• 2024-11-21【C语言】自编码器
    描述一下你对自编码器的理解,包括变分自编码器和生成对抗自编码器等。 自编码器(Autoencoder,AE)是一种无监督学习模型,主要用于数据压缩和特征学习。它的基本思想是通过一个编码器网络将输入数据压缩成低维潜在向量,然后通过一个解码器网络尝试从这个潜在向量重构出原始输入。如
  • 2024-11-20Transformer
    Transformer一、摘要主要的序列转导模型是基于复杂的循环或卷积神经网络,包括一个编码器和一个解码器。表现最好的模型还通过注意机制连接编码器和解码器。我们提出了一个新的简单的网络架构,变压器,完全基于注意力机制,完全摒弃递归和卷积。在两个机器翻译任务上的实验表明
  • 2024-11-20【Attention】用于医学图像分割的双重交叉注意力
    DualCross-Attentionformedicalimagesegmentation        提出了双交叉注意(DualCross-Attention,DCA),这是一种简单而有效的注意模块,可增强基于U-Net架构的医学图像分割中的跳接连接。基于U-Net架构的简单跳转连接方案难以捕捉多尺度上下文,导致编码器和解码器
  • 2024-11-20利用 TensorFlow Profiler:在 AMD GPU 上优化 TensorFlow 模型
    TensorFlowProfilerinpractice:OptimizingTensorFlowmodelsonAMDGPUs—ROCmBlogs简介TensorFlowProfiler是一组旨在衡量TensorFlow模型执行期间资源利用率和性能的工具。它提供了关于模型如何与硬件资源交互的深入见解,包括执行时间和内存使用情况。TensorFl
  • 2024-11-17IMPRINT:通过学习身份保持表示进行生成对象合成
    IMPRINT:通过学习身份保持表示进行生成对象合成生成对象合成作为合成图像编辑的一种有前景的新途径出现了。然而,对象身份保存的要求带来了重大挑战,限制了大多数现有方法的实际使用。作为回应,介绍了IMPRINT,这是一种基于扩散的生成模型,采用两阶段学习框架进行训练,将身份保持学习与
  • 2024-11-17【视频讲解】Python深度神经网络DNNs-K-Means(K-均值)聚类方法在MNIST等数据可视化对比分析
    全文链接:https://tecdat.cn/?p=38289原文出处:拓端数据部落公众号分析师:CucuSun近年来,由于诸如自动编码器等深度神经网络(DNN)的高表示能力,深度聚类方法发展迅速。其核心思想是表示学习和聚类可以相互促进:好的表示会带来好的聚类效果,而好的聚类为表示学习提供良好的监督信号。关
  • 2024-11-16新人必知的好用的录屏与直播软件OBS
    下载链接点击下载OBS介绍OBS(OpenBroadcasterSoftware)是一款开源的视频录制和直播软件,广泛用于视频内容的实时流媒体传输。以下是一些关于OBS的基本信息和功能:开源免费:OBS是完全免费的,并且开源,这意味着任何人都可以查看、修改和改进其代码。多平台支持:OBS支持Windows
  • 2024-11-15ffmpeg视频编码
    一、视频编码流程使用ffmpeg解码视频帧主要可分为两大步骤:初始化编码器和编码视频帧,以下代码以h264为例1.初始化编码器初始化编码器包含以下步骤:(1)查找编码器videoCodec=avcodec_find_encoder_by_name(videoCodecName);if(!videoCodec){release();retur
  • 2024-11-15多模态大模型(2)--BLIP
    大模型如火如荼,研究者们已经不再满足于基本文本的大语言模型(LLM,LargeLanguageModel),AI领域的热点正逐步向多模态转移,具备多模态能力的多模态大型语言模型(MM(Multi-Modal)-LLM)就成了一个备受关注的研究主题。BLIP(BootstrappingLanguage-ImagePretraining)是由Salesforce在2
  • 2024-11-14关于伺服电子齿轮比
    一、首先是术语解释:1.编码器分辨率:多少个脉冲每转。如分辨率为18位,代表需要发262144个脉冲转一圈。2.脉冲当量:发一个脉冲,电机能走多少距离,也就是电机的最小精度。3.丝杆螺距:表示丝杆转一圈多少毫米。4.减速比:A(从轮(实际轴)):B(主轮(电机))5.电子齿轮比:分子是电机编码器转一
  • 2024-11-13TensorFlow\Keras实战100例——变分自编码器生成图像
    一.原理说明变分自编码器是自编码器的改进版本,自编码器是一种无监督学习,但它无法产生新的内容,变分自编码器对其潜在空间进行拓展,使其满足正态分布,情况就大不一样了。自编码器是通过对输入X进行编码后得到一个低维的向量z,然后根据这个向量还原出输入X。通过对比X与X̃的误差,
  • 2024-11-13优先编码器
    优先编码器(PriorityEncoder)是一种在数字电路和计算机系统中非常有用的逻辑电路,能够在多个输入信号中选择具有最高优先级的输入,并将其位置编码成输出信号。它在硬件设计和数字系统应用中有着广泛的用途。优先编码器的主要用途中断控制系统:在微处理器中,中断(Interrupt)是
  • 2024-11-11CLIPFit:不绕弯子,直接微调比提示微调和适配器微调更好 | EMNLP'24
    来源:晓飞的算法工程笔记公众号,转载请注明出处论文:Vision-LanguageModelFine-TuningviaSimpleParameter-EfficientModification论文地址:https://arxiv.org/abs/2409.16718论文代码:https://github.com/minglllli/CLIPFit创新点提出了一种CLIPFit方法以高效地微
