使用 T5 模型来做文本分类任务的一些总结
使用 T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) 来做文本分类任务的一些总结
nn.Parameter()
可以方便地定义和管理模型的可训练参数，并且在模型训练过程中可以自动计算梯度并更新参数值，是构建神经网络模型时常用的工具。是 PyTorch 中的一个类，用于创建可训练的参数（权重和偏置），这些参数会在模型训练过程中自动更新。
基于MindSpore复现UNet—语义分割
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
基于pytorch用yolov5算法实现目标检测与分割
适合新手入门玩一下目标的检测和分割，大概了解yolov5算法的一些基本操作。1.1 课题背景目标检测的目的是判断在单张图片或者连续图片（视频）中，感兴趣的单个或者 多个物体是否存在，如果存在，需要将感兴趣的单个或者多个物体的位置和大小确 定。通常情况下我们使用一个矩形框来表示一个物体的位置和大小，矩
win下YOLOv7训练自己的数据集（交通标志TT100K识别）
遗传算法是利用种群搜索技术将种群作为一组问题解，通过对当前种群施加类似生物遗传环境因素的选择、交叉、变异等一系列的遗传操作来产生新一代的种群，并逐步使种群优化到包含近似最优解的状态，遗传算法调优能够求出优化问题的全局最优解，优化结果与初始条件无关，算法独立于求解域，具有较强的鲁棒性，适合于求解复杂的
【2023 · CANN训练营第一季】昇腾AI入门课（Pytorch)---昇腾AI入门课（PyTorch）微认证考试
19、当迁移出现报错时，查看底层日志是一种常见的DEBUG手段，可以通过设置环境变量ASCEND_GLOBAL_LOG_LEVEL的方式收集不同等级的日志。20、昇腾软硬件基础平台中包括应用使能、AI框架、异构计算架构、Atlas系列硬件等，其中()对下适配不同的硬件形态，对上适配不同的AI框架，发
2023最新pytorch安装教程，简单易懂，面向初学者（Anaconda+GPU）
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YOLOv5解析 | 参数与性能指标
：Confidence Threshold，置信度阈值。只显示预测概率超过conf_thres的预测结果。：Intersect over Union Threshold，交并比阈值。：以某种方式计算AP值来表达PR图的面积：每个类的AP值的平均数。用于表达多类标签预测的性能，如AP一样，mAP越高，
DHVT：在小数据集上降低VIT与卷积神经网络之间差距，解决从零开始训练的问题
VIT在归纳偏置方面存在空间相关性和信道表示的多样性两大缺陷。所以论文提出了动态混合视觉变压器(DHVT)来增强这两种感应偏差。
Yolov5 激活函数
activation.py文件
深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.to_tensor
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yolov5模型(.pt)在RK3588(S)上的部署(实时摄像头检测)
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手把手教你训练一个VAE生成模型一生成手写数字
本文将教你设计并训练一个VAE变分自编码器模型，用于生成指定的手写数字图像
【深度学习：入门】如何配置CUDA,使用gpu本地训练
由于显卡的不同，需要先查看我们显卡及驱动最高支持的cuda。进入cmd输入版本支持向下兼容，为了保证能够和其他开发库版本兼容，这里使用的CUDN版本为11.6.
【AIGC】AI欺诈,做好以下几点,无需忧虑
近年来，人工智能（AI）技术的飞速发展为我们的生活带来了诸多便利。然而，一枚硬币总有两面。随着AI技术的广泛应用，AI诈骗也逐渐成为了一个值得关注的问题。最近一则Ai换脸诈骗的新闻，传遍全网，值得我们所有人注意与防范。如果大家对相关文章感兴趣，可以关注公众号"架构殿堂"，会持续更新AIGC，java
深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.ones_like
paddle.ones_like
YOLO v5结合热力图并可视化以及网络各层的特征图
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AIGC图像生成的原理综述与落地畅想
AIGC，这个当前的现象级词语。本文尝试从文生图的发展、对其当前主流的 Stable Diffusion 做一个综述。以下为实验按要求生成的不同场景、风格控制下的生成作品。概述▐技术演进一：昙花初现 GAN 家族GAN 系列算法开启了图片生成的新起点。GAN的主要灵感来源于博弈论中零和博弈的思想，通
YOLOV5实战教程（超级详细图文教程）！！！
1.本文的目的在于帮助读者实现yolov5的训练，测试以及使用，偏重应用，将有较少代码讲解2.本文将首先示范使用coco128数据集进行训练，向读者展示整个模型的使用过程，之后介绍如何制作自己的数据集并进行训练3.本文使用的数据集coco128放在网盘里了，如果没有这个数据集的话可以去网盘上下载，y
PyTorch深度学习实战（1）——神经网络与模型训练过程详解
在本节中，我们将了解传统机器学习与人工神经网络间的差异，并了解如何在实现前向传播之前连接网络的各个层，以计算与网络当前权重对应的损失值；实现反向传播以优化权重达到最小化损失值的目标。并将实现网络的所有关键组成——前向传播、激活函数、损失函数、链式法则和梯度下降，从零开始构建并训练了一个简单的神经网络
