开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

张量的加权平均

是指对张量中的元素进行加权求平均的操作。在计算机科学和数学领域中，张量是多维数组或矩阵的推广，可以表示多维数据。

加权平均是一种计算平均值的方法，它给不同的元素赋予不同的权重，然后将每个元素乘以相应的权重，再将所有乘积相加，最后除以权重的总和。这样可以使得某些元素对平均值的贡献更大或更小，从而更好地反映数据的特征。

在机器学习和深度学习中，张量的加权平均常用于模型的参数更新和优化过程中。通过对不同批次或不同时间步的参数进行加权平均，可以平衡不同批次或时间步的影响，提高模型的稳定性和泛化能力。

在云计算领域，张量的加权平均可以应用于大规模数据的处理和分析中。通过对分布在不同节点或服务器上的数据进行加权平均，可以实现分布式计算和数据并行处理，提高计算效率和数据处理能力。

腾讯云提供了一系列与张量计算相关的产品和服务，例如腾讯云AI Lab、腾讯云机器学习平台、腾讯云深度学习框架等。这些产品和服务可以帮助用户进行张量计算和加权平均的实现，提供高性能的计算和数据处理能力。

更多关于腾讯云相关产品和服务的信息，可以参考腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

关于tf.train.ExponentialMovingAverage使用的详细解析

tf.train.ExponentialMovingAverage是指数加权平均的求法，具体的公式是 total=a*total+(1-a)*next,

01

tf.metrics

精度函数创建两个局部变量total和count，用于计算预测与标签匹配的频率。这个频率最终作为精确度返回:一个幂等运算，简单地将total除以count。为了估计数据流上的度量，函数创建一个update_op操作，更新这些变量并返回精度。在内部，is_correct操作使用元素1.0计算张量，其中预测和标签的对应元素匹配，否则计算0.0。然后update_op用权值和is_correct乘积的约简和递增total，它用权值和的约简和递增count。如果权值为空，则权值默认为1。使用0的权重来屏蔽值。

02

Transformers 4.37 中文文档（十六）

所有模型的输出都是 ModelOutput 的子类实例。这些是包含模型返回的所有信息的数据结构，但也可以用作元组或字典。

01

DCP：一款用于弥散磁共振成像连接组学的工具箱

摘要：由弥散磁共振成像（dMRI）衍生的大脑结构网络反映了大脑区域之间的白质连接，可以定量描述整个大脑的解剖连接模式。结构性脑连接组的发展导致了大量dMRI处理包和网络分析工具箱的出现。然而，基于dMRI数据的全自动网络分析仍然具有挑战性。在这项研究中，我们开发了一个名为“扩散连接组管道”（DCP）的跨平台MATLAB工具箱，用于自动构建大脑结构网络并计算网络的拓扑属性。该工具箱集成了一些开发的软件包，包括 FSL、Diffusion Toolkit、SPM、Camino、MRtrix3和MRIcron。它可以处理从任意数量的参与者那里收集的原始dMRI数据，并且还与来自HCP和英国生物样本库等公共数据集的预处理文件兼容。此外，友好的图形用户界面允许用户配置他们的处理管道，而无需任何编程。为了证明DCP的能力和有效性，使用DCP进行了两次测试。结果表明，DCP可以重现我们之前研究的发现。但是，DCP存在一些局限性，例如依赖 MATLAB 并且无法修复基于度量的加权网络。尽管存在这些局限性，但总体而言，DCP软件为白质网络构建和分析提供了标准化的全自动计算工作流程，有利于推进未来人脑连接组学应用研究。

01

tf.nn

atrous_conv2d_transpose(): atrous_conv2d的转置。

01

Transformers 4.37 中文文档（三十九）

Jukebox 模型在 Jukebox: A generative model for music 中由 Prafulla Dhariwal, Heewoo Jun, Christine Payne, Jong Wook Kim, Alec Radford, Ilya Sutskever 提出。它引入了一个生成音乐模型，可以生成可以根据艺术家、流派和歌词进行条件化的一分钟长样本。

