从大量无标注数据中进行预训练使许多自然语言处理任务获得显著的性能提升。总的来看,预训练模型的优势包括: 在庞大的无标注数据上进行预训练可以获取更通用的语言表示,并有利于下游任务 为模型提供了一个更好的初始化参数,在目标任务上具备更好的泛化性能、并加速收敛 是一种有效的正则化手段,避免在小数据集上过拟合,而一个随机初始化的深层模型容易对小数据集过拟合 下图就是各种预训练模型的思维导图
张量是TensorFlow最主要的数据结构,张量是数学领域的概念,具体到TensorFlow中,一个张量就是一个张量类的实例,是绑定了相关运算的一个特定类型的多维数组。 1、张量的属性: 所有张量都有一个静态的类型和动态的维数,也就是说你可以实时的改变一个张量的内部结构。 只有张量类型的对象才能在计算图的节点中传递。 张量的阶(rank):表示张量的维度,但跟矩阵的秩又不太一样。它表示
为什么我要写这篇博客呢?因为我刚开始学习深度学习的时候,什么都不懂,网上好多代码调用一次模型都是预测一张图片。然后我对一个文件夹的图片进行预测,调用了一个文件夹图片数量次模型!我太傻了。。。 训练模型部分我就不说了,下面介绍模型预测部分:(代码环境是tensorflow2.0) 读入图片的路径信息、名字列表 #读入所有图片的路径 test_image_path = glob.glo
一、数据处理 用于训练 RNN 的 mini-batch 数据不同于通常的数据。 这些数据通常应按时间序列排列。 对于 DI-engine, 这个处理是在 collector 阶段完成的。 用户需要在配置文件中指定 learn_unroll_len 以确保序列数据的长度与算法匹配。 对于大多数情况, learn_unroll_len 应该等于 RNN 的历史长度(a.k.a 时间序列长度),但在某
1 dlib库介绍 dlib官网:http://dlib.net/dlib模型文件和源码下载:http://dlib.net/files/ dlib介绍 dlib人脸检测与人脸识别 2 dlib人脸检测:绘制出人脸检测框 2.1 dlib人脸检测源码 1、人脸检测,dlib官方例子face_detector.py face detector 这个人脸检测器是使用现在经典的直
一、RNN简介 循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类用于处理序列数据的神经网络。与传统的前馈神经网络不同,RNN引入了“内部状态”(或称为“隐藏状态”),使得网络能够存储过去的信息,并利用这些信息影响后续的输出。这个内部状态的更新过程使得RNN能够处理不同长度的输入序列,比如文字或语音数据。 RNN的特点是在不同时间步的单元之间存在连接,形成一个沿时间维
在强化学习中,环境(Environment)是智能体(Agent)进行学习和互动的场所,它定义了状态空间、动作空间以及奖励机制。Env Wrapper(环境包装器)提供了一种方便的机制来增强或修改原始环境的功能,而不需要改变环境本身的代码。 Env Wrapper主要有以下的几个特性 预处理和归一化: 为了提高学习效率和稳定性,很多时候需要对环境的状态进行预处理,例如归一化处理,使得所有的输
在一般的视觉视觉颜色是由RGB组成的,为了简化处理的视觉的复杂度,以及得到分割出指定物体的特征形状,通过二值化的方法更加的高效方便 二值化图像 二值化定义:图像的二值化,就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果 二值化分割定义:一幅图像包括目标物体、背景还有噪声,要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体,常用的方法
0. 简介 对于自动驾驶来说语义分割是自动驾驶中理解周围环境的一项常见任务。可行驶区域分割和车道检测对于道路上安全且高效的导航尤为重要。为了满足自动驾驶汽车中可行驶区域和车道分割的高效轻量级,《TwinLiteNet: An Efficient and Lightweight Model for Driveable Area and Lane Segmentation in Self-Drivin
感觉这个不常用,但用到了不会就很尴尬了! 增加维度主要是用tf.expand_dims()这个方法,降低维度用的是tf.squeeze()这个方法。下面我放上这两个函数的源代码,其实自己稍微看一下就懂了。 def expand_dims(input, axis=None, name=None, dim=None): """Inserts a dimension of 1 into a t
