DALL-E 2: 重新定义图像生成的人工智能｜深度学习｜图像生成｜Transformer｜创意设计｜艺术创作｜图像优化｜数据偏见｜计算资源｜精度｜跨领域融合
目录 1. DALL-E 2 的技术原理 1.1 深度学习与Transformer架构 1.2 文本编码与图像生成 2. DALL-E 2 的应用场景 2.1 创意设计与广告行业 2.2 教育与科研 2.3 艺术创作 3. DALL-E 2 的实际操作 3.1 简单示例 3.2 图像优化与微调 4. DALL-E 2 的挑战与未来展望 4.1 数据偏见 4.2 计算资源 4.3 法律与道德问题 5. ...
深度学习（9）---ResNet详解
（嵌套函数（nested function）），只有当较复杂的函数包含复杂度较小的函数时，才能确保提高它的性能，如下图所示。 二、残差块 1. ResNet（Residual Network）是一种深度神经网络结构，被广泛应用于图像分类、目标检测和语义分割等计算机视觉任务中。它是由微软亚洲研究院的何凯明等人于2015年提出的，通过引入残差连接（Residual connection）解决了深层网络训...
动手学深度学习V2每日笔记（经典卷积神经网络LeNet）
本文的主要内容对沐神提供的代码中个人不太理解的内容进行笔记记录，内容不会特别严谨仅供参考。 1.函数目录 1.1 torch 2. LeNet LeNet是早期成功的神经网络先使用卷积层来学习图片空间信息然后使用全连接层来转换到类别空间 LeNet-5网络参数详解 3. 代码实现 3.1 model import torchfrom torch import nn class Reshape(to...
【深度学习与NLP】——注意力机制
> res = torch.bmm(input, mat2)>>> res.size()torch.Size([10, 3, 5]) 1.2 什么是注意力机制 注意力机制是注意力计算规则能够应用的深度学习网络的载体, 同时包括一些必要的全连接层以及相关张量处理, 使其与应用网络融为一体. 使用自注意力计算规则的注意力机制称为自注意力机制. 说明: NLP领域中, 当前的注意力机制大多数应用于seq...
广东举行劳动争议“调援裁诉”深度衔接机制改革现场会
文/全媒体记者 周聪 通讯员 粤仁宣8月6日，广东省人力资源和社会保障厅在深圳召开劳动争议“调援裁诉”深度衔接机制改革现场会。会议邀请了中央政法委、最高人民法院、司法部、全国总工会相关机构负责人及8个省市人社厅（局）调解仲裁机构负责同志参会。并现场观摩了深圳市龙岗区、宝龙街道、智慧家园产业园区三级调援裁诉一站式服务中心。会议认为，广东省各级人社部门及调解仲裁机构应坚持把非诉讼纠纷解决机制挺在前面，统筹...
对深度学习神经网络做了小改进，效果提升明显，可以发论文吗？
小改了深度学习神经网络某一层，效果提升显著，可以发顶会吗？ 结论就是，当然可以发，只是能不能发出高质量论文，中稿顶会，还得看你这个小改进的具体情况还有你讲故事的能力。 先说改进的具体情况 首先搞清楚这个小改进对效果的提升是不是真实的，确保没有错误的实现，以及把test集train了的滑稽情况。这非常重要！不然等于考前背答案，作弊警告。 PS：实际操作中直接在测试集上训练很容易就能发现，所以问题不大。更...
模型实战（25）之 基于LoFTR深度学习匹配算法实现图像拼接
模型实战（25）之 基于LoFTR深度学习匹配算法实现图像拼接 图像拼接在全景图、大图或者多目场景下经常会被使用，常用的方法有传统图像处理算法和深度学习直接获取对应点的算法 传统图像处理算法过程繁琐，阈值少且整体算法结果对调参比较敏感，其主要通过形状、特征点等描述子对图像的特征进行总结，然后找出待拼接图中的公共特征在不同图像中对应的位置信息，比如可以通过模板匹配、特征点匹配计算相邻图像之间的位置偏移...
动手学深度学习V2每日笔记（池化层）
本文的主要内容对沐神提供的代码中个人不太理解的内容进行笔记记录，内容不会特别严谨仅供参考。 1.函数目录 1.1 torch 2. 池化层 2.1 二维最大池化 返回滑动窗口中的最大值 import torchfrom torch import nn def pool2d(X, pool_size, mode='max'): p_w, p_h = pool_size Y = torch.zeros...
五常市成“沿海城市”内涝严重像大海 积水深度可达腰间！！
五常市内涝严重像大海【五常市内涝严重像大海】在这个夏季里，黑龙江省五常市却面临着一场前所未有的考验——严重的内涝问题。昔日繁华的城市街道，如今仿佛被海水吞噬，变成了波涛汹涌的大海。面对这片汪洋，市民们不禁要问：为何我们的家园会变成这样？五常市素以稻米之乡闻名遐迩，然而近年来气候变化异常，降雨量骤增，成为了引发此次灾难的重要因素之一。但仅仅将责任推给天气未免过于简单粗暴。长期以来，城市的排水系统建设滞后...
人工智能深度学习系列—深入解析：均方误差损失（MSE Loss）在深度学习中的应用与实践
文章目录 1. 背景介绍2. Loss计算公式3. 使用场景使用场景扩展 4. 代码样例5. 总结 1. 背景介绍 在深度学习的世界里，损失函数犹如一把尺子，衡量着模型预测与实际结果之间的差距。均方误差损失（Mean Squared Error Loss，简称MSE Loss）作为回归问题中的常见损失函数，以其简单直观的特点，广泛应用于各种预测任务。本文将带您深入了解MSE Loss的背景、计算方法...