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深度学习输入的维度18000

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

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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...

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... 把长度和宽度方向的空间维度信息切片并堆叠至通道维度,长宽缩小为原来的一半,通道数增加为原来的4倍,减少了计算量。Neck颈部网络用于整合各尺度的特征,生成特征金字塔FPN,主要由FPN和PAN组成。它把不同尺度的特征...

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... 最终我们经过多维度的考察,决定基于 Iceberg 数据湖来自研、强化,填补不足、满足业务的样本存储和特征工程等需求。 # 字节强化版 Iceberg 数据湖:Magnus 猛犸## 整体架构![picture.image](https://p6-v...

图像处理解决方案 veImageX 技术演进之路

> 作者|周强近日,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。在保证同样的质量前提下,如何将图像压缩到更小的体积便于互联网信息传输,火山引擎视频云团队不断突破压缩技术“天花板”。当前字节跳动高峰期每秒需处理近百万张图片,基于今日头条、抖音等亿级 DAU 的实践打磨,与国际领先的压缩技术...

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深度学习输入的维度18000-优选内容

AI与深度学习的一年 | 社区征文
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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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字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
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图像处理解决方案 veImageX 技术演进之路
> 作者|周强近日,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。在保证同样的质量前提下,如何将图像压缩到更小的体积便于互联网信息传输,火山引擎视频云团队不断突破压缩技术“天花板”。当前字节跳动高峰期每秒需处理近百万张图片,基于今日头条、抖音等亿级 DAU 的实践打磨,与国际领先的压缩技术...

深度学习输入的维度18000-相关内容

万字长文带你弄透Transformer原理|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... #### step1:准备输入​  我们定义的输入有三个,它们的维度都是1×4的,将它们放在一起构成一个3×4的输入张量,代码如下:```python import torchx = [ [1, 0, 1, 0], # Input 1 [0, 2, 0, 2], # Input ...

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...

字节跳动智能音频信号处理的应用实践

## 音频信号处理发展趋势从我这些年的工作过程中,我把音频信号处理分为了三个大的部分:- 最基础的部分是算法,包括自适应滤波器、阵列信号处理以及心理声学和深度学习等算法技术。- 算法基础可以保证上层关... 为传统的单独音频信号处理往多模态维度扩展提供了开拓性的思路。我们可以看到音频信号处理技术的发展,从传统的基于先验假设的数字信号处理技术逐渐向基于深度学习的多模态音频处理技术过渡。而在字节跳动的业务中...

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人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文

对机器学习深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是人工智能之自然语言处理技术总结与展望,欢迎大家在评论区留言,和大家一起成长进步。# 1. 背景  2021年5月20日,第五届世界智能大会在天津开幕。中... Mengzi在**词义的维度上**增加了词性标注、命名实体识别训练任务,从而使得Mengzi模型在词义维度上的表示更加精细;最后,Mengzi模型在它的base模型基础上开发了专注于金融领域的BERT-base-fin模型(小颗粒度)、基于图...

直播预告|数据湖实时化与智能化实践探索

> 2022年12月18日 9:00-12:50,由火山引擎云原生计算技术负责人李亚坤出品的 DataFunCon 2022 大会「实时与智能数据湖」专场将围绕数据湖技术的实时化与智能化展开深度分享。专场全程直播,欢迎准时收看! 近年... 推荐场景的在线学习、企业内部实时运营(电商大屏,直播大屏等)。而智能化可以让数据湖技术在数据入湖,数据处理、数据出湖的各个阶段与周边生态更好地集成,让企业可以随心所欲地调动所有可调动的数据,用于报表、分析...

AI赋能安全技术总结与展望| 社区征文

对机器学习深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是AI赋能安全技术总结与展望,欢迎大家在评论区留言,和大家一起成长进步。# 1. 背景  伴随着人工智能技术的蓬勃发展,当前网络空间已经迈进到人工智能... 也就是说在大小这个维度上将其细分考虑,即同时考虑到原始大小和虚拟大小则为细颗粒度分析。另外,将PE section按照不同权限进行划分,划分后再进行PE section对应的大小的建模,本质上是将整个文件的建模细分为不同的...

2022下半年《软考-系统架构设计师》备考经验分享

紧接着讲如何从多个维度评价一个软件架构设计(质量属性、软件质量评估方法),为了达到软件系统设计的预期标准,如何通过一些架构模式(或叫架构风格)来实现整个架构的设计。并额外列举了一些派生的架构模式和现实系统... 这一部分建议深度学习,因为在论文中写项目的背景、价值的时候可能也会用到,要深刻理解之后再开始刷题。#### 1.5 信息安全&法律常识(5%)这一部分内容是信息安全和法律常识的基础内容,信息安全包括:基础密码学(对称...

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... 输出 embedding 维度是 1024,类型是 float。 data 说明 最大 100 个。 data_type string 是 指定数据类型,当前仅支持文本 text。 text string 是 当 data_type=text 时,直接传入类型为 string 的文本。...

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... 输出 embedding 维度是 1024,类型是 float。 data 说明 最大 100 个。 data_type string 是 指定数据类型,当前仅支持文本 text。 text string 是 当 data_type=text 时,直接传入类型为 string 的文本。...

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