Siamese Loss 参考：https://blog.csdn.net/sxf1061926959/article/details/54836696 孪生网络中的Siamese Loss，来自Yann LeCun的论文《Learning a Similarity Metric Discriminatively, with Application to Face Verification》，最小化把相…

Siamese Network 是一种神经网络的架构，而不是具体的某种网络，就像Seq2Seq一样，具体实现上可以使用RNN也可以使用CNN。Siamese Network 就像“连体的神经网络”，神经网络的“连体”是通过共享权值来实现的（共享权值即左…

本文中的代码在Github仓库或Gitee仓库中可找到。 Hi, 你好。我是茶桁。 大家是否还记得，在「核心基础」课程中，我们讲过CNN以及LSTM。 卷积神经网络（CNN）已经在计算机视觉处理中得到广泛应用，不过，2017年…

Siamese网络 Few Shot Learning 首先看一个例子： 上图有一个Support set，其中的数据很少，不足以支持神经网络的训练。现在我们有一个Query，其类型是 Support set 中的一类。那么我们怎么通过 Support set 找到 Query 的所属分类…

孪生,顾名思义,就是长相一样的双胞胎。对于深度学习模型来说就是一种相似性度量网络。表面上画出的网络分为两路，而这两路网络一模一样。因此，同一个输入数据分别输入到两个网络，最后的输出也一样。那么相似的输入，输出也应当很相…

本博客引用： https://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/84072339 https://blog.csdn.net/u011808673/article/details/84025349 摘要 Siamese网络用途，原理，如何训练？ 背景 在人脸识别中，存在所谓的one-sho…

Siamese和Chinese有点像。Siam是古时候泰国的称呼，中文译作暹罗。Siamese也就是“暹罗”人或“泰国”人。Siamese在英语中是“孪生”、“连体”的意思，这是为什么呢？十九世纪泰国出生了一对连体婴儿，当时的医学技术无法使两人分离…

SiameseFC Siamese网络（孪生神经网络）本文参考文章：Siamese背景 Siamese网络解决的问题要解决什么问题？用了什么方法解决？应用的场景： Siamese的创新Siamese的理论Siamese的损失函数——Contrastive Loss损…

最近图像理解受到了广泛的关注，我们也来稍微了解一下神马是图像理解，图像标注的评价标准是神马，哇咔咔 图像理解就是理解图像的内容，通俗一些呢就是用一句话描述你所看到的图片中的内容。 深度学习这么火，我们一定尝试…

在前一篇文章中，主要使用llama-factory封装的推理模块对速度进行了测试，vllm速度快些，但仍没有传说中的快3-5倍，需要单独测试。这里使用qwen1.5-1.8B作为测试模型。 qwen1.5是qwen2的先行版，24年2月发布，与…

目录 引言 Abstract 文献阅读 1、题目 2、引言 3、问题 4、改进方法 5、R-Transformer模型 6、模型对比 7、实验 8、结果 总结 引言 本周阅读了一篇关于名为R-Transformer的模型的文献，结合了循环神经网络和多头注意力机制的优势，能够在序列…

编者按： 本文深入探讨了如何通过优化动态上下文信息（Dynamic Context）来提升 AI Agents 的工作效率和准确性。文章首先概述了五种常见的技术策略，包括信息标识(Message Labeling)、针对不同需求设定不同上下文、优化系统提示词(Sy…

前言 📕欢迎访问： 注意，本文不涉及太多复杂的公式与数学推导，初学者或者像笔者一样数学不好的读者可以放心阅读！ 一、引言与摘要 Q：这些年，我们在做什么？ A：自从图灵…

上一章我们介绍了基于Prompt范式的工具调用方案，这一章介绍基于模型微调，支持任意多工具组合调用，复杂调用的方案。多工具调用核心需要解决3个问题，在哪个位置进行工具调用(where), 从众多工具中选择哪一个(Which), 工具的输入是什么(What)。Where + Which + What，我称之为…

1. 概述 ​ 最近拿到了OrangePiAIPro开发板，评测下资源、可用性和性能。 ​ OrangePiAIPro开发板是香橙派联合华为精心打造的高性能AI开发板，其搭载了昇腾AI处理器，可提供8TOPS INT8的计算能力，内存提供了8GB和16GB 两种版本。可…

摘要 Meta最近提出了LLaMA(开放和高效的基础语言模型)模型参数包括从7B到65B等多个版本。最值得注意的是，LLaMA-13B的性能优于GPT-3，而体积却小了10倍以上，LLaMA-65B与Chinchilla-70B和PaLM-540B具有竞争性。 一、引言 一般而言&#xff0…

LLMs之benchmark之lm-evaluation-harness：lm-evaluation-harness(语言模型评估工具)的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略 目录 lm-evaluation-harness的简介 1、功能特点 2、公告 lm-evaluation-harness的安装和使用方法 1、安装 2、基本使用 用户指…

距离上次写博客已快有一月，中间也动过几次写博客的心思，但却因为懒，耽搁了下来。 --萧洛 在网上搜寻了许久，实在是没有找到可用的demo，无奈只好自己写一个，鉴于个人也是新手&#…

调用EXPDP 使用EXPDP工具时,其转储文件只能被存放在DIRECTORY对象对应的OS目录中,而不能直接指定转储文件所在的OS目录.因此,使用EXPDP工具时,必须首先建立DIRECTORY对象.并且需要为数据库用户授予使用DIRECTORY对象权限. CREATE DIRECTORY dump dir AS ‘D UMP’; GRANT READ,…

调用EXPDP 使用EXPDP工具时,其转储文件只能被存放在DIRECTORY对象对应的OS目录中,而不能直接指定转储文件所在的OS目录.因此,使用EXPDP工具时,必须首先建立DIRECTORY对象.并且需要为数据库用户授予使用DIRECTORY对象权限. CREATE DIRECTORY dump dir AS ‘D UMP’; GRANT READ,…