带掩码的⾃编码器MAE详解和代码实现监督学习是训练机器学习模型的传统⽅法，它在训练时每⼀个观察到的数据都需要有标注好的标签。如果我们有⼀种训练机器学习模型的⽅法不需要收集标签，会怎么样?如果我们从收集的相同数据中提取标签呢?这种类型的学习算法被称为⾃监督学习。这种⽅法在⾃然语⾔处理中⼯作得很好。⼀个例⼦是BERT¹，⾕歌⾃2019年以来⼀直在其搜索引擎中使⽤BERT¹。不幸的是，对于计算机视觉来说...

BART：参数量在自然语言处理领域中，预训练语言模型（Pretrained Language Model）已经成为了研究和应用的热点之一。其中，BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformer）作为一种强大的预训练语言模型，由Facebook AI Research团队于2019年提出。1. BART简介BART是一种基于Transformer架...

MAE 源代码理解part1：调试理解法git官⽅链接：下了MAE代码 完全看不懂 我要⼀步⼀步来 把这篇代码给全部理解了 。我⾃⼰觉得看⼤神代码很有⽤。 这篇⽂章当笔记⽤。⼀，跑⽰例：怎么说 ⼀上来肯定是把demo⾥的代码拿出来跑⼀跑。但是会遇到问题。 下⾯时demo的代码。 第⼀个问题是说函数没这个参数 那很简单 到位置 删掉就⾏ 为啥我敢删 就是因为他的值是 None ，直接删就⾏第⼆个问...

tensorflow2.0（Keras）实现seq2seq+Attention模型的对话系。。。本⽂⽬录结构序列⽣成的两种⽅法⽐较seq2seq模型介绍Keras实现seq2seq+Atttention模型模型详细结构seq2seq模型训练模型预测序列⽣成的两种⽅法⽐较：通⽤的解释：以Encoder-Decoder框架为例，输⼊Source和输出Target内容是不⼀样的，⽐如对于英-中机器翻译来...

AE （⾃动编码器）与VAE （变分⾃动编码器）简单理解AE （Auto Encoder, ⾃动编码器）AE 的结构如上图所⽰，⾃动编码器主要由两部分组成：编码器（Encoder ）和解码器（Decoder ）。编码器和解码器可以看作是两个函数，⼀个⽤于将⾼维输⼊（如图⽚）映射为低维编码（code ），另⼀个⽤于将低维编码（code ）映射为⾼维输出（如⽣成的图⽚）。这两个函数可以是任意形式，但在...

MATLAB实现⾃编码器（六）——变分⾃编码器（VAE）官⽹代码的改进本⽂内容参考了是对官⽅⽹页的改进，该⽹页的翻译可见。1.Load Data下载数据并解压，然后加载，没有变化2.Construct Network与官⽅⽹页相⽐，改进了代码，更加细致，同时增加了解析2.1.Overview⾃动编码器包含两个部分：编码器和解码器。 编码器接受图像输⼊并输出压缩表⽰（编码），压缩表⽰是⼤⼩为late...

Pytorch ：线性⾃编码⽹络降维（对⽐PCA ）Pytorch: 图像⾃编码器-线性⾃编码⽹络降维与SVM, PCA 降维与SVMCopyright: Jingmin Wei, Pattern Recognition and Intelligent System, School of Artificial and Intelligence, Huazhong University of Sci...

搞懂Transformer结构，看这篇PyTorch实现就够了搞懂Transformer结构，看这篇PyTorch实现就够了机器学习研究组昨天作者⼁Alexander Rush来源⼁哈⼯⼤SCIR下⾯分享⼀篇实验室翻译的来⾃哈佛⼤学⼀篇关于Transformer的详细博⽂。"Attention is All You Need"[1] ⼀⽂中提出的Transformer⽹络结构最近引起了很多⼈...

自监督预训练是一种训练深度学习模型的方法，其中模型通过预测输入数据的某些变换或修改来学习数据表示。在解码器（decoder）自监督预训练中，解码器被训练成能够从编码器（encoder）的输出中重构原始输入数据。这种训练方法可以使得解码器学习到如何从编码器的输出中提取有用的信息，以便在后续的任务中更好地生成或重构数据。具体来说，自监督预训练的步骤如下：将原始输入数据通过编码器得到编码表示。将编码表示...

betrdecoder代码BertDecoder是一个基于潜在语义分析的Transformer模型，其作用是解码处理输入文本并输出结果。下面将从以下几个方面介绍BertDecoder的代码：1.模型结构decoderBertDecoder模型是由多个Transformer block组成的，每个block包含多层了Self-Attention和Feed-Forward网络，同时还包括Layer N...

