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標簽 > 深度學習
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大家可能已經(jīng)發(fā)現(xiàn),從 I 到 O 的轉換需要大量計算。這還只是一部分,tarnsformers 中的自注意力步驟需要消耗更多算力。
2023-06-09 標簽:AI數(shù)據(jù)結構深度學習 1207 0
什么是CPU、GPU、TPU、DPU、NPU、BPU?有什么區(qū)別?
CPU由多個結構組成,其中包括運算器(ALU, Arithmetic and Logic Unit)、控制單元(CU, Control Unit)、寄存...
6.5. 自定義圖層? Colab [火炬]在 Colab 中打開筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook in ...
2023-06-05 標簽:深度學習 1168 0
5.5. 深度學習中的泛化? Colab [火炬]在 Colab 中打開筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook ...
PyTorch入門須知PyTorch教程-2.3. 線性代數(shù)
我們可以將數(shù)據(jù)集加載到張量中,并使用基本的數(shù)學運算來操縱這些張量。要開始構建復雜的模型,我們還需要一些線性代數(shù)工具。本節(jié)簡要介紹了最基本的概念,從標量算...
2023-06-05 標簽:數(shù)據(jù)算法線性代數(shù) 1633 0
PyTorch入門須知PyTorch教程-2.2. 數(shù)據(jù)預處理
到目前為止,我們一直在處理以現(xiàn)成張量形式到達的合成數(shù)據(jù)。然而,要在野外應用深度學習,我們必須提取以任意格式存儲的雜亂數(shù)據(jù),并對其進行預處理以滿足我們的需...
2023-06-05 標簽:數(shù)據(jù)python深度學習 1413 0
PyTorch入門須知 PyTorch教程-2.1. 數(shù)據(jù)操作
為了完成任何事情,我們需要一些方法來存儲和操作數(shù)據(jù)。通常,我們需要對數(shù)據(jù)做兩件重要的事情:(i)獲取它們;(ii) 一旦它們進入計算機就對其進行處理。如...
2023-06-05 標簽:數(shù)據(jù)存儲python 1495 0
3D機器視覺是指利用計算機技術對三維空間中的物體進行識別、檢測、跟蹤和測量等操作。3D機器視覺技術可以廣泛應用于工業(yè)制造、自動化生產(chǎn)、醫(yī)療、軍事等領域,...
通過人工檢查ChatGPT的回復,發(fā)現(xiàn)ChatGPT傾向于識別比標注的跨度更長的sapn,以更接近人類的偏好。因此,之前的硬匹配(hard-matchi...
2023-06-01 標簽:AI數(shù)據(jù)集深度學習 1441 0
一些研究人員便立馬想到可以使用全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Fully convolutional Network)來實現(xiàn)這個過程,全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Fully con...
2023-05-31 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡計算機視覺深度學習 1313 0
前向梯度學習通常用于計算含有噪聲的方向梯度,是一種符合生物學機制、可替代反向傳播的深度神經(jīng)網(wǎng)絡學習方法。然而,當要學習的參數(shù)量很大時,標準的前向梯度算法...
2023-05-30 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能深度學習 569 0
深度學習的意思其實不是不變的,它的本意是動態(tài)發(fā)展的。最初的深度學習基本意思是聚焦于區(qū)別于誤差反向傳遞算法(Backpropogation)那種打包式的黑...
2023-05-30 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡物聯(lián)網(wǎng)人工智能 722 0
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