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RSS订阅原创 VIT原理详解
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2010.119291.如何把2D的图片转换成一个1D的序列模型框架 1.class token因为NLP中也用，为了和NLP保持一样，所以也用。 2.一般图像分类用GAP做全局平均池化，然后再做分类，两种方式通过论文作者实验都可以，作者只是为了和NLP中保持一致，但是需要调参才能获得一致的效果。 1.通过消融实验，1D位置编码和2D位置编码相差不多 2.作者认为切块比较小，较小的patch在图像中
2025-02-10 08:44:19
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原创 Bert论文详解
BERT和GPT的区别，GPT是单向结构，使用左侧的单词预测下一个，BERT是双向结构，当前词由左侧和右侧两个单词预测得出。1.更深度的双向Transformer模型。3.用于一般语言理解任务。
2025-02-08 07:26:09
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原创 图神经网络原理详解——GNN、GCN
为了获得属性之间的交互，可以在顶点更新时让其他的属性也参与进来，比如某一顶点更新时，不止使用本身和相邻顶点的向量参与计算，同时让和相邻顶点之间的边向量也参与计算。全局向量包含所有的顶点和边，所以我们在汇聚顶点/边的时候，其实也包括了汇聚全局向量，而全局向量自我更新的时候，也会把所有的边和顶点包含进去。无序对称性：顶点集合没有顺序，边集合没有顺序，对图的所有属性进行优化变换之后，即可以任意排序。则表示为有边（蓝色），否则表示为无边（白色），在图中，除边缘点外，每个顶点在。表示，在邻接矩阵中，如果两个顶点。
2025-02-05 23:53:26
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原创 复现微调GroundingDino，训练自己的数据集（详细记录，附源码）
复现并微调GroundingDINO模型，训练针对自定义数据集，本项目详细记录了从数据准备、环境配置、模型微调、训练过程到评估结果的所有步骤。
2025-01-16 21:54:59
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空空如也
空空如也
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