qq_45832651的博客

什么是Mask R-CNN呢？

这个词（Sequence-to-Sequence）在深度学习中怎么解释，有什么作用？

弱监督语义分割利用扩散模型！

扩散模型在医学图像中的分割方法！

你说你永远不会离开我的！

人生本就是一场盛大的告别！且行且珍惜！

常见的损失函数，激活函数，学习率策略！softmax函数用于将一个K维的实数向量映射到(0,1)之间的K维向量，并且使得这个K维向量上的元素值和为1。平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）：是预测值与真实值之间的差的绝对值的平均值。对数损失函数（Log Loss）: 在概率论与统计学中，对数损失是一种经常用来评估。（binary classification）的逻辑回归模型的性能的函数。，常用交叉熵作为损失函数。

又比如，在生成对抗网络（GAN）中，生成器网络在生成图片时，也会利用高斯噪声来增加图片的多样性和真实感。经过神经网络得到噪声的概率分布，经过随机采样得到t-1时刻的图像，经过不断迭代最终得到0时刻的图像，这就是整个过程，我们可以看到最后的α拔几乎为0，那么就得到t时刻的图像就为噪声了，服从标准正太分布。发现其中我们已知t时刻时求前一时刻的概率出现了0时刻的图像，但是我们又不知道0时刻的，陷入了死循环，这时我们将加噪过程中t时刻与0时刻的通式关系代入，化简，得到已知t时刻得到前一时刻图像服从的概率。

残差网络（Residual Neural Network, ResNet）是深度神经网络的一种。它通过增加跨层连接（skip connection）将输入信息直接传递到输出，有助于解决深层网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题减少了参数量提高了网络性能。

单阶段目标检测算法是一类用于目标检测任务的深度学习算法，与传统的两阶段目标检测算法（如R-CNN系列）相比，它们更加简单且速度更快，通常只需要一次前向传播就可以完成目标检测。这些单阶段目标检测算法在不同的应用场景中表现出色，并且通常具有较快的推理速度。选择哪种算法取决于应用的具体需求，包括准确性、速度、资源消耗等因素。此外，这些算法通常在深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）中提供预训练的模型，可以用于快速开发自定义的目标检测应用。

目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，它的目标是在图像或视频中识别并定位一个或多个特定对象或物体的位置。目标检测算法在许多应用中都有广泛的用途，包括自动驾驶、视频监控、医学影像分析、工业自动化等领域。这些算法代表了目标检测领域的一些主要进展，每种算法都有其优点和适用场景。选择适当的目标检测算法取决于应用的要求，包括准确性、速度、内存占用等方面的考虑。此外，许多深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）提供了预训练的目标检测模型，可以用于快速开发自定义的目标检测应用。

在过去的十年中，深度学习经历了巨大的发展和突破，以至于被广泛认为是人工智能领域最具革命性和有影响力的技术之一。

动手学pytorch--2.1数据操作

这些只是一些常见的张量操作示例，PyTorch 还提供了许多其他操作，如数学函数、线性代数运算、形状重塑、张量拼接、张量分割等。请参考 PyTorch 的官方文档以获取更详细的信息。

来看看Pytorch怎么定义网络吧

的一些基本操作，在 PyTorch 1.0 版本以后，可以直接使用 Tensor，并且梯度计算和求导更加简洁，所以，一般推荐直接使用 Tensor 进行计算和梯度管理。设置为 True，表示需要计算梯度。然后通过定义计算图和调用。是一个自动求导变量，用于构建计算图并进行梯度自动求导。注意，PyTorch 1.0 版本后，被弃用，可以直接使用 Tensor。在 PyTorch 中，方法可以进行梯度传播。

numpy的基本操作

pytorch中创建矩阵的做种方式

在神经网络和深度学习中，激活函数（activation function）是对神经元的输出进行处理的一种函数。神经网络的激活函数必须是非线性的，它的作用是引入非线性因素，从而使神经网络可以处理更加复杂的数据，并且提高模型的准确率。