机器学习深度学习神经网络注意力第6页

这项来自中国的AI研究介绍了1位全量化训练（FQT）：增强了全量化训练（FQT）的能力至1位

全量化训练（FQT）可以通过将激活、权重和梯度转换为低精度格式来加速深度神经网络的训练。量化过程使得计算速度更快，且内存利用率更低，从而使训练过程更加高效。

量子位AI·2024-09-02 22:16

11成功日记2022/2/12

明白想要做成一件事，坚持下来很重要，坚持不去做什么，不分散自己的注意力也很重要。早上醒来

沉淀de·2024-09-02 21:27

《焦点篇》演讲打卡694天

热爱演讲1000天，演讲打卡第694天2021年3月22日《焦点篇》大家现在好，我是你们的好朋友陈玉Sherrre焦点在哪里，注意力在哪里，结果就在哪里今天我看了晋杭老师的朋友圈，基本上我会隔一段时间就去翻阅晋杭老师的朋友圈

陈玉Sherree宇宙能量·2024-09-02 21:44

基于示例详细讲解模型PTQ量化的步骤（含代码）

1.模型训练我们假设已经训练了一个卷积神经网络（CNN），例如VGG-16。训练完成后，我们得到了一个以32位浮点数表示的模型权重和激活值。

LQS2020·2024-09-02 19:32

【专注于当下的效率最高】

2021年2月19日，星期五，上海禹天环保科技有限公司【赵小连】感恩日志第1094天【专注于当下的效率最高】这段时间，收获最大的是当下头脑层的杂七杂八的多余思维，把注意力专注于当下的每一个身、口、意，管理好自己的每一个当下的念头

Alicy赵小连HongBin·2024-09-02 15:27

孩子注意力不集中，上课、写作业总走神？

许多老师反映说孩子上课注意力不集中，总是走神贪玩。放学每天辅导作业的时候也不认真听，前面刚教会了，过一会又不记得了，写作业也三心二意，不专心！该怎么办呀？

9f19d909a006·2024-09-02 15:24

灾难性遗忘问题（Catastrophic Forgetting，CF）是什么？

在深度学习和人工智能领域中，“灾难性遗忘”（CatastrophicForgetting）是指当神经网络在增量学习（IncrementalLearning）或持续学习（ContinualLearning

Chauvin912·2024-09-02 14:36

2021-06-01

然而，也随着人们喜新厌旧的心态、人们注意力有限的情况，很多APP的开发并没有进入到用户的手机，或者进入到手机，打开频率和时长却并不尽如意。

5930815e4add·2024-09-02 13:35

参加考试

对于考试结果适当的忧虑，可以帮助我们集中注意力。如果接下来几天马上要考试了，我们会发现，我们的学习效果更强了，考试有让人集中的美妙效果～

小晓真儿·2024-09-02 13:02

大语言模型诞生、探索和爆发阶段

2017年：Google发表了Transformer架构，这是一种基于自注意力机制的神经网络架构，它彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，使得大规模并行化处理成为可能，

花开盛夏^.^·2024-09-02 10:38

AI学习指南深度学习篇-门控循环单元的调参和优化

AI学习指南深度学习篇：门控循环单元的调参和优化引言神经网络在处理序列数据（如文本、时间序列等）方面展现出了强大的能力。

俞兆鹏·2024-09-02 09:05

量子多体理论怎么样理解,多体系统的量子理论

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创量子多体理论和量子场论之间有什么异同呢？我粗略的看了文小刚老师

小浣熊的技术·2024-09-02 09:35

如何提升品牌曝光量？这个案例告诉你答案

在信息过载的互联网时代，用户的注意力是有限的，低价值的品牌曝光不足以吸引更多的用户注意力，传统的品牌营销打法也遇到瓶颈，品牌曝光策略需要随之升级。

曼朗创始人余海鹏·2024-09-02 09:40

生活从来不是自以为

我只是翻来覆去久久不能睡去，偶尔想集中注意力回顾前日，却已不知在哪处断层进入梦乡！

Estrangedi·2024-09-02 07:32

每天五分钟计算机视觉：Siamese深度神经网络模型和FaceNet的关系

本文重点在前面的课程中，我们学习了Siamese深度神经网络模型和FaceNet，二者都可以完成人脸识别任务，本文进行整理学习，理清二者的区别和联系。

幻风_huanfeng·2024-09-02 05:07

图神经网络实战（18）——消息传播神经网络

图神经网络实战（18）——消息传播神经网络0.前言1.消息传播神经网络2.实现MPNN框架小结系列链接0.前言我们已经学习了多种图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNN)变体，包括图卷积网络

盼小辉丶·2024-09-02 05:06

Transformer面试真题详解——覆盖99%的Transformer面试问题（建议收藏）

文章目录1.请简述一下Transformer的基本结构和原理2.Transformer为什么使用多头注意力机制3.Transformer计算attention为什么选择点乘而不是加法？

