- @toc 1、反向传播算法的原理 反向传播算法的核心思想是将输出误差以某种形式通过隐藏层向输入层逐层反转，如下图所示。 反向传播算法在整个神经网络训练过程中发挥着重要的作用，它调整神经元之间的参数来学习样本中的规则，事实上权重存储了数据中存在的特征。在训练过程中，前向传播和后向传播相辅相成，如下图所示。 反向传播算法由Hinton于1986年在Nature的论文中提出。简单来说，反向传... @toc 1、反向传播算法的原理 反向传播算法的核心思想是将输出误差以某种形式通过隐藏层向输入层逐层反转，如下图所示。 反向传播算法在整个神经网络训练过程中发挥着重要的作用，它调整神经元之间的参数来学习样本中的规则，事实上权重存储了数据中存在的特征。在训练过程中，前向传播和后向传播相辅相成，如下图所示。 反向传播算法由Hinton于1986年在Nature的论文中提出。简单来说，反向传...
- @toc 1、聚类概述 1.1 什么是聚类 聚类就是把数据对象集合按照相似性划分成多个子集的过程(如下图)。其中，每个子集称为一个簇。聚类不仅要使簇中的对象彼此相似，而且要与其他簇中的对象相似。==聚类是无监督学习，数据不需要类标号(标注)信息。== 聚类分析以相似度为基础，在一个聚类中的模式比不在这个聚类中的模式有更多的相似度。 1.2 分类与聚类 分类是有监督学习，即每个训练样本... @toc 1、聚类概述 1.1 什么是聚类 聚类就是把数据对象集合按照相似性划分成多个子集的过程(如下图)。其中，每个子集称为一个簇。聚类不仅要使簇中的对象彼此相似，而且要与其他簇中的对象相似。==聚类是无监督学习，数据不需要类标号(标注)信息。== 聚类分析以相似度为基础，在一个聚类中的模式比不在这个聚类中的模式有更多的相似度。 1.2 分类与聚类 分类是有监督学习，即每个训练样本...
- @[toc] 摘要汇总了一些REID的数据集，几乎涵盖了所有的数据集。如果有缺少的欢迎留言补充。我将能下载到的数据集放在了网盘里，链接如下：链接：https://pan.baidu.com/s/1hQ4PKvtAhAvoZiXbcIu93w 提取码：o3iy VIPeR数据集 VIPeR数据集包括632个行人的1264张图像，每个行人有两张图像，采集自摄像头a和摄像头b. 每张图像都调整为了... @[toc] 摘要汇总了一些REID的数据集，几乎涵盖了所有的数据集。如果有缺少的欢迎留言补充。我将能下载到的数据集放在了网盘里，链接如下：链接：https://pan.baidu.com/s/1hQ4PKvtAhAvoZiXbcIu93w 提取码：o3iy VIPeR数据集 VIPeR数据集包括632个行人的1264张图像，每个行人有两张图像，采集自摄像头a和摄像头b. 每张图像都调整为了...
- @[toc] market1501数据集介绍2015年，论文 Person Re-Identification Meets Image Search 提出了 Market 1501 数据集，现在 Market 1501 数据集已经成为行人重识别领域最常用的数据集之一。数据库中常见的缺点有：数据库规模小（图片少）摄像头个数少（一般为两个）行人身份较少每个身份的query只有一个图片均为手动标记... @[toc] market1501数据集介绍2015年，论文 Person Re-Identification Meets Image Search 提出了 Market 1501 数据集，现在 Market 1501 数据集已经成为行人重识别领域最常用的数据集之一。数据库中常见的缺点有：数据库规模小（图片少）摄像头个数少（一般为两个）行人身份较少每个身份的query只有一个图片均为手动标记...
- 基于ERNIELayout&pdfplumber-UIE的多方案学术论文信息抽取，小样本能力强悍，OCR、版面分析、信息抽取一应俱全。 基于ERNIELayout&pdfplumber-UIE的多方案学术论文信息抽取，小样本能力强悍，OCR、版面分析、信息抽取一应俱全。
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- 本作业基于Windows版MindStudio 5.0.RC3，远程连接ECS服务器使用，ECS是基于官方分享的CANN6.0.RC1_MindX_Vision3.0.RC3镜像创建的。 本作业基于Windows版MindStudio 5.0.RC3，远程连接ECS服务器使用，ECS是基于官方分享的CANN6.0.RC1_MindX_Vision3.0.RC3镜像创建的。
- ZFNET介绍论文地址：Visualizing and Understanding Convolutional NetworksAlexNet的提出使得大型卷积网络开始变得流行起来，但是人们对于CNN网络究竟为什么能表现这么好，以及怎么样能变得更好尚不清楚，因此为了解决上述两个问题，ZFNet提出了一种可视化技术，用于理解网络中间的特征层和最后的分类器层，并且找到改进神经网络的结构的方法。... ZFNET介绍论文地址：Visualizing and Understanding Convolutional NetworksAlexNet的提出使得大型卷积网络开始变得流行起来，但是人们对于CNN网络究竟为什么能表现这么好，以及怎么样能变得更好尚不清楚，因此为了解决上述两个问题，ZFNet提出了一种可视化技术，用于理解网络中间的特征层和最后的分类器层，并且找到改进神经网络的结构的方法。...
