pytorch训练lstm 第14页

Bengio新作Aaren：探索Transformer性能与RNN效率的融合

Aaren不仅能够并行训练，而且能够在推理时高效地更新新令牌，仅需要常数内存。实验表明，Aaren在四个流行的序列问题设置（强化学习、事件预测、时间序列分类和时间序列预测）的38个数据

AI记忆·2025-02-15 03:17

利用Infinity Embeddings创建文本嵌入

核心原理解析InfinityEmbeddings利用强大的预训练模型，通过对输入的文本数据进行编码，生成具有语义意义的高维向量。这个过程不仅仅是简

qahaj·2025-02-15 03:16

仅用10张图片，AI就能学会识别万物？多模态小样本学习颠覆传统！

例如，ZS-DeconvNet方法在Nature上发表，展示了其在极低训练数据需求下，将图像分辨率提升超过1.5倍衍射极限的能力。

沃恩智慧·2025-02-15 03:15

基于华为自研NPU Ascend 910的TensorFlow 1.x训练脚本迁移和使能混合精度记录

当前业界大多数训练脚本基于Ten

Tianyi Li 1997·2025-02-15 02:07

当 LSTM 遇上 ARIMA！！

大家好，我是小青ARIMA和LSTM是两种常用于时间序列预测的模型，各有优劣。ARIMA擅长捕捉线性关系，而LSTM擅长处理非线性和长时间依赖的关系。

奋进小青·2025-02-15 00:55

Deepseek到底有多牛？ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力科研应用

●成本优势‌：DeepSeek的参数规模虽然庞大，但训练和使用费用却低至一个数量级，大大降低了用户的经济负担‌。

小艳加油·2025-02-15 00:24

PyTorch Lightning LightningDataModule 介绍

LightningDataModule是PyTorchLightning提供的数据模块，用于统一管理数据加载流程（包括数据准备、预处理、拆分、批量加载等）。

qq_27390023·2025-02-14 23:21

代码随想录算法训练营第三天 | 链表理论基础，203.移除链表元素，707.设计链表，206.反转链表

代码随想录算法训练营第三天|链表理论基础，203.移除链表元素，707.设计链表，206.反转链表203.移除链表元素给你一个链表的头节点head和一个整数val，请你删除链表中所有满足Node.val

白鹭鸣鸣！·2025-02-14 23:49

【笔记】使用 Pytorch 进行分布式训练

本文原文以CCBY-NC-SA4.0许可协议发布于技术相关｜使用Pytorch进行分布式训练，转载请注明出处。

LittleNyima·2025-02-14 23:49

实验随记2-Pytorch Lightning多机多卡训练

本文章主要收录笔者在阅读时发现的一些比较优质的多机多卡训练教程~~，由于pytorchLightning多机多卡示例很少，因此需要等笔者最近做完实验验证后才能更新示例。

晓岚和雪·2025-02-14 23:48

PyTorch Lightning多GPU分布式日志介绍

在多GPU/分布式训练环境下，多个进程会同时运行，普通的print()或logging可能会在所有GPU上重复输出，导致日志混乱。

qq_27390023·2025-02-14 23:48

ACM训练系统 1003 [编程入门]密码破译 C

代码思路：利用srcii对每个字符进行加四处理一使用四个变量和getchar();对每个字符加密；。//baizhen#includeintmain(void){chara,b,c,d,e;a=getchar();b=getchar();c=getchar();d=getchar();e=getchar();printf("%c%c%c%c%c",a+4,b+4,c+4,d+4,e+4);//字符

眉间白·2025-02-14 23:16

利用Blackbox AI让编程更轻松

由于训练集、调教等方面的差别，不同的AI适用的工作也不尽相同。在编程辅助方面，已经有一系列比较成熟的平台，但它们一方面价格昂贵，另一方面功能比较单一。

·2025-02-14 22:03

拉普拉斯平滑（Laplacian smoothing）

概念零概率问题：在计算事件的概率时，如果某个事件在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致该事件的概率结果是0。

潜心学习的渣渣·2025-02-14 22:07

【人工智能】临时抱佛脚准备明天的人工智能考试，试题与答案汇总

过拟合‌：指模型在训练数据上表现非常好，但在未见过的测试数据上表现很差，即模型学习到了训练数据中的噪声或偶然特征。‌

奋力向前123·2025-02-14 21:31

Pytorch学习之路（3）

一.机器学习任务的整体流程1.数据预处理：数据格式统一、异常数据消除、必要数据转换，划分训练集、验证集、测试集2.选择模型3.设定损失函数、优化方法、对应的超参数4.用模型拟合训练集数据，在验证集/测试集上计算模型表现二

