Tomasのq
深度学习的补充:神经网络处理回归问题(人脸关键点识别)&自然语言处理的介绍及深度学习用于自然语言处理
人理解词语的意思是根据词的含义,而对于不同的词机器要区别他们的含义,就是把各种词转为为向量,每个词对应一个向量,相同含义意义的词向量基本重合,这就是机器学人类语言的方式也就是自然语言处理。这里我们的正文是英文,如果是中文,分词还是分字都是可以的,进行分词之后,只是把文章中的词给单独分出来,一篇文章中会有重复的词,所以下面我们就要创建集合,数学中集合的特点就是其中元素不重复,都是独一无二的。CBOW:以上下词汇预测当前词,就是预测词wt,用已知的前n个词和后n个词,相当于我们学习英语的时候做完形填空。
淬炼之火
图文跨模态融合基础 3:基于Windows和WSL构建LLaVA(视觉语言模型)研究环境
本文详细介绍了在WSL环境下部署LLaVA视觉语言模型的过程。主要步骤包括:1)下载官方代码并解压;2)创建专用Linux用户;3)安装CUDA 12.1和Python依赖;4)配置清华镜像源加速安装;5)验证Torch GPU可用性;6)安装模型依赖项;7)下载模型权重和视觉组件;8)修改配置文件路径;9)最终运行8bit量化测试。整个过程特别强调了网络问题的解决方案,包括手动下载代码和权重、使用镜像源加速,以及在WSL和Windows系统间的文件路径处理技巧。最后通过加载本地图片进行模型推理测试,验证部
Tony Bai