中的多层感知机  为了使整个网络可微，拿掉了CNN 中的池化层  将全连接层以全局池化层替代以减轻计算量。 1.生成式深度学习简介 5 自编码（AE）结构图 1.生成式深度学习简介 6 变分自编码（VAE）结构图 1.生成式深度学习简介 7 变分自编码（VAE）生成图像 1.生成式深度学习简介 8 03 GAN 的应用 01 生成式深度学习简介 02 为了取得游戏胜利，这两个游戏参与者需要不断优 化， 各自提高自己的生成能力和判别能力，这个学 习优化过程就是寻找二者之间的一个纳什均衡。 GAN的理论与实现模型 2. GAN的理论与实现模型 14 生成式对抗网络（GAN）结构图 2. GAN的理论与实现模型 15 GAN的学习方法 GAN的理论与实现模型 首先, 在给定生成器 G 的情况下, 我们考虑最优化判别器 D. 2. GAN的理论与实现模型 16 GAN的学习方法

11 ?12 19 KD树划分 ? = (2,3), (5,7), (9,6), (4,5), (6,4), (7,2) 。 ① ③ ③ ④ ② ② 20 KD树划分 样本空间结构图 ? ?1 ?4 ?3 ?8 ?7 ?10 ?9 ?2 ?5 ?12 ?11 ?6 21 01 距离度量 02 KNN算法 03 KD树划分 04 KD树搜索

经网 络，被命名为 LeNet-5 [4]。LeNet-5 的提出，使得卷积神经网络在当时能够成功被商用， 广泛应用在邮政编码、支票号码识别等任务中。下图 10.30 是 LeNet-5 的网络结构图，它 接受32 × 32大小的数字、字符图片，经过第一个卷积层得到 28 28 形状的张量，经过 一个向下采样层，张量尺寸缩小到 ，经过第二个卷积层，得到 28，然后将 2 个下采样层实现为最大池化 层(降低特征图的高、宽，后续会介绍)，最后利用全连接层替换掉 Gaussian connections 层。下文统一称修改的网络也为 LeNet-5 网络。网络结构图如图 10.31 所示。 Conv2d(6, 3x3) Pooling(2x2,2) Conv2d(16, 3x3) Pooling(2x2,2) FC(120) FC(84) FC(10) 的类别数，我们将 DenseNet121 去掉最后的全连接层和池化层，并根据 自定义数据集的类别数，添加一个输出节点数为 5 的全连接层，通过 Sequential 容器重新 包裹成新的网络模型。网络模型结构图 15.4 所示。 预览版202112 15.3 宝可梦数据集实战 9 Max Pooling FC:1000 FC:1024 FC:5 DensetNet121模型

如何设计网络呢？需要分别计算答案的起始和终止位置 4.BERT 待分类句子A: Datawhale 是 一个 专注于 Al领域 的开源组织 模型输出以下各token的向量: [CLS]Datawhale 是 一个 专注于 Al领域 的开源 组织[SEP] [CLS]表示的向量一般可以认为是句向量,用[CLS] 向量对接下游文本分类任务,可得到fine tuning的 文本分类模型

make 然后你就能使用 llama.cpp 运行 GGUF 文件。 8 Chapter 1. 文档 Qwen 1.4.2 运行 Qwen 的 GGUF 文件 我们在 Hugging Face 组织中提供了一系列 GGUF 模型，为了找到您需要的模型，您可以搜索仓库名称中包含 -GGUF 的部分。要下载所需的 GGUF 模型，请使用 huggingface-cli（首先需要通过命令 pip install LLaMA-Factory 在 data 文件夹中提供了多个训练数据集，您可以直接使用它们。如果您打算使用自定义数 据集，请按照以下方式准备您的数据集。 1. 请将您的数据以 json 格式进行组织，并将数据放入 data 文件夹中。LLaMA-Factory 支持以 alpaca 或 sharegpt 格式的数据集。 • alpaca 格式的数据集应遵循以下格式： [ { "instruction":

Yarn技术细节揭秘 实现Yarn Application的标准流程：� TensorFlow on Yarn技术细节揭秘 集成TensorFlow到Yarn面临的特定问题：� • 如何自组织ClusterSpec信息� • 训练数据的划分� • 如何启动Tensorboard服务� • 如何降低迁移成本� • 已分配的物理GPU设备号到用户态GPU设备号的映射� TensorFlow

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NumPy是什么？ 5 NumPy提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处 理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大 型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore， NASA 用其处理一些本来使用 C++，Fortran 或 Matlab 等所做的任务。 NumPy是什么？ 6 标准的Python中用list（