- 1.3MindSpore构建训练模型网络开发、数据处理、构建模型、模型训练、模型保存、模型推理Tensor-基础数据结构MindSpore中最基础的数据结构是张量(Tensor)，是计算的基础:• 是Parameter(权重和偏置)的载体，Feature Map的载体;• 可与numpy.ndarray无缝转换1. Tensor声明和使用t1 = Tensor(np.zeros([1,2,3... 1.3MindSpore构建训练模型网络开发、数据处理、构建模型、模型训练、模型保存、模型推理Tensor-基础数据结构MindSpore中最基础的数据结构是张量(Tensor)，是计算的基础:• 是Parameter(权重和偏置)的载体，Feature Map的载体;• 可与numpy.ndarray无缝转换1. Tensor声明和使用t1 = Tensor(np.zeros([1,2,3...
- 1.1手写数字识别概述• 手写数字识别是计算机视觉中比较简单的任务，也是发展较早的方向之一。早期主要用于银行汇款单号识别，邮政信件包裹的手写邮编识别等场景。• 基于手写数字识别领域发展起来的卷积神经网络等计算机视觉技术可以应用于更加复杂的任务而手写数字识别则成为计算机视觉领域用于衡量算法表现的基准任务。手写数字数据集MNIST数据集是手写数字识别领域使用最为广泛的公开数据集MNIST数据集包... 1.1手写数字识别概述• 手写数字识别是计算机视觉中比较简单的任务，也是发展较早的方向之一。早期主要用于银行汇款单号识别，邮政信件包裹的手写邮编识别等场景。• 基于手写数字识别领域发展起来的卷积神经网络等计算机视觉技术可以应用于更加复杂的任务而手写数字识别则成为计算机视觉领域用于衡量算法表现的基准任务。手写数字数据集MNIST数据集是手写数字识别领域使用最为广泛的公开数据集MNIST数据集包...
- • 近年来，深度学习技术在语音识别、自然语言处理、计算机视觉、信息检索等任务上取得了突破性进展;• 深度学习模型的复杂度与规模日益扩张，导致模型的调试调优成为了困扰算法工程师的一大难题;• MindSpore是由华为自研的深度学习框架，最佳匹配昇腾Al处理器算力，为数据科学家和算法工程师提供设计友好、运行高效的开发体验;• 在广泛吸纳行业用户诉求后，MindSpore推出Mindlnsigh... • 近年来，深度学习技术在语音识别、自然语言处理、计算机视觉、信息检索等任务上取得了突破性进展;• 深度学习模型的复杂度与规模日益扩张，导致模型的调试调优成为了困扰算法工程师的一大难题;• MindSpore是由华为自研的深度学习框架，最佳匹配昇腾Al处理器算力，为数据科学家和算法工程师提供设计友好、运行高效的开发体验;• 在广泛吸纳行业用户诉求后，MindSpore推出Mindlnsigh...
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- 训练场景下，迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ，用于NPU上执行训练，网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。 训练场景下，迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ，用于NPU上执行训练，网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。
- Mind Studio 提供一站式AI开发环境，依靠工具与性能调优，采用插件化扩展机制，打造高效、便捷的全流程开发工具链。目前最新版本是5.0.RC3，发布于2022年20月，对应的昇腾社区版本：6.0.RC1，新增众多特性。 Mind Studio 提供一站式AI开发环境，依靠工具与性能调优，采用插件化扩展机制，打造高效、便捷的全流程开发工具链。目前最新版本是5.0.RC3，发布于2022年20月，对应的昇腾社区版本：6.0.RC1，新增众多特性。
- 本项目讲解了基于ERNIE信息抽取技术，对属性和关系的抽取涉及多对多抽取，主要是使用可ERNIEKIT组件，整体效果非常不错，当然追求小样本学习的可以参考之前UIE项目或者去官网看看paddlenlp最新的更新，对训练和部署进行了提速。 本项目讲解了基于ERNIE信息抽取技术，对属性和关系的抽取涉及多对多抽取，主要是使用可ERNIEKIT组件，整体效果非常不错，当然追求小样本学习的可以参考之前UIE项目或者去官网看看paddlenlp最新的更新，对训练和部署进行了提速。
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