神经网络复现pytorch

pytorch基础 nn.embedding

nn.Embedding是PyTorch中的一个模块，用于创建嵌入层（embeddinglayer），它将离散的索引（例如词汇表中的单词索引）映射为固定大小的稠密向量。
yuweififi·2025-02-28 10:49

pytorch基础-layernormal 与 batchnormal

nn.LayerNorm（层归一化）和nn.BatchNorm（批量归一化）是深度学习中常用的两种归一化方法，都有助于提高模型的训练效率和稳定性，但它们在归一化维度、应用场景、计算方式等方面存在明显区别，以下为你详细介绍：1、归一化维度nn.LayerNorm：对单个样本的特征维度进行归一化。无论输入数据的形状如何，它会计算每个样本在特征维度上的均值和方差，然后进行归一化。例如，对于一个形状为(b
yuweififi·2025-02-28 10:49

Pytorch使用手册—使用TACOTRON2进行文本到语音转换（专题二十四）

一、概述本教程展示了如何使用torchaudio中的预训练Tacotron2构建文本到语音的管道。文本到语音的管道流程如下：文本预处理首先，输入的文本被编码为一系列符号。在本教程中，我们将使用英语字符和音标作为符号。谱图生成从编码后的文本中生成谱图。我们使用Tacotron2模型来完成这一步。3.时域转换最后一步是将谱图转换为波形。从谱图生成语音的过程也称为Vocder（声码器）。在本教程中，我们
AI专题精讲·2025-02-28 09:43

Pytorch使用手册--将 PyTorch 模型导出为 ONNX（专题二十六）

注意截至PyTorch2.1，ONNX导出器有两个版本。torch.onnx.dynamo_export是最新的（仍处于测试阶段）导出器，基于PyTorch2.0发布的TorchDynamo技术。
AI专题精讲·2025-02-28 09:13

Cuppa CMS任意文件读取漏洞（CVE-2022-25401）

二、影响范围v1.0三、访问页面四、漏洞复现1、访问接口POST接口/templates/default/html/windows/right.phpPOST/temp
风中追风-fzzf·2025-02-28 09:12

Transformer 代码剖析2 - 模型训练 （pytorch实现）

一、模型初始化模块参考：项目代码1.1参数统计函数defcount_parameters(model):returnsum(p.numel()forpinmodel.parameters()ifp.requires_grad)遍历模型参数筛选可训练参数统计参数数量返回总数技术解析：numel()方法计算张量元素总数requires_grad筛选需要梯度更新的参数统计结果反映模型复杂度，典型Tran
lczdyx·2025-02-28 09:38

Stable diffusion 3.5本地运行环境配置记录

1.环境配置创建虚环境condacreate-nsd3.5python=3.10Pytorch(>2.0)condainstallpytorch==2.2.2torchvision==0.17.2torchaudio
寸先生的牛马庄园·2025-02-28 09:38

PyTorch使用常见异常和解决办法汇总

文章目录1.使用conda安装PyTorch后同时在Jupyter导入失败Nomodulenamed'torch'2.PyTorch使用张量时报错expectedscalartypeDoublebutfoundFloat3
东哥说AI·2025-02-28 09:36

pytorch基础-比较矩阵是否相等

1、使用NumPy库NumPy是Python中用于科学计算的常用库，它提供了array_equal和allclose函数来判断矩阵是否相等。array_equal用于精确比较，allclose用于考虑一定误差范围的近似比较，适合浮点数矩阵。importnumpyasnp#创建示例矩阵matrix_a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])matrix_b=np.array([[1,
yuweififi·2025-02-28 08:34

神经网络中的Adam

Adam（AdaptiveMomentEstimation）是一种广泛使用的优化算法，结合了RMSprop和动量（Momentum）的优点。它通过计算梯度的一阶矩估计（mean）和二阶矩估计（uncenteredvariance），为每个参数提供自适应学习率。Adam由DiederikP.Kingma和JimmyBa在2014年的论文《Adam:AMethodforStochasticOptimi
化作星辰·2025-02-28 08:01

神经网络中的Nesterov Momentum

NesterovAcceleratedGradient(NAG)，也称为NesterovMomentum，是一种改进版的动量优化算法，旨在加速梯度下降过程中的收敛速度，并提高对最优解的逼近效率。它由YuriiNesterov在1983年提出，是对传统动量方法的一种增强。###传统动量法回顾在传统的动量方法中，更新规则不仅考虑当前的梯度，还包含了之前所有梯度的方向和大小的累积（即“动量”），以帮助克
化作星辰·2025-02-28 08:31

