随着Word Embedding在NLP很多领域取得不错的成果，人们开始考虑把这一思想推广到其他领域。从word2vec模型的实现原理可以看出，它主要依赖一条条语句，而每条语句就是一个序列。由此，只要有序列特征的场景应该都适合使用这种Embedding思想。下图表示了不同用户在一定时间内查询物品形成的序列图形，可以看出，物品形成的序列与词形成的序列（语句）有很多相似的地方，因此，人们把Word E
1 导引 2 基于平移(translation)嵌入的方法 2.1 MTransE 2.2 IPTransE 2.3 BootEA 2.4 NAEA 2.5 TransEdge 参考 1 导引 在知识图谱领域，最重要的任务之一就是实体对齐 [1]（entity alignment, EA）。实体对齐旨在从不同的知识图谱中识别
安装PaddleHub和模型 pip install paddlehub -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple hub install pyramidbox_lite_mobile_mask==1.3.0 模型概述：PyramidBox-Lite是基于2018年百度发表于计算机视觉顶级会议ECCV 2018的论文PyramidBox而研发
数据的标注 PaddleDetection所使用的数据为VOC格式，使用labelimg作为标注工具，标注工具的下载安装见链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/9780704 下面以水果分类为例，演示一下数据标注过程，原始图片数据如下图所示： 打开软件，并导入图片： 选取标注文件的保存路径： 点击Create\nRectBox—框选目标–命名（下图中命名为a
本项目手把手带你实现了在树莓派端基于视频流的水果分类。 目录 1. VOC数据集的准备 2. 水果分类模型的训练 3. 树莓派上摄像头的调试和配置 4. 跑通Paddle-Lite-Demo 5. 部署水果分类的模型 5.1 在AI studio上准备模型文件 5.1.1 导出模型文件 5.1.2 输出一个可执行模型
前言 SVM算法在在1995年正式发表，在针对中小型数据规模的分类任务上有着卓越的效果，同时有着完整的理论证明，在20世纪末的几年和21世纪初的10年完胜神经网络，吴恩达在其2003年的《Machien learning》公开课上用两节课的时间对其进行讲解，而神经网络讲解了20min左右。就是这个算法把神经网络按在地上摩擦了大概15年的时间，直到深度学习的兴起。但即便这样，现在SVM算法依旧被广
PaddleDetection 是飞桨推出的物体检测统一框架。支持现有的RCNN、SSD、YOLO等系列模型、支持 ResNet、ResNet-VD、ResNeXt、ResNeXt-VD、SENet、MobileNet、DarkNet等主干网络。 数据集准备 PaddleDetection所使用的数据为VOC格式，VOC数据集的准备可以参考下面这篇文章：https://blog.csdn.ne
版权说明:浙江财经大学专业实践深度学习tensorflow——齐峰 基于多隐层神经网络的手写数字识别 目录 1 基于多隐层神经网络的手写数字识别 2 本章内容介绍 3 Tensorflow实现基于单个神经元的手写数字识别 4 Tensorflow实现基于单隐层神经网络的手写数字识别 5 Tensorflow实现基于多隐层神经网络的手写数字识别 5.1 载入数据
1 导引 我们在上一篇博客《知识图谱实体对齐1：基于平移(translation)嵌入的方法》中介绍了如何对基于平移嵌入+对齐损失来完成知识图谱中的实体对齐。这些方法都是通过两个平移嵌入模型来将知识图谱G1和G2的重叠实体分别进行嵌入，并加上一个对齐损失来完成对齐。不过，除了基于平移的嵌入模型之外，是否还有其它方式呢？ 答案是肯定的。目前已经提出了许多基于GNN的实体对齐方法[1]，这些方法不
如果视觉Transformer中去掉MSA部分，性能是否能达到相同的水平？或者说仅使用MLP来实现视觉任务是否可行？由此考虑到视觉MLP。 一、EANet（External Attention） 原文链接：https://arxiv.org/pdf/2105.02358.pdf 其中和为可学习的参数，不依赖于输入。Norm为double normalization（分别对行和列）
