
人工智能
binlin1209
这个作者很懒,什么都没留下…
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embedding层和全连接层的区别是什么?
二者概念不太一样embedding目的是把一个高纬的,每个维度上相对稀疏的数据投影到相对低维的,每个维度可以取实数集的数据操作。本质上是用连续空间替代(准)离散空间,以增加空间利用率,减少不必要的parameter。nlp和推荐系统里的embedding,输入数据就是word id或item ID,也就是one hot encoding,输入维度就是词的个数,每个维度上取01,空间利用率极低。这种情况下,一般的embedding的实现方式就是一个用全连层,输入维度高,输出维度低。当然embeddibg也可以原创 2021-01-08 10:15:59 · 1609 阅读 · 0 评论 -
空洞卷积(Atrous Convolution)
优点:在不做pooling损失信息和相同的计算条件下的情况下,加大了感受野,让每个卷积输出都包含较大范围的信息。空洞卷积经常用在实时图像分割中。当网络层需要较大的感受野,但计算资源有限而无法提高卷积核数量或大小时,可以考虑空洞卷积。空洞卷积(dilated convolution)是针对图像语义分割问题中下采样会降低图像分辨率、丢失信息而提出的一种卷积思路。利用添加空洞扩大感受野,让原本3x3的卷积核,在相同参数量和...转载 2020-07-06 20:35:51 · 615 阅读 · 0 评论 -
机器学习中precision和accuracy区别
机器学习中precision和accuracy区别一些术语对于一个二分类问题,我们定义如下指标:TP:True Positive,即正确预测出的正样本个数FP:False Positive,即错误预测出的正样本个数(本来是负样本,被我们预测成了正样本)TN:True Negative,即正确预测出的负样本个数FN:False Negative,即错误预测出的负样本个数(本来...转载 2018-04-13 16:11:23 · 14224 阅读 · 2 评论 -
GPU课程20180510
GPU加速的科学发现Tags : GPU爱因斯坦一百年前的预言 强度极其微弱,探测困难几乎不与物质发生作用从第一次引力波探测到第一次“引力波-电磁信号”协同观测引力波天文学的开启新的挑战 “引力波-电磁”(GW-EM)信号的协同观测了解波源及其相关的物理过程 引力波数据处理流程High Performance ComputingExt...原创 2018-05-10 11:41:53 · 521 阅读 · 0 评论 -
EEG检查的意义(转)
EEG是脑细胞功能变化的标志,能反映脑性疾病时脑功能障碍与否,但不能反映其疾病程度。一份正常EEG并不总是意味着脑功能正常,一份异常EEG、并不一定意味着脑功能异常。一种脑性疾病可产生多种形态的EEG异常,一种EEG异常可由多种脑性疾病引起。因此必须结合临床和其他检查,EEG才能在诊断上起参考作用。一般刺激性脑性病变可出现快波、棘波,抑制性脑性病变可出现慢波。EEG对颅内占位病变有定位价值,但不能...转载 2018-05-17 15:57:03 · 3365 阅读 · 0 评论 -
BatchNormalization、LayerNormalization、InstanceNorm、GroupNorm、SwitchableNorm总结
https://blog.youkuaiyun.com/liuxiao214/article/details/81037416转载 2018-11-30 10:02:09 · 412 阅读 · 0 评论 -
语法糖
语法糖(Syntactic sugar),也译为糖衣语法,是由英国计算机科学家彼得·约翰·兰达(Peter J. Landin)发明的一个术语,指计算机语言中添加的某种语法,这种语法对语言的功能并没有影响,但是更方便程序员使用。通常来说使用语法糖能够增加程序的可读性,从而减少程序代码出错的机会。举例说明举个例子:在C语言里用a[i]表示*(a+i),用a[i][j]表示*(*(a+i)+j...转载 2019-02-26 11:34:02 · 971 阅读 · 0 评论