YOLOV5的FPS计算问题
pre-process：图像预处理时间，包括图像保持长宽比缩放和padding填充，通道变换（HWC->CHW）和升维处理等；inference：推理速度，指预处理之后的图像输入模型到模型输出结果的时间；NMS ：你可以理解为后处理时间，对模型输出结果经行转换等；data换为自己的数据集对应的yam
重新理解一个类中的forward()和__init__()函数
return out在上面的代码中，我们定义了一个名为SimpleNet的神经网络模型，它继承自 PyTorch 中的nn.Module类。我们在__init__()方法中定义了三层网络结构，分别是输入层fc1、激活层relu和输出层fc2。其中，输入层和输出层都使用了全连接层（nn.Linear）
DeepSpeed-MoE:训练更大及更复杂的混合专家网络
这是微软发布在**2022 ICML**的论文，MoE可以降低训练成本，但是快速的MoE模型推理仍然是一个未解决的问题。所以论文提出了一个端到端的MoE训练和推理解决方案DeepSpeed-MoE：它包括新颖的MoE架构设计和模型压缩技术，可将MoE模型大小减少3.7倍；
Litmaps最新论文检索神器
最近有小伙伴私信我如何找到自己研究领域的相关论文，因为论文太多了，不知道如何找到优质的或者适合自己阅读的，然后我给大家推荐个论文检索工具 Citation Gecko ，但是这个网站好像不再维护了，但是不影响使用。
BP神经网络（Python代码实现）基于pytorch
BP神经网络（Python代码实现）基于pytorch
【神经网络绘制工具】PlotNeuralNet详解
PlotNeuralNet库是用于绘制神经网络的工具库，其绘制的神经网络较为干净整洁，比较适合用于科研论文写作插图。笔者整理了有关该库的使用方法，希望帮助更多朋友能够借助这个库绘制出更多优美的神经网络，在科研道路上能够更加顺利~
【高效炼丹】指数移动平均（EMA）：深度学习中的神器
EMA的本质是对历史数据进行加权平均，其中每个数据点的权重随着它距离当前时间点的远近而不断减小。这样做的好处是可以有效地平滑时间序列数据，使其更加连续和稳定。在深度学习中，EMA被广泛应用于优化器的更新、模型参数的平均等方面，可以帮助提高模型的性能和泛化能力。同时，由于EMA的计算方式简单且易于实现
人工智能-神经网络
n)取值0或1，分别表示该神经元的抑制和兴奋，每个神经元的状态都受其他神经元的制约，单个的感知器(也叫单感知机)就构成了一个简单的模型(MP模型)，但在现实世界中，实际的决策模型则要复杂得多，往往是由多个感知器组成的多层网络，如下图所示，这也是经典的神经网络模型（也叫多感知机，也叫人工神经网络），由
WideNet:让网络更宽而不是更深
这是新加坡国立大学在2022 aaai发布的一篇论文。WideNet是一种参数有效的框架，它的方向是更宽而不是更深。通过混合专家(MoE)代替前馈网络(FFN)，使模型沿宽度缩放。使用单独LN用于转换各种语义表示，而不是共享权重。
在自定义数据集上微调Alpaca和LLaMA
本文将介绍使用LoRa在本地机器上微调Alpaca和LLaMA
Pytorch激活函数最全汇总
为了更清晰地学习Pytorch中的激活函数，并对比它们之间的不同，这里对最新版本的Pytorch中的激活函数进行了汇总，主要介绍激活函数的公式、图像以及使用方法，具体细节可查看官方文档。
WGAN-gp模型——pytorch实现
【代码】WGAN-gp模型——pytorch实现。
深度学习（8）之 UNet详解（附图文和代码实现）
UNet详解（附图文和代码实现）
初学者关于ConvLSTM的理解
选择最常见的基于Pytorch深度学习框架的ConvLSTM代码，在他人已有注解的情况下，逐行对代码进行详细的注解，供新手理解。
神经网络的主要应用领域,神经网络技术及其应用
我想这可能是你想要的神经网络吧！什么是神经网络：人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的
AI预测彩票，使用chatgpt和lstm神经网络(文末附源码)
AI预测彩票，使用chatgpt和lstm神经网络(文末有彩蛋)
单位冲激函数卷积的计算问题
所谓一居上行正中央说的是1在第一行的正中，依次斜填切莫忘说的是一直向右上方填，上出框时往下填是斜填到方框上面去了，就放在这竖行的最下边，右出框时左边放是说斜填到右框外面，就在横行左边放，排重便在下格填是斜填上面有数字了，就在自己的下面放，右上排重一个样就是右上格上面没有格子了，就和排重一样，放在自己
PSO优化的BP神经网络
????欢迎来到智能优化算法的世界????博客主页：卿云阁????欢迎关注????点赞????收藏⭐️留言????????本文由卿云阁原创！????本阶段属于筑基阶段之一，希望各位仙友顺利完成突破????首发时间：????2021年1月7日????✉️希望可以和大家一起完成进阶之路！????作者水平
【AI帮我写代码，上班摸鱼不是梦】手摸手图解CodeWhisperer的安装使用
CodeWhisperer是亚⻢逊出品的一款基于机器学习的通用代码生成器，可实时提供代码建议。在编写代码时，它会自动根据您现有的代码和注释生成建议。从单行代码建议到完整的函数，它可为您提供各种大小和范围的个性化建议。CodeWhisperer 还可以扫描您的代码以突出显示和定义安全问题。CodeWh
MaskFormer：将语义分割和实例分割作为同一任务进行训练
本文中将介绍Facebook AI Research在21年发布的一种超越这些限制的实例分割方法MaskFormer。
