在Diffusion图像生成框架中，使用LoRA（Low-RankAdaptation）微调，难点在于，需要精确控制模型参数的更新以避免破坏预训练模型的知识，同时保持生成图像的多样性和质量，这涉及到复杂的...
从2018年起，MichaelSmith利用脚本创作了数十万首音乐，这些音乐不仅有不同的名称，Smith还为它们虚构了不同的作者，上传到AmazonMusic、AppleMusic、Spotify、Y...
深度可分离卷积：将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积，大幅降低计算复杂度。线性瓶颈：使用线性激活函数而非ReLU，在瓶颈层的输入和输出之间避免了非线性变换。反向残差块：在网络中引入反向残差模块，改善了特征的流动和信息传递。首先，我们需要定...
2024年7月23日，Meta重磅推出了MetaLlama3.1，Llama3.1是Meta最先进开源大型语言模型的下一代，包括具有更强的预训练和指令微调的语言模型，能够支持广泛的应用场景。这一代Llama在...
如处理生物问题，首先要分清当前是一个分类、回归或者生成问题，然后确定模型选择，接着考虑如何把数据处理到模型中，再从处理数据的过程中结合生物学知识构造特征，最后再用模型训练这些特征和预测结果，不断优化得到最优结果。...
随着深度学习的飞速发展，对处理器的性能要求也变得越来越高，随之涌现出了很多针对神经网络加速设计的AI芯片。卷积计算是神经网络中最重要的一类计算，本文分析了高性能卷积计算中的数据复用，这是AI芯片设计中需要优化的重...
这一期推文花一点点时间分析一个与现在的自己不太相关的事情——。由于只能获取到医院内部的数据，所以我只是根据单家医院的情况简单聊一聊，并且我也并未亲自参与到项目的申报中，。PS：当我最后写完这期推文以后，突然发现这个...
从技术发展的角度来看，全能型AI和专精型AI并非相互排斥的对立面，而是不同阶段、不同需求下的产物。首先，由于其处理多种任务的需求，全能型AI在单一任务上的精度和效率可能不如专精型AI。此外，为了保持其广泛的适应性...
从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中~...
高效的检测速度：能够实时处理高分辨率图像。强大的检测精度：在各种数据集上表现出色。可扩展性：支持多种模型变体，以满足不同需求。MobileNetV1是一种轻量级的卷积神经网络，设计用于在计算资源有限的设备上运行。深度可分离卷积：将标准卷积分...