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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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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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)
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
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. 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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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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太牛了
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2022-01-06 15:05:25
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最近在做 NER 任务的时候，需要处理最长为 1024 个字符的文本，BERT 模型最长的位置编码是 512 个字符，超过512的部分没有位置编码可以用了处理措施：将bert的位置编码认为修改成（1*1024），前512维使用原始的 （1*512）初始化，后512维随机初始化将bert的位置编码认为修改成（1*1024），前512维使用原始的 （1*512）初始化，后512维依旧使用原始的（1*5
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2024-02-20 08:35:14
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在之前的学习基础上使用卷积神经网络CNN的训练，准确率提升了许多。 与之前不同的地方就是添加了两层卷积神经，之前学习理论没弄明白的全连接层写完这个代码后也弄明白了。 而且运用了dropout解决过拟合问题。最后准确率达到了0.9688，比之前0.87还是要高不少以下是重要代码一、定义conv2d和max_pool_2x2函数x是输入，W是权重，stride=[1,1,1,1]是前后上下步长都为1，
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2024-06-28 10:20:02
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CD4532 8-3线优先编码器以及应用目标一片CD4532构成8-3线编码器两片CD4532串行构成16-4线译码器一.一片CD45232设计思路采用逻辑电路的行为级建模，参考CD4532的功能表，运用always，casex，else if语句实现CD4532的功能。代码实现设计模块//filename:CD4532.v
module CD4532(EI,I,Y,GS,EO);
input E
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2024-07-10 03:47:51
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这一章我们主要关注transformer在序列标注任务上的应用，作为2017年后最热的模型结构之一，在序列标注任务上原生transformer的表现并不尽如人意，效果比bilstm还要差不少，这背后有哪些原因? 解决这些问题后在NER任务上transformer的效果如何？完整代码详见ChineseNER
这一章我们主要关注transformer在序列标注任
参考：。。1、自编码器通过学习，将输入复制到输出来工作。自编码器的输入神经元和输出神经元个数相等。2、自编码器是一种能够通过无监督学习，学到输入数据的高效表示的人工神经网络。输入数据的这一高效表示成为编码，其维度一般远小于输入数据，使得自编码器可以用于降维。更重要的是，自编码器可作为强大的特征检测器，应用于深度神经网络的预训练。此外，自编码器还可以随机生成与训练数据类似的数据，这被称作生成器（ge
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2024-07-25 11:00:03
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该代码是一个Python脚本，主要用于生成和可视化一组特定的数据向量。
Variational AutoEncoder（VAE）原理传统的自编码器模型主要由两部分构成：编码器（encoder）和解码器（decoder）。如下图所示：在上面的模型中，经过反复训练，我们的输入数据X最终被转化为一个编码向量X’， 其中X’的每个维度表示一些学到的关于数据的特征，而X’在每个维度上的取值代表X在该特征上的表现。随后，解码器网络接收X’的这些值并尝试重构原始输入。举一个例子来加
1、Attention is all you need 中的位置编码1.1 部分论文解释截图中文翻译为位置编码（后面用PE代替）。这个操作，直观上非常容易理解，就是对序列中的词的位置进行编码。但是，原文并没有对这种新颖的位置编码方式作细致的讲解。对很多人来说，依然一头雾水。因此，本博客旨在让大家真正理解位置编码的原理。1.2 在公式形成中的考量1.2.1 引入PE的意义对于任何一门语言，单词在句子
# 如何实现“pytorch 位置编码”
## 引言
在自然语言处理和计算机视觉领域，位置编码是一种重要的技术，用于为模型提供关于输入数据中单词或像素的位置信息。在pytorch中，我们可以通过一定的方法实现位置编码。本文将介绍如何在pytorch中实现位置编码，并指导刚入行的小白学习这一技术。
## 整体流程
首先，让我们看看实现“pytorch 位置编码”的整体流程。我们可以用下面的表
原创
2024-05-01 05:39:54
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