《深度学习》小笔记第44页

基于深度学习CNN对12种服饰识别

数据集介绍，下载本资源后，界面如下：有两个文件夹一个是存放数据集的文件。数据集介绍：一共含有:12个类别，数据集图片数量超过:4900张,包含:'black','blue','brown','green','grey','orange','pink','purple','red','silver','white','yellow'等。然后本地的train.txt和val.txt里面存放的是数据集的

资深码里奥·2024-01-23 21:33

基于深度学习CNN卷神经网络识别不同鸟类

数据集介绍，下载本资源后，界面如下：有两个文件夹一个是存放数据集的文件。数据集介绍：一共含有:20个类别，数据集图片数量超过:0张,包含:'ABBOTTSBABBLER','ABBOTTSBOOBY','ABYSSINIANGROUNDHORNBILL','AFRICANCROWNEDCRANE','AFRICANEMERALDCUCKOO','AFRICANFIREFINCH','AFRICAN

资深码里奥·2024-01-23 21:02

基于python深度学习对遥感图像识别

数据集介绍，下载本资源后，界面如下：有两个文件夹一个是存放数据集的文件。数据集介绍：一共含有:4个类别，数据集图片数量超过:4500张,包含:'cloudy','desert','green_area','water'等。然后本地的train.txt和val.txt里面存放的是数据集的图片路径和对应的标签。运行train.py文件就会将train.txt和val.txt里面的数据进行读取然后训练，

资深码里奥·2024-01-23 21:30

在Windows下根据TensorFlow官方文档部署cuda环境，进而调用GPU来训练神经网络

2023.8.24更新：在经过一段时间的学习摸索与踩坑后，笔者十分不建议各位在windows上部署深度学习环境，这是一件费力不讨好的事。

Ayews·2024-01-23 20:55

李沐-《动手学深度学习》--03-注意力机制

一、注意力机制1.注意力提示1）框架**随意：**跟随自己的想法的，自主的想法，例如query**不随意：**没有任何偏向的选择，例如Keys如何得到kvq2）Nadaraya-Watson核回归就是一个softmax，但是不可以学习，输入一个x_pred以后，将离x_pred由近到远的x_train所对应的y_train给定从大到小的权值，然后最后将所有的y_train和自己对应的权重相乘再相加

叮咚Zz·2024-01-23 20:51

深度学习与大数据推动下的自然语言处理革命

引言：在当今数字化时代，深度学习和大数据技术的迅猛发展为自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）领域注入了新的活力。

韩小浪~~·2024-01-23 19:12

深度学习从入门到精通——利用torchvision transforms自定义函数

自定义函数importrandomfromtorchvision.transformsimportfunctionalasF###随机组合```pythonclassCompose(object):"""组合多个transform函数"""def__init__(self,transforms):self.transforms=transformsdef__call__(self,image,ta

小陈phd·2024-01-23 18:04

PyTorch入门（torchvision库中transforms和datasets的使用）

RandomHorizontalFlip类ConvertImageDtype类Compose类torchvision.datasetstorchvision简介torchvision是pytorch的一个图形库，它服务于PyTorch深度学习框架的

贫僧洗发爱飘柔·2024-01-23 18:33

亚热带常见自然林病虫害识别系统需求分析

技术可行性基于卷积神经网络的亚热带常见自然林病虫害识别系统也采用了卷积神经网络作为分类器,卷积神经网络是深度学习领域发展最

AI敲代码的手套·2024-01-23 18:01

说好的教育随笔呢？

独处思考、深度学习、输出倒闭输入和碎片化运动，一项都没有坚持。

笑雪迎风·2024-01-23 18:18

论文阅读- 人工智能安全 TEXTBUGGER: Generating Adversarial Text Against Real-world Applications

背景：DeepLearning-basedTextUnderstanding(DLTU)简介：基于深度学习的文本理解(DLTU)广泛运用于问答、机器翻译和文本分类，情感分析（eg电影评论分类）、有害内容检测

