近期在做deep learning的项目，学习了一下deepnet，之前搭建了一个windows下的deepnet的学习开发环境，把搭建系统的过程分享给大家。1.我用的是windows下的visual studio 2012版本号，你能够依据自己的环境改动配置；2.须要安装python 64bit版...
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2015-02-05 12:07:00
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文章目录图像分割与Pytorch实现1、图像分割是什么2、模型是如何将图像分割的3、深度学习图像分割模型简介（1）FCN模型（2）Unet模型（3）Deepnet系列1）Deepnet-V12）Deepnet-V23）Deepnet-V34）Deepnet-V3+4、训练Unet完成人像抠图 图像分割与Pytorch实现1、图像分割是什么图像分割本质上是对图像中的每一个像素进行分类，图像分割通常
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2023-10-10 10:11:44
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本文摘自苏神分析的deepnet原理近来的一些工作（如understand the difficulty）指出，深模型训练的根本困难在于“增量爆炸”，即模型越深对输出的扰动就越大。 论文《DeepNet: Scaling Transformers to 1,000 Layers》则沿着这个思路进行尺度分析，根据分析结果调整了模型的归一化和初始化方案，最终成功训练出了1000层的Transforme
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2024-08-03 14:05:51
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在大规模多语言神经机器翻译任务上，增加网络深度可以显着提高NMT 的翻译质量：48 层的模型比12 层的模型平均获得3.2 点的提高。DeepNet可以成功地将深度扩展到1,000 层，比基线提高4.4BLEU。值得注意的是，DeepNet只训练了4 个epoch，并且在计算预算更多的情况下，性能可
人体姿态估计研究文集3D人体姿态估计笔记 人体姿态估计的过去，现在，未来 重新思考人体姿态估计 人体姿态估计(Human Pose Estimation)经典方法整理 A 2019 guide to Human Pose Estimation with Deep Learning 从DeepNet到HRNet，这有一份深度学习“人体姿势估计”全指南 A 2019 guide ...
原创
2020-04-27 17:05:36
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1. 加载图像 1.1 使用imread函数加载图像，可以加载GIF、JPEG、PNG等大多数标准文件格式图像。Import an image
img = imread("file.jpg")1.2 采用**imshow()**来显示图像。imshow(img)1.3 采用alexnet函数可以创建预定义的深度网络AlexNet的副本。deepnet = alexnet1.4 采用classify
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2023-08-04 18:18:57
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deepnet是多伦多大学计算机系机器学习组开发的一个神经网络工具包，可以进行以下计算：1. Feed-forward Neural Nets
2. Restricted Boltzmann Machines
3. Deep Belief Nets
4. Autoencoders
5. Deep Boltzmann Machines
6.
1000 层的 Transformer，深得吓人。昨日出炉的论文《DeepNet: Scaling Transformers to 1,000 Layers》在研究社区引起了热议，作者来自微软亚洲研究院。该研究直接把 Transformer 深度提升到 1000 层！下面让我们看下这篇研究说了什么。近年来，大规模 Transformer 模型出现了这样一种趋势：随着模型参数从数
原创
2022-03-09 10:16:58
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见过几层的mlp，也见过几十层的GoogleNet，还见过上百层的Resnet，上千层的transformer见过没！这篇论文<DeepNet: Scaling Transformers to 1000 Layers>它来了。它提出了一个简单有效的方法来训练"极深"的transformer。这篇论文提出了一个新的标准化方程(DEEPNORM)去修改transformer中的残差链接。该...
原创
2022-04-27 17:48:19
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MATLAB官方深度学习入门教程使用预训练网络AlexNet预测管理图像数据集合图像数据存储准备输入图像并处理迁移学习准备训练数据数据组织数据增强修改网络执行训练评估网络 使用预训练网络AlexNet%加载预定义的alexnet网络
deepnet=alexnet;
%预测输出图像，利用classify函数
%classify 函数默认输出网络打分最高的类。您可以使用 classify 的另一
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2023-10-08 18:28:56
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作者：十方见过几层的mlp，也见过几十层的GoogleNet，还见过上百层的Resnet，上千层的transformer见过没！这篇论文<DeepNet: Scaling Transformers to 1000 Layers>它来了。它提出了一个简单有效的方法来训练"极深"的transformer。这篇论文提出了一个新的标准化方程(DEEPNORM)去修改transfor
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2022-07-29 07:45:02
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近期，微软亚洲研究院从深度学习基础理论出发，研发并推出了 TorchScale 开源工具包。TorchScale 工具包通过采用 DeepNet、Magneto 和 X-MoE 等最先进的建模技术，可以帮助研究和开发人员提高建模的通用性和整体性能，确保训练模型的稳定性及效率，并允许以不同的模型大小扩展 Transformer 网络。如今，在包括语音、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、多模
云知声开源全栈语音交互方案全面布局 IoT 市场 云知声联合创始人、芯片负责人李霄寒博士 昨天，云知声召开媒体沟通会，在 5 月份发布第一款 AI 芯片之后，宣布了基于 UniOne 的开源计划。云知声开源全栈语音交互方案全面布局 IoT 市场 据了解，“雨燕”芯片采用 CPU+uDSP+DeepNet 架构，支持8/16 bit 向量、短距运算，基于深度学习网络架构。云知声称，雨燕可将面向
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2024-09-14 13:06:52
33阅读
（本文阅读时间：10分钟）编者按：近期，微软亚洲研究院从深度学习基础理论出发，研发并推出了 TorchScale 开源工具包。TorchScale 工具包通过采用 DeepNet、Magneto 和 X-MoE 等最先进的建模技术，可以帮助研究和开发人员提高建模的通用性和整体性能，确保训练模型的稳定性及效率，并允许以不同的模型大小扩展 Transformer 网络。如今，在包括自然语言处理（NLP
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2023-05-14 15:29:00
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\\ 新闻\\ \ 《云知声推出首款物联网 AI 芯片， 将对部分客户开源》5月16日，物联网人工智能服务企业云知声在北京召开发布会，推出其第一代 UniOne 物联网 AI 芯片及解决方案——雨燕。据悉，雨燕采用CPU+uDSP+DeepNet架构，支持8/16bit 向量、矩阵运算，基于深度
在如今的时代，AIoT正是站在时代风口的行业。AIoT时代，在不同应用场景下，海量终端设备要实现功能智能化必须端云配合，即形成边缘算力和云端算力的动态平衡，而这离不开AI芯片的强有力支持。为了解决边缘侧语音AI落地的问题，云知声于2014年提出了云芯一体化战略，2022年升级为云知大脑战略，加速AI应用的落地。 2015年，云知声正式启动造芯计划，着手研发UDSP处理器和DeepNet IP
原创
2023-08-24 16:01:29
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