01

Transformers 4.37 中文文档（五十二）

ProphetNet 模型是由 Yu Yan, Weizhen Qi, Yeyun Gong, Dayiheng Liu, Nan Duan, Jiusheng Chen, Ruofei Zhang, Ming Zhou 于 2020 年 1 月 13 日提出的ProphetNet: Predicting Future N-gram for Sequence-to-Sequence Pre-training。

01

Transformers 4.37 中文文档（四十三）

MBart 模型是由 Yinhan Liu、Jiatao Gu、Naman Goyal、Xian Li、Sergey Edunov、Marjan Ghazvininejad、Mike Lewis、Luke Zettlemoyer 在多语言去噪预训练神经机器翻译中提出的。

01

PNAS：子宫内妊娠中期和晚期人脑白质通路的发展

摘要：在人类妊娠的中晚期，神经快速发育是由包括神经元迁移、细胞组织、皮层分层和髓鞘形成等基本过程所支撑的。在这个时期，白质的生长和成熟为一个高效的结构连接网络奠定了基础。关于健康人类胎儿大脑发育轨迹的详细知识有限，部分原因是在这一人群中获取高质量的MRI数据存在固有的挑战。在这里，我们使用最先进的高分辨率多壳运动校正扩散加权MRI(dMRI)，作为正在发展的人类连接体项目(dHCP)的一部分，来表征113个22 - 37周妊娠的胎儿的白质微结构在子宫内的成熟。我们定义了5个主要的白质束，并利用传统的扩散张量模型和多壳多组织模型对其微观结构特征进行了表征。与关联束相比，我们在丘脑皮层纤维中发现了独特的成熟趋势，并在胼胝体的特定部位发现了不同的成熟趋势。虽然胼胝体压部的部分各向异性呈线性增长，但其他大部分白质束的部分各向异性呈复杂的非线性趋势，在妊娠早期部分各向异性先是下降，随后又增加。后者特别值得关注，因为它与之前在子宫外早产儿中描述的趋势明显不同，这表明这种正常的胎儿数据可以为了解与早产相关的神经发育损伤的连接性异常提供重要的见解。 1.简述在人类胎儿中，大脑主要白质通路发展在妊娠前第二第三阶段极其迅速而有明显分层顺序。这些白质连接的结构和完整性在支持和协调功能网络中有不可或缺的作用。目前对这些过程的了解很大程度上依赖于死亡后的数据。胎儿MRI可以捕获全脑在其生存和功能状态下的发育，从而为了解正常生长提供重要的额外信息。特别是白质，这可以包括发展的远程连接和特定区域的轨迹的详细的调查。早产儿认知和运动问题的高患病率强调了更好地理解这一关键时期的重要性。在这些婴儿中，早期暴露于子宫外环境可能会影响后来的神经发育轨迹。多项证据表明，白质异常是主要的病理，进一步表明，这种特殊的组织类型既处于发展的关键阶段，又易受外部影响。在这种情况下，表征子宫内白质成熟具有重要的规范性参考作用。由于难以从这一人群中获取固有的成像数据，例如处理与母质组织和胎儿持续运动相关的图像伪影，因此使用MRI等非侵入性方法对胎儿白质束的体内发育进行精确表征具有挑战性。还需要招募足够多的受试者来解释人口异质性和年龄效应。以往的研究也很难概括为典型发育的代表，因为它们包括了脑异常或子宫外早产儿的临床人群。所有现有的研究都使用扩散张量成像(DTI)来描述微观结构的变化;然而，结果并不一致。虽然一些研究报道了DTI指标与胎龄(GA)之间的线性关系，其他研究拟合了非线性模型，其他研究仍未发现明显的年龄依赖性。在这项研究中，我们利用最先进的高角度分辨率多壳扩散加权MRI (dMRI)采集技术来解决DTI的局限性和胎儿成像的挑战，以及专门为研究具有挑战性的胎儿数据而开发的重建和处理管道，这是发展中的人类连接体项目(dHCP)的一部分(http://www.developingconnectome. org)。我们应用新开发和优化的方法，在一个大队列的从22到37周的113个健康胎儿。通过这些方法，我们能够描绘出特定的白质束，包括左右皮质脊髓束(CST)(一个投射束的例子)，视辐射束(ORs)和下纵束(ILF)(联合束的例子)，以及胼胝体(CC)(连合束的例子)。选择这些特定束是因为已知它们的发育轨迹存在差异，而且它们的损伤或异常发育与神经发育障碍或智力残疾的病理生理学有关。这项研究是对人类妊娠中后期白质微结构成熟变化的最大规模和最详细的宫内特征研究，为我们提高对神经发育障碍的神经病理生理学基础的理解提供了宝贵的资源。 2. 结果 2.1 胎儿队列中全脑发育和FA的规范趋势胎儿dMRI数据收集于151例(22岁至38周)的dHCP。每个受试者采用dHCP预处理流水线进行处理，包括考虑胎儿运动不可预测、回声平面成像几何畸变、胎儿位置差异引起的信号强度不均匀性等具体措施。胎儿头部较小，与线圈距离较远，信噪比较差。在接受人工评估的151名受试者中，38名受试者因采集过程中过度运动而失败。为了验证数据集显示了正常的容量增长预期趋势，我们计算了每个受试者的全脑容量和胎龄之间的关系。与现有的文献一致，我们发现在整个研究期间，体积呈强的线性增长。全脑平均FA与GA呈相似的正线性关系(图1C)。

