文章目录引言本文方法参考 引言ReID是计算机视觉中重要任务之一。面临的挑战是大尺度动作变化，光照变化，视角不同，背景干扰，不同身份也会相似等。目前，监督学习的ReID方法分为两种， representation learning and metric learning 。前者看作确认与识别问题verification or identification problem，确认指两个图片是否为同一身份
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2024-04-21 19:19:22
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前言这是一篇NLP tricks的集合，在自然语言处理的模型中，有很多优化模型效果的技巧，其中很多技巧已经称为默认设置，不再文章中额外说明。 技巧列表前言Weight AverageAdaptive EmbeddingVariational DropoutSampled SoftmaxGLUE Weight AverageWeight Average是一种自动集成方式，指的是在最终进行模型测试前，
# Learned Positional Embeddings in Deep Learning
在深度学习领域，位置编码（Positional Embeddings）是一种常见的技术，用于为模型提供位置信息以增强其语义理解能力。传统的位置编码方法通常基于固定规则或手工设计，如Sinusoidal Positional Encoding。然而，这些方法在处理长文本或序列数据时可能会面临一些限制。
原创
2023-07-31 13:27:02
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参考自 GitHub BMINF项目直接上代码class PositionBias(Layer):
def __init__(self, num_buckets, num_heads, is_decoder):
self.num_buckets = num_buckets
self.is_decoder = is_decoder
self.n
所谓Embedding策略，就是用一个向量来描述一个实体的思想，这种思想用向量来描述实体信息，不仅仅包含了实体本身的属性信息，同时还包含了实体之间的关联信息，以及实体和最终目标任务之间的关联信息。这种方法最早其实是运用在NLP领域—词向量就是很好的例子，但是随着深度学习在其他各个领域（尤其是搜索/推荐/广告）的应用，衍生出了各种各样的变种，目前成为了深度学习应用到各个领域之中的标准方法。下面就来讲
概述从表格或图像数据中提取特征的方法已经众所周知了，但是图(数据结构的图)数据呢?学习如何使用DeepWalk从图中提取特征我们还将用Python实现DeepWalk来查找相似的Wikipedia页面介绍 我被谷歌搜索的工作方式迷住了。
每次我搜索一个主题都会有很多小问题出现。
以“人们也在搜索?”为例。
当我搜索一个特定的人或一本书，从谷歌我总是得到与搜索内容类似的建议。
# 使用PyTorch实现Positional Embedding
在深度学习领域，Positional Embedding是一种重要的技术，特别是在处理序列数据时。它能够为网络提供序列中每个单词或元素的位置信息，使模型能够理解元素之间的相对位置。在这篇文章中，我们将学习如何在PyTorch中实现自带的Positional Embedding。
## 整体流程
### 流程概览
| 步骤
原创
2024-08-22 05:57:51
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# 用PyTorch实现位置编码(Positional Embedding)
作为一名刚入行的开发者，你可能听说过位置编码（Positional Embedding）这个概念，尤其是在处理序列数据时。位置编码是一种将位置信息嵌入到模型输入中的方法，使得模型能够感知序列中元素的顺序。在本文中，我将向你展示如何在PyTorch中实现位置编码。
## 步骤概览
首先，让我们通过一个表格来概览实现位
原创
2024-07-29 11:18:40
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(作者提供了 matconvnet，caffe，keras三种实现。) 作者主页http://zdzheng.xyz/
原创
2022-10-13 15:54:14
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Pytorch 批量归一化（Batch Normalization）0. 环境介绍小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按 Shift+Tab 查看函数详解。1. 批量归一化1.1 简介深度卷积神经神经网络训练中的问题：损失出现在最后，后面的层训练较快数据在最底部
底部的层训练较慢底部层一变化，所有都得跟着变最后的那些层需要重新学习多次导致收敛变慢批量归一化就是去解决在学习底部层的时候避免变化顶
原创
2021-09-07 11:09:46
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1.了解PointNet为了更好的复现这个东西我们需要先了解这个东西，先把原文给出的图片放在这里，之后我们再一点点理解。1.1点云的特点1.1.1无序性：也就是说这个点的先后顺序和实际上是什么无关 你不管这些点加入集合的顺序如何，最后的最后他们组成的图形还是那么个图形，也就是说这些东西的顺序是完全没有必要的。 所以我们必须使用对称的函数： 也就是说，这个函数必须要满足，你怎么调换函数变量的输入顺序
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2024-01-05 22:37:45
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本文包括了GCN，GAT，HGNN，HGAT及基于这些模型的AE，或Clustering相关论文。着重介绍其方法、框架、训练流程、效果。 名称 会议/期刊 时间 Variational Graph Auto-Encoders NIPS 2016 Adversarially Regularized G ...
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2021-08-01 20:07:00
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超图 embedding 相关论文笔记。按照时间先后排序 名称 会议/期刊 时间 Hypergraph Neural Network 会议 2019.2 Dynamic Hypergraph Neural Networks 会议 2019 Be More with Less: Hypergraph ...
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2021-08-14 19:50:00
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论文《TUPE》复现 原有的注意力计算公式拆分为四部分后发现，中间两部分（word-to-position, position-to-word）对于识别并没有什么明显的作用，并且第一部分（word-to-word）和第四部分论文提出将位置信息与词嵌入信息分离开选择各自的权重矩阵来更新参数，提出的原因 ...
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2021-10-28 14:25:00
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）中发现一个在预训练词向量中不存在的词，一般...
原创
2022-12-21 14:01:53
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本文分为两部分，第一部分主要介绍论文，第二部分谈从中的收获和启发，如果你对论文比较熟悉的话可以直接阅读第二部分。第一部分引言Airbnb于2018年提出了论文《Real-time Per...
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2022-11-16 10:19:00
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https://github.com/tensorflow/tensor2tensor/blob/maO...
原创
2022-07-19 19:45:09
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PatchmatchNet: Learned Multi-View Patchmatch StereoCVPR 2021 oralAbstractlearnable cascade formulation of Patchm
原创
2023-01-03 18:43:57
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all things learned from UVC -- 1
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2023-06-09 05:21:27
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