文章目录1 引言2 本文模型2.1 Seq2Seq 注意力模型2.2 指针生成网络2.3 覆盖机制（Coverage mechanism） 【Reference】1. Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networksseq2seq模型可用于文本摘要（并非简单地选择、重排原始文本的段落），然后这些模型有两个缺点：不易关注
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2024-08-02 13:26:09
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# 如何实现 PyTorch 指针网络
指针网络（Pointer Network）是一种用于解决需要将输入序列中的位置直接映射到输出序列的任务的神经网络架构，例如排序和组合优化问题。在本篇文章中，我将带您一步步实现一个简单的指针网络，使用 PyTorch 框架。
## 一、实现流程
为了帮助您更好地理解整个开发流程，下面是您需要遵循的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
问题描述在centerformer（基于det3d）项目中，我增加了一个和图像的融合处理（paint features），在训练过程中经常到第13/14个epoch打印的日志中出现NAN的现象。问题分析根据现象，猜测可能的原因是： 1.数据集中有脏数据 -> 可以通过训练baseline或现有模型resume早期epoch，看能否通过一整个epoch来判定 2.forward过程中已经存在N
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2023-10-18 19:09:56
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先来看这一段程序：a = [1,2,3,4]b = aa[0] = 100print(b)输出结果是:[100, 2, 3, 4]看上去很简单，但我发现一些教科书、Python课程，以及同行上课时并不会提到这样的例子，更不用说解释为什么了。Python中所有的变量，都是指针。非计算机专业的编程学习者对变量是指针还是实体这个问题不敏感，如果不和他们讲清楚这一点，碰到类似上面那样的程序，他们是没法理解
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2023-08-06 23:12:14
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摘要：本章首先提出原始问题，然后引入指针网络（Pointer Networks），介绍了Pointer Network(指针网络)的方法与基本原理，由于传统的seq2seq模型是无法解决输出序列的词汇表会随着输入序列长度的改变而改变的问题的。使用Pointer Networks方法预测的时候每一步都找当前输入序列中权重最大的那个元素，而由于输出序列完全来自输入序列，它可以适应输入序列的长度变化。之
# PyTorch实现指针网络
指针网络（Pointer Networks）是一种用于序列到序列（sequence-to-sequence）任务的神经网络架构，它可以在输入序列中动态地选择指向输出序列中某个位置的指针。指针网络可以解决传统序列到序列模型难以处理的问题，比如处理可变长度的输出序列或者需要输出序列与输入序列中相同符号的位置对应的任务。
在本文中，我们将介绍指针网络的原理和实现方法，
原创
2024-04-22 04:26:27
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花下猫语：今天一大早，读者群里又讨论了 Python 的“指针”问题。恰好今天还看到青南同学刚发布的一篇文章，它从实用的层面介绍了怎么用 Python 解“指针”类的题目，正好分享一下~剧照 | 《如懿传》原标题：《举一反三：三种问题，两个指针，一种方法》在我们做算法题的时候，如果大家多总结解题方法，就会发现很多题目的解题方法实际上是完全一样的。今天我们就来看三道链表相关的题目。可以使用同一种方法
*和**有很多用途：（* ）是乘法运算符（或者在字符串的情况下是重复运算符）。其他库中的类可能出于其他原因使用’*’，但几乎总是以某种形式乘法。（**）是一个指数运算符，在正常数字中是计算的数学方法x ** yXÿ 但这些都是不足为奇的用法 - 每个开发人员都可能知道的用法; 但我认为问题几乎肯定与常见但最不期望的地方有关（至少对于初学者来说）：函数中的变量参数运算符*和**出现在函数定义中 -
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2023-08-22 21:59:39
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目录一、关键部分代码分解1.定义网络2.损失函数（代价函数）3.更新权值二、训练完整的分类器1.数据处理2. 训练模型（代码详解）CPU训练GPU训练CPU版本与GPU版本代码区别 以下神经网络构建均以上图为例一、关键部分代码分解1.定义网络import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
# 注释均为注释下一
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2023-10-10 22:01:30
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此代码是关于pytorch版本的AlexNet网络代码的详解，注释内容清晰，几乎每行都有解释，帮助很好的读懂相关代码。1. model.pyimport torch.nn as nn
import torch
class AlexNet(nn.Module): # 创建类AlexNet，继承于父类nn.module
