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RSS订阅原创 Deep Learning 图像分类基础理论学习笔记
上图的公式可以知道代表着我们计算的feature map每个维度（channel）的均值，注意是一个向量不是一个值，向量的每一个元素代表着一个维度（channel）的均值。代表着我们计算的feature map每个维度（channel）的方差，注意是一个向量不是一个值，向量的每一个元素代表着一个维度（channel）的方差，然后根据和计算标准化处理后得到的值。主要有下面两个原因。，相较于VGGnet，他的计算参数是VGGnet的1/20，但是其网络的搭建过于复杂，因此大多数情况人们将会采用VGG。
2023-03-14 23:42:37
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原创 如何搭建深度学习环境及复现GitHub代码
在终端进行训练的话没法看到代码的细节，因此我们可以在pycharm中进行。conda activate name-of-env（接下来运行的内容就是基于这个环境的）在base这个土壤上搭建环境（不同的小房子），因为不同的代码运行需要不同的环境才能运行。在训练自己的网络时，只需要改变datasets中的facades变成自己的数据就可以。(要在下载的源代码存放的路径下运行才能找到需求环境的文件。阅读github代码中要求的环境，安装。4：查看github中的具体步骤。下载完放在相应的文件夹中。
2023-02-17 05:24:34
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原创 seq2seq and attention模型学习笔记
seq2seq是序列到序列的应用，为了解决输出和输出不等长的问题，现在已经广泛应用在例如等内容生成上。输入与输出的序列长度是可变的！！在原先的语言模型上输入与输出是一种类型数据，而在CLM中可以是其他的源信息，例如图片信息，语言，语音信息等。具体工作流程如下将源词和先前生成的目标词输入网络；从网络解码器获取上下文的向量表示（源和先前的目标）；根据这个向量表示，预测下一个token的概率分布decoder得到的向量通过一个线性层再经过softmax函数转换成下一个token的概率。...
2022-07-14 22:57:38
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原创 如何上传本地文件夹到GitHub仓库
如果已经建立好仓库了，忽略这部分；如果github上没有仓库，需要创建对应的仓库，然后把本地的文件上传到github该仓库下。 注意：如果当前目录下有多个文件夹，可以一起上传 首先进入你的master文件夹下，右键打开“Git Bash Here” ，弹出命令窗口 ，输入如下语句进行上传...
2022-07-13 20:04:03
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原创 CV学习笔记（光流 optical flow）
光流(optical flow)： 几个OpenCv实现了的测定算法: Lucas–Kanade method 中文解释：中文解释 Lucas-Kanade 算法用Gunnar Farneback 的算法计算稠密光流（即图像上所有像素点的光流都计算出来）。它的相关论文是："Two-Frame Motion Estimation Based on PolynomialExpansion"Two-Frame Motion Estimation Based on Polynomial Expansion论文
2022-07-06 22:56:36
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原创 NLP（nature language processing)自然语言处理学习
一：名词认识 1 Segmentation (分割 )句号 逗号等标点符号 把句子分隔开 2Tokenizing (标记化） 3 Stop words(停用词） 比如was are and in 等类型的词语 4 Stemming (提取词干）skipped skipping skips 都来自词语skip 5 Lemmatization (词型还原）are am is 都是be动词 6 speech tagging （词性）noum名词。vreb动词...
2022-05-31 19:25:00
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