深度学习-全连接神经网络-训练过程-模型正则与超参数调优- [北邮鲁鹏]

transformer概述沉墨的夜 transformer 深度学习人工智能
Transformer架构的提出，不仅在自然语言处理（NLP）领域掀起了革命，也在多个深度学习任务中获得了广泛应用。自2017年由Vaswani等人提出以来，Transformer经历了多次优化和扩展，成为深度学习领域的基石。以下是Transformer架构的演进历程、作用和意义、架构详情以及未来发展趋势的详细阐述。Transformer架构的演进历程(1)Transformer的起源（2017年
【漫话机器学习系列】041.信息丢失（dropout） IT古董漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能深度学习
信息丢失（Dropout）Dropout是一种广泛应用于神经网络训练中的正则化技术，旨在减少过拟合（overfitting），提高模型的泛化能力。虽然"信息丢失"（dropout）这个术语在某些情况下可能引起误解，指的并非是数据的丢失，而是训练过程中故意“丢弃”神经网络中的部分神经元。这种做法可以避免模型过于依赖于某些特定的神经元，从而提高模型在新数据上的表现。Dropout的工作原理在神经网络的
Ai时代，搞钱的6种方法大耳朵爱学习人工智能 AI大模型大模型产品经理自然语言处理深度学习语言模型
随着人工智能（Ai）技术的迅速发展，越来越多的人意识到它不仅是一种前沿科技，更是一种变革性力量，为我们打开了赚钱的新大门。无论你是创业者、自由职业者，还是打算给自己的业务注入新活力，利用Ai赚钱都是一种值得尝试的选择。本文将结合当前最热门的Ai工具，为你提供6种高效、实用的搞钱思路。——1——内容创作：用Ai做你的创意助手1.1自媒体内容创作利用Ai模型，你可以轻松撰写公众号文章、知乎回答、短视频
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深度学习Pytorch-Pytorch官方文档英语翻译1.a-e1.1span跨度1.2blended混合的1.3criterion标准1.4deprecated弃用的1.5clamp钳制1.6arbitraryshapes任意形状1.7explodinggradients梯度爆炸1.8converge收敛1.9approximate近似1.10arg参数1.11argument参数1.12con
微信DeepSeek王炸组合金枝玉叶9 程序员知识储备1 程序员知识储备2 vue.js
1.背景信息微信：腾讯旗下的超级社交应用，涵盖通讯、支付、小程序生态等，月活用户超10亿。DeepSeek：专注AGI（通用人工智能）的中国公司，核心产品包括大模型（如DeepSeek-R1、DeepSeek-Chat）、多模态技术及行业解决方案。“王炸组合”：通常指强强联合的顶级合作，可能暗示技术互补或场景融合。2.可能的合作方向AI功能嵌入微信生态：DeepSeek的大模型能力（如对话、搜索、
机器学习相关基础星辰瑞云机器学习
1.预备知识人工智能:用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能;或者说是人们使机器具有类似于人的智能。人工智能学科:人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。2.日常生活中的机器学习:①称为RGB(由红色，绿色，蓝色组成)，这种是欠拟合欠拟合和过拟合区别:•欠拟合（Underfitting）：模型在训练数据上表现不佳，无法很好地捕捉数据中的规律。通
《传统教培机构的痛点：数字化转型如何破局？》
数字化浪潮下的困境在当今时代，数字化浪潮正以前所未有的速度席卷全球，深刻地改变着人们的生活、工作和学习方式。这是一个数据爆炸的时代，数据成为了驱动社会发展的核心要素之一。据统计，全球每天产生的数据量高达数万亿字节，这些数据涵盖了人们生活的方方面面，从购物习惯到社交行为，从健康状况到学习偏好，都被数字化记录下来。[]()数字化时代的技术创新日新月异，人工智能、大数据、云计算、物联网等新兴技术不断涌现
AIMv2：多模态自回归预训练的视觉新突破人工智能
AIMv2：多模态自回归预训练的视觉新突破阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-17近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】导言视觉模型在人工智能领域的地位愈发重要，从图像识别、目标检测到多模态理解，其应用场景不断拓展。在大规模数据集上进行预训练，能助力模型学习丰富的视觉特
AIGC与AICG的区别解析倔强的小石头_ AIGC
目录一、AIGC（人工智能生成内容）（一）定义与内涵（二）核心技术与应用场景（三）优势与挑战二、AICG（计算机图形学中的人工智能）（一）定义与内涵（二）核心技术与应用场景（三）优势与挑战三、AIGC与AICG的区别（一）侧重点不同（二）应用领域不同（三）技术重点不同在当今快速发展的人工智能领域，新的概念和术语不断涌现。其中，AIGC和AICG这两个看似相近的术语引起了广泛的关注。尽管它们仅有字母