AAAx1anyu·2025-02-14 21:28

PyTorch 与 TensorFlow 的深度解析：全面比较两大深度学习框架，助你选择最适合的工具

PyTorch和TensorFlow作为其中的佼佼者，各自拥有庞大的用户群体和强大的社区支持。但它们在设计理念、使用体验和应用场景上有着显著的差异。

BuluAI·2025-02-14 19:10

一个AI应用的开发、上线流程解析

目录1.模型文件格式1.1CheckPoint(ckpt)文件格式1.2.pth文件格式1.3.mindir文件格式1.4.onnx文件格式2.推理（Inference）2.1.pth(PyTorch模型格式

終不似少年遊*·2025-02-14 17:03

【深入探讨 ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构】

深入探讨ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构随着深度学习的快速发展，卷积神经网络（CNN）已经成为图像识别、目标检测等计算机视觉任务的主力军。

机器学习司猫白·2025-02-14 16:26

探索序列数据的奥秘：LSTM Python代码资源库全面解析

探索序列数据的奥秘：LSTMPython代码资源库全面解析【下载地址】LSTMPython代码LSTMPython代码项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit

霍列领Hector·2025-02-14 16:50

LowCode 低代码平台集成 AI 大模型会产生怎样的化学反应？

而AI大模型（AIBigModel）则是一种利用深度学习技术构建的大规模神经网络，它可以对海量数据进行训练和预测，从而实现各种智能化的应用。本文将探讨低代码平台集成AI大模型

AI天才研究院·2025-02-14 15:43

使⽤MATLAB进⾏⽬标检测

目录数据准备定义模型并训练用测试集评估性能推理过程⼀⾏代码查看⽹络结构⼀⾏代码转onnx结语⼈⽣苦短，我⽤MATLAB。

唐BiuBiu·2025-02-14 15:13

警告accumulate and all-reduce gradients in fp32 for bfloat16 data type

这条警告信息是关于分布式训练中的通信优化策略的，具体涉及流水线并行（PipelineParallelism）和点对点通信（P2PCommunication）。

NLstudy33·2025-02-14 14:36

DexVLA：通用机器人控制中具有插件式扩散专家的视觉语言模型

虽然视觉-语言-动作(VLA)模型已显示出可泛化机器人技能的前景，但要充分发挥其潜力，需要解决动作表示和有效训练方面的限制。当前的VLA模型通

硅谷秋水·2025-02-14 13:03

9、深度学习-自学之路-损失函数、梯度下降、学习率、权重更新的理解

我们先来讲一下损失函数，e_dn=(p_dn-ture)**2#损失值的计算p_dn：预测值ture：真实值e_dn：损失值我们在第7章说了，我们的预测值和真实值相差越小（也就是损失值越小），说明我们模型训练的越好

小宇爱·2025-02-14 11:16

【JCR一区级】雾凇算法RIME-CNN-BiLSTM-Attention故障诊断分类预测【含Matlab源码 5471期】

Matlab武动乾坤博客之家

Matlab武动乾坤·2025-02-14 10:40

27、深度学习-自学之路-NLP自然语言处理-做一个简单的项目识别一组电影评论，来判断电影评论是积极的，还是消极的。

一、如果我们要做这个项目，第一步我们要做的就是需要有对应的训练数据集。

小宇爱·2025-02-14 10:39

DeepSeek正重构人形机器人和具身大模型赛道！

2024年1月20日，公司发布全球首个完全通过强化学习训练的专注于推理任务的高性能语言模型DeepSeek-R1

Robot251·2025-02-14 10:38

分布式训练三大并行策略：数据、模型与流水线并行的本质解析

分布式训练通过多维度并行策略实现：算力维度：聚合多卡计算能力存储维度：分布式参数存储通信维度：优化数据传输路径本文将深入剖析三大并行策略的数学本质。

WHCIS·2025-02-14 10:07

大数据、云计算、人工智能等技术深度融合的智慧快消开源了。

基于多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体，是中国首个自主研发、功能完备、开源开放的产业级深度学习平台。基

AI服务老曹·2025-02-14 10:37

《深度解析：批量、随机和小批量梯度下降的区别与应用》

原理与计算方式批量梯度下降（BGD）：BGD在每次迭代时，都会使用整个训练数据集来计算损失函数的梯度，然后根据梯度更新模型参数。例如，若训练集中有1000个样本，那么每次迭代

·2025-02-14 09:40

【深度学习入门实战】基于Keras的手写数字识别实战（附完整可视化分析）

文章将包含：关键概念图解完整实现代码训练过程可视化模型效果深度分析环境准备importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflowimportkerasfromtensorflo

机器学习司猫白·2025-02-14 09:01

模型实战（19）之从头搭建yolov9环境+tensorrt部署+CUDA前处理 -＞实现目标检测

从头搭建yolov9环境+tensorrt部署实现目标检测yolov9虚拟环境搭建实现训练、推理与导出导出onnx并转为tensorrt模型Python\C++-trt实现推理，CUDA实现图像前处理文中将给出详细实现源码

