首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布

机器学习爱好者社区

专栏作者
84
文章
87259
阅读量
14
订阅数
神经网络基本原理及Python编程实现
在生物神经网络中,每个神经元的树突接受来自之前多个神经元输出的电信号,将其组合成更强的信号。如果组合后的信号足够强,超过阀值,这个神经元就会被激活并且也会发射信号,信号则会沿着轴突到达这个神经元的终端,再传递给接下来更多的神经元的树突,如图1所示。
lujohn3li
2021-09-01
2K0
卷王指南,研究生计算机专业的方向有哪些?
今天先预热,介绍一下研究生计算机专业的方向有哪些,这也是很多即将读研的小伙伴关心的话题。
lujohn3li
2021-07-14
5.2K0
实例介绍TensorFlow的输入流水线
在训练模型时,我们首先要处理的就是训练数据的加载与预处理的问题,这里称这个过程为输入流水线(input pipelines,或输入管道,[参考:https://www.tensorflow.org/performance/datasets_performance])。在TensorFlow中,典型的输入流水线包含三个流程(ETL流程):
lujohn3li
2021-06-10
5320
深入分析:拼多多的秒杀系统架构是如何实现的?
假设某网站秒杀活动只推出一件商品,预计会吸引1万人参加活动,也就说最大并发请求数是10000,秒杀系统需要面对的技术挑战有:
lujohn3li
2021-06-10
2.2K0
结构最清晰的Yolov3 head和loss实现完全解析
本文从head和loss出发,对mmdetection复现的Yolo v3 进行解析,文章梳理了整个训练的流程并head和loss的部分进行了大篇幅的讲解。
lujohn3li
2021-06-10
7350
周末重温——TensorFlow之参数初始化
CNN中最重要的就是参数了,包括W和b。训练CNN的最终目的就是得到最好的参数,使得目标函数取得最小值。参数的初始化也同样重要,因此微调受到很多人的重视。tf提供的所有初始化方法都定义在tensorflow/python/ops/init_ops.py。
lujohn3li
2021-06-10
1K0
太卷了!AI已经会自己刷LeetCode了!
除了排序没用counts.sort(reverse = True)让人看着血压升高,算是顺利通过测试:
lujohn3li
2021-06-10
7520
这是我见过最好的NumPy图解教程!没有之一
NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。python的不少数据处理软件包依赖于NumPy作为其基础架构的核心部分(例如scikit-learn、SciPy、pandas和tensorflow)。除了数据切片和数据切块的功能之外,掌握numpy也使得开发者在使用各数据处理库调试和处理复杂用例时更具优势。
lujohn3li
2021-06-10
1.7K0
Transformer为何能闯入CV界秒杀CNN?
CV(计算机视觉)领域一直是引领机器学习的弄潮儿。近年来更是因为Transformers模型的横空出世而掀起了一阵腥风血雨。小编今天就带大家初步认识一下这位初来乍到的CV当红炸子鸡~
lujohn3li
2021-06-10
8460
【CNN】很详细的讲解什么以及为什么是卷积(Convolution)!
卷积这个概念,很早以前就学过,但是一直没有搞懂。教科书上通常会给出定义,给出很多性质,也会用实例和图形进行解释,但究竟为什么要这么设计,这么计算,背后的意义是什么,往往语焉不详。作为一个学物理出身的人,一个公式倘若倘若给不出结合实际的直观的通俗的解释(也就是背后的“物理”意义),就觉得少了点什么,觉得不是真的懂了。
lujohn3li
2021-06-10
1K0
Google AI提出MLP-Mixer:只需MLP就在ImageNet达到SOTA!
近日,Google AI又发布了一篇与ViT一样的重磅级论文:MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision。这篇论文提出的Mixer模型仅包含最简单的MLP结构就能在ImageNet上达到SOTA。那么MLP其实是两层FC层,这不禁让人感叹:
lujohn3li
2021-06-10
6560
FAIR最新无监督研究:视频的无监督时空表征学习
近期,FAIR的Kaiming He组发布了关于视频的无监督学习研究:A Large-Scale Study on Unsupervised Spatiotemporal Representation Learning,这篇论文被CVPR2021收录。论文的核心是将近期图像中的无监督学习方法应用在视频的无监督训练中。这个工作实验非常充分,也只有Facebook和Google 这样的大厂才有足够的资源来做这样的大规模实验。
lujohn3li
2021-05-11
8610
腾讯优图提出ISTR:基于transformer的端到端实例分割!性能SOTA,代码已开源!