AI 发展的第一驱动力：人才引领变革倔强的小石头_ 热点时事人工智能
在科技蓬勃发展的当下，AI成为了时代的焦点，然而其发展并非一帆风顺，究竟什么才是推动AI持续前行的关键力量呢？目录AI发展现状剖析期望与现实的落差落地困境根源人才：AI发展的核心动力编辑技术突破的引领者行业融合的推动者人才驱动下的AI多元赋能创新应用场景加速产业升级培育AI人才的战略路径教育体系革新企业人才战略AI发展现状剖析期望与现实的落差近年来，全球科技大厂纷纷将目光聚焦于人工智能领域，对其寄
掌握AI Prompt的艺术：如何有效引导智能助手黑金IT langchain 人工智能 prompt langchain AI编程
开头叙述：在人工智能的世界里，Prompt（提示）是沟通人类意图与机器理解之间的桥梁。它不仅是一串简单的文字，而是一把钥匙，能够解锁AI模型的潜力，引导它们执行复杂的任务。本文将探讨Prompt的重要性，并展示如何通过精心设计的Prompt来提升AI助手的效率和准确性。无论是在聊天、会议总结还是日程管理中，正确的Prompt都能让AI助手成为你工作中的得力助手。让我们一起深入了解Prompt的力量
PyTorch实战深度学习——用CNN进行手写数字识别一位小说男主人工智能入门深度学习
用CNN进行手写数字识别---计算机专业研究生的代码第一课，相当于”HelloWorld“，不管以后选择什么研究方向，都值得一看,欢迎大家留言交流学习！下面手把手教大家一步一步实现该任务：1.环境准备首先呢，您需要确保安装了PyTorch库。如果还没有安装，可以使用以下命令进行安装，这里默认您已经有Anaconda并创建好虚拟环境啦，如果还没有安装，可以参考其他更完整的安装pytorch的教程：p
一文理解大模型，并对当前流行模型做对比 Jing_saveSlave AI ai 人工智能 chatgpt
什么是大模型？大模型就像是一个“超级智能大脑”，它通过海量数据和复杂的计算结构（比如神经网络）学习人类语言、图像、声音等信息的规律。它的核心特点是参数数量极其庞大（比如千亿甚至万亿级），这些参数可以理解为大脑中的“神经元连接”，参数越多，模型越“聪明”，能处理的任务也更复杂。举个例子：小模型：像一个小学生，能解决简单的数学题，但遇到复杂问题容易卡壳。大模型：像一位大学教授，不仅能解数学题，还能写诗
AIGC开启人工智能新时代靖节先生人工智能
AIGC：开启智能生成内容的全新时代在数字化技术飞速发展的当下，AIGC（ArtificialIntelligence-GeneratedContent）横空出世，宛如一颗璀璨的新星照亮了内容创作领域的天空。它正以不可阻挡之势重塑着我们的生活、工作与娱乐方式，成为众多行业创新发展的重要驱动力。一、AIGC的概念AIGC，即人工智能生成内容，是指利用人工智能技术自动生成各类内容的过程。它依托机器学习
推荐学习图像处理的入门书：《Python图像处理实战》天飓学习感悟学习图像处理 python
《Python图像处理实战》是一本全面介绍Python图像处理技术的实用指南，是由人民邮电出版社于2020年12月出版。这本书的作者桑迪潘·戴伊是一位兴趣广泛的数据科学家，主要研究机器学习、深度学习、图像处理和计算机视觉。在《Python图像处理实战》一书中，作者主要介绍了如何用Python图像处理库（如PIL、python-opencv、Scipy等），机器学习库（scikit-learn）和深
RK3588+昇腾AI｜40TOPS算力AI盒子设计方案 ARM+FPGA+AI工业主板定制专家 AI盒子瑞芯微人工智能
综合视频智能AI分析系统介绍以计算机视觉技术为基础，AI赋能千行百业，依托人工智能视觉分析技术以及强大的“端+边”算力支撑，实时分析烟火，入侵等事件，同时结合云上预警业务平台，实现事件发现、预警、处置全流程闭环。设计架构系统架构视频智能识别系统自下而上分为“感知层、网络层、支撑层、应用层”四层，系统逻辑架构如下图所示：感知层对接前端感知设备，如视频监控、NVR、和其他物联感知设备，对重要通道和场所
计算机视觉中图像的基础认知全栈你个大西瓜人工智能计算机视觉人工智能图像基本属性 RGB 三通道彩色单通道灰度图像 OpenCV Matplotlib
第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络一、图像/视频的基本属性在计算机视觉中，图像和视频的本质是多维数值矩阵。图像或视频数据的一些基本属性。宽度（W）和高度（H）定义了图像的像素分辨率，单位通常是像素。例如，一张1920x1080的图像有1920列（
深入了解与全面使用DeepSeek：从基础到高级应用一位卑微的码农人工智能大数据 java-ee spring boot
引言随着AI技术的发展，DeepSeek作为一款先进的智能助手，为用户提供了强大的文本生成、代码分析、数学公式处理等能力。本文将详细介绍DeepSeek的基础知识、安装配置、API调用方法以及高级应用技巧，帮助你充分挖掘这一工具的潜力。一、认识DeepSeek1.1DeepSeek简介DeepSeek是由深度求索公司开发的人工智能平台，它支持三种主要模式：基础模型（V3）、深度思考（R1）和联网搜
