使用TensorFlow Probability实现最大似然估计
TensorFlow Probability是一个构建在TensorFlow之上的Python库。它将我们的概率模型与现代硬件(例如GPU)上的深度学习结合起来。
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NeurIPS 2022-10大主题、50篇论文总结
2672篇主要论文，63场研讨会，7场受邀演讲，包括语言模型、脑启发研究、扩散模型、图神经网络……NeurIPS包含了世界级的AI研究见解，本文将对NeurIPS 2022做一个全面的总结。
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重新思考的注意力机制，Performers是由谷歌，剑桥大学，DeepMind，和艾伦图灵研究所发布在2021 ICLR的论文已经超过500次引用
PyTorch中学习率调度器可视化介绍
学习率调度器有很多个，并且我们还可以自定义调度器。本文将介绍PyTorch中不同的预定义学习率调度器如何在训练期间调整学习率
DEFORMABLE DETR详解
transformer组件在处理图像特征图中的不足。在初始化时，注意模块对特征图中的所有像素施加了几乎一致的注意权重。长时间的训练周期是为了学习注意权重，以关注稀疏的有意义的位置。另一方面，transformer编码器中的注意权值计算是二次计算w.r.t.像素数。因此，处理高分辨率的特征映射具有非常
深度学习 Transformer架构解析
2018年10月，Google发出一篇论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》, BERT模型横空出世, 并横扫NLP领域11项任务的最佳成绩!而在BERT中发挥重要作用的
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基于SARIMA、XGBoost和CNN-LSTM的时间序列预测对比
本文将讨论通过使用假设测试、特征工程、时间序列建模方法等从数据集中获得有形价值的技术。我还将解决不同时间序列模型的数据泄漏和数据准备等问题，并且对常见的三种时间序列预测进行对比测试。
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图像数据的特征工程
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深度学习Week9-YOLOv5-C3模块实现（Pytorch）
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yolov5训练并生成rknn模型以及3588平台部署
瑞芯微RK3588上yolov5目标检测的部署。
yolov5s-5.0网络模型结构图
看了很多yolov5方面的东西，最近需要yolov5得模型结构图，但是网上的最多的是大白老师的，但是大白老师的yolov5得模型结构图不知道是哪个版本得，肯定不是5.0和6.0版本得。参考了大白老师得模型结构图和其他大佬的模型结构图，以及参考了yolov5得onnx。画出了以下得结构图，初次画不知道
为机器学习模型设置最佳阈值：0.5是二元分类的最佳阈值吗
在本文中，我将展示如何从二元分类器中选择最佳阈值。
SegNeXt: 重新思考基于卷积注意力的语义分割
重新设计基于CNN的语义分割，超越Transformer。
要点初见：开源AI绘画工具Stable Diffusion代码分析（文本转图像）、论文介绍（上）
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这里我们将介绍如何在本地PC上尝试新版本
粒子群算法(PSO)优化的BP神经网络预测
BP神经网络是一种常见的多层前馈神经网络，本文通过粒子群算法(PSO)对BP神经网络的网络参数进行寻优，得到最优化的网络参数，并与未使用PSO的BP网络对同一测试样本进行预测，对比分析并突出PSO-BP的优越性。
从头开始进行CUDA编程：原子指令和互斥锁
本文是本系列的最后一部分，我们将讨论原子指令，它将允许我们从多个线程中安全地操作同一内存。我们还将学习如何利用这些操作来创建互斥锁
