现在随着深度学习技术的迅速发展，深度学习技术在图像和语音方向的应用已经很成熟了。目前工程上应用深度学习一般源于数据的限制都是在ImageNet pre-trained model的基础上进行微调—fine-tune。由于ImageNet数以百万计带标签的训练集数据，使得如CaffeNet之类的预训练的模型具有非常强大的泛化能力，这些预训练的模型的中间层包含非常多一般性的视觉元素
另一篇详细的博客 LoopClosing.cc这个文件是闭环检测与矫正的代码，其逻辑比较清晰。由于用到了多地图集，所以闭环检测不仅在当前地图中进行，还会在以前的地图中检测。如果是在当前地图中检测到了回环，则进行回环矫正；如果是在以前的地图中检测到了回环，则在回环处进行地图的融合，并矫正融合地图中所有的关键帧位姿和地图点。1、闭环检测与矫正的流程LoopClosing流程图1.检查队列中是否有关键帧
1、什么是优化器 优化器用来寻找模型的最优解。2、常见优化器2.1. 批量梯度下降法BGD(Batch Gradient Descent) 2.1.1、BGD表示 BGD 采用整个训练集的数据来计算 cost function 对参数的梯度：假设要学习训练的模型参数为W，代价函数为J(W)，则代价函数关于模型参数的
一、Embedding 层1、词嵌入在神经网络中，单词的表示向量可以直接通过训练的方式得到，我们把单词的表示层叫做Embedding 层。Embedding 层负责把单词编码为某个向量???，他接受的是采用数字编码的单词???，如2 表示“I”，3 表示“me”等，系统总单词数量记为??????，输出长度为f 的向量???：??? = ?(???|?????? , ?)Embedding 层实现起
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2024-09-24 07:07:08
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bgp网段互访2 描述：a和d建立ibgp邻居关系，d宣告site B，a宣告site A。1.siteA访问siteB会出现什么问题？ 无法通讯，路由黑洞，数据丢失 原因： 因为a，d建立ibgp邻居关系，d宣告site B，a宣告site A。 a会将siteA的路由传递给d，并且下一跳为a，d会把siteB的路由发给a，并且下一跳为d；
一、self-attention1. Vector Set as Input从前我们都是输入一个vector，现在有些情况下，我们需要输入一个vector set。文字处理 文字信号有两种处理方式
one- hot encoding 但是对于文字处理来说，由于文字数多，存在纬度高，彼此之间无关联的缺点。word embedding 单词嵌入，把x所属空间的单词映射到y空间的多维向量。顺便记录
论文阅读笔记——Graph Embedding Techniques,Applications, and Performance:A survey摘要：本文对嵌入任务进行了一个介绍，将图嵌入的方法分为了以下三类：因式分解、随机游走以及深度学习，对这些方法分别进行了介绍并提供了代表性算法的实例、分析了其在各种任务上的性能。1. 图分析任务分类及其实现方法：2. 获得图的每个节点的向量表示面临的挑战：
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2024-09-25 14:46:41
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结论：（1）在我国大陆，EGM2008 模型高程异常的总体精度为20 cm，华东华中地区12 cm，华北地区达到9 cm，西部地区为24cm。（2）“移去-拟合-恢复”法原理是在利用函数模型( 如二次曲面模型) 进行高程转换前，首先移去用地球重力场模型计算得到高程异常的长波部分或者移去地形改正的短波部分，或者移去二者之和，然后对剩余高程异常进行拟合和内插，在内插点上再利用重力场模型或地形改正公式把
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2024-07-18 17:40:59
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直观的理解：Batch Size定义：一次训练所选取的样本数。Batch Size的大小影响模型的优化程度和速度。同时其直接影响到GPU内存的使用情况，假如你GPU内存不大，该数值最好设置小一点。为什么要提出Batch Size？在没有使用Batch Size之前，这意味着网络在训练时，是一次把所有的数据（整个数据库）输入网络中，然后计算它们的梯度进行反向传播，由于在计算梯度时使用了整个数据库，所
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2024-07-24 20:59:56
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我们的主题是预训练，那么问题是Word Embedding这种做法能算是预训练吗？这其实就是标准的预训练过程。要理解这一点要看看学会Word Embedding后下游任务是怎么用它的。它的使用方法其实和前面讲的NNLM是一样的，句子中每个单词以Onehot形式作为输入，然后乘以学好的Word Embedding矩阵Q，就直接取出单词对应的Word Embedding了。那个Word Embeddi
