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RSS订阅原创 Transformer小白入门
Encoder-Decoder是一个模型框架，可以用不同的模型来实现，目前较多的应该就是seq2seq和transformer。其广泛应用于自然语言处理、图像处理、语音识别等领域在数学上，注意力函数可以被定义为一个映射，该映射接受一个查询（Query）和一组键值对（Key-Value pairs），然后输出一个聚合后的信息，通常称为注意力输出（也叫注意力分数）注意力(Q, K, V) = 聚合(权重 * V)注意力机制是通过Query与Key的注意力汇聚（给定一个Query，计算Query与Key。
2024-09-17 17:27:49
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原创 基于SE-ResNet的图像十分类
1、Dataset 在 torch.utils.data 无论是加载文本还是图像数据集，加载自定义数据集都需要他。官方提供的dataset则从torchvision里import。2、DataLoader 在torch.utils.data 不管是文本还是图片都用这个包。3、 对图像的预处理 用torchvision.transforms 包PyTorch读取图片，主要是通过Dataset类，所以先简单了解一下Dataset类。
2024-09-12 18:51:47
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原创 GNN图神经网络简单理解
图：表示一些实体之间的关系顶点（研究的对象）：顶点信息、邻点数目等边（两个对象之间特定的关系）：边信息、边权重等全局信息：节点个数、最长路径等顶点：用向量表示边：用向量表示全局信息：用向量表示时域中的卷积运算等价于频域中的乘法运算图像是一种特殊的图数据从网络连接方式来看，二者都是局部连接（大大减少了单层网络的计算复杂度）二者卷积核的权重是处处共享的（有效地避免过拟合现象的出现）从模型的层面来看，感受域随着卷积层的增加而增加。
2024-09-10 13:23:41
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转载 markdown常用语法记录
利用#实现以此类推效果如下：语法：效果：wenben 语法：快捷键 ctrl+b效果：加粗语法： 快捷键 ctrl+i效果：斜体效果如下：浅红色文字：浅红色文字：深红色文字：深红色文字浅绿色文字：浅绿色文字深绿色文字：深绿色文字浅蓝色文字：浅蓝色文字深蓝色文字：深蓝色文字浅黄色文字：浅黄色文字深黄色文字：深黄色文字浅青色文字：浅青色文字深青色文字：深青色文字浅紫色文字：浅紫色文字深紫色文字：深紫色文字效果如下：size为1：size为1size为2：size为
2024-09-01 15:38:20
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原创 Hexo结合Github搭建博客
ps:npm install 一直卡顿的时候使用 cnpm install创建新项目，后面有字的收费，选择无字的点击GitHub仓库部署配置Github仓库授权点击部署，部署成功后点击网络。
2024-09-01 15:18:12
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空空如也
空空如也
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