本文主要描述的是DETR论文中的position_encoding，详细DETR论文解析可参考Transformer不像RNN可以根据位置顺序接受和处理单词，所以为了得到词的位置信息，将位置信息添加到每个词的嵌入向量中，这称为位置编码。DETR中提供了两种编码方式，一种是正弦编码（PositionEmbeddingSine），一种是可以学习的编码(PositionEmbeddingLearned)
在语言中，单词的顺序及其在句子中的位置非常重要。 如果重新排列单词，整个句子的意思可能会发生变化。 在实施 NLP 解决方案时，循环神经网络具有处理序列顺序的内置机制。 然而，transformer 模型不使用递归或卷积，而是将每个数据点视为独立于其他数据点。 因此，位置信息被明确地添加到模型中，以保留有关句子中单词顺序的信息。 位置编码是一种方案，通过它可以维护序列中对象顺序的知识。在本教程中，
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2024-03-25 05:15:42
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2018.10.23 Update:最近好多同学问我怎么采集数据，怎么实现最基础的定位，我整理了一个基础的WiFi， iBeacon采集端和KNN实现的python定位方法，放在Github上给萌新们参考，地址请戳在这里 时间过得真快，三四年过去了。也就是我做室内定位已经好几年，不成器，没做出什么成果。不过踩了不少坑，在这里做个总结，如果有人翻到这篇博客，就当科普也好，如果恰好你也是这个
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2024-05-09 22:18:33
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1、本文是到目前为止我见到过的关于CNN最最小白的入门教程，没有之一！本文仅供学术，如果不小心侵犯了大家的利益，还望海涵，并联系博主删除。特别是作者Sanjay Chan！CNN理论入门步骤：1、建议初学者先看从卷积计算到卷积神经网络CNN，了解CNN的和卷积的概念2、阅读本文了解CNN的结构和基本
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2024-10-11 14:21:07
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文章目录1.CNN介绍1.1CNN模型基本概念1.1.1卷积层（Convolution）1.1.1.1滑动窗口（过滤器filter/卷积核）1.1.1.2 Padding操作1.1.1.3 卷积步长（stride）1.1.1.4彩色图像的卷积1.1.2池化层（Pooling）1.1.2.1 最大池化（Max pooling）1.1.2.2平均池化1.1.3激励层（activation funct
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2024-10-11 14:39:13
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位置编码Bert问世后瞬间引爆了NLP领域，同时也让Transformer火了起来，Transformer中特征提取的方式不是传统的CNN，RNN等，而是用attention的形式，这种模式被用在AI的各个领域中，包括CV和语音等。关于attention和transformer的计算原理在文章中已经讲解过，不再赘述，具体可参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/231631
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2024-07-30 10:14:28
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# 理解计算机视觉中的 CNN 位置编码
计算机视觉（Computer Vision，CV）是人工智能的重要领域之一，而卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是处理图像的重要工具。在处理图像时，位置编码（Positional Encoding）可以帮助模型理解图像中信息的空间布局。这篇文章将带领你了解如何在 CNN 模型中实现位置编码，并通过一个简单的
# NLP 中如何使用 CNN
## 引言
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域中的重要分支，涉及处理和理解人类语言的技术和方法。在NLP中，我们经常需要对文本数据进行分类、情感分析、命名实体识别等任务。而卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习中常用的神经网络模型，它在图像处理任务中
原创
2023-09-01 03:49:54
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太牛了
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2022-01-06 15:05:25
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1. ASCII码我们知道，在计算机内部，所有的信息最终都表示为一个二进制的字符串。每一个二进制位（bit）有0和1两种状态，因此八个二进制位就可以组合出256种状态，这被称为一个字节（byte）。也就是说，一个字节一共可以用来表示256种不同的状态，每一个状态对应一个符号，就是256个符号，从0000000到11111111。上个世纪60年代，美国制定了一套字符编码，对英语字符与二进制位之间的关
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2024-10-13 18:49:13
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文章目录1. transformer结构图2. 位置编码的作用3. 位置编码的计算 1. transformer结构图 注意：它的编码器的输出会送入到所有的解码器模块，如下：在transformer的结构图中，由一个“Positional Encoding”，即位置编码，查看了以下资料后，稍微有点儿理解了，记录于此。2. 位置编码的作用 由于transformer是并行化运算，所以输入的信息中
