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我知道,我对与电子有关的所有事情都很着迷,但不论从哪个角度看,今天的现场可编程门阵列(FPGA),都显得“鹤立鸡群”,真是非常棒的器件。如果在这个智能时...
YaRN:一种高效RoPE扩展方法,可推理更长上下文并达到SOTA
为了解决在插值RoPE嵌入时丢失高频信息的问题,[4]中开发了"NTK-aware"插值。与同样乘以因子s的方式相比,我们通过在多个...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)是一种深度学习模型,广泛应用于图像识别、视频分析、自然语言处理等领域...
人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的...
本文提出了一种新的文本到视频(T2V)生成设置——单次视频调谐,其中只呈现一个文本-视频对。该模型基于大规模图像数据预训练的最先进的文本到图像(T2I)...
三态模型/五态模型/七态模型说明 Linux操作系统的进程状态转换
一个进程从创建而产生至撤销而消亡的整个生命周期,可以用一组状态加以刻划,根据三态模型,进程的生命周期可分为如下三种进程状态: 1. 运行态(runnin...
GANs领域值得深入研究的七个问题,让我们得以窥视GANs未来的发展走向
如果样本中的元素被模型设置了0概率,那么惩罚将会变成无穷大!而GANs则通过间接的方式设置0概率,惩罚将会缓和的多。另一个方法来自于归一化流(norma...
U-Net模型属于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的一种特殊形式 。它最初由德国弗莱堡大学计算机科学系...
神经网络模型(Neural Network Model)是指一种数学模型,可以模拟和学习人脑神经元之间的信号传递过程,用于解决各种问题,如分类、回归、图...
再比如,你想搭建一个模型,要在一系列动物图片中预测哪种动物会吃掉你。假设你在训练时给模型提供的都是狮子和长颈鹿的照片,现在模型看到了一张僵尸照片。由于之...
现代控制理论和自动控制原理是控制工程领域的两个重要概念,它们在很多方面有相似之处,但也存在一些关键的区别。 一、定义 自动控制原理 自动控制原理是研究自...
DepGraph:任意架构的结构化剪枝,CNN、Transformer、GNN等都适用!
结构化剪枝是一种重要的模型压缩算法,它通过移除神经网络中冗余的结构来减少参数量,从而降低模型推理的时间、空间代价。在过去几年中,结构化剪枝技术已经被广泛...
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