  • 2024-11-08对比:生成对抗网络(GANs)和变分自编码器(VAEs)
    以下是生成对抗网络(GANs)和变分自编码器(VAEs)的详细介绍、区别、优缺点的对比表:项目生成对抗网络(GANs)变分自编码器(VAEs)定义GANs是一种生成模型,通过训练两个网络:生成器和判别器,生成器生成数据,判别器判断数据真假,从而相互提升。VAEs是一种概率生成模型,通过学习潜在空间的分布,将
  • 2024-11-05FB284功能说明
    FB284功能说明 带增量编码器V90,使用参考挡块+编码器零脉冲方式回零时,参考挡块回零开关接到哪里,怎样配置回零开关连接到一个PLC的数字量输入点,PLC内编程将其状态关联到FB284功能块ConfigEPos输入引脚的bit6。(1)将V90参数P29240设置为1(选择参考挡块+零脉冲方式回零);(2)将回零开关
  • 2024-11-03CoSeR桥接图像和语言以实现认知超分辨率
    CoSeR桥接图像和语言以实现认知超分辨率6.10.1CoSeR桥接图像和语言以实现认知超分辨率概述现有的超分辨率(SR)模型主要侧重于恢复局部纹理细节,往往忽略了场景中的全局语义信息。这种疏忽可能会导致在恢复过程中遗漏关键的语义细节或引入不准确的纹理。引入了认知超分辨率(CoSeR)框
  • 2024-11-02[论文阅读] High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
    写在前面原文:https://arxiv.org/abs/2112.10752Github:https://github.com/CompVis/latent-diffusion?tab=readme-ov-file参考:https://stable-diffusion-art.com/how-stable-diffusion-work/关键词:stablediffusion,LDMs阅读理由:对DM高消耗的优化,解决速度问题。看一下优化思路,
  • 2024-10-3020222401 2024-2025-1 《网络与系统攻防技术》实验三实验报告
    1.实验内容1.1实践内容正确使用msf编码器,veil-evasion,自己利用shellcode编程等免杀工具或技巧通过组合应用各种技术实现恶意代码免杀用另一电脑实测,在杀软开启的情况下,可运行并回连成功,注明电脑的杀软名称与版本1.2回答问题杀软是如何检测出恶意代码的?--特征码、启发
  • 2024-10-30Wavlm
    asr:自动语音识别transformer关键特点包括:自注意力机制:使模型能够同时考虑输入序列中的所有位置,而不是像循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)那样逐步处理。多头注意力:扩展自注意力机制,允许模型并行处理不同的信息子空间,以更好地捕捉不同类型的关系。堆叠层:通常由多个相同的编
  • 2024-10-29《FashionViL: Fashion-Focused Vision-and-Language Representation Learning》中文校对版
    文章汉化系列目录文章目录文章汉化系列目录摘要1引言2相关工作3方法论3.1模型概述3.2预训练任务4实验*4.1预训练数据集和下游任务4.2比较结果4.3消融研究4.4可视化5结论摘要 大规模视觉-语言(V+L)表示学习的预训练已被证明在提升各种下游V+L任务上非
  • 2024-10-29Transformer比RNN好在哪里
    一、RNN在翻译长句子的不足之处如果是翻译的简单句子,仅仅需要关注相邻的单词,例如“我爱你”这种只有主谓宾的简短句子,那用RNN足够了。但在现实生活中,经常会遇到很多超长的句子,而RNN无法记住那么多细节上的东西,最后只会翻译前面忘了后面,更不懂各种复杂的倒装句、状语从句该
  • 2024-10-29全面解释人工智能LLM模型的真实工作原理(完结)
    前一篇:《全面解释人工智能LLM模型的真实工作原理(三)》序言:本节作为整篇的收官之作,自然少不了与当今最先进的AI模型相呼应。这里我们将简单介绍全球首家推动人工智能生成人类语言的公司——OpenAI的GPT模型的基本原理。如果你也希望为人类的发展做出贡献,并投身于AI行业,这无疑是一
  • 2024-10-28PromptKD:视觉语言模型的无监督提示提取
    PromptKD:视觉语言模型的无监督提示提取快速学习已成为增强视觉语言模型(VLM)的一种有价值的技术,例如用于特定领域下游任务的CLIP。现有的工作主要集中在设计各种学习形式的提示,忽视了提示作为从大型教师模型中学习的有效蒸馏器的潜力。介绍了一种无监督的领域提示蒸馏框架,旨在通
  • 2024-10-21无监督的神经网络模型——自动编码器(Autoencoder)解读
    采用自动编码器进行高效特征提取详解自动编码器(Autoencoder)是一种无监督的神经网络模型,广泛应用于数据降维、特征提取、数据压缩和去噪等领域。通过学习数据的有效编码,自动编码器能够将高维数据映射到低维隐含空间,同时保留尽可能多的原始信息。本文将深入探讨如何采用自动
  • 2024-10-21Python 自编码器(Autoencoder)算法详解与应用案例
    目录Python自编码器(Autoencoder)算法详解与应用案例引言一、自编码器的基本原理1.1自编码器的结构1.2自编码器的类型二、Python中自编码器的面向对象实现2.1`Autoencoder`类的实现2.2`Trainer`类的实现2.3`DataLoader`类的实现三、案例分析3.1手写数字去噪自