解析pytorch-阿里云

文章 2024-08-31 来自：开发者社区

深度学习框架之争：全面解析TensorFlow与PyTorch在功能、易用性和适用场景上的比较，帮助你选择最适合项目的框架

在当前的深度学习浪潮中，选择合适的框架是项目成功的关键因素之一。TensorFlow和PyTorch是市场上两个最流行的深度学习框架，它们各有优势和特点。本文将通过案例分析的形式，对比这两个框架的功能、易用性及适用场景，帮助读者做出明智的选择。案例背景假设我们需要开发一个图像识别系统，用于自动识别和分类照片中的动物类型。这...

文章 2024-05-20 来自：开发者社区

深入解析xLSTM：LSTM架构的演进及PyTorch代码实现详解

xLSTM的新闻大家可能前几天都已经看过了，原作者提出更强的xLSTM，可以将LSTM扩展到数十亿参数规模，我们今天就来将其与原始的lstm进行一个详细的对比，然后再使用Pytorch实现一个简单的xLSTM。 xLSTM xLSTM 是对传统 LSTM 的一种扩展，它通过引入新的门控机制和记忆结构来改进 LSTM，旨在提高 LSTM 在处理大规模数据时的表现和扩展性。以下是 xLSTM 相...

文章 2024-03-25 来自：开发者社区

RPN(Region Proposal Networks)候选区域网络算法解析（附PyTorch代码）

0. 前言按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解及成果，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误，希望批评指正，共同进步。本文基于论文Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks对RPN候选区...

文章 2024-02-24 来自：开发者社区

Python 与人工智能的完美结合——解析 PyTorch 框架

随着人工智能技术的快速发展，Python 成为了这一领域最为流行的编程语言之一。Python 语言的简单易学、开放式社区和丰富的第三方库等特点，使其成为了深度学习、自然言处理、像识别等人工智能应用的首选编程语言。PyTorch 是一个基于 Python 的开源机器学习库，最初由 Facebook 的人工智能研究团队开发，并于 2017 年发...

文章 2024-01-09 来自：开发者社区

挑战Transformer的新架构Mamba解析以及Pytorch复现

Mamba一直在人工智能界掀起波澜，被吹捧为Transformer的潜在竞争对手。到底是什么让Mamba在拥挤的序列建中脱颖而出? 在介绍之前先简要回顾一下现有的模型 Transformer:以其注意力机制而闻名，其中序列的任何部分都可以动态地与任何其他部分相互作用，特别是具有因果注意力机制的的Transformer，擅长处理序列中的单个元素。但是它们带来了显著的计算和内存成本，与序列长...

文章 2023-09-21 来自：开发者社区

NLP信息抽取全解析：从命名实体到事件抽取的PyTorch实战指南

本文深入探讨了信息抽取的关键组成部分：命名实体识别、关系抽取和事件抽取，并提供了基于PyTorch的实现代码。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业...

文章 2023-09-21 来自：开发者社区

深度解析BERT：从理论到Pytorch实战

本文从BERT的基本概念和架构开始，详细讲解了其预训练和微调机制，并通过Python和PyTorch代码示例展示了如何在实际应用中使用这一模型。我们探讨了BERT的核心特点，包括其强大的注意力机制和与其他Transformer架构的差异。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队...

文章 2023-09-21 来自：开发者社区

一文读懂强化学习：RL全面解析与Pytorch实战

在本篇文章中，我们全面而深入地探讨了强化学习（Reinforcement Learning）的基础概念、主流算法和实战步骤。从马尔可夫决策过程（MDP）到高级算法如PPO，文章旨在为读者提供一套全面的理论框架和实用工具。同时，我们还专门探讨了强化学习在多个领域，如游戏、金融、医疗和自动...

文章 2023-09-21 来自：开发者社区

解码注意力Attention机制：从技术解析到PyTorch实战

在本文中，我们深入探讨了注意力机制的理论基础和实际应用。从其历史发展和基础定义，到具体的数学模型，再到其在自然语言处理和计算机视觉等多个人工智能子领域的应用实例，本文为您提供了一个全面且深入的视角。通过Python和PyTorch代码示例，我们还展示了如何实现这一先进的机制。关注TechLead，分享AI技术的全...

文章 2023-09-21 来自：开发者社区

循环神经网络RNN完全解析：从基础理论到PyTorch实战2

Bi-RNN的结构Bi-RNN由两个独立的RNN层组成，一个正向层和一个反向层。这两个层分别处理输入序列的正向和反向版本。2.3.1 正向层处理输入序列从第一个元素到最后一个元素。2.3.2 反向层处理输入序列从最后一个元素到第一个元素。信息合并正向和反向层的隐藏状态通常通过连接或其他合并方式结合在一起，以形成最终的隐藏状态。Bi-RNN的实现示例以下代码展示了使用P...

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