PyTorch 学习笔记（九）：⾃动编码器（AutoEncoder ）⼀. ⽣成模型⽣成模型（Generative Model）这⼀概念属于概率统计与机器学习，是指⼀系列⽤于随机⽣成可观测预测数据得模型。简⽽⾔之，就是“⽣成” 的样本和 “真实” 的样本尽可能地相似。⽣成模型的两个主要功能就是学习⼀个概率分布和⽣成数据，这是⾮常重要的，不仅可以⽤在⽆监督学习中，还可以⽤在监督学习中。⽆监督学习的发...

Transformer翻译模型Decoder详解（Masking）写这个博客的原因在于：⼤部分解释Transformer的⽂章都只注重讲解Encoder部分，在Encoder中⼜侧重讲解self-attention原理。为了读者更好地理解整个Transformer的训练过程，我决定结合代码写⼀篇在理解了Encoder部分怎么理解Decoder模块的博⽂。参考⽂章：jalammar....

如何⽤python进⾏相关性分析_使⽤Python进⾏相关分析学习⼀、机器学习⼊门的⼏个简单概念1、定义根据定义，机器学习定义为“机器学习是近20多年兴起的⼀门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析⼀些让计算机可以⾃动“学习”的算法。机器学习算法是⼀类从数据中⾃动分析获得规律，并利⽤规律对未知数据进⾏预测的算法。”⼀般来说...

利⽤三元组tripletloss训练⾮⼈脸数据并实现分类密码：12mh1.训练⾃⼰的数据先把我们所⽤到的代码说⼀下，这⾥我选择的是精简版的代码，所⽤到的代码主要是train_tripletloss和classifier，但不是其余没有⽐如facenet.py,lfw.py等等是需要被调⽤的。⾸先我们需要准备好数据集，这个数据集要求的尺⼨是160*160，可以是⾮⼈脸数据，然后放到指定的⽂件夹（在程...

LearnNLPwithTransformer（Chapter10）10. 机器翻译个⼈总结：机器翻译和其它任务类似，均包括：加载数据、预处理数据、微调预训练模型三个步骤。我们将展⽰如何使⽤代码库中的模型来解决⾃然语⾔处理中的翻译任务。我们将会使⽤数据集。这是翻译任务最常⽤的数据集之⼀。下⾯展⽰了⼀个例⼦：对于翻译任务，我们将展⽰如何使⽤简单的加载数据集，同时针对相应的仍⽆使⽤transforme...

YOLOX：ExceedingYOLOSeriesin2021（原⽂翻译）YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021图1：YOLOX和其他最先进的物体检测器在移动设备上精确模型的速度-精度权衡(上)和精简模型的尺⼨-精度曲线(下)。1、引⾔随着⽬标检测的发展，YOLO系列[23，24，25，1，7]始终追求实时应⽤的最佳速度和精度平衡。他们提取当时可⽤的最先进的检测技...

电子工艺实 习 报 告班  级                        学  号                    姓  名&n...

Python训练⽂本情感分析模型最近闲来⽆事，看了 的⼀篇⽂章 ，跟着步骤做了⼀个demo，此demo是爬取了美团⽤户的评论，对评论进⾏情感分析，收获很⼤，特此做下了笔记。⾸先导⼊库import pandas as pdimport numpy as npfrom pandas import DataFrame, Series读取评论数据，数据在data = pd.read_csv("data.c...

健身物品产品设计方案模板产品名称：健身物品产品设计方案模板一、引言健身已经成为现代人的一种生活方式，对于健康和身体素质的追求成为越来越多人的共同愿望。本文旨在提供一种健身物品的产品设计方案，为用户提供方便、高效和安全的健身体验。二、产品概述1. 产品名称：智能健身器械2. 产品功能：结合智能科技与健身器械，提供个性化、定制化的健身训练方案。3. 产品特点：  a. 美观大方的设计，适合...

Java单元测试进阶之如何打桩（⽤easymock轻松打桩）打桩（mock）是单元测试的重要内容和难点，学好打桩的技术，做单元测试基本就没什么困难了。mock有两种，⼀种是静态的，⼀种是动态的。静态的就是在写测试代码之前根据需要打桩的类⽣成另外⼀个类，这个类就是mock object。动态的就是mock object是在测试代码运⾏的时候才⽣成的。所以很明显，动态打桩⽐静态打桩要⽅便地多。本章就是...

