LINEAR LAYERS Linear Examples: >>> m = nn.Linear(20, 30) >>> input = torch.randn(128, 20) >>> output = m(input) >>> print(output.size()) torch.Size([128, 30]) 查看源码后发现U指的是均匀分布,即weight权重(A的转置)是取自输入尺寸的倒数再开方后的正负值之间的均匀分布,同理可

来源商业新知网,原标题:百闻不如一码!手把手教你用Python搭一个Transformer 与基于RNN的方法相比,Transformer 不需要循环,主要是由Attention 机制组成,因而可以充分利用python的高效线性代数函数库,大量节省训练时间. 可是,文摘菌却经常听到同学抱怨,Transformer学过就忘,总是不得要领. 怎么办?那就自己搭一个Transformer吧! 上图是谷歌提出的transformer 架构,其本质上是一个Encoder-Decoder的结构.把英文句子输

概要 class1 week3的任务是实现单隐层的神经网络代码,而本次任务是实现有L层的多层深度全连接神经网络.关键点跟class3的基本相同,算清各个参数的维度即可. 关键变量: m: 训练样本数量 n[l]:第l层的节点数量,输入认为是第0层 方括号上标[l]: 第l层 圆括号上标(i): 第i个样本 $$ X = \left[ \begin{matrix} \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ x^{(1)} & x^{(2)} &

Building your Deep Neural Network: Step by Step 你将使用下面函数来构建一个深层神经网络来实现图像分类. 使用像relu这的非线性单元来改进你的模型 构建一个多隐藏层的神经网络(有超过一个隐藏层) 符号说明: 1 - Packages(导入的包) numpy:进行科学计算的包 matplotlib :绘图包 dnn_utils:提供一些必要功能 testCases 提供一些测试用例来评估函数的正确性 np.random.seed(1) 设置随机数种子

模型结构 code :https://github.com/YichenGong/Densely-Interactive-Inference-Network 首先是模型图: Embedding Layer 词嵌入+字嵌入+syntactical features (句法特征) 拼接. 词嵌入:glove pre-trained, 可训练 字嵌入:conv1d +maxpoling ,解决oov问题,(P,H公用同一个卷积参数)syntactical features: pos tagging+b

深度学习广泛应用于各个领域.基于transformer的预训练模型(gpt/bertd等)基本已统治NLP深度学习领域,可见transformer的重要性.本文结合<Attention is all you need>Harvard 的代码<Annotated Transformer>深入理解transformer模型. Harvard的代码在python3.6 torch 1.0.1 上跑不通,本文做了很多修改.修改后的代码地址:Transformer. 1 模型的思想 Tran

Step 1:数据加载和处理 一般使用深度学习框架会经过下面几个流程: 模型定义(包括损失函数的选择)——>数据处理和加载——>训练(可能包括训练过程可视化)——>测试 所以自己写代码的时候基本上按照这四大模块四步走就ok了. 本例步骤: A.Load and normalizing the CIFAR10 training and test datasets using torchvisionB.Define a Convolution Neural NetworkC.Define a

Spatial-Temporal Relation Networks for Multi-Object Tracking 2019-05-21 11:07:49 Paper: https://arxiv.org/pdf/1904.11489.pdf 1. Background and Motivation: 多目标跟踪的目标是:定位物体并且在视频中仍然可以保持他们的身份.该任务已经应用于多种场景,如视频监控,体育游戏分析,自动驾驶等等.大部分的方法都依赖于 “tracking-by-detect

Transformer Transformer是NLP的颠覆者,它创造性地用非序列模型来处理序列化的数据,而且还获得了大成功.更重要的是,NLP真的可以"深度"学习了,各种基于transformer的模型层出不穷,如BERT.GPT-2.T-NLG,而且模型参数量呈指数级增长. Transformer之前,大家的思路都是在改进序列模型,从RNN到LSTM.GRU.Seq2Seq.如果你看过我之前写的深入浅出RNN就会知道,序列模型要靠遍历seq_len来处理data,效率低是显而易见的

源代码:https://github.com/higgsfield/RL-Adventure 在Pytorch1.4.0上解决bug后的复现版本:https://github.com/lucifer2859/DQN DQN Adventure: from Zero to State of the Art This is easy-to-follow step-by-step Deep Q Learning tutorial with clean readable code. The deep r

