Quantization fundamentals Hardware background 这部分内容主要探索量化的硬件背景以及如何让推理在设备上跑起来。 图1展示了神经网络中矩阵向量乘法 y = W x + b \boldsymbol{y}=\boldsymbol{W}\boldsymbol{x} + \boldsymbol{b} y=Wx+b的计算示意图，这是矩阵乘法和卷积的…

前置知识： 矩阵分解MF： 把user–item交互矩阵分为两个子矩阵，用两个子矩阵相乘来重构关联矩阵，优化目标是使重构矩阵和真实矩阵之间的误差最小。常用的损失函数是均方误差。通过这种方式得到二者的向量学习到用户商品潜在的关联信…

Neural Networks投稿 1、文章类型选择 从下拉菜 单中选择您提交的文章类型。 2、附加文件 直接上传手稿 必须的文件 建议这几个都上传 3、通用信息 选择文章类别 4、偏好设置 请提供所需的信息。 请回答所提出的问题/陈述。 5、附加信息 添加作者时需要注意！&a…

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2309.11523 代码链接：https://github.com/qhfan/RMT 引言 ViT近年来在计算机视觉领域受到了越来越多的关注。然而，作为ViT的核心模块--自注意力缺乏空间先验知识。此外，自注意力的二次计算复杂度…

pytorch-forecasting简介 pytorch-forecasting是一个基于PyTorch的开源时间序列预测库,旨在简化先进深度学习模型在实际场景中的应用。它提供了高级API和多种先进的神经网络模型,使用户能够轻松构建和训练复杂的时间序列预测模型。 主要特点包括: 提供TimeSeriesDataSet类处…

The Perceptron 注意：本文主要介绍preceptron（没有隐藏层）的工作原理，和具体的实例（具体的数据如何进行权重的迭代更新的），但是没有代码实现。preceptron一般是二分类，这里同样提到…

Ps菜单：滤镜/Neural Filters/人像/智能肖像 Neural Filters/PORTRAITS/Smart Portrait 智能肖像 Smart Portrait通过生成新特征，如表情、头发、面部年龄、光线、姿势和头发等，来对肖像（头部）进行创造性地调整。 “智能…

版权声明 本文原创作者：谷哥的小弟作者博客地址：http://blog.csdn.net/lfdfhl《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》是一篇在深度学习领域具有重要影响力的论文，由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey E. Hinton等人撰写。该论文主要…

参考自以下 https://www.cnblogs.com/Determined22/p/6914926.html https://www.jianshu.com/p/7582df96b081 https://zhuanlan.zhihu.com/p/35703999 0 Abstract 受到机器翻译和目标检测等的启发, 提出了基于注意力机制的图像描述生成模型 1 Introduction 获取图片重要信…

语音识别一定想到RNN，就像图片识别想到CNN一样。 英汉翻译有两种方法：一是语音识别，一是英汉对照直接training 1.RNN的learning 1.1loss function cross entropy是怎么算的呢：对每个输入xi, 其输出的yi 与相应的reference vecto…

讲的是RNN： 1.RNN的基本概念：有记忆的neural network 案例：slot分类，比如地点啊，时间啊 有个订票系统，Slot Filling，听到用户说: I would like to arrive Taipei on November 2nd. 时&#xf…

文章目录 摘要1.CNN v.s. DNN2. why CNN ?原因1：Some patterns are much smaller than the whole image原因2：The same patterns appear in different regions原因3：Subsampling the pixels will not change the object 3. CNN架构的步骤3.1…

参考论文：Netural Machine Translation By Joinly Learning To Align And Translate 这篇论文应该是attention系列论文的鼻祖论文了， 引用量已经超多了吧！ 背景 机器翻译方面的模型一般都会采用encoder-decoder的框架，对source…

在吴恩达老师DL系列课程的学习过程中，跟随做的一些小练习，在看懂别人代码基础上，整理的一些小笔记。 参考：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79702148 带一个隐藏层的平面数据分类：对平面上随机生成…

目录 Convolution Netural Network 摘要 本节内容综述 CNN V.s. DNN CNN架构提出的基础 1.Some patterns are much smaller than the whole image 2.The same patterns appear in different regions 3.Subsampling the pixels will not change the object CNN的步骤 …

CNN来了，他真的来了，带着迅速的步伐来了。那，yolo还会远吗。 1. Why 不DNN 1.1肯定是DNN有缺陷呀： 一般的全连接神经网络处理图像： 第一层识别一些最基础的线条 第二层就开始复杂 往后的层以此类推 我们要尽可能的去…

1.历史渊源 深度学习（deep learning）和神经网络（netural networks）这几年随着“阿尔法狗”以及ImageNet挑战赛的兴起而被炒得火热，然鹅这俩大兄弟已经不是生面孔了，而可以算是“老家伙了”。早在1943年&…

一、神经网络 1.神经元 （节点） 是神经网络的的基础单元，基本形式为wxb（x1、x2为输入向量，w1、w2为权重，b为偏置，g(z)为激活函数，a为输出）大量神经元相互连接组成神经网…

目录 前言 一、交换机的简介 1.什么是交换机 2.交换机的作用 3.交换机的应用场景 二、 交换机类型讲解 1. 直连交换机（Direct exchange） 1.1 基本概述 1.2.特点 1.3.缺点 1.4.应用场景 2. 主题交换机（Topic exchange） …

登录成功后，在 admin 选项卡可以查看所有用户： 可以看到，每个用户都有一个 Can access virtual hosts 属性，这个属性是啥意思呢？ 今天松哥来和大家稍微捋一捋。 1. 多租户 RabbitMQ 中有一个概念叫做多租户&#xff…