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... **基于大模型的transformer**最近Transformer的文章看到让人眼花缭乱,但是精度和速度相较于神经网络而言还是差点意思,直到Swin Transformer的出现,让人感觉到了很大的震动,基于大模型的Swin Transformer可能是神...
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,和大家唠唠基于深度学习的钢轨表面伤损细粒度图像识别与目标检测,***总结一下工业缺陷检测流程***,包... 就在于底层卷积神经网络主要提取边缘、轮廓、颜色等底层重要的视觉特征,因此PAN它自底向上的增强就可以让顶层特征图也能充分共享到网络底层特征,提升大目标的检测效果。Head检测头用于回归输出预测框的位置和类别...
随着深度学习以及大模型的普及,人们开始尝试将其应用到探地雷达图像去杂波任务中。 **基于深度学习的探地雷达图像去杂波**凭借强大的特征表示和学习能力,基于深度学习的方法已被广泛用于解决探地雷达杂波去... 而近年来提出的轻量双向分割网络 BiSeNetV2 采用双路径架构分别处理表层空间细节和深层语义,然后对二者的特征数据进行融合不但可以充分利用多尺度和多层次的特征信息,提高模型的准确性和鲁棒性;而且凭借其双路径大...
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://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/6d1fd6a54f3b4a5eb6aa88a652eb6ffc~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713543637&x-signature=QleyXxIHPvqk4B%2BZwbS3108MHs4%3D)# 项目分享下面我给大家分享一个基于预训练模型的命名实体识...
## 前言前置知识:Python基础知识,因为本文主要以Python的角度来介绍卷积运算### 对卷积的理解在学习卷积运算之前,我们先来了解什么是卷积运算?卷积运算 **(Convolution)** 是信号处理和图像处理领域中的重... 此外也针对数组运算提供大量的数学函数库**)### 数组的形状比如我们常说的excel数据中有几行几列,这就是数组的形状,也就是数组的排列方式,shape本身的意思就是形状的意思. numpy中提供了shape()方法来获取数组...
大语言模型对中文数学问题的解决能力尚未得到充分探索,一个关键性的问题便是大语言模型能解决什么难度的中文数学问题。基于以上的研究动机,我们提出了一个新的数学模型——MathGLM。![picture.image](https:... 分步计算策略有助于MathGLM理解和学习潜在的计算逻辑和规则。图7展示了分步计算策略对MathGLM性能的影响。结果表明采用分步计算策略可以使得MathGLM-2B的性能从40.76%提升至93.03%,这充分表明分步计算策略在学...
Phenaki 基于几百个单词组成一段前后逻辑连贯的视频只需两分钟。**音频剪辑**AIGC 生成音频早被应用于我们的日常生活当中,比如常用的手机导航中的声音。更深层次的应用将会是虚拟人领域,AIGC 不仅可以生成虚拟人... 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...
训练一个机器学习模型可能需要数周甚至数月的时间。然而,如今基于更好的模型架构和高速显卡,我们可以在相对较短的时间内完成训练过程并进行 A/B 测试验证。另外,**特征工程** **越来越自动化、** **端到端** **化**。在传统的机器学习中,特征工程是非常重要的一环,通常需要大量的人工、时间和精力来处理数据和特征。而随着深度学习的发展,我们可以利用深度学习的特征提取能力,通过简单的数据处理步骤自动学习特征,甚至可以将过...
深度学习像一块电路板,上面有一堆小电路,这些小电路呢就叫神经元,它们就像我们大脑神经元一样相互连接,这些神经元能够处理和分析数据,就像我们大脑里思考一样,只不过是用数学的方式,所以深度学习模型就是由这些神经... 它可以从海量的数据中学习到很多复杂的规律和机制,甚至还能发现我们人类还不知道的知识。所以,它可以轻松地识别出各种各样的东西,还能找出这些东西之间的关系,完成很多复杂的计算。这一切都是基于深度神经网络从大...
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...
而是通过深度学习等算法将其提取出来的“特征”,“特征”提取的过程称为 Embedding,提取出的“特征”用数学中的向量来表示。向量化的目的是为了通过向量相似来进行非结构化数据的检索,向量化后的数据才能够被 AI 模型更好的理解使用。 **向量数据库就是用于生产、存储、索引和分析来自机器学习模型产生的海量向量数据的数据库系统** 。其典型应用场景比如:基于大语言模型的智能客服、基于企业知识库的问答以及 Chatdoc 等工具应...
TensorFlow是由谷歌人工智能团队谷歌大脑开发和维护的深度学习平台,目前人工智能领域主流的开发平台,在全球有着广泛的用户群体。![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/a97aad2c5af64... 我开始跟随着谷歌的基于TensorFlow的机器学习速成课程(中文版) 开始一步步学习TensorFlow框架。## 2.学习TensorFlow跟随着课程的学习,我更加对TensorFlow感兴趣啦!按照该课程所述,我自学了初级代数知识,如变量...
而是通过深度学习等算法将其提取出来的“特征”,“特征”提取的过程称为 Embedding,提取出的“特征”用数学中的向量来表示。向量化的目的是为了通过向量相似来进行非结构化数据的检索,向量化后的数据才能够被AI模型更好的理解使用。向量数据库就是用于生产、存储、索引和分析来自机器学习模型产生的海量向量数据的数据库系统。其典型应用场景比如:基于大语言模型的智能客服、基于企业知识库的问答以及Chatdoc等工具应用。### *...