神经网络中的Adagrad

Adagrad（AdaptiveGradient）是一种自适应学习率的优化算法，专门设计用于在训练过程中自动调整每个参数的学习率。这种方法对于处理稀疏数据特别有效，并且非常适合那些需要频繁更新但很少使用的参数的学习任务。###Adagrad的核心思想Adagrad通过累积过去所有梯度平方的和来调整每个权重的学习率。具体来说，它为网络中的每个参数维护一个历史梯度平方和，然后用这个累积值来缩放当前的学
化作星辰·2025-02-28 07:53

大模型专栏博文汇总和索引

大模型专栏主要是汇总了我在学习大模型相关技术期间所做的一些总结和笔记，主要包括以下几个子专栏：DeepSeek-R1AIGC大模型实践Transformer多模态系统视频理解对比学习目标检测目标跟踪图神经网络大模型专栏汇总了以上所有子专栏的论文
Donvink·2025-02-28 03:53

深度学习模型优化与医疗诊断应用突破

随着PyTorch与TensorFlow等开源框架的持续优化，模型开发效率显著提升，为医疗场景下的复杂数据处理提供了技术基座。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

跨框架模型演进与行业应用路径

本文系统性梳理TensorFlow、PyTorch、MXNet等主流框架的技术发展脉络，重点分析其从通用计算架构向多模态、轻量化方向的转型路径。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

金融风控与医疗影像算法创新前沿

医疗影像诊断领域则依托三维卷积神经网络（3D-CNN）架构，实现了对CT、MRI等多模态影像的精准病灶分割，诊断准确率较传统方法提升23.6%。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

AI探索笔记：浅谈人工智能算法分类

这张图片通过三个同心圆展示了人工智能、机器学习和深度学习之间的包含关系，其中人工智能是最广泛的范畴，机器学习是其子集，专注于数据驱动的算法改进，而深度学习则是机器学习中利用多层神经网络进行学习的特定方法
安意诚Matrix·2025-02-28 00:52

【Reasoning】o1复现整合

调研文章《Marco-o1:TowardsOpenReasoningModelsforOpen-EndedSolutions》arxiv:https://arxiv.org/abs/2411.14405github:https://github.com/AIDC-AI/Marco-o1Marco-o1:TowardsOpenReasoningModelsforOpen-EndedSolutions
辰阳星宇·2025-02-27 23:49

pytorch阶段性总结2

nn神经网络functional当中卷积的使用importtorchimporttorch.nn.functionalasF#数据input=torch.tensor([[1,2,0,3,1],[0,1,2,3,1
Colinnian·2025-02-27 23:41

AI探索笔记：线性回归

下面分别用传统方法（sklearn）和神经网络（pytorch）来解决线性回归问题。
安意诚Matrix·2025-02-27 22:37

DCMNet一种用于目标检测的轻量级骨干结构模型详解及代码复现

早期的手工特征提取方法如Viola-Jones和HOG逐渐被卷积神经网络（CNN）取代，其中AlexNet在2012年的ILSVRC比赛中表现突出，推动了CNN在计算机视觉中的广泛应用。
清风AI·2025-02-27 21:03

UNet：UNet在自然环境监测中的应用案例_2024-07-24_09-14-11.Tex

UNet：UNet在自然环境监测中的应用案例UNet模型概述UNet是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络模型，由OlafRonneberger、PhilippFischer和ThomasBrox在
chenjj4003·2025-02-27 21:29

神经网络参数量计算

算一个只有两层的神经网络的参数量，我们需要考虑两层之间的连接权重和偏置项。以下是详细的计算步骤：网络结构输入层（第一层）：有2个神经元。输出层（第二层）：有3个神经元。
坠金·2025-02-27 20:49

Ollama本地私有化部署通义千问大模型Qwen2.5

Qwen2.5介绍Qwen2.5新闻Ollama介绍Linux安装Ollama一键安装Ollama手工安装Ollama卸载OllamaOllama运行Qwen2基于Transformers进行推理本文复现环境
ErbaoLiu·2025-02-27 20:17