近日,厦门大学和腾讯优图联合发布了一种基于transformer的端到端的实例分割方法ISTR:
lujohn3li
2021-05-11
1.2K0
PyPy为什么能让Python比C还快?一文了解内在机制
Python 之父 Guido van Rossum曾经说过:如果想让代码运行得更快,应该使用 PyPy。
lujohn3li
2021-05-11
7890
【留言送书】PyTorch1.8版本发布!更有TorchVision等期待的更新!
近日,Facebook发布了PyTorch 1.8新版本。自1.7版以来,此版本包含3,000多次提交。它包括众多更新和优化:编译,代码优化,用于科学计算的前端API,以及通过pytorch.org提供的二进制文件对AMD ROCm的支持。它还为管道和模型并行性以及梯度压缩的大规模训练提供了改进的功能。几个重大更新包括:
lujohn3li
2021-03-16
9120
【留言送书】GitHub代码一键转VS Code:只需+1s
VS Code 是一个由微软开发,同时支持 Windows、 Linux 和 macOS 等操作系统的免费代码编辑器,它支持测试,并内置了 Git 版本控制功能,同时也具有开发环境功能,例如代码补全、代码片段和代码重构等。
lujohn3li
2021-03-16
3300
【留言送书】跟我一起从源码学习Transformer!
近几年NLP领域有了突飞猛进的发展,预训练模型功不可没。当前利用预训练模型(pretrain models)在下游任务中进行fine-tune,已经成为了大部分NLP任务的固定范式。Transformer摒弃了RNN的序列结构,完全采用attention和全连接,严格来说不属于预训练模型。但它却是当前几乎所有pretrain models的基本结构,为pretrain models打下了坚实的基础,并逐步发展出了transformer-XL,reformer等优化架构。本文结合论文和源码,对transformer基本结构,进行详细分析。
lujohn3li
2021-01-12
4960
轻量级骨架首选:MobileNetV3完全解析
相对重量级网络而言,轻量级网络的特点是参数少、计算量小、推理时间短。更适用于存储空间和功耗受限的场景,例如移动端嵌入式设备等边缘计算设备。因此轻量级网络受到了广泛的关注,其中MobileNet可谓是其中的佼佼者。MobileNetV3经过了V1和V2前两代的积累,性能和速度都表现优异,受到学术界和工业界的追捧,无疑是轻量级网络的“抗把子“。MobileNetV3 参数是由NAS(network architecture search)搜索获取的,又继承的V1和V2的一些实用成果,并引人SE通道注意力机制,可谓集大成者。本文以应用为主,结合代码剖析MobileNetV3的网络结构,不会对NAS以及其设计思想做过多解析。
lujohn3li
2021-01-12
4.9K0
centerX: 用新的视角的方式打开CenterNet
笔者构了一版centernet(objects as points)的代码,并加入了蒸馏,多模型蒸馏,转caffe,转onnx,转tensorRT,把后处理也做到了网络前向当中,对落地非常的友好。
lujohn3li
2020-12-30
1.2K0
FCOS进化版PolaMask,实例分割新思路
做过目标检测的应该对FCOS不陌生,是anchor-free的杰出代表。其结构简单、性能优越,在业内受到广泛的关注。本文介绍的PolarMask正式借鉴FCOS的思路来进行实例分割,可以看作FCOS的进化版本,很有借鉴意义。
lujohn3li
2020-12-14
6340
点击加载更多
社区活动
腾讯技术创作狂欢月
“码”上创作 21 天,分 10000 元奖品池!
Python精品学习库
代码在线跑,知识轻松学
博客搬家 | 分享价值百万资源包
自行/邀约他人一键搬运博客,速成社区影响力并领取好礼
技术创作特训营·精选知识专栏
往期视频·千货材料·成员作品 最新动态
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档