Pytorch应用实战（1）- 基于YOLO的视频人脸马赛克处理
中文 | English Table of Content 本文介绍 给图片的人脸打码 给视频的人脸打码 本文介绍 YoloV11（ Github ）提供了非常方便的API帮助用户实现目标检测（detect）、语义分割（segement）、肢体识别（Pose）等功能...
深度学习
层层剖析，让你彻底搞懂Self-Attention、MultiHead-Attention和Masked-Attention的机制和原理
中文 | English Table of Content 本文内容 一、Self-Attention 1.1. 为什么要使用Self-Attention 1.2. 直观的感受下Self-Attention 1.3. Self-Attenion是如何考虑上下文的 1.4...
【论文精读】Hierarchical Attention Networks for Document Classification
关键词 Attention : 注意力机制，用于提取一个向量的上下文表示，详情可参考： 层层剖析，让你彻底搞懂Self-Attention的机制和原理 文档 ：一篇文章，包含多个句子 文档表示 ：一个向量，该向量表示该文档，即将文档映射成一个向量。 所需前置知识 ...
【论文精读】迈向多标签未知意图检测 Towards Multi-label Unknown Intent Detection
文章目录 论文内容 1. 任务介绍（Multi-label Unknown Intent） 2. 论文方法与模型 2.1 Known Intent-wise Representation Extraction模块 2.2 意图中心点计算 3. 损失函数设计 4. 实验 4.1...
Pytorch nn.Linear的基本用法与原理详解
文章目录 nn.Linear的基本定义 实战 参考资料 nn.Linear的基本定义 nn.Linear定义一个神经网络的线性层，方法签名如下： ``` torch.nn.Linear(in_features, # 输入的神经元个数 out_...
Pytorch中DataLoader和Dataset的基本用法
文章目录 DataLoader支持的两种数据集 Iterator格式的DataLoader Python的Iterator格式数据简介 Pytorch使用DataLoader 使用自定义的IterableDataset 实战：自定义图片加载DataLoader Map格式的D...
详解torch.nn.utils.clip_grad_norm_ 的使用与原理
文章目录 clip_grad_norm_的原理 clip_grad_norm_参数的选择（调参） clip_grad_norm_使用演示 参考资料 clip_grad_norm_的原理 本文是对 梯度剪裁: torch.nn.utils.clip_grad_norm_(...
简介NLP中的Tokenization（基于Word,Subword 和 Character）
概念理解 Word ：一个单词，例如 hello Character ：一个字母，例如 a Subword ：①若使用单词进行编码，由于单词多且杂，容易导致OOV问题，而且不太好编码 ②若使用字母进行编码，又太少，容易丢失语义； 所以人们发明了subword，将一个w...
图解 Pytorch 中 nn.Conv2d 的 groups 参数
文章目录 普通卷积复习 Groups是如何改变卷积方式的 实验验证 参考资料 普通卷积复习 首先我们先来简单复习一下普通的卷积行为。 从上图可以看到，输入特征图为3，经过4个filter卷积后生成了4个输出特征图。对于普通的卷积操作，我们可以得到几个重要的结论： ...
中文文本纠错（CSC）任务Benchmark数据集SIGHAN介绍与预处理
文章目录 1. SIGHAN数据集简介 2. SIGHAN数据集文件内容 3. 数据集预处理 3.1 训练集预处理 3.2 测试集预处理 4. 测试集验证工具 5. 预处理好的数据集 6. Wang271K数据集 参考资料 1. SIGHAN数据集简介 SIGNHAN是台...
中文文本纠错(Chinese Spell Checking, CSC)任务各个论文的评价指标
文章目录 本文说明 评价指标总结（结论） Character-level Detection Metrics Character-level Correction Metrics Sentence-level Detection Metrics Sentence-level ...