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2024-03-25 08:41:57
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1. 热狗识别让我们通过具体案例演示微调：热狗识别。 我们将在一个小型数据集上微调ResNet模型。该模型已在ImageNet数据集上进行了预训练。 这个小型数据集包含数千张包含热狗和不包含热狗的图像，我们将使用微调模型来识别图像中是否包含热狗。%matplotlib inline
import os
import torch
import torchvision
from torch impor
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2024-08-31 22:49:50
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参考transformer encoder-decoder结构：encoder用于embedding representation。decoder用于预测、生成任务。目录Problem DefinitionMethod CategoriesEncoder-Decoder Framework参考Problem DefinitionGraph机器学习的核心问题：如何把Graph结构信息纳入机器学习模型
embed包 提供了访问正在运行的go程序的功能。嵌入一个文件到stringimport _ "embed"
//go:embed hello.txt
var s string
print(s)嵌入一个文件到一个字节切片import _ "embed"
//go:embed hello.txt
var b []byte
print(string(b))嵌入一个或多个文件作为一个文件系统impo
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2024-06-11 11:46:15
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文章目录前言网络架构微调微调中的权重初始化训练重用分类器权重固定一些层总结 前言标注一个数据集非常的昂贵，我们希望在一个预训练好的模型上，学到识别能力，拿到自己的场景微调，使得数据集即使很小的情况下，也能有不过的结果。网络架构一个神经网络一般可以分成两块： 1.特征抽取将原始像素变成易线性分割的特征 2.线性分类器来做分类微调 源数据集很大，学得一个很好的特征提取模型 我们的目标数据集比较小，此
PID是比例，积分，微分的缩写.比例控制是指控制系统的输出与输入偏差信号成比例关系。当系统中只有比例控制时系统的输出存在稳态误差。为了消除稳态误差，在控制系统中需要引入积分控制。所谓积分控制是指控制系统的输出与输入偏差信号的积分成比例关系。积分项随着时间的增加而增大，因此能够逐渐减小稳态误差，直至消除误差。PI 调节虽然能够消除稳态误差，但是对整个控制系统的稳定性产生影响，使得调节过程中出现震荡甚
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2024-07-30 13:37:02
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BGE M3-Embedding来自BAAI和中国科学技术大学，是BAAI开源的模型。相关论文在https://arxiv.org/abs/2402.03216，论文提出了一种新的embedding模型，称为M3-Embedding，它在多语言性（Multi-Linguality）、多功能性（Multi-Functionality）和多粒度性（Multi-Granularity）方面表现出色。M3
LLM大语言模型 一般训练过程Step 1.预训练阶段大模型首先在大量的无标签数据上进行训练，预训练的最终目的是让模型学习到语言的统计规律和一般知识。在这个过程中模型能够学习到词语的语义、句子的语法结构、以及文本的一般知识和上下文信息。需要注意的是，预训练本质上是一个无监督学习过程;得到预训练模型(Pretrained Model)， 也被称为基座模型(Base Model)，模型具备通用的预测能
1打开【AI】，使用【文字工具】输入“风轻云淡”，【字体】分别设置为繁体和篆体，作为字体设计的参考 2使用【钢笔工具】绘制一条直线，关闭【填充】，【8pt】【描边】，选择【直接选择工具】选中中间的竖线向右拖动，形成弧线；按【Alt】键移动复制弧线到右侧，点击【镜像旋转工具】调转右侧弧线的方向，调整位置 3使用【钢笔工具】在两弧线之间绘制横线，按【Alt】键移动
3 BERT 在本节中，我们将介绍BERT及其详细实现。 我们的框架有两个步骤：预训练和微调。 在预训练期间，通过不同的预训练任务对未标记的数据进行模型训练。 为了进行微调，首先使用预训练的参数初始化BERT模型，然后使用来自下游任务的标记数据对所有参数进行微调。每个下游任务都有单独的微调模型，即使它们已使用相同的预训练参数初始化。 图1中的问答系统示例将作为本节的运行示例。 图1:BERT的总体
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 是微软研究员引入的一项新技术，主要用于处理大模型微调的问题。目前超过数十亿以上参数的具有强能力的大模型 (例如 GPT-3) 通常在为了适应其下游任务的微调中会呈现出巨大开销。LoRA 建议冻结预训练模型的权重并在每个 Transformer 块中注入可训练层 (秩-分解矩阵)。因为不需要为大多数