混合前端seq2seq模型部署 本文介绍,如何将seq2seq模型转换为PyTorch可用的前端混合Torch脚本.要转换的模型来自于聊天机器人教程Chatbot tutorial. 1.混合前端 在一个基于深度学习项目的研发阶段, 使用像PyTorch这样即时eager.命令式的界面进行交互能带来很大便利.这使用户能够在使用Python数据结构.控制流操作.打印语句和调试实用程序时,通过熟悉的.惯用的Python脚本编写. 尽管即时性界面,对于研究和试验应用程序是一个有用的工具,但是对于生产环

Pytorch和CNN图像分类 PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库,用于自然语言处理等应用程序.它主要由Facebookd的人工智能小组开发,不仅能够 实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络,这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的. PyTorch提供了两个高级功能: 1.具有强大的GPU加速的张量计算(如Numpy) 2.包含自动求导系统的深度神经网络.除了Facebook之外,Twitter.GMU和Salesforce等机构都采用了PyT

[源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (3) ---模型并行实现 目录 [源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (3) ---模型并行实现 0x00 摘要 0x01 并行Transformer层 1.1 初始化 1.2 前向传播 0x02 并行MLP 2.1 命名规范 2.2 MLP 代码 2.2.1 初始化 2.2.2 前向操作 0x03 ColumnParallelLinear 3.1 定义 3.2 初始化 3.2.1 切分size 3.2.2 初始化权重 3.3

声明 本文参考(8条消息) [中文][吴恩达课后编程作业]Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第四周作业(1&2)_何宽的博客-CSDN博客 力求自己理解,刚刚走进深度学习希望可以一起探索. 本文所使用的资料已上传到百度网盘[点击下载],提取码:xx1w,请在开始之前下载好所需资料,并将资料与代码放在相同界面 在正式开始之前,我们先来了解一下我们要做什么.在本次教程中,我们要构建两个神经网络,一个是构建两层的神经网络,一个是构建多层的神经网络,多层神经网络的层数可以自己定义.本次的教程

Byte Tank Posts Archive Deep Reinforcement Learning: Playing a Racing Game OCT 6TH, 2016 Agent playing Out Run, session 201609171218_175epsNo time limit, no traffic, 2X time lapse Above is the built deep Q-network (DQN) agent playing Out Run, trained

Deep Attention Recurrent Q-Network 5vision groups  摘要:本文将 DQN 引入了 Attention 机制,使得学习更具有方向性和指导性.(前段时间做一个工作打算就这么干,谁想到,这么快就被这几个孩子给实现了,自愧不如啊( ⊙ o ⊙ ))   引言:我们知道 DQN 是将连续 4帧的视频信息输入到 CNN 当中,那么,这么做虽然取得了不错的效果,但是,仍然只是能记住这 4 帧的信息,之前的就会遗忘.所以就有研究者提出了 Deep Recurre

A Statistical View of Deep Learning (III): Memory and Kernels Memory, the ways in which we remember and recall past experiences and data to reason about future events, is a term used frequently in current literature. All models in machine learning co

LDA, Linear Discriminant Analysis,线性判别分析.注意与LDA(Latent Dirichlet Allocation,主题生成模型)的区别. 1.引入 上文介绍的PCA方法对提取样本数据的主要变化信息非常有效,而忽略了次要变化的信息.在有些情况下,次要信息可能正是把不同类别区分开来的分布方向.简单来说,PCA方法寻找的是数据变化的主轴方向,而判别分析寻找的是用来有效分类的方向.二者侧重点不同.在图1.1可以看出变化最大的方向不一定能最好的区分不同类别. 图1.1

之前在DCGAN文章简单解读里说明了DCGAN的原理.本次来实现一个DCGAN,并在数据集上实际测试它的效果.本次的代码来自github开源代码DCGAN-tensorflow,感谢carpedm20的贡献! 1. 代码结构 代码结构如下图1所示: 图1 代码结构 我们主要关注的文件为download.py,main.py,model.py,ops.py以及utils.py.其实看文件名字就大概可以猜出各个文件的作用了. download.py主要下载数据集到本地,这里我们需要下载三个数据集:M

读过<编程珠玑>(<Programming Pearls>)的人应该还对开篇的Case记忆犹新,大概的场景是: 作者的一位在电话公司工作的朋友想要统计一段时间内不同的电话号码的个数,电话号码的数量很大,当时的内存很小,所以不能把所有的电话号码全部放到内存来去重统计,他的朋友很苦恼. 作者聪明的想到了用bit数组来解决问题,每个电话号码可以映射为bit数组的index,bit数组初始状态所有位为0,所有电话号码逐一处理:将bit数组对应位置为1,处理完之后统计bit数组中有多少个1即