Che_Che_·2024-01-23 18:56

机器学习 | 深入理解并掌握核心概念

目录初识人工智能机器学习概述机器学习算法分类模型评估深度学习概述Jupyt

亦世凡华、·2024-01-23 17:42

二、自然语言处理发展历程

1.自然语言处理发展历程自然语言处理的发展历程经历了兴起阶段、符号主义、连接主义和深度学习阶段。兴起阶段：自然语言处理的萌芽期，代表人物包括图灵和香农。

智享AI·2024-01-23 16:47

自然语言处理的发展

近年来，随着深度学习和大数据技术的突破，NLP取得了显著的进步，为许多领域带来了革命性的变革。一、技术进步在NLP的发展中，关键技术的突破起到了至关重要的作用。

佛系爱学习·2024-01-23 16:15

前景贴纸类特效SDK，面向企业的技术解决方案

一、前景贴纸类特效SDK美摄科技的前景贴纸类特效SDK是一款基于计算机视觉和深度学习技术的软件开发工具包。它提供了一系列强大的功能，让企业可以轻松地在视频中添加动画

美摄科技·2024-01-23 15:44

有哪些能玩上一天的网站？

链接：https://www.zhihu.com/question/380741546编辑：深度学习与计算机视觉声明：仅做学术分享，侵删作者：知乎用户https://www.zhihu.com/question

woshicver·2024-01-23 15:27

AI写作软件哪个好?国内AI写作软件排行榜前十名

第一名：爱制作AI爱制作AI是目前拥有170+种写作模板，采用先进的深度学习和自然语言处理技术，能够快速生成高质量的文案，为用户省

bigfish5135·2024-01-23 15:24

ai人工智能写作软件哪些好用？不妨试试这几款

优点②：爱制作采用了先进的自然语言处理技术和深度学习算法，能够理解用户的需求并生成高质量的文

bigfish5135·2024-01-23 15:54

深度学习(4)--Keras安装

目录Keras安装:1.1.安装CUDA/cuDDN工具包1.1.1.安装前准备1.1.2.安装CUDA1.1.3.安装cuDDN1.2.安装Anaconda1.3.安装tensorflow框架1.3.1.使用cmd安装1.3.2.使用AnacondaPrompt安装1.4.安装Keras框架1.5.打开jupyternotebook，执行import调用Keras安装:1.1.安装CUDA/cu

GodFishhh·2024-01-23 14:01

2024/1/21周报

文章目录摘要Abstract文献阅读题目问题与创新方法RNN网络LSTM网络目标变量与外部变量的相关性实验数据集评估准则参数设置实验结果深度学习GRU网络结构介绍前向传播过程反向传播过程简单的GRU代码实现总结摘要本周阅读了一篇基于

user_s1·2024-01-23 14:39

大模型的学习路线图推荐—多维度深度分析【云驻共创】

本文背景近年来，随着深度学习技术的迅猛发展，大模型已经成为学术界和工业界的热门话题。大模型具有数亿到数十亿的参数，这使得它们在处理复杂任务时表现得更为出色，但同时也对计算资源和数据量提出了更高的要求。

一见已难忘·2024-01-23 13:15

基于深度学习的多目标跟踪算法

基于深度学习的多目标跟踪（MOT，Multi-ObjectTracking）算法在近年来取得了显著的进步。这些算法主要利用深度学习模型对视频中的多个目标进行检测和跟踪。

LittroInno·2024-01-23 12:54

tensorflow学习笔记-图像分类模型-AlexNet实现

参考之前引用的blog：深度学习AlexNet模型详细分析上代码吧。参照着模型看更好读一些。'''

飞天小小猫·2024-01-23 12:57

【深度学习】BasicSR训练过程记录，如何使用BasicSR训练GAN

文章目录两种灵活的使用场景项目结构概览简化的使用方式项目结构解读1.代码的入口和训练的准备工作2.data和model的创建2.1dataloader创建2.2model的创建3.训练过程动态实例化的历史演进1.If-else判断2.动态实例化3.REGISTER注册机制REGISTER注册机制的实现1.DATASET_REGISTRY2.ARCH_REGISTRY3.MODEL_REGISTRY

XD742971636·2024-01-23 12:05

如何在GpuMall智算云平台实现开发工具与远程实例无缝对接

随着大模型和深度学习框架的渐趋复杂，对高效、强大的计算资源的需求亦日益增长，这就催生了GPU云、AI云、智算云、云服务器、AI云服务器等高性能计算平台的出现。

GpuMall·2024-01-23 11:41

二维卷积的原理与手动编程实现

前言二维卷积的使用非常广泛，不论是出现处理还是深度学习都有涉及。但是目前网上大多罗列公式，把其实简单的二维卷积操作搞的很复杂。

胜负55开·2024-01-23 10:42

深度学习未来发展方向

新因果深度学习小模型深度学习小样本深度学习新编译指令架构新计算体系架构新多模态感知计算新多模态认知计算认知计算认知智能1、新因果深度学习2、小模型深度学习3、精简指令编译器4、计算机体系架构5、多模态感知计算计算