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2024-06-24 06:00:07
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2017年，Google的Vaswani 等人提出了一种新颖的纯注意力序列到序列架构，闻名学术界与工业界的 Transformer 架构横空出世。它的可并行化训练能力和优越的性能使其成为自然语言处理领域（Natural Language Processing，NLP）以及计算机视觉领域（Computer Vision，CV）研究人员的热门选择。本文将重点讨论Transformer架构一个不可或缺的
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2023-12-12 13:30:35
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这篇博客记录一下自己学习实践CNN的一些知识。可能东西会比较碎。关于CNN的基本原理，请参看《深度学习（四）：卷积神经网络(CNN)模型结构，前向传播算法和反向传播算法介绍。》一、卷积操作和池化操作卷积操作和池化操作是CNN的核心操作。卷积操作在局部相关的数据中通过权重共享获得更好的表示，池化的基本作用是假设了图像的平移不变性，提高了网络的统计效率。我们尝试讨论以下2个问题：①在参数数量不变的前提
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2024-04-08 10:29:46
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1. 环境配置将代码从github上下载解压之后需要配置python环境，然后安装requirements.txt中的依赖，然后我们进入readme界面，下载好maskrcnn_benchmark，将其引入到项目文件夹中，第一个问题出来了， 其实就是版本的问题，我按照install.md安装好了环境就不会出现刚才的问题了。pip3 install torch==1.7.1+cu110 torchv
# PyTorch中的位置编码实现指南
在深度学习特别是自然语言处理（NLP）和图像处理领域，位置编码（Positional Encoding）被广泛应用。位置编码的目的是为模型提供关于输入序列中各个位置的信息，因为传统的神经网络没有位置信息。在本篇文章中，我们将详细介绍如何在PyTorch中实现位置编码，并以步骤和代码进行说明。
## 整体流程
下面是实现位置编码的步骤：
| 步骤 |
本推文基于发表于IJGIS的《A Review of Location Encoding for GeoAI: Methods and Applications》并加以个人理解进行编写 摘要许多地球科学中人工智能模型的一个普遍需求是编码各种类型的空间数据到一个隐藏的表征空间中以便可以轻松地将它们整合到深度学习模型中，例如点（例如，兴趣点），多边形（例如轨迹），多边形（例如，行政区域），图（例如，传
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2024-01-16 00:39:08
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2017年来自谷歌的Vaswani等人提出了Transformer模型，一种新颖的纯粹采用注意力机制实现的Seq2Seq架构，它具备并行化训练的能力，拥有非凡的性能表现，这些特点使它深受NLP研究人员们的喜欢，成为NLP领域的标志性模型之一。因此，当人们提到Transformer模型时，多头注意力机制（Multi-Head Attention）成为人们讨论最多的创新点，正如前面所说，这种机制让Tr
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2024-01-08 22:32:08
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本节课没有从头讲解神经网络，而是讲了一些神经网络的细节问题。两个需要注意的问题1、训练样本不够多没事，使用预训练好的卷积神经网络，所以不用担心训练样本少。2、计算机的计算能力有限常用激活函数Sigmoid函数数学公式：特性：它输入实数值并将其“挤压”到0到1范围内。更具体地说，很大的负数变成0，很大的正数变成1。在历史上，sigmoid函数非常常用，这是因为它对于神经元的激活频率有良好的解释：从完
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2024-05-20 22:40:50
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前面我们学习了Faster RCNN的原理流程，特别是RPN网络的原理，详情如下：目标检测算法Faster RCNN详解目标检测算法Fast RCNN详解目标检测算法SPP-Net详解目标检测算法R-CNN详解今天我们主要看下Faster RCNN算法的损失函数以及如何训练？损失函数：从上一期Faster RCNN的算法原理上，我们知道Faster RCNN算法有两部分，一个是用来提取候选框的RP
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2024-08-08 12:03:39
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1、位置编码的意义对于序列数据，目前存在三种主流的建模方式：卷积操作、循环操作和自注意力。其中，卷积和循环操作都具有局部性，即只作用目标元素的若干邻居上，而自注意力则是一种全局操作。具有局部性的操作，可以天然地注意到了元素间的相对位置；而注意力机制则是位置不敏感的·，即使调换序列中两个元素的位置对编码后的结果也不会产生影响。因此，有必要将元素对应的位置信息添加到表示中，或者在计算注意力得分时考虑两
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2024-04-11 11:39:25
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