biases 第2页

wandb 安装与使用

wandb(Weights&Biases)是一个类似于tensorboard的在线模型训练可视化工具。

Aaron_Yang.·2022-11-29 11:56

wandb不可缺少的机器学习分析工具

wandbwandb全称Weights&Biases，用来帮助我们跟踪机器学习的项目，通过wandb可以记录模型训练过程中指标的变化情况以及超参的设置，还能够将输出的结果进行可视化的比对，帮助我们更好的分析模型在训练过程中的问题

修炼之路·2022-11-29 11:26

tf.variable_scope

我们希望所有数据都共享相同的模型变量，因此共有4个模型变量conv1_weights,conv1_biases,conv2_weights,conv2_biases。

方如一·2022-11-23 21:24

《深度学习》之卷积神经网络详解

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks/CNNs/ConvNets）与普通神经网络非常相似，它们都由具有可学习的权重和偏置常量(biases)的神经元组成。

往事不回头，余生不将就·2022-11-23 16:36

MLP理解

个人理解个人理解，MLP的forward结构可以简单看成:Output=Input×Weights+biases其中：Input：N×C1Weights：C1×C2biases：C2×1Output：N

zyddst1314·2022-11-21 06:44

Deep reinforcement learning with relational inductive biases 笔记

文章目录前言背景MethodRL方法输入模块关系模块输出模块实验BOX-WORLDResults前言这是一个使用结构化特征上关系推理的机制帮助model-free的深度强化学习的方法，提高了表现、学习有效性、泛化性、可解释性。这篇文章的主要贡献就是介绍一种技术，通过关系归纳偏置来表征和推理深度强化学习中agent的状态。背景深度强化学习在一些具有挑战性的问题上实现非凡的效果很大程度上是因为其在如何

强殖装甲凯普·2022-11-20 21:41

yolov5训练过程可视化

我们介绍过yolov5已经在本地集成了Weights&Biases，也就是wandb，这样就可以方便的追踪模型训练的整个过程，包括模型的性能、超参数、GPU的使用情况、模型预测，还有数据集。

慕思侣·2022-11-19 05:59

视觉识别：CS231n卷积神经网络

LeNetAlexNetZFNetGoogLeNetVGGNet计算考虑其他参考卷积神经网络(CNNs/ConvNets)卷积神经网络与上一章中的普通神经网络非常相似：它们由具有可学习的weights和biases

__Sunshine__·2022-08-25 07:57

NAACL2022中Prompt相关论文分类

目录1、信息抽取2、PromptMethod3、文本生成4、原理5、知识发现6、少样本7、Biases1、信息抽取[1]Template-freePromptTuningforFew-shotNER[2

hithithithithit·2022-08-14 11:20

深度学习笔记-013 模型权重保存

保存模型参数state_dict就是一个简单的Python字典，它将模型中的可训练参数（比如weights和biases，batchnorm的running_mean、torch.optim参数等）通过将模型每层与层的参数张量之间一一映射

地表最菜研究生·2022-08-07 07:28

python人工智能tensorflow函数tensorboard使用方法

·2022-05-05 12:15

复数神经网络_如果神经网络状态为复数会发生什么？

Sinceweights,biases,andothernetworkcomponentswouldhavebotharealandanimaginarycom

weixin_26632369·2022-03-21 18:04

最容易理解的ConViT: Improving Vision Transformerswith Soft Convolutional Inductive Biases

之前的博客介绍了transformer和transformer在CV领域应用的VIT论文，有兴趣的同学可以参考transformer、VIT。VIT虽然在性能上已经达到了目前图像分类的SOTA的程度，但是它需要依赖巨大的数据集，比如Google的JFT都是以亿为单位计算的。显然，作为我们这种个人玩家是无法应用的，那么Facebook继VIT之后，推出ConVit解决了该问题。本想看看哪位大神对这篇

LN烟雨缥缈·2022-02-22 07:35

精读ConViT: Improving Vision Transformerswith Soft Convolutional Inductive Biases

摘要本文提出CNN上限太低，VisionTransformer上限高但因为需求的数据量极大而下限太低，而且训练起来更加耗时耗力。作者便希望通过结合两者的优点，达到更优秀的效果。而带有位置编码的注意力模块可以达到类似卷积的效果，因此如何将位置编码和图像结合便是本文重点。背景知识作者一步步地介绍了各种注意力机制，层层递进地引出了带有位置编码的注意力机制。首先介绍了单头注意力机制，这没啥好说的：Q尺寸为

格里芬阀门工·2022-02-22 07:21

神经网络与深度学习读书笔记：通过改变Weights 和Biases进而改变Cost Function

本篇文章主要梳理自己对神经网络中的后向反馈的理解，核心问题：改变Weights与Biases的值如何影响CostFunction？一、问题由来了解机器学习的同学们肯定知道，在机器学习中，经常会碰到一个