人工智能的发展领域之GPU加速计算的应用概述、架构介绍与教学过程 m0_74824592 面试学习路线阿里巴巴人工智能架构
文章目录一、架构介绍GPU算力平台概述优势与特点二、注册与登录账号注册流程GPU服务器类型配置选择指南内存和存储容量网络带宽CPU配置三、创建实例实例创建步骤镜像选择与设置四、连接实例SSH连接方法远程桌面配置一、架构介绍GPU算力平台概述一个专注于GPU加速计算的专业云服务平台，隶属于软件和信息技术服务业。主要面向高校、科研机构和企业用户。该平台提供多种NVIDIAGPU选择，适用于机器学习、人
【深度学习】计算机视觉（CV）-图像分类-ResNet（Residual Network，残差网络） IT古董深度学习人工智能深度学习计算机视觉分类
ResNet（ResidualNetwork，残差网络）是一种深度卷积神经网络（CNN）架构，由何恺明（KaimingHe）等人在2015年提出，最初用于ImageNet竞赛，并在分类任务上取得了冠军。ResNet的核心思想是残差学习（ResidualLearning），它通过跳跃连接（SkipConnections）解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得非常深的网络（如50层、1
【深度学习基础】什么是注意力机制我的青春不太冷深度学习人工智能注意力机制
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【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.3 量子深度学习在图像处理、自然语言处理等领域的应用潜力分析】再见孙悟空_ #【深度学习・探索智能核心奥秘】深度学习机器学习人工智能音视频自然语言处理量子深度学习量子学习未来
一、开篇：为什么我们需要关注这场"量子+AI"的世纪联姻？各位技术爱好者们，今天我们要聊的这个话题，可能是未来十年最值得押注的技术革命——量子深度学习。这不是简单的"1+1=2"的物理叠加，而是一场可能彻底改写AI发展轨迹的范式转移。想象这样一个场景：你现在训练一个GPT-5级别的模型，不需要耗费价值上亿美元的算力资源，不需要等待数周的训练时间，甚至不需要纠结于模型参数是否过拟合。这就是量子深度学
【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】再见孙悟空_ #【深度学习・探索智能核心奥秘】机器翻译自然语言处理计算机视觉量子计算人工智能深度学习机器学习
想象一下，你正在用ChatGPT生成一篇小说，突然它卡在"主角穿越虫洞"的情节上——这不是因为想象力枯竭，而是传统计算机的晶体管已经烧到冒烟。当前AI大模型的参数规模每4个月翻一番，但摩尔定律的终结让经典计算机的算力增长首次跟不上AI的进化速度。这时候，量子计算带着它的"超能力"登场了：1台50量子位的量子计算机，处理某些问题的速度可达超级计算机的1亿倍。这场算力革命，正在改写深度学习的游戏规则。
语音与自然语言处理（NLP）：智能交互的核心技术给生活加糖！热门知识自然语言处理交互人工智能
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，语音识别与自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）成为了智能交互系统的核心技术。它们不仅改变了人们与计算机、设备的交互方式，也推动了众多行业的革新。从智能助手（如苹果的Siri、亚马逊的Alexa）到机器翻译、自动客服系统，语音和NLP技术正逐步融入日常生活，改善我们与数字世界的沟通方式。一、什么是语音识别与自然语言处理（NLP
Python 循环神经网络（RNN）算法详解与应用案例闲人编程 python python rnn 算法循环神经网络深度学习文本生成
目录Python循环神经网络（RNN）算法详解与应用案例引言一、RNN的基本原理1.1RNN的结构1.2RNN的优势与挑战二、Python中RNN的面向对象实现2.1`RNNCell`类的实现2.2`RNNModel`类的实现2.3`Trainer`类的实现三、案例分析3.1序列预测3.1.1数据准备3.1.2模型训练3.1.3结果分析3.2文本生成3.2.1数据准备3.2.2模型训练3.2.3文
基于深度学习YOLOv10的PCB板缺陷检测系统（附完整资源+PySide6界面+训练代码）人工智能_SYBH 深度学习 YOLO 人工智能目标检测 python
引言：在现代制造业中，电子元件和PCB（印刷电路板）是非常重要的基础设施。PCB缺陷检测是生产过程中至关重要的一步。传统的缺陷检测方法主要依靠人工检查，这不仅效率低，而且容易受到人眼疲劳的影响。随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的自动化缺陷检测已成为研究的热点，尤其是在计算机视觉领域。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法凭借其高速和高精度的优势，成为了目标检测领域的佼佼者。本文