明月醉窗台·2025-02-14 09:59

基于PyTorch的生成对抗网络入门（5）——利用PyTorch搭建条件生成对抗网络（CGAN）超详解

案例描述二、代码详解2.1构建真实数据集2.2创建生成虚假数据2.3构建判别器2.3.1创建生成虚假标签2.3.2判别器类2.3.3测试判别器2.4构建生成器2.4.1生成器类2.4.2测试生成器2.5训练

wendy_ya·2025-02-14 08:56

视觉中的transformer：ViT

但是在cv领域用的很少，视觉里一般是和cnn一起用或者把某些conv替换成transformer（整体还是CNN）本篇文章证明纯的transformer直接在图片分类上也做得很好：在大量数据集上进行预训练的前提上

ch隔壁老张·2025-02-14 06:12

AI 写作（三）文本生成算法：创新与突破

在训练复杂度方面，生成式模型通常较为复杂，因为它需要学习更多的参数来模拟数据的生成过程。例如，常

sdgfsdfxcg·2025-02-14 06:11

ViT：2 理解CLIP

庞德公·2025-02-14 05:33

第二章：9.5 多个输出的分类

构建多标签分类神经网络的方法方法一：独立训练多个神经网络一种方法是将多标签分类问题分解为多个独立的二分类问题。具体来说，

望云山190·2025-02-14 05:33

ALBERT：轻量级的BERT，用于语言表征的自监督学习

全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】ALBERT提出了特定的参数缩减技术，以降低内存消耗并提高BERT的训练速度

·2025-02-14 05:05

rk3588部署yolov8视频目标检测教程

目录1.环境配置1.1训练和导出onnx环境（电脑端执行）1.2导出rknn环境（电脑端执行）2.训练部分（电脑端执行）2.1训练脚本（电脑端执行）3.onnx转rknn（电脑端执行）1.环境配置1.1

今夕是何年，·2025-02-14 05:58

Pytorch的自动求导模块

文章目录torch.autograd.backward()基本用法非标量张量的反向传播保留计算图指定输入张量高阶梯度计算与y.backward()的区别torch.autograd.grad()基本用法非标量张量的梯度高阶梯度计算多输入、多输出的梯度计算未使用的输入张量保留计算图与backward()的区别torch.autograd.backward()该函数实现自动求导梯度，函数如下：torc

zoujiahui_2018·2025-02-14 05:57

【Transformer】小白入门指南

Multi-HeadAttention）前馈神经网络（Feed-ForwardNeuralNetwork）位置编码（PositionalEncoding）残差连接与标准化框架认识1.输入输出2.Encoder3.Decoder4.训练过程

静静喜欢大白·2025-02-14 04:18

Python阶段小结：从零基础到项目实战的蜕变之旅

️知识肌肉训练清单训练部位核心动作（知识点）动作标准（关键要点）基础代谢变量/数据类型、运算符、f-stringtype()类型检测，f"{value:.2f}"精度控制条件反射if-elif-else

GHXX.·2025-02-14 04:18

Python 中如何 import 绝对路径的模块

importsyssys.path.append('模块所在路径')import路径下需要的模块使用场景：importsyssys.path.append('/Users/feishuoren/Projects/pytorch_learning

斐硕人·2025-02-14 04:16

使用OpenAI的API构建聊天机器人

核心原理解析聊天机器人主要依赖于生成式预训练模型（GPT），它通过大量文本数据训练，学习语言模式和上下文关联，从而能够生成

dgay_hua·2025-02-14 04:16

华为 MindStudio 安装指南

它支持模型训练、推理、算子开发、性能优化等AI任务，并依赖CANN（ComputeArchitectureforNeuralNetworks）作为计算架构基础。

丰年稻香·2025-02-14 03:01

DeepSeek为何如此厉害，先是横扫华尔街，又是引得国内三大运营商争相加入？普通人又该如何入局？

在DeepSeek诞生之前，全世界对于AI大模型的认知是：只有疯狂砸钱，堆算力才能做出类似于OpenAI这样强大的AI大模型；可在DeepSeek诞生之后，直接将AI大模型的训练成本降低为不到原先的1%

2501_90560745·2025-02-14 02:51

人工智能之自然语言处理技术演进

近年来，NLP技术经历了从规则驱动到数据驱动的革命性演进，尤其是在深度学习和大规模预训练模型的推动下，取得了显著突破。

香橙薄荷心·2025-02-14 02:50

面向生成式语言模型场景到底是选择4卡5080还是选择两卡5090D

四卡RTX5080VS两卡RTX5090D：AI大模型性能比拼实践与思考本文主要从算力、显存、多卡扩展效率以及性价比等多个角度，分析在部署和训练大规模AI模型时，采用四卡RTX5080方案与两卡RTX5090D

weixin_40941102·2025-02-14 01:47

商汤大装置上架DeepSeek系列模型，限免体验、服务升级！

升级服务：全周期定制化方案，赋能智能开发全流程商汤大装置依托领先的技术平台与专家资源，形成了"场景定义-训练-部署-迭代"的闭环服务体系，确保客户开发效率与应用效果的双重提升。

·2025-02-14 01:01

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