HilaryQiao·2022-02-16 09:33

变换器鲁棒性-1：Exploring Corruption Robustness: Inductive Biases in Vision Transformers and MLP-Mixers

arXiv:2106.13122[pdf,other]ICML2021ExploringCorruptionRobustness:InductiveBiasesinVisionTransformersandMLP-MixersAuthors:KatelynMorrison,BenjaminGilby,ColtonLipchak,AdamMattioli,AdrianaKovashkaSubmitt

Valar_Morghulis·2021-11-12 17:01

因果推断深度学习工具箱 - On Inductive Biases for Heterogeneous Treatment Effect Estimation

文章名称OnInductiveBiasesforHeterogeneousTreatmentEffectEstimation核心要点在估计CATE的时候，通常做法是分别估计出不同的potentialoutcome的结果，而现有做法在单独估计potentialoutcome的时候没有有效的利用potentialoutcome之间的结构相似性。试想一下，如果treatmenteffect是0（干预无效

processor4d·2021-09-03 13:33

TensorFlow从头迈步W3.1--神经网络线性回归(附实例Demo)

定义这条连线就是定义权重和偏置c.权重是n1*n2的，其中n1是输入信号的个数(突触的个数)，n2是神经元个数3.关于偏移值函数Weights_L2=tf.Variable(tf.random_normal([10,1]))biases_L2

Andy_1777·2021-06-13 16:59

开始认知纠偏之路

cognitive_biases_1.jpg很多人喜欢跟着感觉走，但感觉很多时候并不靠谱，因为认知偏差（CognitiveBiases）的存在。

黑洞王·2021-06-09 17:26

Tensorflow 的NCE-Loss的实现和word2vec

先看看tensorflow的nce-loss的API：defnce_loss(weights,biases,inputs,labels,num_sampled,num_classes,num_true=

xlvector·2021-05-15 06:14

pytorch 中autograd.grad()函数的用法说明

我们在用神经网络求解PDE时，经常要用到输出值对输入变量（不是Weights和Biases）求导；在训练WGAN-GP时，也会用到网络对输入变量的求导。

·2021-05-12 12:20

2021-05-11 weights&biases 运行时间

还是有一点点的不过不多刚刚通过一张图发现一个调参的网站，叫weights&biases。weights&biases好像不让放链接，感兴趣的小伙伴自己查一下吧，个人使用是免费的。

付夭夭之读博漫漫长路·2021-05-11 22:23

记忆错误和偏见Memory errors and biases

在心理学和认知科学中。记忆偏见是有一种增强或者减弱记忆的印象（可能是指全部回想起记忆内容的几率，可能是指回忆起记忆的时间长短，也可能两者都是），或者改变记忆内容的认知偏见。怪异效应（bizarrenesseffect）:奇怪的事情比一般的事情容易记忆。选择支持偏见（choice-supportivebias）:以自证的方式追溯记忆时，会认为这个选择比起他实际的价值要好。改变偏见（changebia

Mr_Matrix·2021-05-10 18:36

tensorflow

tf.Variable([[1,2,3],[3,4,5]],dtype=tf.float32,name="weights")b=tf.Variable([1,2,3],dtype=tf.float32,name="biases

财务自由_lang·2021-04-27 10:28

记录自己yolov5的一大堆报错

Users\itpossible\Documents\yolov5Project\yolov5-master\models\yolo.py"的line145将代码修改为：def_initialize_biases

Xunuo1995·2021-04-06 09:25

人工智能-深度学习-神经网络：CNN(Convolutional Neural Networks，卷积神经网络)

一、概述卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks/CNNs/ConvNets）与普通神经网络非常相似，它们都由具有可学习的权重和偏置常量(biases)的神经元组成。

ninjawei·2020-12-18 22:32

tf.nn.relu与tf.nn.relu_layer

1.tf.nn.relu激活函数不必多数：传入tf.nn.relu()的参数，是：tensor和weights卷积后+biases2.tf.nn.relu_layer():defrelu_layer(x

demo_cz·2020-09-14 23:34

TensoFlow解决过拟合问题：正则化、滑动平均模型、衰减率

使用激活函数的前向传播算法：a=tf.nn.relu(tf.matmul(x,w1)+biases1。反向传播算法反向传播算法是训练神经网络的核心算法。

萝卜虫·2020-09-14 19:31

tensorflow 小例子

np.float32)y_data=x_data*0.1+0.3#creattensorflowstartWeights=tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0))biases

Vinteuil·2020-09-13 16:15

TensorFlow小案例

1.简介首先确保已经安装好TensorFlow(GPU或者CPU),安装教程我就不多说了2.案例:我们将要使用TensorFlow搭建一个神经网络,计算出正确的W和b,Weightsx_data+biases

我用代码改变世界·2020-09-13 15:11

tensorflow保存和加载模型

tf.Variable([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=tf.float32,name='weight')b=tf.Variable([[1,2,3]],dtype=tf.float32,name='biases

