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动手实现深度学习(4): 神经网络的backward实现

传送门： https://www.cnblogs.com/greentomlee/p/12314064.html github: https://github.com/Leezhen2014/python_deep_learning 在第二篇中介绍了用数值微分的形式计算神经网络的梯度，数值微分的形式比较简单也容易实现，但是计算上比较耗时。本章会介绍一种能够较为高效的计算

LSTM负荷预测pytorch实现版本

LSTM pytorch官网api 我们首先看一下参数： LSTM的两个常见的应用场景为文本处理和时序预测，因此下面对一些参数我都会从这两个方面来进行具体解释。 input_size：在文本处理中，由于一个单词没法参与运算，因此我们得通过Word2Vec来对单词进行嵌入表示，将每一个单词表示成一个向量

【CVPR2022】BatchFormer: Learning to Explore Sample Relationships for Robust Representation Learning

【CVPR2022】BatchFormer: Learning to Explore Sample Relationships for Robust Representation Learning 论文：https://arxiv.org/pdf/2203.01522.pdf 代码：https://github.com/zhihou7/BatchFormer BatchFormer的 V1 版本这是一个来自悉尼大学和京东的工作。为了解决当前

50 | JAVA_数据库JDBC_批量操作Batch

JDBC Batch 使用JDBC操作数据库的时候，经常会执行一些批量操作。例如，一次性给会员增加可用优惠券若干，我们可以执行以下SQL代码： INSERT INTO coupons (user_id, type, expires) VALUES (123, 'DISCOUNT', '2030-12-31'); INSERT INTO coupons (user_id, type, expires) VALUES (234

Word2Vec

词嵌入 1.为什么使用词嵌入? one-hot向量(长度为词库大小,去重排序,一个one-hot仅在单词序号处取1,其余均为0)可以表示词,但是各个单词的one-hot乘积均为0,也就是看不出关联. 所以可以用特征化的嵌入向量来表示单词(矩阵列不是序号,而是n个特征,所需空间远少于列长为词库大小的on

yolo训练注意事项

1、先尝试默认的参数进行训练2、图片数据要足够，官方建议的是超过1500张3、图像要变化（时间、角度、光线、大小、不同相机等）4、物体要标注精确，尽量做到boundingbox和物体之间没有间隙5、增加背景图片（No label），数量大概占据0~10％。这可以降低FALSE POSITIVES(FP)。背景图片的标签文件.t

tidb 调整索引创建速度

调整索引创建的速度 #生成测试数据sysbench --config-file=./config_new ./oltp_common.lua --table-size=200000 prepare set global tidb_ddl_reorg_worker_cnt=2;set global tidb_ddl_reorg_batch_size=2;create index idx_1 on sbtest1(c);需要100sset global tidb_ddl_reorg_

68多头注意力

点击查看代码 import math import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l # 选择缩放点积注意力作为每一个注意力头 #

PyTorch 深度学习实践第10讲：卷积神经网络（基础篇）

第10讲：卷积神经网络（基础篇）视频教程 1.卷积神经网络说明：首先明确输入的张量维度多少，输出的张量维度多少，利用各种层（做特征提取），进行这个维度上或者是每个维度上尺寸大小的变化，最终把它映射到想要的输出的这个空间里面 Feature Extraction：特征提取包括卷积、下采样 Classificati

batch size 会影响训练的计算效率吗？

We also use a smaller mini-batch size of 256 without any noticeable performance degradation. This is in contrast to CURL and DrQ that both use a larger batch size of 512 to attain more stable training in the expense of computational efficiency. 　　　　　

LSTM电影评论情感分析

LSTM情感分析原文来自于（原文链接：https://blog.csdn.net/duanlianvip/article/details/103584543）导入数据利用谷歌已有的词向量 import numpy as np wordsList = np.load('./training_data/wordsList.npy') print('Loaded the word list!') wordsList = wordsList.tolist() # O

