NLP FROM SCRATCH：GENERATING NAMES WITH A CHARACTER-LEVEL RNN这是“NLP From Scratch”系列的第二个教程。第一个教程“NLP From Scratch: Classifying Names with a Character-Level RNN”是把names进行分类到对应的language category，本教程将会反过来，
# 实现pytorch tsne图
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用PyTorch库来实现t-SNE图。t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种非线性降维算法，可以将高维数据可视化为二维或三维空间。这对于理解数据的结构和模式非常有帮助。让我们按照以下步骤来实现它。
## 整体流程
下表展示了实现pytorch tsn
原创
2024-02-01 04:53:39
534阅读
# 使用 PyTorch 实现 t-SNE 降维算法
t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种用于降维的方法，通常用于可视化高维数据。它能够将高维数据映射到低维空间，使得相似的数据点在低维空间中尽量保持接近，而不相似的数据点则被尽量远离。这种特性使得 t-SNE 在数据探索和可视化中非常有用。
在本文中，我们将讨论如何使用 Py
绪论 本次作业主要针对机器学习概念的扫盲以及PyTorch的基础应用。全文共分为四个部分，分别是：第一部分对图像的基本操作，第二部分PyTorch的常用操作，第三部分和第四部分是PyTorch的实际应用。由于之前没接触过深度学习和图像处理方面的知识，故本次作业保留题目的原代码，并附上自己的注解和总结，以供后续查看。注：以下是代码练习
第一部分 图
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2023-09-11 17:04:32
152阅读
noteGlove模型目标：词的向量化表示，使得向量之间尽可能多蕴含语义和语法信息。首先基于语料库构建词的共现矩阵，然后基于共现矩阵和GloVe模型学习词向量。对词向量计算相似度可以用cos相似度、spearman相关系数、pearson相关系数；预训练词向量可以直接用于下游任务，也可作为模型参数在下游任务的训练过程中进行精调（fine-tuning）；很多使用如情感分析、词性标注任务中，我们的N
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2023-12-07 15:08:36
100阅读
1. plt.legend()函数的作用是给图像加图例。 图例是集中于地图一角或一侧的地图上各种符号和颜色所代表内容与指标的说明，有助于更好的认识地图。 基础绘制eg：
X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)
C,S = np.cos(X), np.sin(X)
X 是一个 numpy 数组，包含了从 −π 到 +π
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2023-09-30 10:53:06
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概述tSNE是一个很流行的降维可视化方法，能在二维平面上把原高维空间数据的自然聚集表现的很好。这里学习下原始论文，然后给出pytoch实现。整理成博客方便以后看SNEtSNE是对SNE的一个改进，SNE来自Hinton大佬的早期工作。tSNE也有Hinton的参与。先解释下SNE。 SNE 全称叫Stochastic Neighbor Embedding。思想是这样的，分别在降维前和降维后的数据集
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2023-07-23 20:48:53
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文章目录前言效果搭建环境安装编译环境安装anaconda，python3.8.8环境安装vs2019vs2019安装完毕后开始安装cuda安装cudnn安装pytorch 前言体验了一下new bing，很不错，但是最近觉得这种模型还是搭建在自己电脑上最好，看了下github上的chatGLM项目，这个项目在致力于将一个大语言模型搭建在个人机上，我对此惊叹不已，就按照其流程下载下来搭建在自己电脑
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2024-05-15 14:00:35
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莫烦PyTorch教程笔记整理 文章目录一、PyTorch神经网络基础1.Torch和Numpy2.变量2.激励函数二、搭建简单的神经网络1.回归2.分类3.搭建网络的两种方法4.模型的保存和提取5.批训练 一、PyTorch神经网络基础1.Torch和NumpyTorch中的tensor与Numpy中的数组非常类似，二者的基本操作类似，可以相互转换： 将Numpy数组转换为Torch的tenso
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2023-10-08 16:38:36
191阅读
