机器k-means means
斯坦福大学引入FlashFFTConv来优化机器学习中长序列的FFT卷积
斯坦福大学的FlashFFTConv优化了扩展序列的快速傅里叶变换(FFT)卷积。该方法引入Monarch分解,在FLOP和I/O成本之间取得平衡,提高模型质量和效率。并且优于PyTorch和FlashAttention-v2。它可以处理更长的序列,并在人工智能应用程序中打开新的可能性。 处理长序列 ......
库卡机器人坐标系修改
库卡机器人坐标系临时赋值 .dat文件 &ACCESS RVP&REL 24DEFDAT right_frameDECL FRAME RIGHT_SIDE = {X -10173.6,Y -2136.14,Z 496.633,A 180.0,B 0.0,C 90.0}ENDDAT .src文件 &A ......
【专题】中国仿生机器人产业全景报告PDF合集分享(附原数据表)
原文链接:https://tecdat.cn/?p=34144 原文出处:拓端数据部落公众号 仿生机器人作为一类结合了仿生学原理的机器人,具备自主决策和规划行动的能力,正逐渐进入大众视野。它们的核心技术要素包括感知与认知技术、运动与控制技术、人机交互技术和自主决策技术。 阅读原文,获取专题报告合集全 ......
一些自学机器的学习网站
今天给大家带来一批自学机器学习和深度学习的网站 一、机器学习、深度学习的知识讲解网站 1.白板推导系列:https://www.bilibili.com/video/BV1aE411o7qd?p=1 包含了非常多的各类传统机器学习算法的原理和数学推导,讲解清晰,自学的入门好视频 添加图片注释,不超过 ......
人工智能的科普 机器学习、 深度学习 、大模型
很多对于人工智能了解很少 不知道机器学习、 深度学习 、大模型之间的关系 基础班版本 : 机器学习 升级版本 :深度学习 高级版本 :大模型 神经元 神经元是构成人工神经网络(ANN)的基本单元 机器学习算法中的神经网络模型则是通过多个神经元相互连接而成。 在机器学习中,神经网络模型被用来学习输入数 ......
机器学习 目录
学期内是更不动了,之后慢慢填。 优化 梯度下降 Gradient Descent 与随机梯度下降 Stochastic Gradient Descent 随机方差缩减梯度下降 Stochastic Variance Reduced Gradient 镜像下降 Mirror Descent 与线性耦合 ......
回声消除原理、算法-LMS(Least Mean Square)
回声消除是语音通信前端处理中的一种重要技术,产生的原因是:在实时音视频通话中,扬声器播放的声音有再次录进了麦克风去。 在即时通讯应用中,需要进行双方,或是多方的实时语音交流,在要求较高的场合,通常都是采用外置音箱放音,这样必然会产生回音,即一方说话后,通过对方的音箱放音,然后又被对方的Mic采集到回 ......
NLP-Beginner-实验一-基于机器学习的文本分类
任务 基于logistic回归和softmax rengression的文本分类 实验 分析不同的特征、损失函数、学习率对最终分类性能的影响 shuffle 、batch、mini-batch 处理流程 读取文本->提取词向量(BOW,N-gram)->softmax回归->输出预测特征 实验设置: ......
tensor.mean()
转载Pytorch:tensor.mean()和tensor.sum()_三世的博客-CSDN博客 import torch x = torch.arange(24).view(2, 3, 4).float() y = x.mean(0) print("x.shape:", x.shape) pri ......
钉钉机器人使用示例
资料 官网:https://open.dingtalk.com/document/org/application-types 接入步骤 创建群聊 智能群助手,添加一个机器人 - 自定义机器人 复制webhook 使用 java client端调用webhook添加通知 ......
c3w2_机器学习(ML)策略2
误差分析 Error Analysis 如果你的机器学习算法表现得还不够好,那么通过手工去检查算法所犯的错误,这个过程称为错误分析(Error Analysis)。 举例如下,团队开发的识别猫咪的分类器,在dev set上准确率为90%。此时我们希望提升算法的性能,通过分析算法的错误样本,发现其中有 ......
c3w1_机器学习(ML)策略1
Introduction to ML strategy 为什么要选用机器学习策略? 比如下面这个识别猫的分类器,目前的训练结果可能达到了90%的准确率。但是如果像进一步提高性能,有很多待选的方法。但是该如何去选择呢? 下面的课程就是主要介绍Machine Learning Strategy。需要注意 ......
acwing276机器任务的证明
假设我们已经给每一个任务分配了一种模式了 那么相同模式的任务排在一起的时候肯定重启次数最小 对涉及到的模式,我们还原回二分图上 就是在二分图上尽量选择少的节点(一种模式代表一次重启次数,因为相同模式都是放在一起的),使每一个任务都可以被安排 就可以转换为最小点覆盖问题 ......
机器视觉选型计算器,初级版,后续慢慢补充
做机器视觉的都知道,每次选型都得做各种计算,但是没有人把硬件选型做出一个工具,今天利用一点闲暇时间,几分钟吧,简单做了个,后续再把其他一些硬件选型公式计算器功能做上去,有需要的自取。 1.DPI相关计算器 2.工作距离相关计算器 3.待补充,编码器等 4.关于 有需要自行下载:链接 ......
机器学习——Transformer
10.6.2节中比较了卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和自注意力(self-attention)。值得注意的是,自注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势。因此,使用自注意力来设计深度架构是很有吸引力的。对比之前仍然依赖循环神经网络实现输入表示的自注意力模型 (Cheng ......
