• 2024-11-19基于 Levenberg - Marquardt 法的 BP 网络学习改进算法详解
    基于Levenberg-Marquardt法的BP网络学习改进算法详解一、引言BP(BackPropagation)神经网络在众多领域有着广泛应用,但传统BP算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。Levenberg-Marquardt(LM)算法作为一种有效的优化算法,被应用于改进BP网络学习,能够显著提高训
  • 2024-11-17PCFN
    importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassPCFN(nn.Module):'''使用带有GELU的激活函数的1*1卷积对扩展的隐藏空间进行跨信道交互。然后将隐藏特征分割成两块对其中一块使用3*3卷积核GELU激活函数编码局部上下文将处理后的结
  • 2024-11-16AIGC中的文本风格迁移:基于深度学习的实现
    引言文本风格迁移是自然语言处理领域的一个重要研究方向,它可以将文本从一种风格转换为另一种风格,同时保留其原有的内容。随着深度学习技术的发展,文本风格迁移的方法变得越来越先进和高效。本文将探讨基于序列到序列模型(Seq2Seq)的文本风格迁移技术,并提供基于PyTorch的代码示例
  • 2024-11-15<a-modal>打开页面报错Ancestor with aria-hidden
    报错信息Blockedaria-hiddenonanelementbecauseitsdescendantretainedfocus.Thefocusmustnotbehiddenfromassistivetechnologyusers.Avoidusingaria-hiddenonafocusedelementoritsancestor.Considerusingtheinertattributeinstead,whichwi
  • 2024-11-14【简单的基于循环神经网络(RNN)的模型(深度学习经典代码实现)】
    importtorch#Code–Parametersinput_size=4hidden_size=4num_layers=1batch_size=1seq_len=5#Code–PrepareDataidx2char=['e','h','l','o']x_data=[1,0,2,2,3]y_data=[3,1,2,3,2]one_hot
  • 2024-11-08Multi-Scale and Detail-Enhanced Segment Anything-1-MEEM-差分边缘增强模块
    `importtorch.nnasnnimporttorchclassMEEM(nn.Module):definit(self,in_dim,hidden_dim,width=4,norm=nn.BatchNorm2d,act=nn.GELU):super().init()self.in_dim=in_dimself.hidden_dim=hidden_dimself.width=widthself.in_conv=nn.Sequential(nn
  • 2024-11-08大模型(LLMs)学习笔记——基础知识
    一.大模型介绍1.目前主流的开源模型体系有哪些?前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!(1)CausalDecoder(因果解码器)介绍:从左到右的单项注意力代表模型:ChatGPT、LLaMA-7B、LLaMa系列。(2)PrefixDecoder(前缀解码器)介绍:输入双向注意力,输出单向注意力代表模型:ChatGLM、
  • 2024-11-07Multi-Scale and Detail-Enhanced Segment Anything-1-LMSA-轻量级多尺度适配器
    `importtorch.nnasnnimporttorchimporttorch.nn.functionalasFclassModifyPPM(nn.Module):definit(self,in_dim,reduction_dim,bins):super(ModifyPPM,self).init()self.features=[]forbininbins:self.features.append(nn.Sequential(nn.Adaptive
  • 2024-11-06通俗易懂的KVcache图解
    在分享之前先提出三个问题:1.为什么KVCache不保存Q2.KVCache如何减少计算量3.为什么模型回答的长度不会影响回答速度?本文将带着这3个问题来详解KVcacheKVcache是什么kvcache是指一种用于提升大模型推理性能的技术,通过缓存注意力机制中的键值(Key-Value)对来减少冗余
  • 2024-11-05aria-hidden属性与页面交互问题
    1.背景与问题1.背景页面中表格有60多条数据,在不做分页处理的情况下,设置表格的最大高度,展示滚动条。2.问题在对前二十条已经展示在页面上的数据进行操作时,没有问题。滚动表格展示出新数据时,对数据进行操作,会有如图报错。并且对于新数据的操作并不生效。2.aria-hidden属性
  • 2024-11-03自然语言处理进阶手册--藏头诗生成器
    藏头诗生成器诗词生成原理首先观察以下诗句,你觉得写得怎么样,有什么发现吗?‘深宫娥向秦人间’,‘度江水辽天帝自’,‘学士大征鞍马嘶’,‘习气秪鬻不回首’‘深坞帛头泷吏问’,‘度春水一望一相’,‘学养养子君一枝’,‘习不见一年一夜’没错,这是两首“七言绝句”
  • 2024-11-03自然语言处理进阶手册--Seq2seq 和注意力机制
    Seq2seq和注意力机制Seq2seqSeq2seq是一种框架结构,它接受一个序列(单词、字母、图像特征等)并输出另一个序列,由编码和解码两部分构成。如在机器翻译任务中,一个序列指的是一系列的词,一个接一个地被处理编码,同样,输出的也是一系列单词,一个接一个地进行解码。具体地,编码器处
  • 2024-11-03PyTorchStepByStep - Chapter 9: Sequence-to-Sequence
