利用干扰源模型确定多通道盲源分离
特征 独立低秩矩阵分析（ILRMA）方法是一种重要的多通道盲音频源分离技术。它利用非负矩阵分解（NMF）和非负典型多元分解（NCPD）来模拟源参数。虽然它有效地捕捉低秩结构的来源，NMF模型忽略了通道间的依赖性。另一方面，NCPD保留了固有的结构，但缺乏可解释的潜在因素，使其具有挑战性，将先验信息作为约束。为了解决这些限制，我们引入了一个集群源模型的基础上非负块项分解（NBTD）。该模型...
深度解读《深度探索C++对象模型》之C++的临时对象（一）
次析构函数，也有可能采用更激进的优化手法，直接将c的地址传递给operator+函数，直接在函数里构造对象c，优化掉局部对象result和临时对象。第三种情形即是之前文章“深度解读《深度探索C++对象模型》之返回值优化”里讲过的，当类中有定义了拷贝构造函数时会触发编译器启用NRV优化。我们把优化选项打开，即把编译选项“-fno-elide-constructors”去掉，重新编译后输出： Object...
AI大模型探索之路-训练篇17：大语言模型预训练-微调技术之QLoRA
系列篇章💥 AI大模型探索之路-训练篇1：大语言模型微调基础认知 AI大模型探索之路-训练篇2：大语言模型预训练基础认知 AI大模型探索之路-训练篇3：大语言模型全景解读 AI大模型探索之路-训练篇4：大语言模型训练数据集概览 AI大模型探索之路-训练篇5：大语言模型预训练数据准备-词元化 AI大模型探索之路-训练篇6：大语言模型预训练数据准备-预处理 AI大模型探索之路-训练篇7：大语言模型Tra...
【大模型认识】警惕AI幻觉，利用插件+微调来增强GPT模型
文章目录 一. 大模型的局限1. 大模型不会计算2. 甚至明目张胆的欺骗 二. 使用插件和微调来增强GPT模型1. 模型的局限性2. 插件来增强大模型的能力3. 微调技术-提高特定任务的准确性 一. 大模型的局限 1. 大模型不会计算 LLM根据给定的输入提示词逐个预测下一个词（也就是标记），从而生成回答。在大多数情况下，模型的输出是与提问相关的，并且完全可用，但是在使用语言模型时需要小心，因为它们...
【深度学习实战（32）】模型结构之解耦头（de-coupled head）与耦合头（coupled head）
一、传统耦合头局限性 传统的检测模型，如YOLOv3和YOLOv4，使用的是单一的检测头，它同时预测目标类别和框的位置。然而，这种设计存在一些问题。首先，将类别预测和位置预测合并在一个头中，可能导致一个任务的误差对另一个任务的影响。其次，类别预测和位置预测的问题域不同，类别预测是一个多类分类问题，而位置预测是一个回归问题。这意味着它们需要不同的损失函数和网络层。 二、解耦头优势 解耦头的设计解决了上...
【YoloDeployCsharp】基于.NET Framework的YOLO深度学习模型部署测试平台
YoloDeployCsharp|基于.NET Framework的YOLO深度学习模型部署测试平台 1. 项目介绍2. 支持模型3. 时间测试4. 总结 1. 项目介绍 基于.NET Framework 4.8 开发的深度学习模型部署测试平台，提供了YOLO框架的主流系列模型，包括YOLOv8~v9，以及其系列下的Det、Seg、Pose、Obb、Cls等应用场景，同时支持图像与视频检测。模型...
LLM——用于微调预训练大型语言模型（LLM）的GPU内存优化与微调
前言 GPT-4、Bloom 和 LLaMA 等大型语言模型（LLM）通过扩展至数十亿参数，实现了卓越的性能。然而，这些模型因其庞大的内存需求，在部署进行推理或微调时面临挑战。这里将探讨关于内存的优化技术，旨在估计并优化在 LLM 推理以及在多样化硬件配置上进行微调过程中的内存消耗。 首先，需要认识到大型语言模型在运行时的内存消耗主要受以下几个因素影响： 模型规模：模型拥有的参数数量直接决定了其对内...
OpenAI 发布了免费的 GPT-4o，国内大模型还有哪些机会？
这是今天在某乎看到一个问题：OpenAI 发完 GPT-4o，国内大模型还有哪些机会？来回答一下。 这个问题听着像 GPT-4o 抢了国内大模型行业的饭碗？但其实真没有！ 看了 OpenAI 最新的布会，虽然我也为 OpenAI 的这些重大更新感到惊叹，我去，这还是 AI 吗？ 仅仅 26 分钟的发布会，但更新的内容，简直可以用「炸裂」一词来形容。总的来说，OpenAI 这次发布的 GPT-4o 确...
如何使用Whisper音频合成模型
Whisper 是一个通用语音识别模型，由 OpenAI 开发。它可以识别多种语言的语音，并将其转换为文本。Whisper 模型采用了深度学习技术，具有高准确性和鲁棒性。 1、技术原理及架构 Whisper 的工作原理：音频被分割成 30 秒的片段，然后转换为 log-Mel 频谱图，传递给一个编码器。经过训练的解码器会尝试预测相应的文本字幕。此外，还有其他技术性步骤，涉及识别所说...
数学建模——线性回归模型
目录 1.线性回归模型的具体步骤和要点： 1.收集数据： 2.探索性数据分析： 3.选择模型： 4.拟合模型： 5.评估模型： 1.R平方（R-squared）： 2.调整R平方（Adjusted R-squared）： 3.残差分析： 4.方差膨胀因子（VIF）： 6.解释结果： 7.预测与应用： 8.检验假设： 2.线性回归模型公式分析包括以下几个方面： 编辑 3.模型代码实现 1.代码_p...