代码编织梦想

pytorch中nn.relu函数说明-爱代码爱编程

torch.nn.ReLU(inplace=False) ReLU(x)=max(0,x) 输入: inplace:是否改变输入数据,如果设置为True,则会直接修改输入数据;如果设置为False,则不对输入数据做修改。默认为False 注意: 输入可以是任意尺寸的数 import torch import torch.nn as nn fro

深度学习故障诊断实战 | 数据预处理之基于滑动窗的数据样本增强-爱代码爱编程

前言 本期给大家分享介绍如何基于滑动窗方法进行数据样本增强 背景 深度学习模型训练需要大量的样本。在故障诊断领域,每个类别大都会达到300个样本。但是在实际公开数据集中,以CWRU数据集为例,每个类别只有24组数据,这

基于paddlenlp的深度学习对文本自动添加标点符号(二)-爱代码爱编程

前言         基于PaddleNLP的深度学习对文本自动添加标点符号的源码版来了,本篇文章主要讲解如何文本自动添加标点符号的原理和相关训练方法,前一篇文章讲解的是使用paddlepaddle已经训练好的一些模型,在一些简单场景下可以通过这些模型进行预测,但是在复杂场景下,就必须通自行训练。 环境准备 1、建议使用PyCharm进行开发,社区版

第p1周:实现mnist手写数字识别-爱代码爱编程

>- **🍨 本文为[🔗365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/0dvHCaOoFnW8SCp3JpzKxg) 中的学习记录博客** >- **🍖 原作者:[K同学啊 | 接辅导、项目定制](https://mtyjkh.blog.csdn.net/)** 目录 一、前言 二、我的环境 三、前

transformer的前世今生 day11(transformer的流程)-爱代码爱编程

Transformer的流程 在机器翻译任务中,翻译第一个词,Transformer的流程为: 先将要翻译的句子,一个词一个词的转换为词向量送入编码器层,得到优化过的词向量以及K、V,将K、V送入解码器层,并跟解码器

linux中关于vim相关操作的练习题,实操训练,配有相应的答案提示-爱代码爱编程

3月25日vim相关操作 题目1: 1)将/etc/hosts网络配置文件复制到/tmp/mydir下; 2)使用vim编辑器打开hosts文件,按i进入编辑模式,将本机IP地址和主机名(client1)映射。 3)

opencv 如何使用 xml 和 yaml 文件的文件输入和输出-爱代码爱编程

 返回:OpenCV系列文章目录(持续更新中......) 上一篇:如何利用OpenCV4.9离散傅里叶变换 下一篇: 目标 本文内容主要介绍: 如何使用 YAML 或 XML 文件打印和读取文件和 OpenCV 的文本条目?如何对 OpenCV 数据结构做同样的事情?如何为您的数据结构执行此操作?使用 OpenCV 数据结构,例如 cv::

探索llama模型:架构创新与transformer模型的进化之路-爱代码爱编程

引言 在人工智能和自然语言处理领域,预训练语言模型的发展一直在引领着前沿科技的进步。Meta AI(前身为Facebook)在2023年2月推出的LLaMA(Large Language Model Meta AI)模型引

图书推荐|深入浅出go语言核心编程-爱代码爱编程

初次接触Go语言的新手,也适合有一定经验的软件开发人员阅读。 本书内容 《深入浅出Go语言核心编程》是一本全面而深入的Go语言学习手册,涵盖了Go语言的诸多关键特性,包括语法结构、内存原理、并发、上下文机制与框架应用等。本书共20章。第1章引导读者快速搭建开发环境,详细介绍Go语言的环境配置及编译运行的具体细节。第2~5章详细讨论G

bert-爱代码爱编程

import os os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com' import torch from transformers import pipeline pipe = pipeline("fill-mask", model="google-bert/bert-base-chinese") fr

基于1d-爱代码爱编程

数据来自kaggle。 #加载相关模块 import pandas as pd import numpy as np import os import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns #数据路径 Directory='Gear Data\BrokenTooth' for root, dir

bert_base_chinese入门-爱代码爱编程

import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM model_name="bert-base-chinese" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) # 带有语言模型头的模型 model =

【机器学习300问】49、数据预处理时如何处理类别型特征?-爱代码爱编程

        关于特征是什么?以及特征工程是什么意思?在先前我写的文章中已经为大家详细的介绍过了。本文想继续深入特征中的其中一种——类别型特征,来解答一个我自己遇到的困惑,同时记录成文章供大家一起学习。 【机器学习300问】14、什么是特征工程?http://t.csdnimg.cn/q7lng 一、什么是类别型特征?         特征是用于描

transformer怎么学习-爱代码爱编程

Transformer、MLP、CNN、RNN的区别在于特征的交互方式不一样~自从Transformer以及BETR出来以后,便开始在NLP领域一统江湖。随着这几年的发展,在各种视觉基准数据集上,Vision Transformer已经逐步替代掉了以往的CNN结构,并且整体架构更加简单。近期,基于Transformer的多模态大模型以及AIGC生成方向等方

deep learning中transformer的学习笔记_transformer怎么学习 deep man-爱代码爱编程

目录 1. Tranformer与RNN对比 1.1 RNN模型缺点:  1.2 Transformer优点:  2. Transformer的结构 2.1 Attention 注意力机制作用的流程 首先就是那篇最著名的文章《Attention is all you need》, 链接如下: https://arxiv.org/abs/17

transformers for machine learning: a deep dive阅读笔记-爱代码爱编程

Transformers: Basics and Introduction SENQUENCE-TO-SENQUENCE 1. Encoder 编码器 这一段介绍的是在自然语言处理任务中,特别是在序列到序列(Seq2S

深度学习-爱代码爱编程

深度学习 基础组件:深度学习框架:应用领域:工具和库:预训练模型和迁移学习:其他技术和概念: 深度学习是机器学习的一个分支,它主要基于人工神经网络,特别是深层神经网络进行学习和训练。以下

9、eegnex:可靠的eeg信号解码模型_eegnet模型量化-爱代码爱编程

1、介绍: 文章:《Toward reliable signals decoding for electroencephalogram: A benchmark study to EEGNeX 》,Biomedical Signal Processing and Control ,IF:5.1\JCR:Q1 作者:Xia Chen a,*, Xiang

深度学习_相关报错解决方案-爱代码爱编程

1、AttributeError: module 'tensorflow.python.framework.ops' has no attribute '_TensorLike' 参考博客: AttributeError: module ‘tensorflow.python.framework.ops‘ has no attribute ‘_Tenso

23、eegnex:处理脑电信号eeg,论文解读+代码实现+bci iv2a\2b数据结果_eegnet处理脑电数据-爱代码爱编程

EEGNex论文和模型详细的解读: 9、EEGNex:可靠的EEG信号解码模型-CSDN博客 简言之,EEGNex——足够媲美EEGNet的专门用于处理EEG信号的CNN模型,在多个数据集和Moabb数据上实现了SOTA水平!本人对该模型的pytorch实现和在bci iv2a、2b数据上的测试结果如下: 1、代码: EEGNex_Modile.p