深度学习输入输出
社区干货
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...
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...
使用pytorch自己构建网络模型总结|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... 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:#读取关键帧frame = cv...
特惠活动
深度学习输入输出-优选内容
深度学习输入输出-相关内容
调用方式(V2-公测中)
接口简介基于深度学习算法,支持运用3D变焦技术以人像为聚焦,形成远近景拉伸的效果。 限制条件名称 内容 图片要求 1. 图片格式:JPG、JPEG、PNG、BMP等常见格式,建议使用JPG格式。2.输入资源分辨率:大于64x64,小于2048x20483. 图片文件大小:最大 5 MB。 请求说明名称 内容 接口地址 https://visual.volcengineapi.com 请求方式 POST Content-Type application/json 请求参数 (1)header请求参数 以下请求参数列表仅列出了接口请求...
接口说明-WebSocket
接入必读请先查看接入必读了解具体接入方式,再参考此文档完成接入。 功能介绍VoiceConversionStream为用户提供声音转换能力,支持用户输入人声音频,并通过深度学习转化为其他指定的音色,高度保留输入语音的说话风格、情感变化、说话节奏。流式声音转换支持实时的转换效果。 输入:原始说话语音二进制数据 输出:转换音色后的具有目标发音人音色和韵律的语音二进制数据 接口说明当前支持通过 WebSocket 协议在线调用 请求内容包括: ...
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... 而现在的一些大语言模型计费标准是按输入输出 Token 数计费的,使用成本较高,如果能微调的一下的话可以节省不少成本的、效果也可以更好。其次提示词工程会更适用于参数千亿级的大模型,它的思维链、涌现能力更好;对于...
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... 每次输入音频的每个通道最大的采样点数,算法需要根据此字段提前分配内存等,建议接近实际的处理大小。 numChannel int 入参,音频的通道数 modelBuffer const char* 入参,模型的内容 modelLen int 入参,模型的内容的...
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_... # 假设我们有一个输入数据x和对应的目标y x = torch.randn(10, 10) y = torch.randn(10, 1) # 前向传播 output = model(x) # 计算损失 loss = nn.MSELoss(...
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... **文生图任务是指将一段文本输入到SD模型中**,经过一定的迭代次数,**SD模型输出一张符合输入文本描述的图片**。该模型主要可以分为三个部分:1. 变分编码器 Vector Quantised Variational AutoEncoder,VQ-VAE...
大模型助力科技革命:2023年的里程碑与大模型的未来展望 | 社区征文
# 📑前言> 对大模型的简单理解:有着大量数据进行的深度学习或机器学习的模型,这些数据可以通过训练过程自动调整以捕获输入数据中的复杂关系。这类模型通常具有较深的网络结构和较多的神经元,以增加模型的表示能力和学习能力。大模型的诞生影响,对如今发展的许多领域,诸如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等等,都有着显著的成果!,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... 讲到这里,我相信大家已经知道问题就出在输入输出的维度上的,那么后文我们就会默认经过Attention模块后输入输出的维度保持不变。 这部分我没有修改这部分代码及图片以保证输入输出维度一致一方面是偷了个懒,...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
这个大模型擅长的角度来验证大模型能否更深度提升个人工作效率。: input_ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True) input_tensors = torch.tensor([input_ids]) # 使用GPU进行推理(如果可用)...
