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... 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...
# 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... 基准模型呢是从MS COCO数据集预训练权重的基础上迁移训练得到的。那什么是迁移学习腻?简单来说,迁移学习就是通过将已有任务的知识和模型应用到新任务中,从而加速新任务的学习过程。举个小例子:假设我们已经在一个...
> 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... 比如:利用人工反馈给 AI 问答排序、打分让它对齐人类的喜好还有社会法律规范;添加一些额外的特征辅助 AI 理解当前上下文并做出更恰当的回答等。现在也出现了一些新的技术比如 Low-Rank Adaptation(LoRA)把需要微调...
> 🍊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... #### step2:初始化权重矩阵 我们知道要拿输入x和权重矩阵$W_q$、$W_k$、$W_v$分别相乘得到$q$、$k$、$v$,而x的维度是3×4,为保证矩阵可乘,可设$W_q$、$W_k$、$W_v$的维度都为4×3,这样得到的$q$、$k$、$v$都...
概述embedding_v2是 embedding 接口的较新版本,建议使用此接口进行向量化处理。 embedding用于将非结构化数据向量化,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... v 为这个 token 的权重。 bge-large-zh-and-m3:基于 bge v1.5 和m3 模型,使用混合检索模式。稠密向量由 bge v1.5 抽取,稀疏向量由 bge m3 抽取。最多能处理 512 个 token,数量超长时会截断,数量不足时会做 padding...
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> 🍊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... #### step2:初始化权重矩阵 我们知道要拿输入x和权重矩阵$W_q$、$W_k$、$W_v$分别相乘得到$q$、$k$、$v$,而x的维度是3×4,为保证矩阵可乘,可设$W_q$、$W_k$、$W_v$的维度都为4×3,这样得到的$q$、$k$、$v$都...
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... 不同于模型量化对每一个权重参数进行压缩,稀疏化方法是尝试直接“删除”部分权重参数。模型剪枝的原理是通过剔除模型中 “不重要” 的权重,使得模型减少参数量和计算量,同时尽量保证模型的精度不受影响。我们的主...
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、更便捷地增删和... 比如:利用人工反馈给 AI 问答排序、打分让它对齐人类的喜好还有社会法律规范;添加一些额外的特征辅助 AI 理解当前上下文并做出更恰当的回答等。现在也出现了一些新的技术比如 Low-Rank Adaptation(LoRA)把需要微调...