 和线程安全的。它提供了用户空间库 (alsa-lib) 来简化应用程序编程并提供了更高级的 ......
pytorch(9-1) 门控循环单元
复杂实现 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l from API_86 import * # 1-1 初始化权重 W b def get_ ......
【地表最强】深度学习环境配置攻略 | 【nvidia-driver】, 【cuda toolkit】, 【cudnn】, 【pytorch】
更新截止到 2023.10.16 1.要素： linux（ubuntu 22.04） nvidia-driver（也叫做 cuda driver）：英伟达GPU驱动，命令：nvidia-smi cuda (也叫做 cuda toolkit): 这个必须有。CUDA是NVIDIA创建的一个并行计算平台 ......
pytorch的 jit功能不应该叫aot功能吗？
jit简介 pytorch的jit功能是为了生成类似于计算图的功能，能加快模型速度，便于部署，属于是取tensorflow之长补自己之短。 jit由来 之所以叫jit，是因为他仍然属于实时解释的范畴，但是能预先生成中间量，“审时度势”地实时运行。 参考 可以看这位帖子：https://zhuanla ......
挖掘文本的奇妙力量：传统与深度方法探索匹配之道
挖掘文本的奇妙力量：传统与深度方法探索匹配之道 文本向量表示咋做？文本匹配任务用哪个模型效果好？ 许多 NLP 任务的成功离不开训练优质有效的文本表示向量。特别是文本语义匹配（Semantic Textual Similarity，如 paraphrase 检测、QA 的问题对匹配）、文本向量检索（ ......
吴恩达深度学习笔记
B站看的视频，课太长了，180多节，但搬运的没有作业练习，最好找个能练习的 1，假设模型时，以前（2011版机器学习）用西塔代表参数组成的向量，现在用w代表参数组成的向量，b代表西塔0，x还是特征与样本组成的矩阵。 目的还是求系数w，进而确定模型。 比较一个样本的预测结果与实际结果的函数，是损失函数 ......
基于深度学习框架的基因组预测新模型SoyDNGP
目录简介材料方法数据集SoyDNGP的模型结构比对模型的处理主要结果SoyDNGP在大豆基因组预测中展现了出色的能力大豆基因组预测中SoyDNGP与其他算法的性能比较SoyDNGP模型在不同大豆群体中的多功能预测能力SoyDNGP 在大豆之外的广泛应用SoyDNGP是一个面向大豆基因组预测的开放友好 ......
狄利克雷卷积
更新日志： 2023/10/15：发布文章 一、前置芝士 积性函数 卷积 二、定义 对于两个数论函数 \(f(x),g(x)\) 的狄利克雷卷积的结果 \(h(x)\) 定义为 \(h(x) = \sum_{d|x} f(d)g(\frac x d)\)，简记为 \(h = f*g\) 特别地，由于 ......
Easysearch压缩模式深度比较：ZSTD+source_reuse的优势分析
引言 在使用 Easysearch 时，如何在存储和查询性能之间找到平衡是一个常见的挑战。Easysearch 具备多种压缩模式，各有千秋。本文将重点探讨一种特别的压缩模式：zstd + source_reuse，我们最近重新优化了 source_reuse,使得它在吞吐量和存储效率方面都表现出色。 ......
PyTorch之线性回归模型
1 简介 1.1 线性回归模型简介 线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = wx+e，e为误差服从均值为0的正态分布。其中只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，称为一元线性回归。 1 ......
深度学习不如GBLUP的原因
深度学习，尤其是最近几年，被广泛宣传为可以处理复杂问题的强大工具。然而，我们必须理解，在某些特定的问题或数据集上，传统的方法有时可能更适合或更稳定。以下是一些可能解释为什么在考虑G × E交互效应时，深度学习没有表现得像GBLUP模型那么好的原因： 数据量和复杂性：深度学习模型，特别是大型的网络，需 ......
深度学习模型在基因组选择中的预测能力（统计、总结）
Gianola et al. [61]: 应用：基因组选择。 比较：多层感知器（MLP）与贝叶斯线性回归（BRR）。 结果：在小麦数据集中，随着隐藏层神经元数量的增加，MLP的预测能力提高。MLP对BRR的性能提高了11.2%至18.6%。在Jersey数据集中，MLP也超越了BRR，特别是在脂肪产 ......
图渲染示例-几何深度学习图分割
图渲染示例-几何深度学习图分割 1 图分割示例 图分割是对图的每个组成部分，节点或边进行分类的任务，如图1所示。 从较大的语义分段数据集中，提取出了四足数据集，并显示了此任务的真实标签。在这种情况下，每一部分都有属于五种可能类别之一的标签：耳朵，头部，躯干，腿和尾巴。根据此局部级别的信息，生成节点或 ......
基于Googlenet深度学习网络的人员行为动作识别matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 VGG在2014年由牛津大学著名研究组vGG (Visual Geometry Group)提出，斩获该年lmageNet竞赛中Localization Task (定位任务)第一名和 Classificatio ......
Java 深度优先搜索 and 广度优先搜索的算法原理和代码展示
111. 二叉树的最小深度 题目：给定一个二叉树，找出其最小深度。最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 方法1：深度优先搜索 原理：深度优先搜索（Depth First Search）是一种遍历图的算法，它从图中的某个顶点出发，沿着一条路径不 ......
动手学深度学习--卷积神经网络
from pixiv 从全连接层到卷积 现在我们给自己一个任务:用神经网络去识别区分出百万级像素的不同图片 回顾一下以前：我们是通过多层感知机来实现的，当面对一张图片的时候，我们将其看成一个像素点矩阵，然后将其从二维拉直到一维上，再通过MLP进行训练 但是我们这次的任务每张照片具有百万级像素，这意味 ......