它的算法很简单:先选取一组模型参数的初始值,如随机选取;接下来对参数进行多次迭代,使每次迭代都可能降低损失函数的值。在每次迭代中,先随机均匀采样一个由固定数目训练数据样本所组成的小批量(mini-batch)B,然后求小批量中数据样本的平均损失有关模型参数的导数(梯度),最后用此结果与预先设定的一个正数的乘积作为...
'''◼ 在使用定义的模型net之前,需要对模型中的一些参数进行初始化。Pytorch在init模块中提供了许多初始化参数的方法。 我们可以调用𝐢𝐧𝐢𝐭. 𝐧𝐨𝐫𝐦𝐚𝐥模块通过正态分布对线性回归中的权重和偏差进行初始化。将参数中的每个元素随机初始化为了均值为0,标准差为0.01的正态分布,同时将偏差初始...
例如,计算平台结合了算能的SE5平台,基础实验平台结合了Linux、Python、TensorFlow、Pytorch等,图像分类结合了LeNet5和ResNet,目标检测结合了YOLOv5s,股票预测结合了LSTM,人脸识别结合了RetinaFace和InsightFace,语义分割结合了ICNet,实例分割结合了Mask R-CNN,压缩感知和图像重建结合了ReconNet,等等。 (3) 打通课堂、发布...
例如,计算平台结合了算能的SE5平台,基础实验平台结合了Linux、Python、TensorFlow、Pytorch等,图像分类结合了LeNet5和ResNet,目标检测结合了YOLOv5s,股票预测结合了LSTM,人脸识别结合了RetinaFace和InsightFace,语义分割结合了ICNet,实例分割结合了Mask R-CNN,压缩感知和图像重建结合了ReconNet,等等。 (3) 打通课堂、发布...
GPU通用计算平台,TPU是专用于加速神经网络计算的芯片,因此更适于深度学习计算;第二部分介绍了一款TPU芯片BM1684,这是算能研制的一款专用于加速神经网络运行的微型系统级芯片,课程主要介绍了这款芯片的架构和性能,以及配套的工具链;第三部分是实践部分,涵盖第三章至第十章,主要介绍了模型的训练,以及如何在BM1684平台...
基于深度学习的目标检测模型的结构是这样的:输入->主干->脖子->头->输出。主干网络提取特征,脖子提取一些更复杂的特征,然后头部计算预测输出。 YOLOv5与Yolov3及Yolov4进行比较。主要的不同点: (1)输入端 : Mosaic数据增强(v4中使用到了)、自适应锚框计算、自适应图片缩放 ...
深度学习:属于神经网络的一个发展分支,指的是层数很多的神经网络,可以简单理解为更加高级的神经网络。把神经网络比作数学学科,深度学习类似于高等数学。无人驾驶汽车属于深度学习的典型应用。Python 中,可以使用 TensorFlow2 和 PyTorch库非常简单的实现深度学习中的各种算法。
ELECTRA是由生成器(Generator)和判别器(Discrimi-nator)串联起来的一个模型。 生成器:一个小的MLM,即在 [MASK]的位置预测原来的词。 判别器:判断输入句子中的每个词是否被替换,即使用替换词检测(Re-placedToken Detection,RTD)预训练任务,取代了 BERT原始的掩码语言模型(MLM)。