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原创 Inception【代码详解Pytorch version】

【代码】Inception【代码详解Pytorch version】

2024-09-14 13:52:31 808 1

原创 学习开源深度学习框架PyTorch中的模块【Modules】

在 PyTorch 中,nn.Module 类是构建神经网络架构的基石。它可作为神经网络特定的组件。模块将模型层的可训练参数(权重和偏差)整齐地打包在一起。它们还可以包含其他模块,这样你就可以构建复杂的层次结构。模块会记住它们的参数和内部状态,本质上是存储它们在训练的时候所学习到的内容。与构建块一样,模块可以连接起来形成复杂的神经网络。为什么使用模块模块提供了一种结构化的方式来组织神经网络的不同组件,从而增强了代码的可读性和可维护性。

2024-08-19 14:40:23 915

原创 基于CNN的医学X-Ray图像分类全程解析

每个数字图像由一个值在 0 到 255 之间的像素创建。0 表示黑色,255 表示白色,因此,将原始图像像素值的比例数组重新缩放到 [0,1] 之间,这使图像对整体损失的贡献更均衡。否则,像素范围越高的图像损失越大,应使用较低的学习率,像素范围越低的图像需要更高的学习率。

2024-08-09 18:47:19 1459

原创 大语言模型之OpenAI GPT架构代码详解

这是Pytorch中OpenAI GPT架构的教程/实现。此实现使用了小莎士比亚数据集。GPT 模型本质上是一个标准的Transformer,但有一些调整。GPT-2,尤其是 GPT-3 模型非常大,不适合单个 GPU,需要模型并行处理。此实现甚至不使用数据并行性,旨在更像是一个教程。与简单的自回归转换器相比,其主要区别在于参数初始化、权重衰减和学习速率调度。对于Transformer,我们重用了现有的 labml/nn。

2024-08-06 18:53:42 236

原创 大语言模型综述泛读之Large Language Models: A Survey

大语言模型发展的四个阶段:①、统计语言模型;②、神经语言模型;③、预训练语言模型;④、大语言模型。统计语言模型是一种基于统计学的自然语言处理模型,它的主要任务是计算一段文本中词语序列的概率,并根据这个概率对文本进行预测或者排序。统计语言模型的核心思想是通过对大量语料库中的统计信息进行分析,建立词语之间的概率关系,然后用这些概率关系来预测或生成新的文本。以下是统计语言模型的一些主要原理:简单的计数方法。

2024-08-05 18:33:02 1098

图像分割,训练数据集,train-40【train-21~train-40所需积分1分】

图像分割数据集,用作深度学习训练使用【train-21~train-40所需积分1分】

2024-11-06

图像分割,训练数据集,train-39【train-21~train-40所需积分1分】

图像分割数据集,用作深度学习训练使用【train-21~train-40所需积分1分】

2024-11-06

图像分割,训练数据集,train-38【train-21~train-40所需积分1分】

图像分割数据集,用作深度学习训练使用【train-21~train-40所需积分1分】

2024-11-06

图像分割,训练数据集,train-37【train-21~train-40所需积分1分】

图像分割数据集,用作深度学习训练使用【train-21~train-40所需积分1分】

2024-11-06

图像分割,训练数据集,train-36【train-21~train-40所需积分1分】

图像分割数据集,用作深度学习训练使用【train-21~train-40所需积分1分】

2024-11-06

图像分割,训练数据集,train-35【train-21~train-40所需积分1分】

图像分割数据集,用作深度学习训练使用【train-21~train-40所需积分1分】

2024-11-06

图像分割,训练数据集,train-34【train-21~train-40所需积分1分】

图像分割数据集,用作深度学习训练使用【train-21~train-40所需积分1分】

2024-11-06

图像分割,训练数据集,train-33【train-21~train-40所需积分1分】

图像分割数据集,用作深度学习训练使用【train-21~train-40所需积分1分】

2024-11-06

图像分割,训练数据集,train-32【train-21~train-40所需积分1分】

图像分割数据集,用作深度学习训练使用【train-21~train-40所需积分1分】

2024-11-06

图像分割,训练数据集,train-31【train-21~train-40所需积分1分】

图像分割数据集,用作深度学习训练使用【train-21~train-40所需积分1分】

2024-11-05

图像分割,训练数据集,train-30【train-21~train-40所需积分1分】

图像分割数据集,用作深度学习训练使用【train-21~train-40所需积分1分】

2024-11-05

图像分割,训练数据集,train-29【train-21~train-40所需积分1分】

图像分割数据集,用作深度学习训练使用【train-21~train-40所需积分1分】

2024-11-05

图像分割,训练数据集,train-28【train-21~train-40所需积分1分】

图像分割数据集,用作深度学习训练使用【train-21~train-40所需积分1分】

2024-11-05

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图像分割数据集,用作深度学习训练使用【train-21~train-40所需积分1分】

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图像分割数据集,用作深度学习训练使用【train-21~train-40所需积分1分】

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图像分割,训练数据集,train-20【train-11~train-20免积分】

图像分割数据集,用作深度学习训练使用【train-11~train-20免积分】

2024-11-05

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图像分割,训练数据集,train-18【train-11~train-20免积分】

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2024-11-05

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2024-11-05

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