【Transformer开山之作】Attention is all you need原文解读

Attention Is All You NeedTransformer原文解读与细节复现在Transformer出现以前,深度学习的基础主流模型可分为卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、图对抗神经网络GAN。而Transformer的横空出世,吸引了越来越多的研究者的关注:Transforme

让我看看,还有谁分不清楚GPT和Chat GTP

GPT(Generative Pre-trained Transformer)是由OpenAI推出的一种基于Transformer的自然语言处理模型,它是在大规模的无监督语言预训练下,使用有监督微调的方式来完成各种自然语言处理任务的。与此不同的是,Chat GPT是专门设计用于聊天和对话任务的模型。

ConvLSTM原理解读

LSTM非常擅长处理时序信息也能处理空间信息。但对于三维图形来讲,因为有着丰富的空间信息并且每一个点和周围是有很强的相关性的,这就带来了冗余,传统的LSTM是很难刻画这种空间特征的。为了克服LSTM在处理三维信息中的不足,ConvLSTM 将 LSTM 中的2D的输入转换成了3D的tensor,最后

pytorch中的tensor实现数据降维以及通道数转换

上例中torch.narrow(x,0,2,3),因x为5X6的二维tensor,由两个维度[0,1],0表示第一维,横向,1表示第二维,纵向;且第一维通道数为5,第二维通道数为6。第三个变量为所选维度中的第几个通道为起点。如果在深度学习中图像处理中常遇到思维tensor,即x.shape=[9,3

Yolov5调整空间金字塔池化SPPCSPC/上采样方式bilinear

​空间金字塔池化以及上采样方式的最佳选择

Meta的LLama模型非官方下载方法

Llama模型是一个用于自然语言处理的大型语言模型,它由Meta AI开发,拥有65亿个参数。该模型的目的是帮助研究者在AI的子领域中推进他们的工作。Llama模型结构巨大,最小的模型LLaMA 7B也经过了超过1万亿个代币的训练。Llama模型的论文比较冗长,但通过阅读页面,可以了解该模型的下载方

深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.exp

paddle.exp(x, name=None)

Chat GPT是什么?初学怎么使用Chat GPT?

1.Chat GPT介绍(帮写文章翻译、摘要、问答、对话、写作等)2.Chat GPT注册

A Time Series is Worth 64 Words(PatchTST模型)代码解析

PatchTST模型代码解读

“天空地”一体化生态系统监测概念介绍

“天空地”一体化生态系统监测是综合运用卫星遥感监测、航空遥感监测和地面站点监测等环境监测手段,基于数据挖掘、数据融合、数据协同和数据同化等关键技术,获得更加准确数据支持的立体生态监测感知体系。“天空地”一体化生态监测体系能更为全面地反映生态系统现状及发展趋势,为生态环境保护、自然资源管理、土地利用规

torch.sigmoid()、torch.softmax()、sum

torch.sigmoid()、torch.softmax()、sum

RuntimeError: expected scalar type float but found __int64

时传入了int类型整数,但是函数的输入参数要求传入float类型数据,所以修改下类型即可。

AI数字人:基于VITS模型的中文语音生成训练

VITS(Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech)是一种结合变分推理(variational inference)、标准化流(normalizing flows)和对抗训练的高表现力语

使用Streamlit和OpenAI API构建视频摘要

本文提供了使用Streamlit和OpenAI创建的视频摘要应用程序的概述。该程序为视频的每个片段创建简洁的摘要,并总结视频的完整内容。

深入浅出TensorFlow2函数——tf.data.Dataset.from_tensor_slices

from_tensor_slices( tensors, name=None)

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。

使用MMDetection训练自己的数据集

本文主要阐述如何使用训练自己的数据,包括配置文件的修改,训练时的数据增强,加载预训练权重以及绘制损失函数图等。这里承接上一篇文章,默认已经准备好了COCO格式数据集且已安装,环境也已经配置完成。这里说明一下,因为更新至2.x版本之后有些用法不一样了,所以对本文重新更新一下,这里使用的的版本是2.27

OpenAI的人工智能语音识别模型Whisper详解及使用

拥有ChatGPT语言模型的OpenAI公司,开源了 Whisper 自动语音识别系统,OpenAI 强调 Whisper 的语音识别能力已达到人类水准。Whisper是一个通用的语音识别模型,它使用了大量的多语言和多任务的监督数据来训练,能够在英语语音识别上达到接近人类水平的鲁棒性和准确性。Whi

基于树莓派4B的智能无人巡逻小车设计

本实验设计的场景是智能警用无人巡逻小车,可以自动巡线,精准避障,遇到障碍物时实现S型绕弯,同时闪烁LED灯提醒,智能检测障碍物是车牌还是无关障碍,完成识别及做出相应的动作,完成信息发送,车牌存档等等操作,再实现精准避开车牌,若遇到四方都有障碍则原路返回,巡线直至检测到停车线,停车入库等内容。....