图神经网络：拓扑数据分析的新时代

随着图数据的广泛应用，图神经网络（GraphNeuralNetwork,GNN）作为一种强大的深度学习工具，逐渐成为机器学习领域中的一颗新星。
Jason_Orton·2025-02-27 19:44

TensorFlow基础架构

处理结构计算图纸Tensorflow首先要定义神经网络的结构,然后再把数据放入结构当中去运算和training.处理结构因为TensorFlow是采用数据流图（dataflowgraphs）来计算,所以首先我们得创建一个数据流流图
humbinal·2025-02-27 19:40

VIT（Vision Transformer）【超详细 pytorch实现

CNN的局限性：传统的CNN通过局部卷积核提取特征，虽然可以通过堆叠多层卷积扩大感受野，但仍然依赖于局部信息的逐步聚合，难以直接建模全局依赖关系。ViT的优势：ViT使用自注意力机制（Self-Attention），能够直接捕捉图像中所有patch（图像块）之间的全局关系。这种全局建模能力在处理需要长距离依赖的任务（如图像分类、目标检测）时表现更好。全流程图像预处理+分块图像尺寸标准化，如(224
周玄九·2025-02-27 17:54

深度学习重要论文阅读笔记 ResNet （2025.2.26）

文章目录问题背景数据预处理神经网络模型模型性能知识点积累英语单词积累问题背景随着神经网络变得更深（层数变多），模型的训练过程也会变得更加困难。
北岛寒沫·2025-02-27 16:50

WordPress Course Booking System SQL注入漏洞复现 (CVE-2025-22785)（附脚本）

免责申明：本文所描述的漏洞及其复现步骤仅供网络安全研究与教育目的使用。任何人不得将本文提供的信息用于非法目的或未经授权的系统测试。作者不对任何由于使用本文信息而导致的直接或间接损害承担责任。
iSee857·2025-02-27 16:20

深度学习-自学手册

人工智能机器学习神经网络前馈神经网络：没有回路的反馈神经网络：有回路的DNN深度神经网络CNN卷积神经网络RNN循环神经网络LSTM是RNN的一种，长短期记忆网络自然语言处理神经网络神经元-分类器Hebb
谁用了尧哥这个昵称·2025-02-27 15:37

PyTorch模型安卓部署流程(NCNN)全流程实战（2）代码详细解析

代码来源PyTorch模型安卓部署流程(NCNN)全流程实战（1）至于为什么要备注，因为我基础不好，就得一点一点来适合和我一样的慢羊羊学习项目整体结构1.布局文件不解析了比较简单最简单的线性布局main.xml2
咕咕学不会咋办·2025-02-27 15:06

DeepSeek 高阶应用技术详解（4）

本篇将深入探讨DeepSeek在时间序列分析、图神经网络（GNN）和推荐系统中的应用。这些领域是深度学习的前沿方向，具有广泛的实际应用价值。
Evaporator Core·2025-02-27 14:33

记一次pytorch训练loss异常的问题

记一次pytorch训练loss异常的问题问题描述使用mmdetection框架训练时，某项loss出现异常大的值，比如1781232349724294.000。这个问题只在多卡训练时才会出现。
lyyiangang·2025-02-27 14:29

【漫话机器学习系列】106.线性激活函数（Linear Activation Function）

在神经网络中，激活函数的作用是将网络的线性组合映射到某种非线性输出。传统的线性激活函数常用于一些特定场景，比如回归问题，其中预测的目标值与输入特征之间可能存在线性关系。
IT古董·2025-02-27 13:25

用PyTorch玩转数据：从整理到“看图说话

最近在实验室鼓捣深度学习项目，发现PyTorch的数据处理流程简直像搭乐高——每个模块都精准卡位。今天就把这套"厨房级"工具链拆解给大家看看，连我这种手残党都能轻松上手。
开心快乐幸福一家人·2025-02-27 13:54

[ vulhub漏洞复现篇 ] solr 远程命令执行 (CVE-2017-12629-RCE)

博主介绍‍博主介绍：大家好，我是_PowerShell，很高兴认识大家~✨主攻领域：【渗透领域】【数据通信】【通讯安全】【web安全】【面试分析】点赞➕评论➕收藏==养成习惯（一键三连）欢迎关注一起学习一起讨论⭐️一起进步文末有彩蛋作者水平有限，欢迎各位大佬指点，相互学习进步！文章目录博主介绍一、漏洞编号二、影响范围三、漏洞描述四、环境搭建1、进入CVE-2017-12629-RCE环境2、启动C
_PowerShell·2025-02-27 12:19