03

Transformers 4.37 中文文档（二十一）

Bart 模型是由 Mike Lewis, Yinhan Liu, Naman Goyal, Marjan Ghazvininejad, Abdelrahman Mohamed, Omer Levy, Ves Stoyanov 和 Luke Zettlemoyer 在 2019 年 10 月 29 日提出的，题为 BART: Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation, and Comprehension。

01

深度学习 | SENet

今天给大家分享的是2017年ImageNet的冠军模型 SENet 。WMW团队以极大的优势获得了最后一届ImageNet 2017竞赛图像分类任务的冠军。虽然不是业界的最新成果，但一些经典模型的学习也是大有裨益的。

02

Transformers 4.37 中文文档（二十四）

BigBird 模型是由 Zaheer, Manzil 和 Guruganesh, Guru 以及 Dubey, Kumar Avinava 和 Ainslie, Joshua 和 Alberti, Chris 和 Ontanon, Santiago 和 Pham, Philip 和 Ravula, Anirudh 和 Wang, Qifan 和 Yang, Li 等人在Big Bird: Transformers for Longer Sequences中提出的。BigBird 是一种基于稀疏注意力的 Transformer，它将 Transformer 模型（如 BERT）扩展到更长的序列。除了稀疏注意力，BigBird 还将全局注意力以及随机注意力应用于输入序列。从理论上讲，已经证明应用稀疏、全局和随机注意力可以逼近全注意力，同时对于更长的序列来说在计算上更加高效。由于具有处理更长上下文的能力，BigBird 在各种长文档 NLP 任务上表现出比 BERT 或 RoBERTa 更好的性能，如问答和摘要。

01

Transformers 4.37 中文文档（二十五）

请注意，BlenderbotSmallModel 和 BlenderbotSmallForConditionalGeneration 仅与检查点facebook/blenderbot-90M结合使用。较大的 Blenderbot 检查点应该与 BlenderbotModel 和 BlenderbotForConditionalGeneration 一起使用

01

D2L学习笔记01：线性代数

标量、向量、矩阵和任意数量轴的张量（本小节中的“张量”指代数对象）有一些实用的属性。例如，你可能已经从按元素操作的定义中注意到，任何按元素的一元运算都不会改变其操作数的形状。同样，给定具有相同形状的任意两个张量，任何按元素二元运算的结果都将是相同形状的张量。例如，将两个相同形状的矩阵相加，会在这两个矩阵上执行元素加法。