将自己的数据集转换为cifar数据集格式（改进）

cifar数据集的基本情况：该数据集共有60000张彩色图像，这些图像是32*32，分为10个类，每类6000张图。这里面有50000张用于训练，构成了5个训练批，每一批10000张图；另外10000用于测试，单独构成一批。测试批的数据里，取自10类中的每一类，每一类随机取1000张。抽剩下的就随机排列组成了训练批。注

flink-优化（MiniBatch_Local-Global,反压）

8、优化 1、MiniBatch 聚合 flink默认是每一条数据都会取更新状态 MiniBatch ：缓存一批数据一起更新状态，优点：增加吞吐量，缺点：增加延迟- 开启MiniBatch -- sql中开启 -- 开启 set table.exec.mini-batch.enabled=true; -- 最大缓存时间 set table.exec.mini-batch.allow-latency

深度学习入门——基于Python的理论与实现读书笔记

深度学习入门——基于Python的理论与实现第一章 python入门 1.5.1 广播 import numpy as np # 广播 A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) B = np.array([10, 20]) C = np.array([[10, 20], [30, 40]]) print(A * 10) print(A * B) print(A * C) 输出： [[10 20] [30 40]] [[10 40]

AlexNet—论文分析及复现

AlexNet卷积神经网络是由Alex Krizhevsky等人在2012年的ImagNet图像识别大赛获得冠军的一个卷积神经网络，该网络放到现在相对简单，但也是深度学习不错的卷积神经网络。论文：《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》论文结构 Abstruct：简单介绍了Alex

CRF

import torch import torch.nn as nn from typing import List, Optional class CRF(nn.Module): """Conditional random field. This module implements a conditional random field [LMP01]_. The forward computation of this class computes t

Bertcrf实体识别

作者：昆特Alex 链接：https://www.zhihu.com/question/455063660/answer/2570541435 来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 import torch import torch.nn as nn from transformers import BertModel, BertConfig from torchcrf import CR

tf2.0-bert4keras Theseus 模型精简

tf2.0 调试通过代码 #! -*- coding:utf-8 -*- # 文本分类例子下的模型压缩 # 方法为BERT-of-Theseus # 论文：https://arxiv.org/abs/2002.02925 # 博客：https://kexue.fm/archives/7575 import json import numpy as np from bert4keras.backend import keras, K from bert4keras.t

leveldb-impl:WriteBatchImpl.java

实现leveldb-api中的WriteBatch接口：WriteBatch的实现类为WriteBatchImpl public class WriteBatchImpl implements WriteBatch 可以看到WriteBatch中有一个变量为batch用来保存每一次的操作，还有一个变量为approximateSize，用来保存key和value的大小 private final List

AlexNet实现

端到端：神经网络可以直接基于图像的原始像素进行分类。这种称为端到端（end-to-end）的方法节省了很多中间步骤特征分级表示：多层神经网络中，图像的第一级的表示可以是在特定的位置和⻆度是否出现边缘；而第二级的表示说不定能够将这些边缘组合出有趣的模式，如花纹；在第三级的表示中，也许上

深度学习实践6（RNN）

import torch batch_size = 1 seq_len = 3 input_size = 4 hidden_size = 2 num_layers = 1 #循环神经网络函数RNN #（输入数据（数据的时间维度x的个数，batch，单个数据的维度），记忆体数据（层数（也即第几层的hidden），hidden的维度），层数） cell = torch.nn.RNN(input_size=input_size, hidden_s

MindSpore报错"RuntimeError: Unexpected error. Inconsistent batch..

1 报错描述 1.1 系统环境 ardware Environment(Ascend/GPU/CPU): CPUSoftware Environment:– MindSpore version (source or binary): 1.6.0– Python version (e.g., Python 3.7.5): 3.7.6– OS platform and distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04): Ubuntu 4.15.0-74-generi

训练一个图像分类器demo in PyTorch【学习笔记】

学习源】Tutorials > Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz > Training a Classifier 本文相当于对上面链接教程中自认为有用部分进行的截取、翻译和再注释。便于日后复习、修正和补充。边写边查资料的过程中猛然发现这居然有中文文档……不过中文文档也是志愿者翻

Deep Learning-深度学习（二）

深度学习入门 1、随机梯度下降　　在之前的学习过程当中，对于损失函数的最为重要的参数的梯度的更新是基于数据集中的所有数据，每一个数据都会进行到计算过程当中去，在本案例中，因为波士顿房价预测这个案例所涉及的数据并没有很多，还能够适用于这样的基于所有数据的计算。然而在实际的

Deep Learning-深度学习（二）