Thành phố Cuồng loạn

Lớp tuyến tính (Linear Layer) Lớp tuyến tính, hay còn gọi là lớp kết nối đầy đủ (Fully Connected Layer), thực hiện phép biến đổi affine lên dữ liệu đầu vào. Trong PyTorch, chúng ta có thể sử dụng công cụ có sẵn hoặc tự triển khai để hiểu rõ bản chất toán học bên dưới. import torch import torch.nn as nn # Sử dụng thư viện chuẩn PyTorch input_d ...

Lớp Dataset Lớp Dataset trong PyTorch đóng vai trò là giao diện cơ bản cho tập dữ liệu huấn luyện của mô hình. Khi sử dụng lớp Dataset, bạn cần triển khai ba phương thức chính: __init__: Phương thức khởi tạo, được gọi khi tạo đối tượng. Nhận các tham số cần thiết cho lớp. __getitem__: Phương thức truy xuất dữ liệu, được gọi khi sử dụng toán tử ...

Phương pháp đầu tiên Sử dụng phương thức .cuda() cho mô hình mạng, dữ liệu (đầu vào và nhãn) cùng hàm mất mát Mã nguồn minh họa import torch import torchvision from torch import nn from torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear, Sequential from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from model import * # Khởi tạo tập huấn luy ...

1. Nhập thư viện cần thiết import torch import matplotlib.pyplot as plt import random Sử dụng PyTorch cho xử lý tensor và tính toán, matplotlib cho trực quan hóa, random để hỗ trợ ngẫu nhiên hóa dữ liệu. 2. Tạo dữ liệu mẫu def generate_sample_data(weights, bias, num_samples): x = torch.normal(0, 2, (num_samples, len(weights))) y = to ...

1. Ghi âm và Thu thập Mẫu âm thanh Bước đầu tiên trong quy trình là thu thập dữ liệu âm thanh thô. Chúng ta cần hai loại dữ liệu chính: mẫu chứa từ khóa kích hoạt (wake word) và mẫu âm thanh nền (background noise) để mô hình học cách phân biệt. Đoạn mã dưới đây định nghĩa một lớp utility để thực hiện việc ghi âm từ micro và lưu trữ dưới định dạ ...

HiSparse là một thư viện tính toán hiệu năng cao chuyên xử lý các phép tích chập trên dữ liệu thưa trong không gian ba chiều — đặc biệt phù hợp cho các tác vụ như phân tích điểm đám mây, nhận dạng cấu trúc 3D và mô hình hóa môi trường thưa. Khác với các phương pháp truyền thống dựa trên ma trận dày đặc, HiSparse tận dụng đặc tính phân bố không ...

Giải pháp xử lý video cục bộ này ứng dụng trí tuệ nhân tạo để xóa phụ đề cứng và các水印 dạng văn bản mà không cần gọi API bên ngoài. Hệ thống tận dụng kiến trúc tính toán dị thể (heterogeneous computing), phân chia tác vụ giữa CPU và GPU để đạt hiệu suất cao nhất trong việc phát hiện vùng văn bản và khôi phục hình ảnh. Thiết Kế Kiến Trúc Tín ...

Dữ liệu trong học sâu Trong quá trình phát triển mô hình học sâu, dữ liệu đóng vai trò trung tâm trong ba giai đoạn chính: huấn luyện, xác thực và kiểm tra. Ba loại dữ liệu này là tập huấn luyện (training set), tập xác thực (validation set) và tập kiểm tra (test set). Sự khác biệt giữa tập xác thực và tập kiểm tra Quy trình hoàn chỉnh trong ...

Giới thiệu Mô hình BERT tiêu chuẩn thường giới hạn độ dài chuỗi đầu vào ở mức 512 token. Tuy nhiên, trong nhiều bài toán thực tế, dữ liệu văn bản có thể dài hơn đáng kể. Để giải quyết vấn đề này, chúng ta cần điều chỉnh tham số max_position_embeddings trong cấu hình mô hình và tùy chỉnh quá trình huấn luyện để phù hợp với độ dài mới. 1. Xây dự ...

Triển khai và Tối ưu hóa Mô hình Kích hoạt Giọng nói CTC trên Hệ thống Linux 1. Giới thiệu Công nghệ kích hoạt giọng nói ngày nay đã len lỏi vào mọi khía cạnh của cuộc sống, từ loa thông minh đến trợ lý điện thoại, không thể thiếu trong bất kỳ thiết bị hiện đại nào. Mô hình kích hoạt giọng nói CTC mà chúng ta sẽ tìm hiểu hôm nay là một giải phá ...