bp神经网络算法教程
社区干货
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
视频中给出了pytorch从安装到最后训练模型的完整教程,本篇文章主要总结神经网络的完整的模型训练套路,希望通过本篇文章可以让你对网络训练步骤有一个清晰的认识。 本次内容用到的数据集是[CIFAR10](htt... 只是在卷积中的padding需要我们根据前后输入输出的尺寸进行计算,最后发现三步卷积padding都为2,这里给出pytorch官网的相关计算公式:
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多业务场景下的边缘云技术探索与实践
对计算结构也提出了全新要求。新型业务如AR/VR、互动直播、影视动画、自动驾驶、云游戏、智能制造等应运而生,这些业务场景对超低时延和网络带宽流量有着强烈诉求。传统的集中式的云计算已难以满足海量终端互联以及... 详细介绍基于字节跳动数百Tbps级别CDN规模实践打造的多云CDN管理技术与平台。主要内容:1. 字节跳动业务对于多云CDN的需求2. 多云CDN平台的定位和演进3. 多云CDN的管理挑战4. 字节跳动多云CDN管理最佳...
保姆级人工智能学习成长路径|社区征文
大家好,我是 herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF恶意软件家族分类第4名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测赛第4名,Datacon大数据安全分析比赛第五名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名。拥有六项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是保姆级人工智能学习成长路径,希望能对大...
基于图卷积神经网络和卷积注意力模块的癫痫检测|社区征文
# 前言 癫痫检测是一个重要的医学问题,由于脑电数据采集困难和发作样本不足等问题,传统的癫痫检测方法准确性和可靠性受到了严重限制。为了解决这些问题,我们提出了一种基于图卷积神经网络的癫痫检测模型,该模型... 这个算法的整体流程是将脑电数据输入模型,经过特征提取、节点选择、图卷积、注意力加权等多个步骤,最终得出癫痫检测结果。...
万字长文带你弄透Transformer原理|社区征文
#### step2:计算attention score 得到这些$q$、$k$、$v$ 后,我们会分别用q去乘每一个$k^T$得到一个数值$a_{ij}$,即用$q_1分别乘k_1^T、k_2^T、k_3^T$;$q_2分别乘k_1^T、k_2^T、k_3^T$;$q_3分别乘k_1^T、k_2... 我将步骤1到步骤4的过程整合在一起,其中$I$表示输入的向量,通过下图可以很明显的看出这些矩阵运算是可以并行的,即我们把所有的输入$a_{i}$拼在一起成为$I$,将I输入网络进行一系列的矩阵运算。、自然语言生成(NLG)两大子领域。细分领域包括文本分类、命名实体识别、关系抽取、事件抽取、文本摘要、阅读理解、知识图谱构建等领域。 近些年来,基于有标记数据的监督学习是研究的重点,例如随着深度学习蓬勃发展而产生的的神经网络架构:前馈神经网络(FNN)、卷积神经网络...
ApacheCon - 云原生大数据上的 Apache 项目实践
字节跳动云原生计算团队在此次 CommunityOverCode Asia 峰会中深度参与并进行相关主题演讲,由 8 位同学围绕 4 个专题下的 6 个议题,分享 Apache 开源项目在字节跳动业务中的实践经验。此外,Apache Calcite PMC Mem... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715012454&x-signature=vMdLBOZIunO5nYhr0iRiY9%2BpgXw%3D) **主题演讲** * **开源贡献难吗?****李本超****字节跳动 Flink SQL 技术负责人** *...
ImageNet图像分类-01-MobileNet-ONNX
ImageNet图像分类-01-MobileNet-ONNX 基于 ImageNet 数据集,可以对 1000 个类别的物体进行分类。 MobileNet 是一种轻量化的卷积神经网络模型,旨在在计算资源有限的设备上实现高效的图像分类和目标识别。 MobileNet 通过使用深度可分离卷积来减少模型中的参数数量,从而大大减小了模型的大小和计算复杂度。深度可分离卷积由深度卷积和逐点卷积两部分组成,可以降低计算复杂度,同时减小模型的大小和内存占用。 MobileNet 还包括其他优...