DeepSeek 混合专家（MoE）架构技术原理剖析计算机学长通用大语言模型人工智能架构
DeepSeek混合专家（MoE）架构技术原理剖析在人工智能快速发展的当下，大规模语言模型不断突破创新，DeepSeek混合专家（MoE）架构脱颖而出，成为业内关注焦点。本文将深入剖析其技术原理，为大家揭开它的神秘面纱。一、MoE架构概述（一）基本概念混合专家（MixtureofExperts，MoE）架构，简单来说，就像是一个专家团队。在这个团队里，每个专家都是一个小型神经网络，各自擅长处理特定
【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议 | 顶会与SCI期刊的区别全攻略 X_taiyang18 人工智能
【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议|顶会与SCI期刊的区别全攻略简介在人工智能和机器学习领域，ICLR（InternationalConferenceonLearningRepresentations）被誉为“深度学习的顶级会议”。自2013年由深度学习三巨头中的YoshuaBengio和YannLeCun创办以来，ICLR迅速崛起，成为全球科研人员争相投稿的学术盛会。那么，ICLR
使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强数行天下人工智能语言模型深度学习人工智能自然语言处理
在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。然而，现有的综述文章主要集中于机器学习和深度学习技术或有限的模态（如文本或图像），在涵盖LLM方法的最新进展和多模态应用方面仍存在空白。本文通过探索利用多模态LLMs进行图像、文本和语音数据增强的最新文献，填补了
《深入浅出LLM基础篇》（三）：大模型结构分类 GoAI 深入浅出LLM 深入浅出AI 自然语言处理NLP 大模型 LLM 人工智能 transformer chatgpt
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java Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert的解决 zwllxs java jdk
好久不来iteye,今天又来看看，哈哈,今天碰到在编码时，反射中会抛出 Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert这么个东东，从字面意思看，是反射在获取getter时迷惑了，然后回想起java在boolean值在生成getter时，分别有is和getter，也许我们的反射对象中就有is开头的方法迷惑了jdk，
IT人应当知道的10个行业小内幕 beijingjava 工作互联网
10. 虽然IT业的薪酬比其他很多行业要好，但有公司因此视你为其“佣人”。　　尽管IT人士的薪水没有互联网泡沫之前要好，但和其他行业人士比较，IT人的薪资还算好点。在接下的几十年中，科技在商业和社会发展中所占分量会一直增加，所以我们完全有理由相信，IT专业人才的需求量也不会减少。　　然而，正因为IT人士的薪水普遍较高，所以有些公司认为给了你这么多钱，就把你看成是公司的“佣人”，拥有你的支配
java 实现自定义链表 CrazyMizzz java 数据结构
1.链表结构链表是链式的结构 2.链表的组成链表是由头节点，中间节点和尾节点组成节点是由两个部分组成： 1.数据域 2.引用域 3.链表的实现 &nbs
web项目发布到服务器后图片过一会儿消失麦田的设计者 struts2 上传图片永久保存
作为一名学习了android和j2ee的程序员，我们必须要意识到，客服端和服务器端的交互是很有必要的，比如你用eclipse写了一个web工程，并且发布到了服务器（tomcat）上，这时你在webapps目录下看到了你发布的web工程，你可以打开电脑的浏览器输入http://localhost:8080/工程/路径访问里面的资源。但是，有时你会突然的发现之前用struts2上传的图片
CodeIgniter框架Cart类 name 不能设置中文的解决方法 IT独行者 CodeIgniter Cart 框架　
今天试用了一下CodeIgniter的Cart类时遇到了个小问题，发现当name的值为中文时，就写入不了session。在这里特别提醒一下。在CI手册里也有说明，如下： $data = array( 'id' => 'sku_123ABC', 'qty' => 1, '
linux回收站 _wy_ linux 回收站
今天一不小心在ubuntu下把一个文件移动到了回收站，我并不想删，手误了。我急忙到Nautilus下的回收站中准备恢复它，但是里面居然什么都没有。后来我发现这是由于我删文件的地方不在HOME所在的分区，而是在另一个独立的Linux分区下，这是我专门用于开发的分区。而我删除的东东在分区根目录下的.Trash-1000/file目录下，相关的删除信息（删除时间和文件所在
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B树、B-树、B+树、B*树矮蛋蛋 B树