爱睡觉的咋·2024-09-02 05:34

一项越来越稀缺的品质——专注力

——巴菲特1.眼球经济，是前些年流行的概念，是指依靠吸引公众注意力而获取经济效益。在移动互联网时代，眼球经济更加凸显。

享动365·2024-09-02 02:40

【论文笔记】Training language models to follow instructions with human feedback B部分

TraininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedbackB部分回顾一下第一代GPT-1：设计思路是“海量无标记文本进行无监督预训练+少量有标签文本有监督微调”范式；模型架构是基于Transformer的叠加解码器（掩码自注意力机制

Ctrl+Alt+L·2024-09-02 01:12

深度学习中的梯度消失和梯度爆炸问题

这两个问题严重影响了深度神经网络的训练效率和性能。本文将详细介绍这两个问题，并通过实例帮助读者更好地理解。一、梯度消失问题梯度消失是深度学习中的一大难题，尤其在训练深度神经网络时显得尤为棘手。

码上飞扬·2024-09-01 23:57

“日光效应”——太阳石

增强自身的注意力，让自己的头脑随时随地保持清醒、敏捷。

一瓣橘子L·2024-09-01 22:56

如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络 python

如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络深度学习神经网络是一类灵活的机器学习算法，可以在各种问题上表现良好。

背包客研究·2024-09-01 20:15

如何做出选择（一）：用深呼吸来控制并集中注意力，应对突发危机——《韧性思维》读书分享48

如何做出选择（一）：用深呼吸来控制并集中注意力。这是《韧性思维》读书分享的第48篇。构建韧性思维的第七个心理习惯是学会选择，化危机为转机。那么，如何运用选择的力量？

峰哥读写思·2024-09-01 20:12

时间旅行者：LSTM算法的奥秘大揭秘！

在时间序列预测中，传统的神经网络很难处理长距离的依赖关系。但是，有一种神奇的神经网络叫做LSTM（LongShort-TermMemory），它就像是时间旅行者一样，可以记住很久以前的信息！

风清扬雨·2024-09-01 19:06

【HuggingFace Transformers】BertIntermediate 和 BertPooler源码解析

1.2相似点与不同点2.源码解析2.1BertIntermediate源码解析2.2BertPooler源码解析1.介绍1.1位置与功能(1)BertIntermediate位置：位于BertLayer的注意力层

CS_木成河·2024-09-01 17:25

【LSTM分类】基于贝叶斯优化卷积神经网络结合长短时记忆BO-CNN-LSTM实现柴油机故障诊断含Matlab源码

matlab科研助手·2024-09-01 17:18

吴恩达深度学习笔记(24)-为什么要使用深度神经网络？

我们都知道深度神经网络能解决好多问题，其实并不需要很大的神经网络，但是得有深度，得有比较多的隐藏层，这是为什么呢？我们一起来看几个例子来帮助理解，为什么深度神经网络会很好用。首先，深度网络在计算什么？

极客Array·2024-09-01 16:18

143自然语言处理进阶手册--人工神经网络初探

人工神经网络初探神经网络与人类大脑人类虽然拥有智慧，但对智慧是如何产生的却不得而知，对于大脑结构的模仿或许是一个探索的起点，神经网络的起点就在这里。

Jachin111·2024-09-01 15:34

unet各模块内容的理解（包含注意力机制、残差、以及数据维度的变化）

文章目录attention机制Unet的各个模块的设计①残差块②下块做一次残差，做一次自注意力③上块：这里做了skipconnect，做一次残差，做一次注意力④中块：做两次残差和一次自注意力⑤上采样：通道数不变

云梦之上·2024-09-01 13:57

【读书札记64】《人是如何学习的》再读笔记11

成人要引导儿童的注意力，组织儿童的经验，支持儿童学习的努力、调整信息的复杂程序和难度。学习的迁移学生将所学知识迁移到新情境的能力是判断学习的适应性和灵活性的重要指标。

宁超群·2024-09-01 11:19

【论文笔记】：LAYN：用于小目标检测的轻量级多尺度注意力YOLOv8网络

背景针对嵌入式设备对目标检测算法的需求，大多数主流目标检测框架目前缺乏针对小目标的具体改进，然后提出的一种轻量级多尺度注意力YOLOv8小目标检测算法。

hhhhhhkkkyyy·2024-09-01 10:39

中原焦点团队范利娜焦点初16 坚持分享第949天 2022-1-17 约练78次

只有找到自己的生活价值，学会爱自己，转移他们注意力，是化被动为主动的方法。与此同时，你要经营好自己的生活，不再依赖父母带来的便利。

娜_2c8d·2024-09-01 10:40

pytorch中的nn.MSELoss()均方误差损失函数

在训练神经网络时，通常将该损失函数作为优化器的目标函数，通过反向传播算法来更新模型的参数，以最小化均方

AndrewPerfect·2024-09-01 01:42

深度学习速通系列:梯度消失vs梯度爆炸

梯度消失和梯度爆炸是深度学习中训练深层神经网络时常见的两个问题，它们影响网络的训练过程和性能。

Ven%·2024-08-31 23:31

RNN及其变体

RNN及其变体RNN模型定义循环神经网络:一般接受的一序列进行输入,输出也是一个序列作用和应用场景:RNN擅长处理连续语言文本,机器翻译,文本生成,文本分类,摘要生成RNN模型的分类根据输入与输出结构NVsN

