自注意力机制（self-attention）是一种基于注意力机制的神经网络模型，主要用于自然语言处理任务中。它在Transformer模型中被广泛使用，能够对输入序列中的每个元素计算其与其他元素之间的关系，并使用这些关系来更好地表示输入序列。在自注意力机制中，每个元素都是一个向量表示，例如，在语言处理中，可以将每个单词的嵌入向量作为输入序列中的元素。然后，为了计算每个元素与其他元素之间的关系，自注
索引前言一、pytorch是什么？二、代码实列1.Numpy与Torch对比2.Variable变量3. 激励函数4.Regression回归5.Classification回归总结 前言这篇文章是B站上莫烦python的pytorch教程，听课随笔记录一下课程链接一、pytorch是什么？PyTorch 是 Torch 在 Python 上的衍生. 因为 Torch 是一个使用 Lua 语言的
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2023-08-21 10:07:51
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项目地址开发 torchtracer 的初衷在使用 pytorch 框架进行机器学习(尤其是深度学习)实验时，经常需要考虑如何保存以下实验数据：模型的 checkpoints每次训练的 hyper-parameters训练过程中的各种变化参数及其图像(loss, accuracy, learning-rate 等)除此之外，Keras 之类的其他框架在 fit 时会有一个表示训练进度的进度条，而
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2023-08-04 23:49:05
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在图像分割这个问题上，主要有两个流派：Encoder-Decoder和Dialated Conv。本文介绍的是编解码网络中最为经典的U-Net。随着骨干网路的进化，很多相应衍生出来的网络大多都是对于Unet进行了改进但是本质上的思路还是没有太多的变化。比如结合DenseNet 和Unet的FCDenseNet, Unet++一、Unet网络介绍论文： https://arxiv.org/
Pytorch学习笔记6——时间序列 判断态度的二分类问题：对于长句子不适合，因此需要权值共享： 对于某一层： 上一步输出作为下一步输入，存储语境信息： 自我更新语境信息ht ht是最后一次送入得到的memory语境信息。【1，3，10】 out是所有h的聚合信息。【5，3，10】单层RNN实现时间序列预测（波形预测）RNN的梯度弥散与梯度爆炸gradient clipping 方法解决梯度爆炸
文章目录自述代码出处目录代码1. Preparationsfrom _ _ future _ _ import2. Load & Preprocess Dataos.path.join函数def自定义函数with open as 读写文件 自述我是编程小白，别看注册时间长，但从事的不是coding工作，为了学AI才开始自学Python。 平时就是照着书上敲敲代码，并没有深刻理解。现在想要
Transformer一、Transformer1、简介创新、模型效果 通用的模块 注意力机制 应用领域：cv nlp 信号处理 视觉、文本、语音、信号核心： 提特征的方法 提的更好应用NLP的文本任务nlp word2vec 词向量每个词都是一个向量不同的语境中一个词的含义不同 2、Attention 注意力机制权重控制语言：感兴趣的 图像：指定需要关
作者丨Jack Stark@知乎导读本文是PyTorch常用代码段合集，涵盖基本配置、张量处理、模型定义与操作、数据处理、模型训练与测试等5个方面，还给出了多个值得注意的Tips，内容非常全面。PyTorch最好的资料是官方文档。本文是PyTorch常用代码段，在参考资料[1](张皓：PyTorch Cookbook)的基础上做了一些修补，方便使用时查阅。1. 基本配置导入包和版本查询import
参数设置## 维度
d_model = 512 # sub-layers, embedding layers and outputs的维度(为了利用残差连接，是一个加法操作)
d_inner_hid = 2048 # Feed Forward(MLP)的维度【d_ff】
d_k = 64 # key的维度
d_v = 64 # value的维度
## 其它
n_head = 8 # 多头注意力机制
注意力机制 CVPR2021 Coordinate Attention || Pytorch代码实现即插即用！一、Coordinate Attention 简介二、使用步骤1.结构图1.pytorch 代码 即插即用！提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：CoordAttention简单灵活且高效，可以插入经典的轻量级网络在几乎不带来额外计算开销的前提下，提升网络的精度。实验表明，CoordA