浙江财经大学专业实践深度学习tensorflow——阳诚砖 1.案例描述 使用卷积神经网络对CIFAR-10数据集进行分类 2.CIFAR-10数据集 2.1 下载CIFAR-10数据集 import urllib.request import os import tarfile import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-
计算机科学一大定律：许多看似过时的东西可能过一段时间又会以新的形式再次回归。 1 模型平均方法(MA) 1.1 算法描述与实现 我们在博客《分布式机器学习：同步并行SGD算法的实现与复杂度分析（PySpark）》中介绍的SSGD算法由于通信比较频繁，在通信与计算比较大时（不同节点位于不同的地理位置），难以取得理想的加速效果。接下来我们介绍一种通信频率比较低的同步算法——模
传统机器学习的输入数据中一般含有分类特征，对这些特征或字段的处理是特征工程的重要内容之一。分类（Categorical）特征也被称为离散特征，而机器学习模型通常只能处理数值数据，所以需要将分类数据转换成数值数据。 有序（Ordinal）类型 有序类型的分类特征存在自然的顺序结构，所以可以对该类型数据进行升序或者降序排列，比如关于衣服型号特征的值可能有S （Small）、M （Middle）、L
浙江财经大学专业实践深度学习tensorflow——阳诚砖 tensorflow_inception_graph.pb 链接：https://pan.baidu.com/s/1IbgQFAuqnGNjRQJGKDDOiA 提取码：2670 1.导入Inception模型 1.1 导入库 from __future__ import print_function import os
一、RepMLP 原文链接：https://arxiv.org/pdf/2105.01883.pdf RepMLP（re-parameterized MLP）是考虑到FC层比起卷积来说不擅长捕捉局部信息的特点而提出的。其训练和推断是不同的。 训练阶段由全局感知器，partition感知器和局部感知器组成。 全局感知器 图中N为batch size 将
1 分布式机器学习概述 大规模机器学习训练常面临计算量大、训练数据大（单机存不下）、模型规模大的问题，对此分布式机器学习是一个很好的解决方案。 1）对于计算量大的问题，分布式多机并行运算可以基本解决。不过需要与传统HPC中的共享内存式的多线程并行运算（如OpenMP）以及CPU-GPU计算架构做区分，这两种单机的计算模式我们一般称为计算并行。 2）对于训练数据大的问题，需要将数据
前面的文章介绍了由Word Embedding延伸出的Item Embedding等，这些延伸都建立在它们有序列特性的基础上。其实，可延伸的领域还有很多，有些初看起来与序列无关的领域，通过适当变化后，也同样适用。如下图所示，左边是人们在电商网站浏览物品的轨迹，这些轨迹呈图结构，通过一些算法计算后，可以把左图转换为右图这样具有序列样本特征的格式： Graph Embedding与Word Em
1 导引 我们在博客《分布式机器学习：同步并行SGD算法的实现与复杂度分析（PySpark）》和博客《分布式机器学习：模型平均MA与弹性平均EASGD（PySpark） 》中介绍的都是同步算法。同步算法的共性是所有的节点会以一定的频率进行全局同步。然而，当工作节点的计算性能存在差异，或者某些工作节点无法正常工作（比如死机）的时候，分布式系统的整体运行效率不好，甚至无法完成训练任务。为了解决此
版权说明:浙江财经大学专业实践深度学习tensorflow——齐峰 基于单个神经元的手写数字识别 目录 1 基于单个神经元的手写数字识别 2 本章内容介绍 3 Tensorflow实现基于单个神经元的手写数字识别 3.1 神经元函数及优化方法 3.1.1 单个神经元的网络模型 3.1.2 激活函数 3.2 载入数据 3.3 构建模型 3.4
一、什么是趋势？ 时间序列的趋势分量代表序列均值的持续、长期变化。 趋势是一系列中移动最慢的部分，代表了最大时间尺度的重要性。 在产品销售的时间序列中，随着越来越多的人知道该产品，市场扩张的影响可能是增加趋势。 在这里，我们将关注均值趋势。 更一般地说，一个序列中任何持续的和缓慢移动的变化都可能构成一个趋势——例如，时间序列通常在其变化中具有趋势。
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