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什么是注意力机制?注意力机制的计算规则

我们观察事物时，之所以能够快速判断一种事物(当然允许判断是错误的)，是因为我们大脑能够很快把注意力放在事物最具有辨识度的部分从而作出判断，而并非是从头到尾的观察一遍事物后，才能有判断结果，正是基于这样的理论，就产生了注意力机制。什么是注意力计算规则：...

自监督对比损失和监督对比损失的对比

SupervisedContrastiveLearning这篇论文在有监督学习、交叉熵损失与有监督对比损失之间进行了大量的讨论，以更好地实现图像表示和分类任务。让我们深入了解一下这篇论文的内容。论文指出可以在imagenet数据集有1%的改进。就架构而言，它是一个非常简单的网络resnet5...

人工智能中常用的L1和L2范数是什么?如何实现它?

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「Pytorch基础」torch基础介绍与简单卷积神经网络

from__future__importprint_functionimporttorchx=torch.Tensor(5,3)#创造未初始化矩阵x=torch.rand(5,3)#创造随机5*3矩阵#print(x.size())y=torch.rand(5,3)print(x+y)pri...

使用PyTorch实现混合专家(MoE)模型

Mixtral8x7B的推出在开放AI领域引发了广泛关注，特别是混合专家（Mixture-of-Experts：MoEs）这一概念被大家所认知。混合专家(MoE)概念是协作智能的象征，体现了“整体大于部分之和”的说法。MoE模型汇集了各种专家模型的优势，以提供更好的预测。它是围绕一个门控网络...

深度学习-Pytorch框架学习之张量处理篇

1.数据类型根据官方文档显示，张量定义为包含单一数据类型元素的多维矩阵。在Pytorch中，有9种CPU张量类型和9种GPU张量类型。具体类型如下图所示：在Pytorch中，可以通过Python列表和torch.tensor（）构造函数构造一个张量。...

使用PyTorch进行深度学习的图像增强

在这篇文章中，我们将了解图像增强的概念以及有什么不同的图像增强技术。我们还将使用PyTorch实现这些图像增强技术来构建一个图像分类深度学习模型。为什么我们需要图像增强？深度学习模型通常需要大量的数据来进行训练。通常，数据越多，模型的性能越好。但是获取海量数据面临着自身的挑战。并非每个人都拥有大公司...

数据增强策略(一)（数据增强怎么做）

https://mp.weixin.qq.com/s/pHfLv4_Mre49MXYenr852Q数据增强汇总仓库一个强大的数据增强仓库https://github.com/aleju/imgaug介绍了大量不同任务的数据增强方法，包括代码和可视化另一份数据增强的文档是百度深度学习框架Pandl...

图像分类的技能包及每一项的实验验证

作者：PavelSemkin编译：ronghuaiyang导读通过实验验证了图像分类技能包中每种技巧是否有效。...

N-Shot Learning:用最少的数据训练最多的模型

原标题|N-ShotLearning:LearningMorewithLessData作者|HeetSankesara翻译|天字一号（郑州大学）、邺调（江苏科技大学）审校|唐里、Pita人工智能将引领新世纪-AndrewNG...