02

Transformers 4.37 中文文档（九十）

LiLT 模型在Jiapeng Wang, Lianwen Jin, Kai Ding 撰写的《LiLT: A Simple yet Effective Language-Independent Layout Transformer for Structured Document Understanding》中提出。LiLT 允许将任何预训练的 RoBERTa 文本编码器与轻量级的 Layout Transformer 结合起来，以实现多种语言的 LayoutLM 类似文档理解。

01

反向传播算法：定义，概念，可视化

通常，当我们使用神经网络时，我们输入某个向量x，然后网络产生一个输出y，这个输入向量通过每一层隐含层，直到输出层。这个方向的流动叫做正向传播。

03

Transformers 4.37 中文文档（五十）

OPT 模型是由 Meta AI 在Open Pre-trained Transformer Language Models中提出的。OPT 是一系列开源的大型因果语言模型，性能与 GPT3 相似。

01

Transformers 4.37 中文文档（五十九）

SwitchTransformers 模型是由 William Fedus、Barret Zoph 和 Noam Shazeer 在Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity中提出的。

01

进击的TensorFlow

AI （Artificial Intelligence）人工智能及机器学习（Machine Learning）最近大热，Google - Deep Mind的AlphaGo踢馆人类所向披靡，最终宣布正式进入智能时代1.0。我们今天也来体验学习一下Google的人工智能项目。 1. Jeff Dean 老传统，我们先来看看这位Google TensoFlow的主要负责人，在加州山景城除了拉里佩奇Larry Page和布林Sergey Brin，Google数一数二，被用来打造下一代Google核心大脑的（Go

02

讲解PyTorch Attention 注意力

在深度学习中，注意力机制（Attention Mechanism）被广泛应用于各种任务，如自然语言处理、计算机视觉等。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，提供了丰富的工具和库，方便我们实现和使用注意力模型。在本篇技术博客中，我们将介绍PyTorch中的注意力机制及其使用方法。

01

中国成人脑白质分区与脑功能图谱

脑地图集在研究大脑解剖和功能方面起着重要的作用。随着对多模态磁共振成像(MRI)方法(如结合结构MRI、弥散加权成像(DWI)和静息态功能MRI (rs-fMRI))的兴趣的增加，有必要基于这三种成像方式构建集成的脑地图集。本研究构建了中国成年人群(年龄22-79岁，n = 180)的多模态脑图谱，包括反映脑形态学的T1图谱、描绘复杂纤维结构的高角度分辨率弥散成像(HARDI)图谱和反映单一立体定向坐标下大脑固有功能组织的rs-fMRI图谱。我们采用大变形自形度量映射(LDDMM)和无偏自形图谱生成方法同时生成T1和HARDI图谱。利用谱聚类，我们从rs-fMRI数据中生成了20个脑功能网络。我们通过联合独立成分分析，展示了使用图谱来探索大脑形态、功能网络和白质束之间的一致性标记。

02

Transformers 4.37 中文文档（六十）

T5v1.1 是由 Colin Raffel 等人在google-research/text-to-text-transfer-transformer存储库中发布的。这是原始 T5 模型的改进版本。这个模型是由patrickvonplaten贡献的。原始代码可以在这里找到。

01

Transformers 4.37 中文文档（四十）

Hugo Touvron、Thibaut Lavril、Gautier Izacard、Xavier Martinet、Marie-Anne Lachaux、Timothée Lacroix、Baptiste Rozière、Naman Goyal、Eric Hambro、Faisal Azhar、Aurelien Rodriguez、Armand Joulin、Edouard Grave、Guillaume Lample 在LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models中提出了 LLaMA 模型。它是一个包含从 7B 到 65B 参数的基础语言模型的集合。

