LSTM模型作为一种经典的RNN网络结构,常用于NLP任务当中。在本篇工作中,我们进一步拓展了原始LSTM模型。注意到原始LSTM中输入x和之前状态h_prev是完全独立的,可能导致上下文信息的流失。我们提出一种形变LSTM,将输入x和之前状态h_prev进行交互,再输入进各个门里面运算。最后实验表明,改进过后的Mogrifier LSTM在各项任务均优于传统LSTM
机器学习中的许多问题都涉及到令两个分布尽可能接近的思想,例如在 GAN 中令生成器分布接近判别器分布就能伪造出逼真的图像。但是 KL 散度等分布的度量方法有很多局限性,本文则介绍了 Wasserstein 距离及 Sinkhorn 迭代方法,它们 GAN 及众多任务上都展示了杰出的性能。
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选自blog.christianperone 作者:Christian S. Perone 机器之心编译 参与:思源、黄小天、李泽南 作为 Facebook 人工智能团队(FAIR)提供支持的深度学习框架,PyTorch 自 2017 年 1 月推出以来立即成为了一种流行开发工具。其在调试、编译等方面的优势使其受到了学界研究者们的普遍欢迎。本文中,来自蒙特利尔综合理工学院的研究员 Christian S. Perone 将为我们介绍这种神经网络框架的内部架构,揭开 PyTorch 方便好用的真正原因。 前言
YOLOv3是一个单阶段的目标检测器,将目标划分为不同的grid,每个grid分配3个anchor作为先验框来进行匹配。首先读一下代码中关于grid创建的部分。
欢迎回到PyTorch神经网络编程系列。在这篇文章中,我们将仔细研究将数据转换成PyTorch张量的主要方法之间的区别。
欢迎回到PyTorch神经网络编程系列。在这篇文章中,我们将通过PyTorch的张量来更深入地探讨PyTorch本身。废话不多说,我们开始吧。
翻译 | 林椿眄 出品 | AI 科技大本营(公众号ID:rgznai100) 一些你可能不知道的优质公众号! 这次版本的主要更新一些性能的优化,包括权衡内存计算,提供 Windows 支持,24个基础分布,变量及数据类型,零维张量,张量变量合并,支持 CuDNN 7.1,加快分布式计算等,并修复部分重要 bug等。 ▌目录 主要变化 张量/变量合并 零维张量 数据类型 版本迁移指南 新特性 张量 高级的索引功能 快速傅里叶变换 神经网络 权衡内存计算 瓶颈—用于识别代码热点的工具 torch中的分布 2
这次版本的主要更新一些性能的优化,包括权衡内存计算,提供 Windows 支持,24个基础分布,变量及数据类型,零维张量,张量变量合并,支持 CuDNN 7.1,加快分布式计算等,并修复部分重要 bug等。
原标题 | Speed Up your Algorithms Part 1 — PyTorch
深度学习还没学完,怎么图深度学习又来了?别怕,这里有份系统教程,可以将0基础的你直接送到图深度学习。还会定期更新哦。
张量的随机创建包含的方法有:torch.rand(),torch.randlike(),torch.randn(),torch.randnloike(),torch.randint(),torch.randint_like()和torch.randperm()。
Pytorch是一个基于Python的机器学习库。它广泛应用于计算机视觉,自然语言处理等深度学习领域。是目前和TensorFlow分庭抗礼的深度学习框架,在学术圈颇受欢迎。
欢迎回到这个关于神经网络编程的系列。在这篇文章中,我们将通过学习 element-wise 的操作来扩展我们的知识,而不仅仅是 reshape 操作。
对对象进行分类就是将其分配给特定的类别。这本质上是一个分类问题是什么,即将输入数据从一组这样的类别,也称为类分配到预定义的类别。
欢迎阅读PyTorch 0.4.0的迁移指南。在此版本中,我们引入了许多振奋人心的新功能和重要的bug修复,旨在为用户提供更好,更清晰的接口。在这个指南中,我们将介绍从以前版本迁移现有代码时最重要的变化:
可以看出,torch.Tensor()没有保留数值类型,其它三个都保留了。这是因为torch.Tensor()实际上是一个类,传入的数据需要“初始化”;其它三个都是函数,而通过torch.Tensor()生成的张量的数据类型是由一个环境变量决定的,这个环境变量可以通过torch.set_default_tensor_type(t)这个函数来设定。
昨日(4 月 25 日),Facebook 推出了 PyTorch 0.4.0 版本,该版本有诸多更新和改变,比如支持 Windows,Variable 和 Tensor 合并等等,详细介绍请查看文章《Pytorch 重磅更新》。
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