[ vulhub漏洞复现篇 ] Apche log4j远程代码执行漏洞(CVE-2021-44228)

博主介绍‍博主介绍：大家好，我是_PowerShell，很高兴认识大家~✨主攻领域：【渗透领域】【数据通信】【通讯安全】【web安全】【面试分析】点赞➕评论➕收藏==养成习惯（一键三连）欢迎关注一起学习一起讨论⭐️一起进步文末有彩蛋作者水平有限，欢迎各位大佬指点，相互学习进步！文章目录博主介绍一、漏洞编号二、影响版本三、漏洞描述四、环境搭建1.进入CVE-2021-44228环境2.启动CVE-2
_PowerShell·2025-02-27 12:18

RuntimeError: expected dtype Double but got dtype Float

  在使用Pytorch时报了RuntimeError:expecteddtypeDoublebutgotdtypeFloat这个错误，仔细一查才发现是数据类型的问题。
一穷二白到年薪百万·2025-02-27 11:11

【pytorch_geometric报错】RuntimeError: softmax() Expected a value of type

  如果pytorch_geometric中的softmax函数报错，声明一下num_nodes变量即可。
一穷二白到年薪百万·2025-02-27 11:11

Windows环境安装torch_geometric库报错

  Windows下安装，最近在学习图神经网络需要用到geometric_torch结果怎么装都装不上。
一穷二白到年薪百万·2025-02-27 11:11

2025年CTF夺旗赛-从零基础入门到竞赛，看这一篇就稳了！

4、python(2-3天)5、burpsuite（1-2天）4.2、中期1、SQL注入（7-8天）2、文件上传（7-8天）3、其他漏洞（14-15天）4.3、后期五、CTF学习资源5.1、CTF赛题复现平台
白帽安全-黑客4148·2025-02-27 09:31

用 PyTorch/TensorFlow 搭建简单全连接神经网络

目录用PyTorch/TensorFlow搭建简单全连接神经网络网络结构概述1.使用PyTorch构建网络2.使用TensorFlow构建网络总结用PyTorch/TensorFlow搭建简单全连接神经网络在本篇博客中
gs80140·2025-02-27 08:21

【Qt】为程序增加闪退crash报告日志

背景随着软件代码量的增加，软件崩溃闪退的肯能行越来越大，其中一些是难以复现的，比如访问了访问了非法地址、被操作系统杀死等。
七夕先生·2025-02-27 08:50

用于训练基于pytorch构建的小型字符级语言模型的数据集汇总

前文，我们从零开始基于transformer框架在pytorch上构建一个小型字符级语言模型，并编写了完整的python示例，模型是需要训练的，所以在原有代码的基础上，我们寻找一些公开的数据集对模型进行训练
搏博·2025-02-27 06:03

50、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-11、添加RNN递归神经网络层为了浮现RNN的神经网络使用框架。

importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand
小宇爱·2025-02-27 06:01

扣子和DIfy调用deepseek对比分析

又闻言，Dify、TensorFlow、PyTorch、Keras、Fastai、HuggingFace等工具可以微调诸如deepseek、chatgpt、doubao等大模型。
ISDF-CodeInkVotex·2025-02-27 06:30

计算机视觉：经典数据格式(VOC、YOLO、COCO)解析与转换(附代码)

第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章
全栈你个大西瓜·2025-02-27 05:57

深度学习的前沿与挑战：从基础到最新进展

深度学习的工作原理深度学习的关键技术1.卷积神经网络（CNN）2.循环神经网络（RNN）3.生成对抗网络（GAN）4.变分自编码器（VAE）5.自注意力机制与Transformer深度学习的应用1.计算机视觉
Jason_Orton·2025-02-27 03:09

第十三站：卷积神经网络（CNN）的优化

前言：在上一期我们构建了基本的卷积神经网络之后，接下来我们将学习一些提升网络性能的技巧和方法。这些优化技术包括数据增强、网络架构的改进、正则化技术。
武狐肆骸·2025-02-27 03:08

深度学习：从神经网络到智能应用

二.深度学习的基本原理1.神经网络的组成2.激活函数3.反向传播（Backpropagation）三.深度学习的常见模型四.深度学习的应用场景五.深度学习的挑战与未来结语引言深度学习（DeepLearning
Jason_Orton·2025-02-27 00:43
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