01

Transformers 4.37 中文文档（八十一）

Whisper 模型由 Alec Radford、Jong Wook Kim、Tao Xu、Greg Brockman、Christine McLeavey、Ilya Sutskever 在通过大规模弱监督实现稳健语音识别中提出。

01

Transformers 4.37 中文文档（四十四）

MEGA 模型是由 Xuezhe Ma、Chunting Zhou、Xiang Kong、Junxian He、Liangke Gui、Graham Neubig、Jonathan May 和 Luke Zettlemoyer 在Mega: Moving Average Equipped Gated Attention中提出的。MEGA 提出了一种新的自注意力方法，每个编码器层除了具有标准点积注意力的单头之外，还具有多头指数移动平均，使得注意机制具有更强的位置偏差。这使得 MEGA 在标准基准测试中表现出色，包括 LRA，同时参数数量明显较少。MEGA 的计算效率使其能够扩展到非常长的序列，使其成为处理长文档 NLP 任务的有吸引力的选择。

01

Transformers 4.37 中文文档（五十六）

RoBERTa-PreLayerNorm 模型由 Myle Ott, Sergey Edunov, Alexei Baevski, Angela Fan, Sam Gross, Nathan Ng, David Grangier, Michael Auli 在 fairseq: A Fast, Extensible Toolkit for Sequence Modeling 中提出。它与在 fairseq 中使用 --encoder-normalize-before 标志相同。

01

Keras官方中文文档:性能评估Metrices详解

性能评估模块提供了一系列用于模型性能评估的函数,这些函数在模型编译时由metrics关键字设置

02

Transformers 4.37 中文文档（三十七）

OpenAI GPT-2 模型是由 Alec Radford、Jeffrey Wu、Rewon Child、David Luan、Dario Amodei 和 Ilya Sutskever 在 OpenAI 提出的，它是一个因果（单向）变压器，使用语言建模在一个大约 40GB 的文本数据语料库上进行预训练。

01

Frontiers in Neuroscience：弥散张量成像(DTI)研究指南

弥散张量成像（DTI）的研究越来越受到临床医生和研究人员的欢迎，因为它们提供了对脑网络连接的独特见解。然而，为了优化DTI的使用，必须考虑到几个技术和方法方面的问题，因为这些问题会影响到DTI研究结果的准确性和可重复性。本文由葡萄牙学者发表在Frontiers in Neuroscience杂志。

06

NATURE COMMUNICATIONS：大脑白质网络可控性的发育增长支持了脑动力学的多样性

白质在人脑中扮演着极为重要的角色，从神经基础看，白质是支配大脑神经冲动，感受突触刺激的中枢。在中枢神经系统内，组成各种传导束；在周围神经系统内，则集合为分布于全身各组织和器官的脑神经、脊神经和植物性神经。在已有研究中已经发现，白质的发育在人脑发育过程中扮演着极为重要的角色，如人类大脑“小世界属性”中远距离连接的结构基础就是由长距离的白质连接。再如，已有多篇研究发现人类的智力水平与白质发育有关，与智力发育存在显著相关的 N-乙酰-天冬氨酸是少突胶质细胞的代谢产物，而少突胶质细胞正是使神经纤维髓鞘化的细胞。

03

机器学习学习笔记（23）卷积网络

卷积网络（convolutional network），也叫做卷积神经网络（convolutional neural network,CNN），是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。例如时间序列数据（可以认为是在时间轴桑有规律地采样形成的一维网格）和图像数据（可以看做二维的像素网格）。

03

AD与MCI患者白质纤维束的减少（基于FBA分析）

来自澳洲Florey 神经科学与心理健康研究所的Remika Mito在Brain杂志上发文，基于全新的FBA（fixel-based analysis）方法，作者探究了AD与MCI患者的白质纤维束的变化。作者发现，AD患者相对于健康组，其多个纤维束的纤维密度和纤维束截面均有显著降低；而MCI患者主要在后扣带束区域有显著降低。作者认为FBA分析具有以下优点：（1）可适用于纤维交叉区域；（2）可在微观结构层次和宏观结构层次上进行分析。背景阿尔茨海默病（Alzheimer’s Disease, A