     points,directions=generate_sequences(n=256,seed=13)Andthenlet’svisualizethefirstfivesquares:classEncoder(nn.Module):def__init__(self,n_features,hidden_dim):super().__init__()self.n_features=n_features
  • 2024-11-02159.740 Intelligent Systems
    159.740IntelligentSystemsAssignment#2N.H.ReyesLetterRecognitionusingDeepNeuralNetswithSoftmaxUnitsDeadline:4thofNovemberInstructions:Youareallowedtoworkinagroupof2membersforthisassignment.Yourtaskistowriteaprogramt
  • 2024-10-28LSTM——长短期记忆神经网络
    目录1.LSTM工作原理2.LSTM的代码实现3.代码详解        LSTM(LongShort-TermMemory)是一种特殊的循环神经网络(RNN),用于解决长序列中的长期依赖问题。它通过引入门机制,控制信息的流入、保留和输出,从而在避免梯度消失或爆炸的情况下捕获较长序列的依赖关系。以下是
  • 2024-10-26点跟踪论文—RAFT: Recurrent All-Pairs Field Transforms for Optical Flow-递归的全对场光流变换
    点目标跟踪论文—RAFT:RecurrentAll-PairsFieldTransformsforOpticalFlow-递归的全对场光流变换读论文RAFT密集光流跟踪的笔记RAFT是一种新的光流深度网络结构,由于需要基于点去做目标的跟踪,因此也是阅读了像素级别跟踪的一篇ECCV2020的经典论文——RAFT,递归的
  • 2024-10-23计算机毕业设计Python+大模型知识图谱中华古诗词可视化 古诗词智能问答系统 古诗词数据分析 古诗词情感分析 PyTorch Tensorflow LSTM
    温馨提示:文末有CSDN平台官方提供的学长联系方式的名片!温馨提示:文末有CSDN平台官方提供的学长联系方式的名片!温馨提示:文末有CSDN平台官方提供的学长联系方式的名片!开发技术:前端:vue.jsechartsD3.js后端:Flask/Django机器学习/深度学习:LSTM情感分析模型、PyTorch、T
  • 2024-10-22diffusers-源码解析-三-
    diffusers源码解析(三).\diffusers\loaders\textual_inversion.py#版权声明,表示该文件的所有权及使用条款#Copyright2024TheHuggingFaceTeam.Allrightsreserved.##许可证信息,指明该文件遵循的开源许可证#LicensedundertheApacheLicense,Version2.0(the"Li
  • 2024-10-22diffusers-源码解析-十一-
    diffusers源码解析(十一).\diffusers\models\transformers\hunyuan_transformer_2d.py#版权所有2024HunyuanDiT作者,QixunWang和HuggingFace团队。保留所有权利。##根据Apache许可证第2.0版("许可证")进行许可;#除非符合许可证,否则您不得使用此文件。#您可以在以
  • 2024-10-22diffusers-源码解析-十五-
    diffusers源码解析(十五).\diffusers\models\unets\unet_3d_condition.py#版权声明,声明此代码的版权信息和所有权#Copyright2024AlibabaDAMO-VILABandTheHuggingFaceTeam.Allrightsreserved.#版权声明,声明此代码的版权信息和所有权#Copyright2024TheModelSco
  • 2024-10-22diffusers-源码解析-十四-
    diffusers源码解析(十四).\diffusers\models\unets\unet_2d_blocks_flax.py#版权声明,说明该文件的版权信息及相关许可协议#Copyright2024TheHuggingFaceTeam.Allrightsreserved.##许可信息,使用ApacheLicense2.0许可#LicensedundertheApacheLicense,Versi
  • 2024-10-22diffusers-源码解析-十三-
    diffusers源码解析(十三).\diffusers\models\unets\unet_2d.py#版权声明,表示该代码由HuggingFace团队所有##根据Apache2.0许可证进行许可;#除非遵循许可证,否则不得使用此文件。#可以在以下地址获取许可证的副本:##http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.
  • 2024-10-22diffusers-源码解析-四-
    diffusers源码解析(四).\diffusers\models\attention_flax.py#版权声明,表明该代码的版权归HuggingFace团队所有#根据Apache2.0许可证授权使用该文件,未遵守许可证不得使用#许可证获取链接#指出该软件是以“现状”分发,不附带任何明示或暗示的保证#具体的权限和限制请
  • 2024-10-22GLM-4v-9B-源码解析-五-
    GLM-4v-9B源码解析(五)license:otherlicense_name:glm-4license_link:https://huggingface.co/THUDM/glm-4v-9b/blob/main/LICENSElanguage:zhentags:glmchatglmthudminference:falseGLM-4V-9B源码解析ReadthisinEnglish2024/08/12,本仓库代码已更新并使