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原创 关于ChatGPT前后今生学习笔记

最初,在自然语言处理领域的主流模型最初是RNN(循环神经网络)模型, 2017年,谷歌大脑团队提出了Transformer模型。而2018年,OpenAI公司便推出了具有1.17亿个参数的GPT-1模型。GPT的核心技术是把Transformer的解码器拿出来,BERT的思想是把Transformer的编码器拿出来。本文主要是介绍了ChatGPT的前生今世。

2023-03-08 16:52:41 4335

原创 Transformer多头注意力机制实现数字预测(pytorch)的实践过程

1. 报错 ModuleNotFoundError: No module named ‘matplotlib’ 2. 报错 ModuleNotFoundError: No module named ‘myfunction’ 3. 报错 ModuleNotFoundError: No module named ‘XXXX’ 4. 无法导入MyDataset 及相关数据

2023-03-07 15:57:18 655

原创 在Win11系统下安装深度学习系列软件遇到的问题及解决办法

在Win11系统下安装深度学习系列软件遇到的问题及解决办法;anaconda、cuda、pycharm及python

2023-01-18 20:54:31 485

原创 PyCharm SSH远程连接华为云平台

PyCharm SSH远程连接华为云平台程序:基于Mindspore的LeNet5的手写数字识别程序问题一:连接时报错times out问题二:出现报错No module "mindvision","te"问题三:出现报错“CV2_RegisterType”(是版本问题)

2022-11-23 21:54:15 818 2

原创 华为云平台学习之自定义镜像需要注意的问题

华为云平台学习之自定义镜像需要注意的问题 Linux系统

2022-11-13 22:27:03 320

原创 在运用mindspore框架和华为云平台学习中遇到的问题

在运用mindspore框架和华为云平台学习中遇到的问题

2022-11-13 22:02:34 994

原创 安装mindspore过程中遇到的问题及解决办法

在首次命令行中直接安装pip报错,后采用另一种方式转至安装依赖软件后编译,结果电脑本身的Python 3.8.8与mindspore基础要求的Python 3.7.13相冲突

2022-07-21 21:28:18 1481

原创 安装opencv-python遇到的问题及解决办法

安装opencv-python遇到的问题及解决办法;环境:anaconda,python3.8, PyCharm2020

2022-05-29 11:17:30 9595 8

原创 【吴恩达深度学习课后作业】编程作业遇到的问题及解决办法(课程1)第二周

matplotlib作为Python中绘制图表的库;train_set_y和train_set_x_orig的含义;plt.imshow(train_set_x_orig[index])不显示图像;np.squeeze及utf-8的含义;代码报错“unexpected indent”;代码报错“SyntaxError: 'return' outside function”;Pycharm误删代码恢复方式

2022-05-24 16:55:59 573

原创 【吴恩达深度学习课后作业】有点意思的课程测验知识点(课程1)第三周、第四周

1. 进行编程练习或实现神经网络的logistic回归时,每次创建数组时将其定义为列向量或行向量,如a=np.randm.randn(5,1)或a=np.randm.randn(1,5)。如果不确定一个向量的具体维度,可以用assert( ) 进行声明。2. [1]、[2]样式的上标表示神经网络的不同层,(1)、(2)等则表示第 i 个训练样本。3. 经验法则:如果输出值是0或1的二元分类,那么sigmoid函数很适合作为输出层的激活函数,然后其他单元都用ReLU函数。4.A =

2022-05-17 12:06:29 344

原创 【吴恩达深度学习课后作业】有点意思的课程测验知识点(课程1)第一周、第二周

1.常用的激活函数及对应图像:(1)sigmoid函数 (2)tanh函数(3) ReLU函数 (4)Leaky ReLU函数2.监督式学习可分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据指拥有数据的数据库;非结构化数据指音频、图像、文本信息等。图像领域利用卷积神经网络(CNN)序列数据(音频、语言等一维...

2022-05-17 11:07:57 233

原创 LeNet、AlexNet与VGGNet的学习笔记

发展顺序:LeNet-AlexNet-VGGNet因此,以LeNet为起始研究一些基本概念:特征映射(Feature map):为配合部分连接,卷积神经网络还运用了权值共享来减少参数数量。具体做法就是将卷积核在图片上移动(即移动卷积核的感受野)来计算出输出。卷积核(kernel):用于对输入图像进行共享权值的遍历;如果将图像每一个图像的每一个像素作为卷积输入层的元素,那么卷积核就相当与每个输入的权值,且有卷积核大小的一组输入使用同一组权值。步长(stride):卷积核是在图片上移动后遍历

2022-05-14 21:21:32 933

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