- 如何使用GCN模型进行推荐系统的个性化推荐任务
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#暑期创作大赛#GraphConvolutionalNetwork(GCN)模型在推荐系统中也有广泛的应用。GCN模型可以利用用户-物品交互数据的图结构和用户、物品的特征信息,来进行个性化推荐...
- Transformer-XL是一种改进的Transformer模型,处理长序列数据
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Transformer-XL是一种改进的Transformer模型,专门设计来处理长序列数据。它通过解决标准Transformer在处理长序列时的梯度消失和记忆能力有限的问题,从而能够更好地捕捉长距离...
- 使用PyTorch实现去噪扩散模型(python 去噪音)
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在深入研究去噪扩散概率模型(DDPM)如何工作的细节之前,让我们先看看生成式人工智能的一些发展,也就是DDPM的一些基础研究。VAEVAE采用了编码器、概率潜在空间和解码器。在训练过程中,编码器预测...
- pytorch中的张量是什么意思?(python张量积)
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在我们使用pytorch框架进行人工智能应用开发的时候,遇到的一个概念就是张量,那么张量这个看上去高大上的概念是什么意思呢?张量最直观的解释就是多维数组,不过相比多维数组,张量更高级的功能是支持GPU...
- mindspore 版 AdaptiveAvgPool2d 替代方案参考
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前言最近用mindspore复现FastSCNN网络的时候,里面用到了一个自适应平均池化算子“nn.AdaptiveAvgPool2d”,但是mindspore目前的版本还没有提供对应...
- 图神经网络版本的Kolmogorov Arnold(KAN)代码实现和效果对比
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本文约4600字,建议阅读10分钟本文介绍了图神经网络版本的对比。KolmogorovArnoldNetworks(KAN)最近作为MLP的替代而流行起来,KANs使用Kolmogorov-Ar...
- 对二维张量 `X` 使用布尔索引 `~mask`
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为什么当你对二维张量`X`使用布尔索引`~mask`时,实际上是将`X`中所有满足`~mask`为`True`的元素提取出来?为什么不提取X中为True的元素?在理解布尔索引时,...
- Tensor:Pytorch神经网络界的Numpy
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TensorTensor,它可以是0维、一维以及多维的数组,你可以将它看作为神经网络界的Numpy,它与Numpy相似,二者可以共享内存,且之间的转换非常方便。...
- PyTorch深度学习框架基础——张量
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Tensors(张量)张量(tensor)是矩阵向任意维度的推广。张量的维度(dimension)通常叫作轴(axis),张量轴的个数也叫作阶(rank)。Tensors张量,与numpy中的ndar...
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