豫儿啊~·2024-08-31 22:28

总结：大模型技术栈---算法与原理

word-levelchar-levelsubword-levelBPEWordPieceUniLMSentencePieceByteBPE2.positionencoding绝对位置编码ROPEAliBi相对位置编码Transformer-XLT5/TUPEDeBERTa3.注意力机制

lichunericli·2024-08-31 22:26

我的写作，是聊以自慰?是无病呻吟？

小时候的我喜欢胡思乱想，喜欢天马行空的想象，大人们老是说我注意力不集中，长大以后成不了大事，我为此郁闷了一段时间。

恋爱咨询顾问·2024-08-31 20:40

《BERT基础教程：Transformer大模型实战》读书笔记

RNN，recurrentneuralnetwork，循环神经网络。LSTM，longshort-termmemory，长短期记忆网络。

johnny233·2024-08-31 19:39

数学沟通的价值 ——《5个3加3个3等于8个3》

小学低段学生有着好动和注意力难以集中的普遍现象。如何把抽象的知识更好的展示出来，让学生更好的理解和接受，这需要教师在课堂上采用更贴近学生生活的情境。生活情境可以让学生身

水果很好吃哟·2024-08-31 18:48

YOLOv9独家改进：一种高效移动应用的卷积加性自注意Vision Transformer

构建了一个新颖且高效实现方式——卷积加性相似度函数，并提出了一种名为卷积加性标记混合器（CATM）的简化方法来降低计算开销《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制

AI小怪兽·2024-08-31 17:28

心熵，心流，以及复盘3R

大脑思维不集中的时候瞻前顾后，或者思维活跃的有些可怕一会儿思考宇宙尽头人类与黑洞的联系一会儿纠结待会儿吃啥，大脑处于一种混乱状态，意识里可能只有几个念头，但潜意识里可能有多得多的念头在相互碰撞，争夺者你的注意力和大脑的控制权

热血青年John·2024-08-31 15:40

CNN网络简介

卷积神经网络简介（ConvolutionalNeuralNetworks，简称CNN）卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。

吕不韦·2024-08-31 13:23

EI级 | Matlab实现TCN-LSTM-MATT、TCN-LSTM、TCN、LSTM多变量时间序列预测对比

天天Matlab代码科研顾问·2024-08-31 13:24

Unet改进10：在不同位置添加CPCA||通道先验卷积注意力机制

本文内容：在不同位置添加CPCA注意力机制目录论文简介1.步骤一2.步骤二3.步骤三4.步骤四论文简介低对比度和显著的器官形状变化等特征经常出现在医学图像中。

AICurator·2024-08-31 12:46

AI自动采集教学行为——用AI来做机器学习部分和深度学习部分（含torch和cuda）包含机器学习模型和bert模型的使用

文章目录数据清洗机器学习深度学习代码没问题之后的文件下载bert环境配置太麻烦，改用飞浆的bert飞浆失败-接着bert，用谷歌AIbert的使用数据清洗要遍历当前文件夹下从1.x1sx到8.x1sx的所有文件

东方-教育技术博主·2024-08-31 11:13

回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序 CNN-WOA-LSSVM

回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序CNN-WOA-LSSVM文章目录一、基本原理1.数据预处理2.特征提取（CNN）3.参数优化（WOA）4.模型训练

机器不会学习CL·2024-08-31 10:36

深度学习：图像数据分析的革命

深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），已经在图像识别、分类和处理方面取得了显著的成就。本文将详细介绍如何使用深度学习进行图像数据分析，并提供实际的代码示例。

2401_85761762·2024-08-31 10:06

YOLOv8改进 | 注意力篇 | YOLOv8引入SimAM注意力机制

1.SimAM介绍1.1摘要：在本文中，我们提出了一个概念上简单但非常有效的卷积神经网络（ConvNets）注意力模块。

小李学AI·2024-08-31 05:33

Hi式复盘Day88/365 偏题的作文。

【反思】：效果图画的慢一个原因是注意力不集中，还有一个原因就是自己没有一个完备的素材库，我几乎所有的东西都要去网上找，连一个贴图库都没有，这当然会花费很多的时间去找贴图、找模型。

陆文博·2024-08-31 04:12

机器学习入门：机器学习的基本概念

姓名：高亦凡学号：19020100056学院：电子工程学院转载自：原文链接【嵌牛导读】机器学习（MachineLearning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科

Louis0687·2024-08-31 04:34

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