本文章将介绍 DI-engine 中用于高效构建和标准化不同类型决策环境的系列工具,从而方便我们将各式各样的原始决策问题转化为适合使用强化学习方法解决的形式。 前言 对于“决策环境复杂性”的问题,这里描述的是在强化学习(RL)领域中,如何处理和简化复杂决策环境的挑战。决策环境可以非常广泛,包括虚拟世界的视频游戏、现实世界的棋类游戏、自动驾驶等场景。所有这些环境都有一个共同点:需要智能体(agent
环境搭建 注意:efficientnet这个库在7月24的时候更新了,keras和tensorflow.keras框架也可以用,想要学习EfficientNet,如果你要训练的模型是7月24日之前的,请安装0.0.4版本。安装代码: pip install -U efficientnet==0.0.4 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 环境
在强化学习中,需要根据决策问题和策略选择合适的神经网络。DI-engine中,神经网络模型可以通过两种方式指定: 使用配置文件中的cfg.policy.model自动生成默认模型。这种方式下,可以在配置文件中指定神经网络的类型(MLP、CNN等)以及超参数(隐层大小、激活函数等),DI-engine会根据这些配置自动构建神经网络模型。这种方式简单易用,适用于常见的标准网络结构。 自定义模型
我是将 1白视为主体,0黑视为背景 结构元素的中心在图像的边界的时候,会有导致结构元素的一部分在图像外,所以我在处理图像的时候先将图像放大 %BW是待处理图像 [Width,Length]=size(BW); BIG_BW=zeros(Width+2,Length+2); for i=1:Width for j=1:Length BIG_BW(i
一、BN层的作用,工作原理? 在模型训练过程中,批量规范化利用小批量的均值和和方差,不断调整神经网络的中间输出(让数据分布变得一致),使整个神经网络各层的中间输出值更加稳定。(BN的作用) 在原论文中,作者提出的解释是,减少内部协变量偏移(internal covariate shift),所以使得最终的训练结果更稳定。实际上,这个方法的解释是不确切的,BN所带来的好处,更多是归一化
通过Opencv进行边缘检测可以说是十分常见了,接下来让我们聊一聊如何通过python opencv一步一步实现边缘检测 重要函数讲解 图片读取函数:pic = cv2.imread(file_path, flag=None) 参数: file_path:读取的图片的路径。这里要注意如果图像不能读取(由于文件丢失、权限不当、格式不支持或无效),函数返回一个NULL。文件的格式取
DFS(深度优先搜索)和BFS(广度优先搜索)是图论中常用的两种搜索方式。下面将介绍如何使用C语言实现DFS和BFS算法。 深度优先搜索(DFS) DFS算法是一种用于遍历或搜索树或图的算法。 该算法从根结点开始,尽可能深地搜索树的分支,当遇到无法向下搜索的结点时,回溯到父结点,继续搜索下一分支。DFS算法可以使用递归函数或堆栈数据结构来实现。 下面是使用C语言实现DFS算法的代码: #i
1、ico是Iconfile的缩写,是Windows计算机中的一种图标文件格式,一般我们电脑桌面上显示的快捷方式就是这种格式的图标。一个ico文件实际上是多张不同尺寸图片的集合体,根据应用场景的不同自动选择合适的图片格式。 2、生成ico有两种方式 在线生成,有很多在线的网站可以直接生成ico图标 使用程序生成,如python的pythonMagic库 1 使用在线网站生成ico图
github:地址 Rdkit|分子性质描述符(Descriptors) 性质描述符计算 rdkit.Descriptors 模块可以计算许多分子属性,包括但不限于以下几个方面: 物理化学性质: 分子量(Molecular weight) 分子式(Molecular formula) 荷电数(Formal charge) 荷电状态(Formal charge state) 碳
用tensorflow将图片灰度化,很简单的一个问题,几句代码就OK了。但是这里边有很多坑,稍不留神,半天都不一定找得到原因。我下面说说我遇到的坑,希望看到这篇博客的你,别遇到。 先给代码,再介绍我遇到的坑: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras_prep
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