其实这个笔记起源于一个报错，报错内容也很简单，希望传入一个三维的tensor，但是得到了一个四维。RuntimeError: only batches of spatial targets supported (3D tensors) but got targets of dimension: 4 查看代码报错点，是出现在pytorch计算交叉熵损失的代码。其实在自己手写写语义分
简介自注意力(self-attention)：一个seq2seq的映射运算，具体而言，也就是将输入向量通过映射(或者说某种函数运算)输出对应的结果. 向量的维度都为。对于每个输出，就是用自注意力运算生成的，而这个运算原理，其实就是对输入向量进行加权平均罢了，公式为：在此处是整个序列的索引(范围即[1,k])，并使权重相加为1。注意这个权重并不是某个参数，因为它是从和计算而来。实现这个权重最简单的方
在深度学习任务中，根据loss的设计可以简单的分为线性回归、逻辑回归和softmax回归。一、线性回归loss其中线性回归是指拟合一个线性函数，通常用mse、mae来评价模型的拟合效果，此外mse、mae还可以作为loss训练模型。需要格外注意的是loss值的大小毫无意义，只有梯度值才是决定模型学习的方向。只是，一般情况下loss与梯度呈现正相关，loss大，则梯度也大。在线性回归中，y_pred
U-net 原理部分之前的博客有些了，这里主要记录一下代码实现 U-net往期博客：基于Attention-based（用的是自注意力机制）的U-net 代码来源IDDPM项目：https://github.com/openai/improved-diffusion/blob/main/improved_diffusion/unet.py 文章目录U-netconv_ndTimestepEmbed
1.RNN中的attention pytorch官方教程：https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html 首先，RNN的输入大小都是(1,1,hidden_size)，即batch=1,seq_len=1,hidden_size=embed_size，相对于传统的encoder-decoder
Transformer结构如下图所示：（1）Self-Attention在 Transformer 的 Encoder 中，数据首先会经过一个叫做 self-attention 的模块，得到一个加权后的特征向量 Z，这个 Z 就是论文公式1中的Attention(Q,K,V)：在公式中，之所以要除以根号d_k（词向量或隐含层维度），原因有：1）防止输入softmax的数值过大，进而导致偏导数趋近于
作者丨颜挺帅@知乎（已授权）编辑丨极市平台导读本文用通过pytorch中的分布式原语库来介绍每个通信原语的行为表现，主要对point-2-point communication 和collective communication两种通信方式进行介绍，并附有相关代码。前言由于工作需要，最近在补充分布式训练方面的知识。经过一番理论学习后仍觉得意犹未尽，很多知识点无法准确get到（例如：分布式原语sca
一、项目简介在上一个使用一维卷积CNN进行风速预测的项目基础上，本项目基于Pytorch使用LSTM和多头Attention实现时间序列（风速）的预测，只使用风速一个特征来预测风速，适用于初学预测的小伙伴。项目参考了多个网络上的代码以及借助了chatgpt的灵感，对整个项目分解到各个py文件中形成一个完整项目的基本框架，其他类似项目可以用这个框架进行修改，增加了loss计算和相应的绘图
文章目录0 写在前面1 卷积层2 下采样3 卷积和下采样4 输出是十分类的问题5 特征提取器6 卷积层6.1 单通道卷积6.2 多通道卷积6.3 卷积输出7 卷积核的维度确定8 局部感知域（过滤器）9 卷积层代码实现10 填充padding11 定义模型12 完整代码 0 写在前面在传统的神经网络中，我们会把输入层的节点与隐含层的所有节点相连。卷积神经网络中，采用“局部感知”的方法，即不再把输入
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2023-08-10 10:31:37
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文章目录自述代码出处代码 Create formatted data file （为了方便理解，把代码的顺序略微改一下, 此章节略长。）1. `loadLines` 将文件的每一行拆分为一个字段字典（lineID、characterID、movieID、character、text）查看字典`lines`内容encoding='iso-8859-1'line.split（‘ + + + $ +
