VQGAN（Vector Quantized Generative Adversarial Network）模型简介
为了训练 VQGAN 模型，需要使用大量的图像数据集和一些预处理技术，如数据增强和图像裁剪等。在训练过程中，VQGAN 模型会优化两个损失函数：一个用于量化误差（即离散化向量和连续值之间的误差），另一个用于生成器和判别器之间的对抗损失。在实际应用中，VQGAN 可以用于许多有趣的任务，如从文本生成图
【图像超分辨率重建】——HAT论文精读笔记
【图像超分辨率重建】——HAT论文精读笔记
开源大型语言模型(llm)总结
大型语言模型（LLM）是人工智能领域中的一个重要研究方向，在ChatGPT之后，它经历了快速的发展。
损失函数——均方误差（Mean Squared Error，MSE）
在使用MSE作为损失函数进行优化时，通常会采用梯度下降等优化算法来最小化MSE的值，从而提高模型的性能。MSE的值越小，说明模型的预测值与真实值之间的差异越小，模型的性能越好。如果需要在训练模型时使用MSE作为损失函数进行优化，可以在训练循环中计算损失，并使用反向传播算法更新模型参数。在PyTorc
推荐10个AI人工智能技术网站
AI World的主题包括AI技术、AI应用、AI实践和AI商业。AI Trends (https://www.aitrends.com/) 是一个专注于人工智能领域的网站，它提供了最新的AI技术和应用趋势的报道和分析。AI News（https://www.ainewsletter.com/）是一
李宏毅2022机器学习HW10解析
李宏毅2022机器学习HW10解析发布！
神经网络模型--数学建模
神经网络是一种人工智能算法，它受到了生物神经网络的启发。类似于生物神经网络，神经网络也由许多相互连接的简单单元组成，这些单元被称为神经元。神经网络通常被分为三个主要部分：输入层、隐藏层和输出层。输入层接受输入数据，输出层输出结果，而隐藏层在输入和输出层之间处理信息。每个神经元接收来自其他神经元的输入
毕业设计-基于深度学习的花卉识别分类
毕业设计-基于深度学习的花卉识别分类：近年来，互联网技术快速发展，微博、小红书和微信等社交网络平台的兴起，使网 络上充斥着各种人们用于记录生活的图片和视频。其中，图片作为重要的信息载体，成 为人们沟通外界的主要方式。网络中的图片数量繁多、信息丰富，如何从海量图片中筛 选需要的内容并运用于现实世界是人
目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合Swin Transformer V2（涨点神器）
目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7结合Swin Transformer V2
图像分割之SAM（Segment Anything Model）
该模型有别于传统的分割模型。传统分割模型只能输入原图输出固定的分割结果，SAM在设计上可以同时输入原图和特定提示（点、框、阴影、文本），然后根据不同的提示输出不同的分割结果图，并且SAM支持不同提示的交互式分割。SA-1B覆盖了更广泛的图片区间，比第二大分割数据集多了11倍的图片400倍的mask。
损失函数——对数损失（Logarithmic Loss，Log Loss）
要在训练中使用对数损失作为损失函数，可以在模型训练的过程中调用 PyTorch 中的损失函数计算方法，并将计算得到的损失加入到反向传播过程中以更新模型参数。在 PyTorch 中，可以使用 nn.BCELoss() 来计算二元分类问题的对数损失，使用 nn.CrossEntropyLoss() 来计
CityScapes数据集介绍
Cityperson数据集，在16年CVPR上被提出，是张姗姗一波人在CityScapes数据集上进行标注得到的行人检测数据集。有标记的前景对象绝对不能有洞，也就是说，如果有一些背景可见的“通过”一些前景对象，它被认为是前景的一部分。例如:房子或天空前面的树叶(一切都是树)，透明的车窗(一切都是汽车
AI大模型
本文将介绍什么是AI大模型，它能应用到哪些行业，使用AI大模型的具体步骤以及应该注意的事项。
走进人工智能|GANs AI时代下的前卫艺术
GANs（生成对抗网络）是一种机器学习技术，它由两个神经网络组成：一个生成器和一个判别器`。生成器负责生成假数据，而判别器则负责区分真实数据和假数据。这两个网络相互竞争，不断地进行优化，最终生成越来越接近真实数据的结果。`核心思想是通过学习真实数据的特征，生成具有类似特征的新数据。`在GANs中，生
机器学习课后练习题（期末复习题目附答案）
第九章 神经网络一. 单选题1. 以下关于感知器说法错误的是: ( )。A. 单层感知器可以用于处理非线性学习问题B. 可为感知器的输出值设置阈值使其用于处理分类问题C. 感知器是最简单的前馈式人工神经网络D. 感知器中的偏置只改变决策边界的位置正确答案: A2. 关于BP算法特点描述错误的是 (
神经网络的参数量(Params)和计算量(FLOPs)
神经网络的参数量（Params）和计算量（FLOPs）
深度学习竞赛进阶技巧 - BLIP使用说明与实战
由于大规模模型的端到端的训练，视觉与语言的预训练模型的成本越来越高。本文提出了BLIP-2，这是一种通用的有效的预训练策略，它从现成的冷冻预训练图像编码器与大型的语言模型中引导视觉语言预训练。BLIP-2通过一个轻量级的查询transformer弥补了模态差距，该transformer分为两个阶段进
nerfstudio安装
nerfstudio安装
预训练、微调和上下文学习
最近语言模型在自然语言理解和生成方面取得了显著进展。这些模型通过预训练、微调和上下文学习的组合来学习。在本文中将深入研究这三种主要方法，了解它们之间的差异，并探讨它们如何有助于语言模型的学习过程。
深入浅出Pytorch函数——torch.full_like
torch.full_like(input, fill_value, \*, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False, memory_format=torch.preserve_format) → Tens