06

Transformers 4.37 中文文档（六十二）

**免责声明：**如果您看到异常情况，请提交GitHub 问题并指定@patrickvonplaten

01

Transformers 4.37 中文文档（四十一）

LongT5 模型是由 Mandy Guo、Joshua Ainslie、David Uthus、Santiago Ontanon、Jianmo Ni、Yun-Hsuan Sung 和 Yinfei Yang 在LongT5: Efficient Text-To-Text Transformer for Long Sequences中提出的。它是在文本到文本去噪生成设置中预训练的编码器-解码器变压器。LongT5 模型是 T5 模型的扩展，它可以使用两种不同的高效注意力机制之一——（1）局部注意力，或（2）瞬时全局注意力。

01

ECCV2020 | RecoNet：上下文信息捕获新方法，比non-local计算成本低100倍以上

上下文信息在语义分割的成功中起着不可或缺的作用。事实证明，基于non-local的self-attention的方法对于上下文信息收集是有效的。由于所需的上下文包含空间和通道方面的注意力信息，因此3D表示法是一种合适的表达方式。但是，这些non-local方法是基于2D相似度矩阵来描述3D上下文信息的，其中空间压缩可能会导致丢失通道方面的注意力。另一种选择是直接对上下文信息建模而不进行压缩。但是，这种方案面临一个根本的困难，即上下文信息的高阶属性。本文提出了一种新的建模3D上下文信息的方法，该方法不仅避免了空间压缩，而且解决了高阶难度。受张量正则-多态分解理论（即高阶张量可以表示为1级张量的组合）的启发，本文设计了一个从低秩空间到高秩空间的上下文重建框架（即RecoNet）。具体来说，首先介绍张量生成模块（TGM），该模块生成许多1级张量以捕获上下文特征片段。然后，使用这些1张量通过张量重构模块（TRM）恢复高阶上下文特征。大量实验表明，本文的方法在各种公共数据集上都达到了SOTA。此外，与传统的non-local的方法相比，本文提出的方法的计算成本要低100倍以上。

02

图深度学习入门教程（四）——训练模型的原理

深度学习还没学完，怎么图深度学习又来了？别怕，这里有份系统教程，可以将0基础的你直接送到图深度学习。还会定期更新哦。

01

Transformers 4.37 中文文档（六十六）

Deformable DETR 模型是由 Xizhou Zhu，Weijie Su，Lewei Lu，Bin Li，Xiaogang Wang，Jifeng Dai 在Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection中提出的。Deformable DETR 通过利用一个新的可变形注意力模块，该模块只关注参考周围一小组关键采样点，从而缓解了原始 DETR 的收敛速度慢和特征空间分辨率有限的问题。

01

【Pre-Training】超细节的 BERT/Transformer 知识点

随着 NLP 的不断发展，对 BERT/Transformer 相关知识的研究应用，也越来越细节，下面尝试用 QA 的形式深入不浅出 BERT/Transformer 的细节知识点。

05

Transformers 4.37 中文文档（九十二）

OWLv2 是由 Matthias Minderer、Alexey Gritsenko 和 Neil Houlsby 在《扩展开放词汇目标检测》中提出的。OWLv2 通过自训练扩展了 OWL-ViT，利用现有的检测器在图像-文本对上生成伪框注释。这导致在零样本目标检测方面取得了比先前最先进技术的巨大进展。

01

Transformers 4.37 中文文档（六十三）

XLM-RoBERTa-XL 模型是由 Naman Goyal、Jingfei Du、Myle Ott、Giri Anantharaman、Alexis Conneau 在用于多语言掩码语言建模的更大规模 Transformer中提出的。

