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【CUDA】Pytorch_Extensions
当我们在PyTorch中实现自定义算子时,通常有两种选择:使用纯Python实现(简单但效率低)使用C++/CUDA扩展(高效但需要编译)对于计算密集型的操作(如
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中的自定义激活函数),使用CUDA
joker D888
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Transformer 模型架构
以下是详细解释:1.架构vs框架的区别概念定义示例模型架构定义
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的结构设计Transformer、CNN、RNN开发框架提供实现模型的工具和库PyTorch、TensorFlow2.Transformer
2401_89793006
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与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】
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在考古数据分析中的应用
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在考古数据分析中的应用摘要:本文深入探讨了BP
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fanxbl957
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图像识别与应用
图像识别作为人工智能领域的重要分支,近年来取得了显著进展,其中卷积
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关于代理IP那些事儿
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中,线性回归可以看作是一个单层
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。通过损失函数来衡量预测值与真实值之间的差异,常用的损失函数包
狂踹瘸子那条好脚
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基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用
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DeepSeek掀起推理服务器新风暴,AI应用迎来变革转折点?
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MapEX - Mind the map! Accounting for existing maps when estimating online HDMaps from sensors.
MapEX加入地图编码的MAP检测论文链接MapEX背景与动机:HD地图的重要性与高成本:HD地图是
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用 TensorFlow 搭建简单的手写数字识别模型
在这篇博客中,我们将使用TensorFlow构建一个简单的
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lozhyf
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感知、端到端论文集(2024-10-11)
文章目录1.Detection2.Segmentation(Map)3.DepthEstimation4.HighResolution5.End-to-EndAutonomousDriving1.DetectionLabelDistill:Label-guidedCross-modalKnowledgeDistillationforCamera-based3DObjectDetectionECCV
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毫米波雷达
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训练与优化损失函数与反向传播损失函数能够衡量
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输出与目标值之间的误差,同时为反向传播提供依据,计算梯度来优化网络中的参数。torch.nn.L1Loss计算所有预测值与真实值之间的绝对差。
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小土堆PyTorch深度学习
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【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势
Transformer相比RNN的优势Transformer和RNN(循环
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DL-pytorch
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Python从0到100(四):Python中的运算符介绍(补充)
想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、
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Python从0到100(三十五):beautifulsoup的学习
想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、
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2025-02-20 00:24
Dream的茶话会
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探索TotalSegmentator:一款强大的全场景图像分割工具
它由开发者Wasserth创建,旨在为医学影像分析、
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、遥感图像处理等多个领域提供高效且准确的像素级分类能力。该项目的亮点在于其模型的通用性和易用性,能够处理多种
计蕴斯Lowell
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从零到入门:人工智能学习路径全解析
从手机里的语音助手到电商平台的推荐系统,从
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到医疗影像分析,AI技术正在重塑人类社会的运行方式。
这题有点难度
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2025-02-19 21:24
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从代码到专利:如何用自注意力机制实现高效序列转换?——深度解析Google的Transformer架构
在传统的序列转换任务(如机器翻译、语音识别等)中,循环
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ColD Fusion,分布式多任务微调的协同 “密码”
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数学原理(代码和公式)直观解释2.大模型进化史:从Transformer到DeepSeek-R1
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【深度学习入门:基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法
目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了
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PyTorch与TensorFlow的对比:哪个框架更适合你的项目?
一、概述PyTorch和TensorFlow都是深度学习框架,它们为构建、训练和部署
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提供了强大的工具。尽管它们的最终目标相同,但其设计哲学和实现方式有所不同。
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遥感影像目标检测:从CNN(Faster-RCNN)到Transformer(DETR)
一:深度卷积网络知识1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2.深度学习的历史发展历程3.机器学习,深度学习等任务的基本处理流程4.卷积
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多Agent系统分工协作:从理论到工业级落地实践
文章目录一、多Agent系统核心架构1.1角色划分原则1.2通信协议设计二、工业级协作策略2.1动态任务分配2.2冲突消解机制三、典型应用案例3.1智能仓储系统3.2
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车队四、开发实践指南4.1框架选型对比
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1.2核心三要素:1.3电商推荐系统实战案例1.4优势与局限二、动态任务规划:AI的真正智能时刻2.1动态规划核心原理2.2
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DL是ML的一个分支最先开始简单语言模型吗,例如:n-gram模型
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wyg_031113
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目录1.AI现状分析(人工智能基础入门概念)1.1人工智能基础概念1.2人工智能的技术发展路线1.3产业发展的驱动因素1.4人工智能薪资岗位介绍2.
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一文读懂!深度学习 + PyTorch 的超实用学习路线
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a小胡哦
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智能硬件定位技术发展趋势
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2401_88540551
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亚远景-ISO/PAS 8800:2024《道路车辆—安全和人工智能》简介
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和智能座舱等技术快速进步,但人工智能在汽车领域应用面临安全性
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强化学习:原理、概念与代码实践
它在机器人控制、游戏、
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Decoder-Only、Encoder-Only、Encoder-Decoder 区别
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1.核心思想它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题,通过一个
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GELU高斯误差线性单元(Gaussianerrorlinearunit)函数+导函数GELU函数的公式(近似表达式)GELU(x)=x∗P(X<=x)=x∗Φ(x)\rmGELU(x)=x*P(X<=x)=x*\Phi(x)GELU(x)=x∗P(X<=x)=x∗Φ(x)其中Φ(x)\Phi(x)Φ(x)指的是x的高斯正太分布的累积分布函数(CDF),进一步地,可得该函数的具体表达为x∗P(X<
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【趣味随笔】盘点那些知名的机器人公司
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方向新势力车企系统供应商Robotaxi物流配送二、AR/VR硬件方向AR/VR硬件系统软件三、传感器方向双日相机RGBD相机激光
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村北头的码农
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本章包括:利用优势使强化学习更有效率用actor-critic方法来实现自我提升AI设计和训练Keras的多输出
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一文理解大模型,并对当前流行模型做对比
大模型就像是一个“超级智能大脑”,它通过海量数据和复杂的计算结构(比如
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