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深度学习特征编码

面向机器学习应用开发者,提供 WebIDE 和自定义训练等丰富建模工具、多框架高性能模型推理服务的企业级机器学习平台

社区干货

AI与深度学习的一年 | 社区征文

深度学习方法能以更方便的方式对特征进行提取,在图像分类、人工智能等领域取得了良好的效果。近些年来,一些研究人员开始将深度学习方法应用于癫痫发作检测领域。# 方法## 1融合GCN和transformer的癫痫自动检测... Google在顶级机器学习会议上发表了论文“Attention is all you need”提出了 Transformer,一种自注意力机制来学习文本的表示。Transformer 是一个标准的编码--解码结构,包括一系列编码与解码器的堆叠,在自然语言处...

字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化

> 深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删... 各自有着不同的特点和优势。虽然 Hudi 在某些方面存在一些性能上的问题并且不支持 Python,但它的 MOR 方式在加调研特征方面表现出色。而 Iceberg 则提供了开放的表格式和高度可扩展的元数据计算,同时还支持 Python...

项目分享:AIGC 技术在智能教学生成中的应用 | 社区征文

特别是深度学习和AIGC技术的出现,为智能教学领域带来了新的机遇和挑战,通过与AI领域深度学习技术的结合,完成了一个智能教学助手项目。本文我将深入探讨如何应用深度学习与AIGC技术来促进智能教学生成项目,期待能为在学习本领域的伙伴提供帮助,也能为未来的教育事业发展提供参考。# 一、深度学习在智能教学中的应用深度学习作为机器学习的一个分支,能够模拟人脑神经网络的工作原理,实现对复杂数据的自动特征提取和分类。在智能...

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... Backbone骨干网络用于提取图像特征。yolov5使用CSPDarknet和FPT作为骨干网络。CSPNet解决了大型骨干网络优化时的梯度信息重复问题,将梯度变化从头到尾集成在特征图中,减少了模型的参数量。yolov5s中包含了CSP1_X和...

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深度学习特征编码-优选内容

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基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
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边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
特点是设备品种繁多,数据类型不同。边缘服务器层该层的关键是处理来自设备层的数据,进行初步解决、剖析和过滤,并把处理后的数据发送到云计算层。边缘服务器一般部署在网络边缘,与设备层紧密联系,能够快速反映设备... 提取有用的特征和信息。```import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 分割数据集为训练集和测试集 X_train, ...

深度学习特征编码-相关内容

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_... 使用高效的视频编码技术,如H.265/H.266,以减少视频文件的大小并提高传输效率。 - 利用边缘设备的GPU或专用硬件加速视频处理任务。 - 使用低延迟的通信协议,如WebRTC,确保实时视频流的稳定传输。 - 集成AI模型...

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...

大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文

现有的工作通常针对通用的深度神经网络设计优化策略,如何结合 Transformer 大模型的特性做针对性的优化有待进一步研究。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/6d1f... 我们使用tokenizer.encode()方法将输入文本编码为token ID序列,并添加了特殊的token(例如[CLS]和[SEP])。我们将编码后的序列转换为PyTorch张量,并将其发送到GPU设备进行推理(如果可用)。```python input_ids...

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个人年度总结:深度学习与AIGC技术在智能诗歌生成中的应|社区征文

其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能,成为 AIGC 发展的“加速度”。# “智能诗歌生成”的AIGC项目我曾参与了一个名为“智能诗歌生成”的AIGC项目。该项目的主要目标是利用人工智... 该模型接受诗歌的特征作为输入,并输出下一行诗歌的词向量序列。在训练过程中,我们使用了变分自编码器(VAE)来引入潜在变量,以捕捉诗歌的潜在分布。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/...

我的深度学习项目经验分享|社区征文

# 引言AI爆火的2023年,也是我开始学习AI的第一年,从后端领域向AI领域发展也是一个不错的选择。是什么原因让我觉得AI领域更值得钻研和发展呢?其实之前的文章也能体现出来,AI的爆火在于它确实能促进整个社会中大多人群的学习工作和生活的效率的提升,这是非常实用的。我要和大家分享的项目也是我学习AI过程中做的小项目,是利用视频分析技术结合深度学习构建的一个智能视频监控系统,用来进行实时监测和分析人员活动,提供监测识别和...

AI技术进展和总结|社区征文

随着机器学习深度学习的发展,AI技术也在不断地推陈出新,也融入到了在我的工作和生活中,今年以来我的主要研究方向便是人工智能的方向。 # AI技术 近年来,基于AI的预训练技术在文档理解任务方面取得了显着... 在深度学习方面取得了快速进展。 最近提出的基于AI的LayoutLMv3模型非常成功,LayoutLMv3 是文档 AI 中第一个多模态模型,不依赖于预训练的卷积神经网络来提取视觉特征,这样节省了参数并消除了区域注释。LayoutL...

调用方式 V1(废弃)

说明该服务为异步调用,分为任务提交和任务查询两步骤 调用方式-任务提交 接口简介基于深度学习,倍数放大视频尺寸并生成画面细节,保持清晰度。 限制条件名称 内容 视频要求 1.视频格式:MP4格式,建议使用MP4格式,其... 业务输出参数data字段 字段 类型 说明 task_id String 任务编号,用于查询任务运行状态和结果 (3)输出示例 json { "status": 10000, "code": 10000, "time_elapsed": "570.835792ms", "request_id": "6...

veImageX演进之路:我用图像压缩算法为公司省了30%成本

**前言** 日前,第五届深度学习图像压缩挑战赛(以下将简称“ CLIC 大赛”)比赛结果公布,首次参赛的火山引擎视频云多媒体实验室夺得视频压缩赛道第一名。压缩技术对于图像、视频应用十分重要。在保证同样主观质... 相比于自研编码方式需要集成SDK之外,集智瘦身的接入简单很多,只需要将域名指向到veImageX服务就可以享受降本服务。**演进方式A** **:** 有些业务线在实际推进过程中虽然比较复杂,但仍然可以按照veImageX 定义的 ...

embedding

embedding接口/data/embedding 接口用于请求 Embedding 服务,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 服务仅支持将文本生成向量。 当前对 Embedding 模型设置了 TPM(Tokens Per Minute,每分钟 tokens 数量)的调用限制,每个账号(含主账号下的所有子账号,合并计算)的 TPM 不超过 120000/模型。 请求接口说明 请求 Embedding 服务的 ...

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