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数据库连接池 alafqq 数据库连接池
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java泛型百合不是茶 java泛型
泛型在Java SE 1.5之前，没有泛型的情况的下，通过对类型Object的引用来实现参数的“任意化”，任意化的缺点就是要实行强制转换，这种强制转换可能会带来不安全的隐患泛型的特点：消除强制转换确保类型安全向后兼容简单泛型的定义：泛型：就是在类中将其模糊化，在创建对象的时候再具体定义 class fan
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一.程序一 <script> var name = "The Window"; var Object_a = { 　　name : "My Object", 　　getNameFunc : function(){ var that = this; 　　　　return function(){ 　　　　
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一.假设机制（Assumption）概述理想情况下，写测试用例的开发人员可以明确的知道所有导致他们所写的测试用例不通过的地方，但是有的时候，这些导致测试用例不通过的地方并不是很容易的被发现，可能隐藏得很深，从而导致开发人员在写测试用例时很难预测到这些因素，而且往往这些因素并不是开发人员当初设计测试用例时真正目的，
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【Spark八十五】Spark Streaming分析结果落地到MySQL bit1129 Stream
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NGINX + LUA实现复杂的控制 ronin47 nginx lua
安装lua_nginx_module 模块 lua_nginx_module 可以一步步的安装，也可以直接用淘宝的OpenResty Centos和debian的安装就简单了。。这里说下freebsd的安装： fetch http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.4.tar.gz tar zxvf lua-5.1.4.tar.gz cd lua-5.1.4 ma
java-递归判断数组是否升序 bylijinnan java
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Netty源码学习-DefaultChannelPipeline2 bylijinnan java netty
Netty3的API http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/ChannelPipeline.html 里面提到ChannelPipeline的一个“pitfall”：如果ChannelPipeline只有一个handler（假设为handlerA）且希望用另一handler（假设为handlerB）来
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window.print分页打印 ctrain window
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在安装hadoop时，执行JPS出现下面错误 [slave16][email protected]:/tmp/hsperfdata_hdfs# jps Error occurred during initialization of VM java.lang.Error: Properties init: Could not determine current working
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战胜惰性，暗自努力金笛子努力
偶然看到一句很贴近生活的话：“别人都在你看不到的地方暗自努力，在你看得到的地方，他们也和你一样显得吊儿郎当，和你一样会抱怨，而只有你自己相信这些都是真的，最后也只有你一人继续不思进取。”很多句子总在不经意中就会戳中一部分人的软肋，我想我们每个人的周围总是有那么些表现得“吊儿郎当”的存在，是否你就真的相信他们如此不思进取，而开始放松了对自己的要求随波逐流呢？我有个朋友是搞技术的，平时嘻嘻哈哈，以
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神经网络中的超参数

学习率

超参数优化方法

网格搜索法

随机搜索法

超参数搜索策略

粗搜索

精搜索

超参数的标尺空间

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