01

用自注意力增强卷积：这是新老两代神经网络的对话（附实现）

作者：Irwan Bello、Barret Zoph、Ashish Vaswani、Jonathon Shlens、Quoc V. Le

04

Transformers 4.37 中文文档（四十二）

M2M100 模型是由 Angela Fan、Shruti Bhosale、Holger Schwenk、Zhiyi Ma、Ahmed El-Kishky、Siddharth Goyal、Mandeep Baines、Onur Celebi、Guillaume Wenzek、Vishrav Chaudhary、Naman Goyal、Tom Birch、Vitaliy Liptchinsky、Sergey Edunov、Edouard Grave、Michael Auli、Armand Joulin 在 Beyond English-Centric Multilingual Machine Translation 中提出的。

01

Transformers 4.37 中文文档（三十四）

FNet 模型由 James Lee-Thorp, Joshua Ainslie, Ilya Eckstein, Santiago Ontanon 在 FNet: Mixing Tokens with Fourier Transforms 中提出。该模型用傅立叶变换替换了 BERT 模型中的自注意力层，仅返回变换的实部。该模型比 BERT 模型快得多，因为它具有更少的参数并且更节省内存。该模型在 GLUE 基准测试中达到了约 92-97% 的准确率，并且比 BERT 模型训练速度更快。论文的摘要如下：

01

Transformers 4.37 中文文档（二十九）

DeBERTa 模型是由 Pengcheng He、Xiaodong Liu、Jianfeng Gao、Weizhu Chen 在DeBERTa: Decoding-enhanced BERT with Disentangled Attention中提出的，它基于 2018 年发布的 Google 的 BERT 模型和 2019 年发布的 Facebook 的 RoBERTa 模型。

01

【机器学习】F1分数(F1 Score)详解及tensorflow、numpy实现

除了F1分数之外，F0.5分数和F2分数，在统计学中也得到了大量应用，其中，F2分数中，召回率的权重高于精确率，而F0.5分数中，精确率的权重高于召回率。

01

手撕CNN：综述论文详解卷积网络的数学本质

在该论文中，我们将从卷积架构、组成模块和传播过程等方面了解卷积网络的数学本质。读者可能对卷积网络具体的运算过程比较了解，入门读者也可先查看 Capsule 论文解读的第一部分了解详细的卷积过程，但其实我们一般并不会关注于卷积网络到底在数学上是如何实现的。因为各大深度学习框架都提供了简洁的卷积层API，所以我们不需要数学表达式也能构建各种各样的卷积层，我们最多只需要关注卷积运算输入与输出的张量维度是多少就行。这样虽然能完美地实现网络，但我们对卷积网络的数学本质和过程仍然不是太清楚，这也就是本论文的目的。

01

JAMA Neurology：视神经炎患者视觉系统的解剖连接及功能网络的改变

来自以色列耶路撒冷的Hadassah-Hebrew大学医学部的Netta Levin团队在JAMANeurology发文，该团队认为多发性硬化的临床预后不仅与髓鞘再生有关，同时也与适应性重组有关。因此，其研究探讨视神经炎患者解剖性和功能性视觉网络特征，评估每种连接形式的相对权重进而评估其预测视力的情况。

02

Transformers 4.37 中文文档（四十八）

MVP 模型由唐天一、李俊毅、赵新文和文继荣在《MVP: 多任务监督预训练用于自然语言生成》中提出。

01

Transformers 4.37 中文文档（五十五）

如果您在运行此模型时遇到任何问题，请重新安装支持此模型的最后一个版本：v4.30.0。您可以通过运行以下命令来执行：pip install -U transformers==4.30.0。

01

Transformers 4.37 中文文档（五十三）

Qwen2 是 Qwen 团队推出的大型语言模型新系列。之前，我们发布了 Qwen 系列，包括 Qwen-72B、Qwen-1.8B、Qwen-VL、Qwen-Audio 等。

01

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