第十二篇 -爱代码爱编程
前言 这是2021年IAB公司发布的《市场营销人工智能使用案例及最佳实践报告》的最后一篇译文。翻译工作不难,但是非常考验一个人的态度,需要译者忠于自己的初心,严谨对待所有文字、数据、信息、技术和观点。时代变化如此之快,3年前IAB发布此报告的时候,那时候还没有AIGC,ChatGPT以及今天火热到不能的Sora 音视频生成技术。在此报告里,2021年
代码编织梦想
前言 这是2021年IAB公司发布的《市场营销人工智能使用案例及最佳实践报告》的最后一篇译文。翻译工作不难,但是非常考验一个人的态度,需要译者忠于自己的初心,严谨对待所有文字、数据、信息、技术和观点。时代变化如此之快,3年前IAB发布此报告的时候,那时候还没有AIGC,ChatGPT以及今天火热到不能的Sora 音视频生成技术。在此报告里,2021年
写在前面 谈及到中国企业走入国际市场,拓展海外营销渠道的时候,如果单纯依靠一个小公司去国外做广告,拉渠道,找代理公司,从售前到售后,都是非常不现实的。我们可以回想一下40年前,30年前,20年前,10年前外资在不同的时间段,如何进入并渗透中国市场的。今天,当我们跨出国门迈出勇敢的第一步的时候,虽然有无数个不确定的因素需要我们去探索,但
目录 第一门课:神经网络和深度学习 (Neural Networks and Deep Learning)第二周:神经网络的编程基础 (Basics of Neural Network programming)
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 一、美洲狮优化算法二、CNN卷积神经网络三、BiLSTM双向长短期记忆网络四、注意力机制五、PO-CNN-BiLSTM-A
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第五届电子通讯与人工智能国际学术会议(ICECAI 2024)将于2024年5月31日-6月2日在中国-深圳举行。ICECAI2024是汇聚业界和学术界的顶级论坛,会议将邀请国内外著名专家就以传播电子通讯及人工智能方法和技术领域的技术进步、研究成果和应用做专题报告,同时进行学术交流。 大会网站:https://ais.cn/u/ZF3MJn(更多
GAM和CBAM注意力机制还是比较相似的,同样是使用了通道注意力机制和空间注意力机制。但是不同的是对通道注意力和空间注意力的处理。 GAM注意力机制:GAM注意力机制整体包含通道注意力模块和空间注意力这两个模块。通道注意子模块使用三维排列来在三个维度上保留信息。然后,它用一个两层的MLP放大跨维通道-空间依赖性。(MLP是一种编码-解码器结构,与BA
.view()方法在PyTorch中用于重塑张量。这里它被用来将单个样本的张量重塑成模型所期望的输入形状。具体地,1,1,28,28意味着创建一个新的张量,其中: 第一个1代表批次大小(batch size),这里为1,因为你只预测一个样本。第二个1可能代表颜色通道的数量,这在处理灰度图像时常见,意味着每个像素只有一个颜色值。对于RGB图像,这个数字会是
目录 概要 一、代码概览 二、详解 基本逻辑 1.数据准备 2.设计神经网络 初版 改进版 测试 总结 概要 原文链接:DeepLearning in Pytorch|我的第一个NN-共享单车预测 我的第一个深度学习神经网络模型---利用Pytorch设计人工神经网络对某地区租赁单车的使用情况进行预测 输入节点为1个
一、下载训练集 导包 import torch import torchvision import torch.nn as nn from model import LeNet import torch.optim as optim import torchvision.transforms as transforms import matplotli
import keras import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras import models from keras import layers import os,shutil from keras.preprocessin
语音驱动口型的算法 先看效果: 你很快就可以帮得上我了 FACEGOOD 决定将语音驱动口型的算法技术正式开源,这是 AI 虚拟数字人的核心算法,技术开源后将大程度降低 AI 数字人的开发门槛。FACEGOOD是一家国际领先的3D基础软件开发商,研究领域涉及生物软组织模拟、运动科学、计算机图形学等,其核心产品软件AVATARY广泛应用
听课(李宏毅老师的)笔记,方便梳理框架,以作复习之用。本节课主要讲了CNN的适用范围,整体架构与工作流程,CNN的应用,CNN的缺点以及解决方法。 1. CNN的输入与输出 CNN是专门为了图像而设计的一种网络架构 1
判断选择什么模型,什么量化方案,什么推理框架,最基础的知识就是如何评估自己的模型以及推理平台。 模型衡量标准 衡量一个模型的最直接标准就是运算速度,但是运算速度是无法计算的,所以定义了一些间接标准来推测模
我们现在再回到我们的神经元部分,来看我们如何用python进行正向传递。 单层的正向传递: 我们回到我们的线性回归的函数。我们每个神经元通过上述的方法,就可以得到我们的激发值,从而可以继续进行下一层。 我们用这个方法就可以得到我们的激发值,以及输出值。 我们用更加简便的python编码。 我们先把我们需要用到的特征值w,b写成矩阵。 de
文章目录 1 Mini-batch梯度下降2 理解Mini-batch梯度下降法3 指数加权平均数4 理解指数加权平均数5 指数加权平均的偏差修正7 RMSprop<均方根传播>8 Adam优化算法
DermoSegDiff:用于皮肤病变描绘的边界感知分割扩散模型 摘要:皮肤病变分割对皮肤病的早期发现和准确诊断起着至关重要的作用。消噪扩散概率模型(ddpm)最近因其出色的图像生成能力而受到关注。在这些进展的基础上,我们提出了DermoSegDiff,这是一个在学习过程中包含边界信息的皮肤病变分割的新框架。我们的方法引入了一种新的损失函数,在训练过程中
数据集: CIFAR-10(60000张32*32色彩 10类,每类6000张图像) ImageNet (14197122images, 21841synsets) 应用: 图像分类文本分类垃圾邮件过滤文档分类 主要的线
多类分类: 多类是分类算法中的一种,它区别于我们的0,1这样子的二进制分类,它会有多个分类的标签,让我们去取其中的一个。 softmax函数: softmax回归算法是我们的sigmoid回归的推广。 上图就是softmax运行的规范。 左边就是我们的softmax回归函数,而我们的右边则是我们sigmoid回归函数。根据之前的规范了解我们
DTAN:基于扩散的医学图像分割文本关注网络 摘要 在当今时代,扩散模型已经成为医学图像分割领域的一股开创性力量。在此背景下,我们引入了弥散文本注意网络(Diffusion text - attention Network, DTAN),这是一个开创性的分割框架,它将文本注意原理与扩散模型相结合,以提高医学图像分割的精度和完整性。我们提出的DTAN架构