机器学习——自注意力与位置编码
在深度学习中,经常使用卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)对序列进行编码。 想象一下,有了注意力机制之后,我们将词元序列输入注意力池化中, 以便同一组词元同时充当查询、键和值。 具体来说,每个查询都会关注所有的键-值对并生成一个注意力输出。 由于查询、键和值来自同一组输入,因此被称为 自注 ......
机器学习——多头注意力
在实践中,当给定相同的查询、键和值的集合时, 我们希望模型可以基于相同的注意力机制学习到不同的行为, 然后将不同的行为作为知识组合起来, 捕获序列内各种范围的依赖关系 (例如,短距离依赖和长距离依赖关系)。 因此,允许注意力机制组合使用查询、键和值的不同 子空间表示(representation s ......
python---通过钉钉机器人发送禅道缺陷标题
前言 目前大多数公司都是使用禅道,jira这些来管理缺陷,研发和测试每天站会或者周会都想知道昨天或者这周一共解决了多少个缺陷,如果每天都通过禅道上去查看可能有点麻烦且不方便,今天小编介绍一种方法,我们可以通过办公软件钉钉或者企业微信通过项目群中进行添加机器人,每天自动发送到群里,供大家参考查看。 钉 ......
机器学习——Bahdanau 注意力
9.7节中探讨了机器翻译问题: 通过设计一个基于两个循环神经网络的编码器-解码器架构, 用于序列到序列学习。 具体来说,循环神经网络编码器将长度可变的序列转换为固定形状的上下文变量, 然后循环神经网络解码器根据生成的词元和上下文变量 按词元生成输出(目标)序列词元。 然而,即使并非所有输入(源)词元 ......
机器学习——注意力评分函数
10.2节使用了高斯核来对查询和键之间的关系建模。 (10.2.6)中的 高斯核指数部分可以视为注意力评分函数(attention scoring function), 简称评分函数(scoring function), 然后把这个函数的输出结果输入到softmax函数中进行运算。 通过上述步骤,将 ......
机器学习——注意力汇聚:Nadaraya-Watson 核回归
上节介绍了框架下的注意力机制的主要成分 图10.1.3: 查询(自主提示)和键(非自主提示)之间的交互形成了注意力汇聚; 注意力汇聚有选择地聚合了值(感官输入)以生成最终的输出。 本节将介绍注意力汇聚的更多细节, 以便从宏观上了解注意力机制在实践中的运作方式。 具体来说,1964年提出的Nadara ......
机器学习-小样本情况下如何机器学习
交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证,顾名思义,就是重复的使用数据,把得到的样本数据进行切分,组合为不同的训练集和测试集,用训练集来训练模型,用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集,某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本,即所谓 ......
机器学习——注意力提示
查询、键和值 自主性的与非自主性的注意力提示解释了人类的注意力的方式, 下面来看看如何通过这两种注意力提示, 用神经网络来设计注意力机制的框架, 首先,考虑一个相对简单的状况, 即只使用非自主性提示。 要想将选择偏向于感官输入, 则可以简单地使用参数化的全连接层, 甚至是非参数化的最大汇聚层或平均汇 ......
零基础机器学习数字识别MNIST(on going)
本人之前并未涉及机器学习,但是在嵌入式中都会涉及视觉,借校内比赛从零学习,进行MNIST数字识别模型的搭建。 随着学习进度更新,每天更新。2023-11-15 21:38:55 星期三 一、环境搭建 进行本模型的搭建,需要以下内容: Python环境:利用Anaconda管理 开源机器学习平台:Py ......
机器码备份_二
[yhzr]有意合作联系扣扣:1176769884$$$AA24C7BD5A0A8FE8E06E1FB53BBE8AD4:00|66|88_CF4DF748256261B751D029853C3DA5BC:00|01|02|03|04|10|11|12|13|14|20|21|22|23|24|30 ......
机器学习——束搜索、贪心搜索、穷举搜索
束搜索(Beam Search)、贪心搜索(Greedy Search)和穷举搜索(Exhaustive Search)是在搜索领域常用的三种搜索算法,它们在不同的场景下有着不同的特点和应用。 束搜索(Beam Search): 束搜索是一种用于寻找最有可能的输出序列的搜索算法,常用于序列生成任务, ......
机器学习——序列到序列学习(seq2seq)
我们将使用两个循环神经网络的编码器和解码器, 并将其应用于序列到序列(sequence to sequence,seq2seq)类的学习任务。 编码器 由于这里使用的是门控循环单元, 所以在最后一个时间步的多层隐状态的形状是 (隐藏层的数量,批量大小,隐藏单元的数量)。 如果使用长短期记忆网络,st ......
机器学习中的分类和回归
机器学习中的分类和回归是两种主要的预测建模任务,它们分别处理不同类型的输出变量。 分类(Classification): 定义: 分类是一种监督学习任务,其目标是将输入数据映射到预定义的类别中。在分类问题中,模型的输出是一个离散的类别标签。 例子: 例如,垃圾邮件过滤是一个二分类问题,其中模型需要将 ......
统计学强调低维空间问题的统计推导,机器学习强调高维预测问题
统计学和机器学习在处理数据和模型时的侧重点确实有一些区别,其中涉及到低维和高维空间的问题。 统计学强调低维空间问题的统计推导: 统计学通常关注的是从一组有限样本中获得总体特征的推断。在传统统计学中,数据通常被认为是在低维空间中采样的,即特征的数量相对较少。例如,在古典统计中,可能会考虑一些变量对某个 ......