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睿智的目标检测56——Pytorch搭建YoloV5目标检测平台
睿智的目标检测56——Pytorch搭建YoloV5目标检测平台 学习前言 源码下载 YoloV5改进的部分(不完全) YoloV5实现思路 一、整体结构解析 二、网络结构解析 …… -
纯python代码实现反向传播神经网络
纯python代码实现反向传播神经网络 import numpy as np def sigmod(z): h=1./(1+np.exp(-z)) return h def de_sigmoid(h): return h*(1-h) # dim in:输…… -
手撕 CNN 经典网络之 VGGNet(PyTorch实战篇)
大家好,我是红色石头! 在上一篇文章: 手撕 CNN 经典网络之 VGGNet(理论篇) 详细介绍了 VGGNet 的网络结构,今天我们将使用 PyTorch 来复现VGGNet网络,…… -
基于Pytorch的神经网络之autoencoder
目录 1. 引言 2.结构 3.搭建网络 4.代码 1. 引言 今天我们来学习一种在压缩数据方面有较好效果的神经网络:自编码(autoencoder)。 2.结构 自编码的主要思想…… -
深度学习崛起十年:“开挂”的OpenAI革新者
来源|The Robot Brains Podcast 编译|OneFlow社区 AlexNet,AlphaGo,GPT、CLIP、DALL-E和Codex,这些在AI界轰动一时的杰作,对于任何一个AI领域的研究者…… -
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基于Pytorch的神经网络之Optimizer
目录 1.引言 2.各种优化器 2.1 SGD 2.2 Momentum 2.3 RMSprop 2.4 Adam 3.效果对比 1.引言 我们之前提到进行反向传播时我们需要用到优化器(Optimizer)来优…… -
Learning Without Forgetting 笔记及实现
Learning Without Forgetting LWF简介 方法对比 LWF算法流程 总结 实现 LWF简介 LWF是结合知识蒸馏(KD)避免灾难性遗忘的经典持续学习方法。本质上是…… -
基于Pytorch的神经网络之Regression
目录 1.引言 2.神经网络搭建 2.1 准备工作 2.2 搭建网络 2.3 训练网络 3.效果 4. 完整代码 1.引言 我们之前已经介绍了神经网络的基本知识,神经网络的主要…… -
DyLex: Incorporating Dynamic Lexicons into BERT for Sequence Labeling 论文解读
华为诺亚方舟 EMNLP 2021 论文解析 DyLex: Incorporating Dynamic Lexicons into BERT for Sequence Labeling 作者: 论文链接:link 文章主要内容 BERT wo……