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LucaOne:深度学习模型揭示生物中心法则
LucaOne是由阿里云飞天实验室开发的深度学习模型,基于169861个生物物种数据构建,能够识别DNA、RNA与蛋白质之间的内在联系,在多种生物任务中表现优异。该模型通过开源训练推理代码及相关数据,为生物科学领域带来了前所未有的突破。- 548
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多模态深度学习模型综述:融合多模态大数据的代表性架构
本文介绍了多模态深度学习模型的代表性架构,包括深度信念网络和堆叠式自动编码器,以及它们在融合多模态大数据方面的应用。通过深度学习模型的综述,读者能够了解多模态数据融合的基本原理和新型技术,为人工智能在多模态理解方面的进展提供指导。- 708
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基于沙漏 Tokenizer 的高效三维人体姿态估计框架HoT
HoT框架是基于沙漏 Tokenizer 的高效三维人体姿态估计解决方案,能够显著降低计算量而不损失精度。该框架已在北京大学开源,为解决VPT模型计算资源不足的问题提供了新的解决方案。- 270
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元象大模型开源了30款量化版本,支持 vLLM 和 llama.cpp 主流框架的量化推理
元象大模型开源了30款量化版本,支持 vLLM 和 llama.cpp 等主流框架的量化推理,提供了方便快捷的部署方式,可以根据需求选择不同的框架和精度模型进行部署和推理。- 416
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马斯克xAI的Grok-1发布3140亿参数混合专家模型权重和架构
马斯克xAI的Grok-1发布了3140亿参数混合专家模型权重和架构,这是迄今参数量最大的开源LLM。该模型采用Apache-2.0许可证,用户可以自由使用、修改和分发。想要了解更多关于Grok-1的架构信息和下载权重的细节,请阅读此文章。- 232
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谷歌DeepMind新模型RG-LRU层和Hawk、Griffin模型的研究成果
谷歌DeepMind近日论文提出了RG-LRU层和两个新模型Hawk、Griffin,这些模型在深度学习和自然语言处理领域展现出了高效性能和硬件效率,值得关注。- 698
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开源多模态视觉语言模型Yi-VL正式发布
Yi-VL是一款开源的多模态视觉语言模型,可以在图文对话等多元场景中表现出色。该模型在多模态基准测试中取得了不俗的成绩,并已在Hugging Face、ModelScope等平台上向公众开放。欢迎用户亲身体验Yi-VL在多模态领域的强大表现。- 161
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ADAS深度学习技术:关键步骤和常用工具
了解ADAS中深度学习技术的关键步骤,包括数据预处理、网络架构选择、训练数据准备、训练过程、物体检测与跟踪以及模型部署。这篇文章将帮助您深入了解ADAS深度学习技术的优势和常用工具。- 725
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Mamba:一种新的选择性状态空间模型在语言建模领域的突破性研究
Mamba论文介绍了一种名为选择性状态空间模型的新方法,突破了Transformer在序列建模方面的局限性,具有高效、灵活、计算效率高的特点,适用于大规模处理通用序列数据,对长程依赖关系进行建模。该研究对于深度学习模型的发展具有重要意义。- 782
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谷歌Gemini和OpenAI GPT模型的能力比较及测试结果公开
本文对谷歌Gemini和OpenAI GPT模型的能力进行了客观比较,并公开了实验测试结果和代码地址,为对这两个模型感兴趣的研究人员提供了重要参考。- 189
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GPT-4:OpenAI的新一代深度学习模型
GPT-4是OpenAI在扩大深度学习方面努力的最新里程碑,是一个大型多模式模型,能够接受图像和文本输入并发出文本输出。本文介绍了GPT-4的性能以及对各种专业和学术基准的表现,并探讨了其在视觉输入领域的应用- 165
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基于深度学习的车型识别技术及实现方法
本文介绍了如何利用深度学习技术实现车型识别,包括数据收集和预处理、构建深度学习模型、数据加载和训练。通过深度学习技术,可以实现高效准确的车辆分类和检测。- 225
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Vision Transformer(ViT)模型在图像处理中的应用
本文介绍了Vision Transformer(ViT)模型的基本原理和主要应用领域,包括图像分类、目标检测和图像分割等任务。同时对比了ViT模型和传统的卷积神经网络(CNN)在处理图像数据方面的差异。- 348
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使用MobileNet实现街景图片搜索
本文介绍了如何使用MobileNet模型对街景图片进行特征提取,并利用Milvus进行图片搜索,同时解决了孪生网络输入对图片的限制。通过安装必要的工具和数据加载步骤,搭建了模型进行图像搜索。- 162
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深度学习技术探究:从ViT到DeepViT
本篇文章详细探讨了基于ViT模型拓展的DeepViT模型,分析了transformer blocks的影响和注意力崩溃现象,提出了新的注意力机制并介绍了相关的代码构建。- 191
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深度学习中的常见术语解释及应用
本文介绍了深度学习中常见术语的通俗易懂解释,包括张量、AutoTokenizer和Transformer的含义及应用。适合对深度学习和自然语言处理感兴趣的读者。- 114
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使用PaddleTS的LSTNet模型完成中国人口预测数据集的回归预测任务
本文使用PaddleTS工具中的LSTNet模型完成中国人口预测数据集的回归预测任务,包含数据预处理部分和TSDataset构造,旨在帮助读者学习如何使用深度学习模型进行时间序列数据预测。- 170
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基于深度学习的车牌识别检测技术及代码实现
本文探讨了基于深度学习的车牌识别检测技术,包括车牌检测和字符识别,并提供了相关代码实现。通过深入研究深度学习模型的架构和训练方法,实现高效准确的车牌识别检测系统。- 496
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