一、定义 时间步： RNN按顺序处理输入序列。每个序列元素在特定的时间步（t） 被输入网络。 隐藏状态： 这是RNN的“记忆”或“状态”所在。它是一个向量（h_...
目录 PyTorch可视化工具-Tensorboard教程 summary计算每层参数个数 torch.cuda.synchronize() Datasets & DataLoaders 模型构建 反向传播 优化 model.tr...
图像处理核心技术：梯度计算、边缘检测与轮廓分析详解 本文将系统讲解图像处理中的梯度计算、边缘检测和轮廓分析技术，包含OpenCV核心API的深度解析和实战应...
一、相关参数了解 微调方法 LoRA：（Low-Rank Adaptation）是一种针对大模型的高效微调方法。通常，直接对大型预训练模型进行微调可能需要大量的计算...
按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络 线性回归或者分类不需要使用神经元，原有最小二程即可。求解 J依次变小。使用泰勒展开，只看第一阶。 偏...
vae结构详解 前言：为什么VAE是所有生成模型的“基石”？ 第一幕：VAE架构解剖 —— Encoder, Latent Space, Decoder的“三体”结构 1.1 Encoder：从像素到概率...
引言 本期介绍一种新的基于数学的创新元启发式算法——Adam梯度下降优化算法Adam Gradient Descent Optimizer (AGDO)。AGDO受到Adam优化器的启发，利用渐进式...
在图像处理的世界里，我们常常需要从复杂的像素矩阵中提取有意义的信息 —— 比如一张照片中物体的轮廓、医学影像中病灶的边界、自动驾驶视野里的道路边缘。这...
FP16 和 BF16介绍 FP16 和 BF16 是两种不同的 16位浮点数精度格式，主要用于深度学习训练和推理中的数值计算，以节省内存和计算资源。以下是它们的详细解释...
PyTorch Lightning（简称 PL）是一个建立在 PyTorch 之上的高层框架，核心目标是剥离工程代码与研究逻辑，让研究者专注于模型设计和实验思路，而非训练循环...
