深度学习权重初始化
社区干货
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
# beginning2023年可谓是人工智能浪潮翻涌的一年,AI在各个领域遍地开花。以我最熟悉的工业为例,深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大... 而是重新初始化模型权重的话,那么它在大多数类别的性能上是不如迁移学习滴🌻🌻🌻所以这就告诉我们,哪怕是你用yolo解决完全不一样的图像域,人家原始的yolo是在自然图像上训练的,而现在我们要解决钢轨表面伤损的问题...
大模型和深度学习的工作总结|社区征文
越来越多的技术:深度学习、AI、大模型、虚拟现实VR等慢慢进入我们的生活。**基于大模型的图像去雾**在今年这个阶段,我的主要工作是研究基于深度学习的图像去雾工作。随着现代工业文明的发展进步,大气污染现象愈... 能够使模型能够自适应地为感兴趣的特征分配更多的权重。用浅显易懂的话来说就是对于图像去雾的效果更加理想了。 一些模型引入与通道注意模块串联或并行的空间注意模块,使网络集中在雾霾难以去除的区域,能够更加彻底...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
如何使用PyTorch框架对深度学习模型进行训练和优化,以及如何将模型部署到边缘设备上? 以下是我的答案```pythonimport torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.mobile_... # 初始化模型和优化器 model = SimpleModel() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 训练模型 for epoch in range(100): # 假设我们有一个输入数据x和对应的目标y x = to...
万字长文带你弄透Transformer原理|社区征文
> 🍊作者简介:[秃头小苏](https://juejin.cn/user/1359414174686455),致力于用最通俗的语言描述问题>> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好... #### step2:初始化权重矩阵 我们知道要拿输入x和权重矩阵$W_q$、$W_k$、$W_v$分别相乘得到$q$、$k$、$v$,而x的维度是3×4,为保证矩阵可乘,可设$W_q$、$W_k$、$W_v$的维度都为4×3,这样得到的$q$、$k$、$v$都...
特惠活动
深度学习权重初始化-优选内容
深度学习权重初始化-相关内容
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
涵盖机器学习、深度学习和数据分析等多个方面,同时为参赛者提供实践机会,通过解决问题和实现功能,更好地理解和运用oneAPI技术。**Stable Diffusion**是2022年发布的深度学习图像化生成模型,它主要用于根据文本的... 修剪后的网络要使用修剪前的权重进行初始化。 在最后一步中,需要**重新训练**网络以加强剩余的神经元以增强修剪后网络的性能。* * *#### 3.1.1 神经元剪枝**神经元剪枝**是将某个/些神经元从网络中删除。这会...
embedding v2
通过深度学习神经网络提取文本、图片、音视频等非结构化数据里的内容和语义,把文本、图片、音视频等变成特征向量。 说明 当前 Embedding 服务支持将文本/图片生成向量。 当前对 Embedding 模型设置了 TPM(Tokens P... v 为这个 token 的权重。 bge-large-zh-and-m3:基于 bge v1.5 和m3 模型,使用混合检索模式。稠密向量由 bge v1.5 抽取,稀疏向量由 bge m3 抽取。最多能处理 512 个 token,数量超长时会截断,数量不足时会做 padding...
embedding v2
概述embedding_v2是 embedding 接口的较新版本,建议使用此接口进行向量化处理。 embedding用于将非结构化数据向量化,通过深度学习神经网络提取文本、图片、音视频等非结构化数据里的内容和语义,把文本、图片、音视... v 为这个 token 的权重。 bge-large-zh-and-m3:基于 bge v1.5 和m3 模型,使用混合检索模式。稠密向量由 bge v1.5 抽取,稀疏向量由 bge m3 抽取。最多能处理 512 个 token,数量超长时会截断,数量不足时会做 padding...
Embedding v2
概述embedding_v2是 embedding 接口的较新版本,建议使用此接口进行向量化处理。 embedding用于将非结构化数据向量化,通过深度学习神经网络提取文本、图片、音视频等非结构化数据里的内容和语义,把文本、图片、音视... v 为这个 token 的权重。 bge-large-zh-and-m3:基于 bge v1.5 和m3 模型,使用混合检索模式。稠密向量由 bge v1.5 抽取,稀疏向量由 bge m3 抽取。最多能处理 512 个 token,数量超长时会截断,数量不足时会做 padding...
embedding_v2
概述embedding_v2是 embedding 接口的较新版本,建议使用此接口进行向量化处理。 embedding用于将非结构化数据向量化,通过深度学习神经网络提取文本、图片、音视频等非结构化数据里的内容和语义,把文本、图片、音视... v 为这个 token 的权重。 bge-large-zh-and-m3:基于 bge v1.5 和m3 模型,使用混合检索模式。稠密向量由 bge v1.5 抽取,稀疏向量由 bge m3 抽取。最多能处理 512 个 token,数量超长时会截断,数量不足时会做 padding...
运用 AI 技术实现农作物现代化管理|社区征文
然后采用深度学习技术构建深度学习网络,通过对训练集进行训练优化模型参数,得到优化的病害检测模型,最后通过测试集对检测模型性能进行评估。 在轻量级 Yolov5 网络模型中添加 CBAM 注意力机制,这是因为在网络模型特征提取阶段,随着网络模型深度的加深包含的信息增加,特征提取将会变得困难,CBAM 注意力模块通过对输入特征中有效信息,增加其权重值,对于特征中不重要的信息,降低其权重值,这样的操作可以使得网络对特征的提取更明...
降噪/去混响/去啸叫-V3版本
简介 降噪 Audio Noise Suppression(ANS)通过深度学习的方式来实现不同场景的噪声消除,比传统方式更智能、更干净地过滤噪声,并尽可能地保留人声或者音乐背景。 啸叫抑制:(Howling Suppression),声源与扩音设备之间... 具体错误码参考sami_core_error_code.h 注意: SAMICoreExecutorContextCreateParameter需要使用 memset 进行初始化 示例: cpp SAMICoreHandle handle = nullptr;SAMICoreExecutorContextCreateParameter createPar...
2022年终总结-两年Androider的技术成长之路|社区征文
转而投身到另外一个学习渠道上:>之前的年中和年终总结写的大体是参加了多少次活动,白嫖了多少礼品。但是这次我不想写平台的东西了(后半年的时间几乎很少花费在参与活动上面了,因为时间给了更重要的事情)>>我想... 通过不断的学习,拓宽技术广度,培养系统设计思维,对前沿性的课题保持好奇心,敢于接触和使用新技术。**具体的就是要有**高于标准的技术深度、开发能力和解决技术难题的能力,在工作过程中对自己负责的模块重点深挖,...
MAD,现代安卓开发技术:Android 领域开发方式的重大变革|社区征文
优势以及一些学习建议。**MAD,全称 `Modern Android Development`:是 Google 针对 Android 平台提出的全新开发技术。旨在指导我们利用官方推出的各项技术来进行高效的 App 开发。有的时候 Google 会将其翻译成`现... ```ViewBinding 框架初始化之后,无需额外的绑定处理,即可直接操作 View 实例。```kotlinclass MainActivity : AppCompatActivity() { override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle) { supe...
