09 2024 档案

Tensorflow2
摘要：Tensorflow2.0 有深度学习基础的建议直接看class3 class1 介绍 人工智能3学派 行为主义:基于控制论，构建感知-动作控制系统。(控制论，如平衡、行走、避障等自适应控制系统) 符号主义:基于算数逻辑表达式，求解问题时先把问题描述为表达式，再求解表达式。(可用公式描述、实现理性思 阅读全文
posted @ 2024-09-29 20:28 计算机飞翔 阅读(19) 评论(0) 推荐(0) 编辑
transformer（李宏毅笔记）
摘要：transformer Encoder 之前的Self-attention其实已经提到过transformer，而且transformer和后面的bert也有很大关系，transformer就是一个sequence to sequence的model 这些都是输出不定长的例子，语音识别+机器翻译=语 阅读全文
posted @ 2024-09-14 20:15 计算机飞翔 阅读(46) 评论(0) 推荐(0) 编辑
自注意力机制（self-attention）
摘要：自注意力机制 self-attention 红色框中的这四个向量是考虑了整个sequence后的输出，而且self-attention不仅可以使用一次， transformer中最重要的就是self-attention 根据a1找到和a1相关的向量，比如如何计算a1和\ 阅读全文
posted @ 2024-09-11 15:43 计算机飞翔 阅读(189) 评论(0) 推荐(0) 编辑
标准神经网络怎么处理词向量
摘要：词向量输入到标注神经网络 好的，我来通过一个具体的例子，详细说明如何将多个词向量堆叠成矩阵，或者通过池化或取平均的方法，将其转换为一个固定长度的向量，然后输入到标准的前馈神经网络中。 假设我们有一个句子： "I love cats" 这个句子包含三个单词："I"、"love" 和 "cats"。 假 阅读全文
posted @ 2024-09-10 10:30 计算机飞翔 阅读(41) 评论(0) 推荐(0) 编辑
yolo与目标检测（v1-v5）
摘要：yolo v1-v5与目标检测 深度学习经典检测方法概述 目标检测的两种方法 从yolov1开始讲解，v2，v3都是在此基础上 单阶段目标检测，需要输出的就是四个值(x,y,w,h) 这样看起来很像是一个回归任务 而双阶段目标检测，是先选出候选区域，在进行预测，具体细节可以看完之前文章,物体检测Fa 阅读全文
posted @ 2024-09-09 14:35 计算机飞翔 阅读(127) 评论(1) 推荐(0) 编辑
Fast Rcnn
摘要：物体检测Faster Rcnn系列 目标检测概论 之前我们在机器学习了解过各种分类和回归算法 目标检测需要检测物体的位置，那么把目标检测看成回归任务？好像不太合适，因为一张图像可能有多个目标 那么看做分类问题呢 看成分类问题，用的是滑动窗口 把图片划分为几个区域，然后一个个预测是不是dog ，但是速 阅读全文
posted @ 2024-09-05 16:29 计算机飞翔 阅读(41) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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