BYR_jiandong·2020-09-12 19:37

tensorflow加载预训练模型数据

#1去除某些参数exclude=['MobilenetV1/Logits/Conv2d_1c_1x1/biases','global_step']variables_to_restore=tf.contrib.framework.get_v

CloudCver·2020-08-26 11:03

利用TensorFlow实现CNN的卷积层和池化层

tf.get_variable('weight',[width,height,matrix_depth,filter_depth],initializer=tf.constant_initializer(stddev=0.1))biases

暴走乔巴·2020-08-25 15:51

DL-深度神经网络原理推导及PyTorch实现

sigmoid作为激活函数，事实上有很多其它的套路，这里只讲神经网络的数学原理及初级使用，不会做任何深入扩展：deffeedforward(self,a):#a:inputforb,winzip(self.biases

jj_千寻·2020-08-24 00:34

TF之LSTM：基于tensorflow框架自定义LSTM算法实现股票历史(1990~2015数据集,6112预测后100+单变量最高)行情回归预测

(1990~2015数据集,6112预测后100+单变量最高)行情回归预测目录输出结果LSTM代码输出结果数据集LSTM代码defLSTM(batch):w_in=weights['in']b_in=biases

一个处女座的程序猿·2020-08-22 13:39

损失函数为Cross entropy的手写数字识别神经网络代码与实现

损失函数为crossentropy，weights,biases的初始化为改进的初始化importnumpyasnpimportrandomclassNetwork2(object):def_init_

mercies·2020-08-22 02:21

tensorflow入门学习笔记 2. 第一个程序

通过TensorFlow将隐藏层和输出层的weights和biases的值学习出来，看看随着训练次数的增加，损失值是不是不断在减小。

七刀·2020-08-21 21:54

tensorflow--激活函数

tf.nn.crelu()tf.nn.relu6()tf.nn.softplus()tf.nn.softsign()tf.nn.dropout()tf.nn.relu_layer(x,weights,biases

SUNFC·2020-08-19 00:49

Shared MLP的作用是什么

MLP是多层感知机的简写，在三维点云处理网络中经常能看到一层SharedMLP.个人理解，MLP的forward结构可以简单看成:Output=Input×Weights+biases其中：Input：

Passersby__·2020-08-17 20:26

TensorFlow 错误：Key Conv/biases not found in checkpoint

运行错误：KeyConv/biasesnotfoundincheckpointVariablernn/rnn/basic_lstm_cell/kernelalreadyexists(同样的解决方法)原因：保存和加载在前后进行，在前后两次定义了W=tf.Variable(xxx,name=”weight”)相当于在TensorFlow图的堆栈创建了两次name=“weight”的变量，第二个（第n个

无止境x·2020-08-17 17:41

Key Conv/biases not found in checkpoint

importtensorflowastf#savetofile#remembertodefinesamedtypeandshapewhenrestore#W=tf.Variable(tf.truncated_normal([2,3]),dtype=tf.float32,name='weight')#b=tf.Variable(tf.truncated_normal([3]),dtype=tf.fl

田野星·2020-08-17 14:47

Don’t Take the Easy Way Out: Ensemble Based Methods for Avoiding Known Dataset Biases论文笔记

Abstract最先进的模型通常利用数据中的表面模式，这些表面模式不能很好地推广到域外或对抗性设置中。例如，文本蕴涵模型经常了解特定的关键词暗示蕴涵，而与上下文无关，而视觉问答模型则学会预测原型答案，而无需考虑图像中的证据。在本文中，我们表明，如果我们对此类偏差有先验知识，则可以训练该模型对域移位更健壮。我们的方法分为两个阶段：我们（1）训练仅基于数据集偏差进行预测的朴素模型，以及（2）训练与朴素

bxg1065283526·2020-08-14 13:27

Tensorflow函数/类，Tensorflow自定义损失函数，Tensorflow自定义复杂网络结构

Tensorflow基础知识回顾对于一个基础tensorflow程序来说，需要了解的东西有：（1）Placeholder，占位符，实际输入值，用它喂数据；（2）variable，参数变量，weights和biases

wy_19940822·2020-08-12 18:25

手写数字识别（一）

源代码是这样的：self.biases=[np.random.randn(y,1)foryinsizes[1:]]'''创建一个偏差向量'''self.weights=[np.random.randn(

quinn1994·2020-08-10 07:06

tensorflow--变量管理

一、变量管理简介如可以通过一个函数来实现神经网络前向传播，definference(input_tensor,avg_class,weights1,biases1,weights2,biases2)，调用这个函数需要传递神经网络的所有参数

你不来我不老·2020-08-08 15:47

TensorFlow函数：tf.nn.nce_loss

tf.nn.nce_loss(weights,biases,labels,inputs,num_sampled,num_classes,num_true=1,sampled_values=None,remove_accidental_hits

朱雀至夜·2020-08-05 20:45

详解 pytorch 中的 autograd.grad() 函数