代码编织梦想

【学习记录】大模型微调方法_为什么大模型微调后回答有一些没用的字符-爱代码爱编程

目录 写在前面一、为什么需要大模型微调二、大模型微调方法1. FFT(Full Fine Tuning)2. PEFT(Parameter-Efficient Fine Tuning)2.1 LoRA2.2 Q

深度学习——数据预处理-爱代码爱编程

一、数据预处理 为了能用深度学习来解决现实世界的问题,我们经常从预处理原始数据开始, 而不是从那些准备好的张量格式数据开始。 在Python中常用的数据分析工具中,我们通常使用pandas软件包。 像庞大的Python生态

轴承故障诊断 (12)基于交叉注意力特征融合的vmd+cnn-爱代码爱编程

目录 往期精彩内容: 前言 模型整体结构 1 变分模态分解VMD的Python示例 第一步,Python 中 VMD包的下载安装: 第二步,导入相关包进行分解 2 轴承故障数据的预处理 2.1 导入数据 2.2 故障VMD分解可视化 第一步, 模态选取 第二步,故障VMD分解可视化 2.3 故障数据的VMD分解预处理 3 交叉注意

迁移学习怎么用-爱代码爱编程

如果想实现一个计算机视觉应用,而不想从零开始训练权重,比方从随机初始化开始训练,更快的方式是下载已经训练好权重的网络结构,把这个作为预训练,迁移到你感兴趣的新任务上。ImageNet、PASCAL等等数据库已经公开在线。许多计算机视觉的研究者已经在上面训练了自己的算法,训练要耗费很长时间,很多GPU,有人已经经历过这种痛苦,可以下载这种开源的权重,为你自己

pytorch nn.module-爱代码爱编程

一、torch.nn简介 torch.nn是 PyTorch 中用于构建神经网络的模块。它提供了一系列的类和函数,用于定义神经网络的各种层、损失函数、优化器等。 torch.nn提供的类: Module: 所有神经网络模型的基类,用于定义自定义神经网络模型。Linear: 线性层,进行线性变换。Conv2d: 二维卷积层。RNN, LSTM, GRU

deyov2: rank feature with greedy matchingfor end-爱代码爱编程

摘要 与前代类似, DEYOv2 采用渐进式推理方法 来加速模型训练并提高性能。该研究深入探讨了一对一匹配在优化器中的局限性,并提出了有效解决该问题的解决方案,如Rank 特征和贪婪匹配 。这种方法使DEYOv2的第三阶段能够最大限度地从第一和第二阶段获取信息,而 无需 NMS ,实现端到端优化 。通过组合密集

【视频异常检测】delving into clip latent space for video anomaly recognition 论文阅读-爱代码爱编程

Delving into CLIP latent space for Video Anomaly Recognition 论文阅读 ABSTRACT1. Introduction2. Related Works

怎么判断发票扫描ocr软件好用不好用?-爱代码爱编程

发票扫描OCR(Optical Character Recognition)是一种将纸质发票上的文字、数字等信息转化为可编辑的文本格式的技术。在现代企业中,随着数字化转型的推进,发票扫描OCR技术变得越来越重要。然而,面对市场上众多的发票扫描OCR产品,如何判断其好用不好用呢?本文将从以下几个方面进行探讨。 首先,一个好的发票扫描OCR产品应该具备高准

深度学习-爱代码爱编程

模型拟合概念和欠拟合模型、过拟合调整策略 文章目录 模型拟合概念和欠拟合模型、过拟合调整策略一、模型拟合度概念介绍1.测试集的“不可知悖论”2.模型拟合度概念与实验 二、过拟合、欠拟合问题解决方案1.

gan及其衍生网络中生成器和判别器常见的十大激活函数(2024最新整理)-爱代码爱编程

目录 1. Sigmoid 激活函数 2. Tanh 激活函数 3. ReLU 激活函数 4. LeakyReLU 激活函数 5. ELU 激活函数 6. SELU 激活函数 7. GELU 激活函数 8. SoftPlus 激活函数 9. Swish 激活函数 10. Mish 激活函数 激活函数(activation fu

阿里emo模型:ai生成表情丰富的视频-爱代码爱编程

引言         在数字多媒体的时代,人们对于互动性和个性化视频内容的需求不断增长。阿里巴巴的EMO(Emote Portrait Alive)模型,作为一项前沿的人工智能技术,正引领着这一领域的革新之路。 EMO模型概述         EMO模型是阿里巴巴智能计算研究院通过深度学习技术研发的一款强大的视频生成工具。它能够仅凭一张静态图片和一段

matlab 单级倒立摆的神经网络控制-爱代码爱编程

1、内容简介 略 67-可以交流、咨询、答疑 2、内容说明 单级倒立摆的神经网络控制 摘    要 倒立摆系统是一种典型的多变量、非线性、强耦合模型,它作为一种被控对象,用来检验控制理论的可行性和控制的稳定性。人工神经网络由于具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点,在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛

时序预测|贝叶斯网络优化长短记忆神经网络于bo-爱代码爱编程

 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇 智能优化算法       神经网络预测       雷达通信       无线传感器        电力系统 信号处

mvo-爱代码爱编程

目录 一、程序及算法内容介绍: 基本内容: 亮点与优势:  二、实际运行效果: 三、算法介绍: 四、完整程序下载: 一、程序及算法内容介绍: 基本内容: 本代码基于Matlab平台编译,将MVO(多元宇宙算法)与CNN-BiLSTM(卷积-双向长短期记忆神经网络)结合,进行多输入数据时序预测 输入训练的数据包含8个特征,1个响

task-爱代码爱编程

Task-balanced distillation for object detection用于目标检测的任务平衡蒸馏 摘要 主流的目标检测器通常由分类和回归两个子任务组成,由两个并行头部实现。这种经典的设计范式不可避

第二门课:改善深层神经网络<超参数调试、正则化及优化>-爱代码爱编程

文章目录 1 调试处理2 为超参数选择合适的范围3 超参数调试的实践4 归一化网络的激活函数5 将Batch Norm拟合进神经网络6 Batch Norm为什么会奏效?7 测试时的Batch Norm8 So

深度学习入门基于python的理论与实现-爱代码爱编程

文章目录 从数据中学习损失函数均方误差(MSE)交叉熵误差mini_batch学习mini_batch版交叉熵误差的实现 梯度概念梯度法神经网络的梯度 从数据中学习 神经网络的"学习"的

神经网络算法-爱代码爱编程

神经网络算法 神经网络算法概述前馈网络反向传播算法创建模型 其他机器学习算法:机器学习实战工具安装和使用 人们将SVM、KNN等之前介绍的算法理解为浅层学习。模型的识别能力更多地取决于特

【深度学习与神经网络】mnist手写数字识别1-爱代码爱编程

简单的全连接层 导入相应库 import torch import numpy as np from torch import nn,optim from torch.autograd import Variable i

一文总结cnn中【各类卷积】操作-爱代码爱编程

本文详细总结CNN中各类卷积,旨在指导 domain-specific 更好的模型设计,包括标准卷积,分组卷积(Group Conv),深度可分离卷积(Depthwise Separable Conv),转置卷积(Trans