EfficientDet 难复现，复现即趟坑。在此 Github 项目中，开发者 zylo117 开源了 PyTorch 版本的 EfficientDet，速度比原版高 20 余倍。如今，该项目已经登上 Github Trending 热榜。去年 11 月份，谷歌大脑提出兼顾准确率和模型效率的新型目标检测器 EfficientDet，实现了新的 SOTA 结果。前不久，该团队开源了 Efficie
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2024-05-27 11:17:40
2阅读
一、题目图着色问题的优化算法设计和启发式算法设计，以及对结果进行必要的分析，用Python绘图，并对结果进行文字说明。二、问题描述图着色问题（Graph Coloring Problem, GCP）又称着色问题，是最著名的NP-完全问题之一。 数学定义：给定一个无向图G=（V, E），其中V为顶点集合，E为边集合，图着色问题即为将V分为K个颜色组，每个组形成一个独立集，即其中没有相邻的顶点。其优化
# 使用PyTorch进行t-SNE降维的探索
## 引言
本篇文章旨在介绍如何使用PyTorch实现t-SNE（t-分布随机邻域嵌入）降维技术。t-SNE是一种常用的降维算法，尤其在数据可视化和探索性数据分析中表现出色。通过将高维数据映射到低维空间，t-SNE能够揭示数据的内在结构，帮助我们更好地理解数据。
## 什么是t-SNE？
t-SNE是一种非线性降维技术，特别适合于处理高维数据
原创
2024-08-15 04:40:36
123阅读
# Python画TSNE图
## 引言
TSNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种常用的降维可视化算法，它可以将高维数据映射到二维或三维空间中，以便于可视化分析。在机器学习和数据分析领域，TSNE常被用于可视化高维数据集，以发现数据的内在结构和模式。
本文将介绍如何使用Python中的Scikit-learn库和Matplotl
原创
2023-07-21 00:37:06
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# Python绘制t-SNE图
t-SNE（t-distributed stochastic neighbor embedding）是一种用于降维和可视化高维数据的技术。该技术可以将高维数据映射到低维空间，以便更好地理解数据之间的关系。Python中有许多库可以用来实现t-SNE，其中最常用的是Scikit-learn。
在本文中，我们将介绍如何使用Python中的Scikit-learn库
原创
2024-03-12 05:54:52
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TensorRT例程解读之语义分割demo例程GitHub地址：https://github.com/NVIDIA/TensorRT/tree/main/quickstart/SemanticSegmentation在解析之前，先简单看下TensorRT的推理流程。SampleSegmentation类class SampleSegmentation
{
public:
SampleSe
# 深度学习特征图 TSNE 实现指南
## 一、简介
T-SNE（t分布随机邻域嵌入）是一种用于数据可视化的非线性降维技术，特别适用于高维数据。深度学习模型生成的特征图通常具有高维特性，因此我们可以利用T-SNE来将这些特征图可视化，从而更好地理解模型性能和数据分布。
本文将为初学者提供一个完整的步骤指南，以实现深度学习特征图的T-SNE可视化。
## 二、流程概述
在实现T-SNE之
# 如何使用Python绘制tsne图
## 简介
t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种降维技术，用于可视化高维数据。通过将高维数据映射到低维空间，保留数据点之间的局部结构，t-SNE可以帮助我们更好地理解数据。在本文中，我们将介绍如何使用Python中的scikit-learn库绘制tsne图。
## 安装依赖
首先，
原创
2024-04-12 06:05:35
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# 实现pytorch最后一层t-SNE
## 概述
在深度学习中，我们经常需要将高维数据映射到低维空间进行可视化或聚类分析。t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种常用的降维技术。在PyTorch中，我们可以通过一些简单的步骤实现对最后一层特征的t-SNE降维。
## 流程概览
下面是实现pytorch最后一层t-SNE的步骤
原创
2024-06-29 06:13:32
394阅读
在深入探讨“Python t-SNE 项目代码”的过程中，首先要了解其背景定位，包括业务场景的分析及其应用的重要性。在许多数据科学任务中，t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）被广泛运用于高维数据的降维，可视化和聚类。我希望通过这篇博文，详细阐述这个项目的演进历程、架构设计、性能攻坚、复盘总结和扩展应用，最终帮助读者更好地理解 t-SNE 的实现与应用。
## 背景定位
在现代科技背景下，数据的规
目录TS的函数是什么函数在 TypeScript 中的特点函数的作用示例代码函数的标注类型标注示例参数可选参数默认参数剩余参数函数中的this普通函数箭头函数函数重载什么是函数重载为什么有函数重载示例TS的函数是什么在 TypeScript 中，函数是一种类型，用于封装可重用的代码块。与 JavaScript 一样，TypeScript 中的函数可以接受参数和返回值，也可以作为变量进行赋值和传递。