高考语法填空专题训练一Once there lived a rich man   31   wanted to do something for the people of his town.   32   first he wanted to find out whether they deserved his help.    In ...

Are you getting ready for Spring Festival教学实录与评析作者：韦灵　李蔓来源：《广西教育·D版》2018年第03期        本课是外研版（新标准）英语七年级上册第十模块第一单元的学习内容，是一节听说课。本课以“春节”话题为主线，展开听说读写训练，在训练中强化“现在进行时”的用法，同时巩固与话题相关的短语和句型。&...

体能训练考核小程序1.引言1.1 概述概述部分的内容可以介绍体能训练的背景和现状，以及撰写本文的目的和重要性。体能训练是指通过综合运动训练来提高身体机能和技能水平的活动。随着现代生活方式的改变和健康意识的提高，越来越多的人开始关注体能训练并将其作为一种健康生活的方式。体能训练可以提高心肺功能、增强肌肉力量、改善身体柔韧性和协调性，同时还可以促进身体的代谢和康复。然而，传统的体能训练方法存在一些局限...

英语语法专题训练—— 省略句 倒装句 强调句考点提示：1、句子成分省略的各种情况。2、由neither，so，only，hardly等词引导的句子倒装。全部倒装和部分倒装。3、强调句子成分引起的倒装。4、强调句型It is/was +被强调的部分+that/who+原句其他部分的用法。考题测试1. Only when ________ possible to settle the problem....

PyTorchLightning⼯具学习来源 | GiantPandaCV编辑 | pprp【导读】Pytorch Lightning是在Pytorch基础上进⾏封装的库(可以理解为keras之于tensorflow)，为了让⽤户能够脱离PyTorch⼀些繁琐的细节，专注于核⼼代码的构建，提供了许多实⽤⼯具，可以让实验更加⾼效。本⽂将介绍安装⽅法、设计逻辑、转化的例⼦等内容。PyTorch Lig...

python⽂本分类框架_⼿把⼿教你在Python中实现⽂本分类（附代码、数据集）本⽂约2300字，建议阅读8分钟。本⽂将详细介绍⽂本分类问题并⽤Python实现这个过程。引⾔⽂本分类是商业问题中常见的⾃然语⾔处理任务，⽬标是⾃动将⽂本⽂件分到⼀个或多个已定义好的类别中。⽂本分类的⼀些例⼦如下：分析社交媒体中的⼤众情感鉴别垃圾邮件和⾮垃圾邮件⾃动标注客户问询将新闻⽂章按主题分类⽬录本⽂将详细介绍⽂...

基于TensorFlow框架的手写数字识别摘要：手写识别是一种应用在手机和平板电脑输入中的一种常见输入方式，目前国内已经有很多开源的机器学习平台可以方便的进行构建神经网络对手写数字进行识别。如Google公司的TensorFlow和百度的PaddlePaddle（飞浆）。本文通过搭建CNN卷积神经网络，利用python编程技术，使用TensorFlow框架并结合MNIST标准数据集对模型进行训练于...

PyTorch语⾳识别框架，将语⾳转成⽂本格式patterPyTorch中的语⾳到⽂本框架，初始⽀持DeepSpeech2架构（及其变体）。特征基于⽂件的语料库定义配置，模型体系结构和可重复性的培训配置DeepSpeech模型具有⾼度可配置性各种RNN类型（RNN，LSTM，GRU）和⼤⼩（层/隐藏单元）各种激活功能（Clipped ReLU，Swish）具有Lookahead（⽤于流式传输）或双...

【深度学习框架Keras】在⼩数据集上训练图⽚分类模型的技巧说明：1.主要参考Francois Chollet《Deep Learning with Python》；2.代码运⾏环境为kaggle中的kernels；3.数据集和预训练模型VGG-16需要⼿动添加；4.卷积神经⽹络请参考：# This Python 3 environment comes with many helpful anal...

VJ框架与⼈脸检测物体检测详解Viola-Jones Object Detection Framework1. VJ Framework1.1 Overview本⽂详细阐述 Viola-Joines ⼈脸检测/物体检测 实时处理框架，主要参考 Robust Real-Time Face Detection 这篇论⽂以及本⼈⼯程实践经验。论⽂中 VJ 总结其主要贡献有三⽅⾯：Feature: Haa...