深度学习输入特征之间互相影响
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的癫痫自动检测模型基于GCN和transformer的癫痫自动检测模型,该网络模型处理过程中可以分成三个步骤:特征提取、重构和分类。在特征提取阶段,通过GCN对输入的脑电信号进行去噪并进行特征提取处理;特征重构阶段将处理后的数据作为特...
大模型和深度学习的工作总结|社区征文
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,大气污染现象愈发严重,由此产生的雾霾天气困扰着人们的出行和工作。雾霾是导致图像模糊的最主要原因之一,受雾霾天气影响,专业的监控和... 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...
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... 通过利用这一点在特征调研\写更新文件时写入到分支上进行调研,就可以直接引用主干上的数据文件,使各分支之间能够保持隔离,不影响主干上的基线模型训练,同时还避免了不必要的数据复制。也开发了对应的分支操作,可以...
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
# 前言首先,让我们弄清楚AIGC是什么。AIGC全称为"Artificial Intelligence Generated Content",意为“人工智能生成的内容”。与以往我们了解的AI不同,它不再只是执行预定任务,而是可以根据输入内容自主创作,比如写... 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...
特惠活动
深度学习输入特征之间互相影响-优选内容
深度学习输入特征之间互相影响-相关内容
我的深度学习项目经验分享|社区征文
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... 光线变化等都会有影响,不能放过这些细节。去噪处理后也能获得更高质量的视频流。```#读原始帧frame = cv2.imread("original_frame.jpg")#去噪denoised_frame = cv2.GaussianBlur(frame, (5, 5), 0)#显示结果...
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...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
模型加速领域已经建立了很多有影响力的开源工具,国际上比较有名的有微软DeepSpeed、英伟达Megatron-LM,国内比较有名的是OneFlow、ColossalAI等,能够将GPT-3规模大模型训练成本降低90%以上。未来,如何在大量的优化策略中根据硬件资源条件自动选择最合适的优化策略组合,是值得进一步探索的问题。此外,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。,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... 这样的话,就可以顺理成章的提出transformer了,其最主要就是解决了类似RNN框架难以并行的特点。后文我也会详细介绍transformer是如何进行并行处理数据的。 现在就让我们来看看transformer的整体框架,如下图所...
基于大数据、大模型的应用总结与技术心得|社区征文
深度学习技术逐渐在研究领域扩散开来,大数据也逐渐进入我们的生活,大模型也无处不在地帮助我们生活和工作。 # 大数据、大模型的应用总结 大数据技术在医疗领域的应用:可以帮助指导医疗团队进行更精确的诊断... 但它们当然只不过是生成器模型的2D 特征的组合。因此,在线性遍历生成对抗大模型的潜在空间时,人们往往会看到形式之间的“惰性”2D 变换,而不是在 3D 空间中物理上真实的变换。 例如,即使识别出潜在空间中影响生成图...