def __init__(self, num_classes=1000,
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2023-11-30 15:12:02
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作为神经网络的大牛Geoffrey Hinton在17年十月提出了一种新的网络结构，他称之为Capsule，这个词的中文意思是胶囊。在本周，Capsule的代码在github上开源，瞬间成为爆款。 Capsule式的网络结构，和卷积神经网络一样，最初是用来处理视觉问题的，但是也可以应用到其他领域。这篇小文不涉及Capsule神经网络的数学细节，而是关注Capsule网络是如何克服CNN存在的问题的
# FPN网络及其PyTorch实现
在深度学习的图像处理领域，特征金字塔网络（FPN, Feature Pyramid Network）是一种非常有效的结构。FPN通过利用不同分辨率特征来增强目标检测和语义分割的能力。本文将介绍FPN的基本原理，并展示如何在PyTorch中实现一个简单的FPN网络。
## 什么是FPN？
FPN是一种由Kaiming He等人在2017年提出的网络架构。它
## 如何使用PyTorch实现GAN网络
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，常用于生成数据。实现GAN的一般流程包括数据准备、模型构建、损失函数定义、训练过程以及结果展示。以下是实现GAN的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------------|--------------------------------|
原创
2024-10-13 05:03:17
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孪生网络是一种新兴的深度学习架构，在计算机视觉和自然语言处理等领域取得了显著的成果。本文将介绍如何在 PyTorch 中实现孪生网络的代码，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化以及扩展讨论等方面。
### 背景描述
随着深度学习技术的迅猛发展，孪生网络的研究逐渐成为一个热点，特别是在处理相似性学习和无监督学习的任务中展现了强大的能力。孪生网络通过两个或多个相同的子网络共享参数，
整合前段时间看的数据增强方法，并测试其在VOC和KITTI数据上的效果。我的工作是完成了对VOC和KITTI数据的预处理，RetinaNet的模型代码来自pytorch-retinanet。该项目github仓库在：https://github.com/zzl-pointcloud/Data_Augmentation_Zoo_for_Object_Detection 目录一、VOC数据预
PyTorch框架学习九——网络模型的构建一、概述二、nn.Module三、模型容器Container1.nn.Sequential2.nn.ModuleList3.nn.ModuleDict()4.总结 笔记二到八主要介绍与数据有关的内容，这次笔记将开始介绍网络模型有关的内容，首先我们不追求网络内部各层的具体内容，重点关注模型的构建，学会了如何构建模型，然后再开始一些具体网络层的学习。一、概述
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2024-03-14 06:21:17
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PyTorch多节点训练可参考PyTorch分布式官方文档和PyTorch分布式程序；Pytorch 多节点之间的通信函数，包括 Scatter Gatter Reduce All-Reduce Broadcast All-Gather 最小示例代码：import os
import torch
import torch.distributed as dist
from torch.multipr
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2023-12-18 21:46:45
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图神经网络是最近 AI 领域最热门的方向之一，很多图神经网络框架如 graph_nets 和 DGL已经上线。但看起来这些工具还有很多可以改进的空间。近日，来自德国多特蒙德工业大学的研究者们提出了 PyTorch Geometric，该项目一经上线便在 GitHub 上获得 1500 多个 star，并得到了 Yann LeCun 的点赞。现在，创建新的 GNN 层更
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2023-09-20 21:27:02
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先试一下它的效果。根据MNIST公开的分类器 1，误分类率小于0.6%的与卷积网络相关的方法主要有两种：2008年的“无监督稀疏特征 + 支持向量机”和起始于1998年的“卷积网络”。两者的特征提取分别基于稀疏编码和卷积神经网络。1. 问题不同的尺度和视角拍摄同1个正方体。FPGA中物体检测采用滑动窗口也能跑得飞起，所以问题来了~滑动窗口尺寸多尺度，能否识别不同视角的正方体？滑动窗口尺寸不变，能否
目录0.简介：1.结构：空间部分：时间部分：0.简介：双流网络是视频理解里的开山之作，为什么这么说呢？因为在之前的视频理解里，使用深度网络并没有取得很好的结果，甚至说还不如之前手工特征的效果好，而双流网络则证明了，并不是深度网络不好，而是对深度网络的使用方式不对。而双流网络的有效性同时也告诉大家，当深度网络不work的时候，可以尝试引入一些先验信息，这样可以简化任务，得到很好的效果。1.结构：作者
