深度学习卷积核权重可视化
社区干货
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... CBL代表卷积、batch normalization和leaky relu操作;CSP代表跨阶段局部网络CSPNet;SPP代表空间金字塔池化;concat代表沿通道方向堆叠feature map;紫色的conv代表1×1卷积操作。、循环神经网络(RNN)、长长短期记忆网络(LSTM)等模型,实现对用户行为和商品属性之间关系的建模,并进行训练和... Spark:作为项目中最核心也最复杂的部分之一,在整个项目中都有广泛使用。Spark 是一个基于内存计算框架,在大规模并行计算方面具有很强大的能力,在海量数据分析处理方面都有很好地支持。- TensorFlow:作为项目...
CVer从0入门NLP——GPT是如何一步步诞生的|社区征文
你如果在网上搜NLP学习路线的话你会看的眼花缭乱,本系列主要会介绍一些重要的知识点,一些历史久远的模型就不介绍了,我个人觉得用处不大,我们的目标是像经典模型看齐,如GPT系列,BERT家族等等。🍡🍡🍡本系列准备先... 其实这个公式和卷积神经网络的公式是很像的,只不过RNN这里有两个输入而已。还有一点和大家说一下,上图公式中含有转置,实现起来转置来转置去的会很绕,上面的公式其实和下面是一样的【上下两个$x_t$维度其实变了】:...
特惠活动
深度学习卷积核权重可视化-优选内容
深度学习卷积核权重可视化-相关内容
CVer从0入门NLP——GPT是如何一步步诞生的|社区征文
你如果在网上搜NLP学习路线的话你会看的眼花缭乱,本系列主要会介绍一些重要的知识点,一些历史久远的模型就不介绍了,我个人觉得用处不大,我们的目标是像经典模型看齐,如GPT系列,BERT家族等等。🍡🍡🍡本系列准备先... 其实这个公式和卷积神经网络的公式是很像的,只不过RNN这里有两个输入而已。还有一点和大家说一下,上图公式中含有转置,实现起来转置来转置去的会很绕,上面的公式其实和下面是一样的【上下两个$x_t$维度其实变了】:...
火山引擎云原生产品服务动态 | 2023 年 Q3
通过深度融合新一代云原生技术,提供以容器为核心的高性能 Kubernetes 容器集群管理服务。VKE 无缝集成弹性容器(VCI),支持云上云下资源统一管理、容灾、跨云弹性等分布式云原生能力,助力用户快速构建容器化应用。... 用户可以通过 OpenAPI 或控制台进行可视化操作,提升操作便利性。详情:[www.volcengine.com/docs/6460/187778](www.volcengine.com/docs/6460/187778):谈谈词云算法的发展
Word / Tag Cloud 泛指任何形似词云的可视化效果,不受限于 实现的算法,Wordle 名称来自提出螺旋线论文,可以说 Wordle 这个名字跟螺旋线算法较高强度的绑定。一般来说,在学术上,如果算法是基于螺旋线算法的,命名上就... 使用字体大小进行权重编码、颜色随机分配(大多)、极少支持高自由度编辑的词云。:提供多维度的成本和资源数据可视化,... 这里我们可以加入资源权重,用户通过设置资源类型的权重,例如 CPU 的权重和 MEM 的权重,来调整模型对不同的资源计算时的偏移度。**成本优化**针对不同类型的应用和不同的业务架构,企业可以选...
2023 年度总结之大模型的微调|社区征文
特别是基于 Transformer 架构的模型会比卷积神经网络大得多。这限制了它在不同视觉领域的可移植性。为了应对这一挑战,人们采用了许多对大模型进行微调的方法,其中较为受到人们关注的是依靠冻结参数的 Visual Pro... 我们直接加载在上游任务上预先训练的权重,并在微调过程中保持它们冻结/不变。对于新添加的模块,下投影层的权重初始化,而附加网络的偏差和上投影层的权重用零初始化来配置。其他层的零初始化的原因是,以这种方式,初...
突破性能瓶颈,火山引擎自研vSwitch技术实践揭秘
随着各行各业企业核心业务数字化、精细化部署,云网络的流量出现了持续的增长,同时也对网络性能提出了更高的要求:集群规模越来越大、云主机数量增加,每个云主机都可能对网络的功能和性能有不同的要求。OVS(Open v... 可视化、自动化诊断等方面做了大量工作,后面的内容里也会针对这些能力来做详细介绍。最后,基于BVS灵活的架构设计,我们可以实现各种特性,极大的丰富VPC的产品能力和竞争力。技术在环境科学领域展... 并通过可视化手段直观地展示环境污染的影响。这可以通过绘制预测值和真实值的对比图、特征重要性图等方式来实现。```import matplotlib.pyplot as plt# 绘制预测值与真实值对比图plt.scatter(y_test, y_pred...