Ada's·2024-01-23 10:07

深度学习十年感悟，从入门到放弃

写这篇在此主要是对自己对未来的思考和探索，绝没有指导和影响大家意思，我要准备放弃深度学习算法应用和研究去从事下一代操作系统和模拟信号处理芯片方面工作，主要是为自己以后事业机器人领域做点储备。

Ada's·2024-01-23 10:37

Ada's·2024-01-23 10:06

量子计算与量子编程

百度确认在这个框架上很良心，个人一直关注国产深度学习框架（主要是底层架构和软硬件的结合方向）。最近学习了量子计算编程，发展微软和百度的相关项目里面，百度这个更有意思。快速学习方法量子编程

Ada's·2024-01-23 10:36

通用大模型研究重点之一：data embedding

随着深度学习发展，在图像，文本，语音领域分别取得了超越平均人类水平后，多模态数据的量随着互联网技术指数性增长，近两年自媒体更是推动了多模态数据处理的发展。

Ada's·2024-01-23 10:30

分布式深度学习中的数据并行和模型并行

前言对于深度学习模型的预训练阶段，海量的训练数据、超大规模的模型给深度学习带来了日益严峻的挑战，因此，经常需要使用多加速卡和多节点来并行化训练深度神经网络。

张小殊.·2024-01-23 10:29

[python]使用pyqt5搭建yolov8钢筋计数一次性钢材计数系统

【官方框架地址】github地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics【算法介绍】Yolov8是一种先进的深度学习模型，用于目标检测和识别。

FL1623863129·2024-01-23 10:46

如何利用PyTorch？

它是一个强大且灵活的深度学习框架，以其动态计算图特性而广受欢迎，在人工智能领域的研究和开发中备受欢迎。PyTorch提供以下功能：动态计算图：PyTorch支持动

科学禅道·2024-01-23 10:45

Pytorch文本分类入门

本文为[365天深度学习训练营学习记录博客参考文章：365天深度学习训练营原作者：[K同学啊|接辅导、项目定制]\n文章来源：[K同学的学习圈子](https://www.yuque.com/mingtian-fkmxf

风筝超冷·2024-01-23 10:44

深度学习 pytorch的使用（张量2）

深度学习pytorch的使用（张量1）五、张量索引操作简单行、列索引、列表索引、范围索引、布尔索引、多维索引importtorch#数据data=torch.randint(0,10,[4,5])print

在路上哟～·2024-01-23 10:13

基于深度学习的声音事件定位与检测-SELD_net_questions

SELD-net实验问题梳理源代码调试时遇到的错误及解决seld-net原版代码：https://gitee.com/karas1/seld-net拿到源代码后，按照readme.md文件中的提示尝试运行，发现出现了很多问题，这里总结了一下解决方案。1、整型变量问题运行的时候提示DataType数据类型不匹配，原因是调用含整数参数的方法时，没有声明赋给的参数时整数值。解决：根据错误提示信息，定位到

Dijkstra's Monk-ey·2024-01-23 10:05

MiME: Multilevel Medical Embedding of Electronic Health Records for Predictive Healthcare

原文摘要使用电子病历的许多医学健康预测任务重，深度学习模型展示出了非常杰出的表现。但是这些模型大都需要大量的训练数据，以超过其他大多数医疗系统的能力。

稀里糊涂林老冷·2024-01-23 09:04

区块链技术能为人工智能做些什么？

区块链与人工智能被认为是改变整个互联网底层发展逻辑的两大技术力量，人工智能需海量大数据作为机器人深度学习的“饲料”，并要以不同领域的大数据来“训练”相应的人工智能。

的机会我会对·2024-01-23 09:34

如何利用chatgpt提升工作效率？教你chatGTP怎么提高效率

ChatGPT是一种基于深度学习技术的生成式AI系统，它能够根据输入的信息生成出合理的回答或者文章，实现了自然语言的生成和理解。与其他传统的

YG亲测源码屋·2024-01-23 09:32

深入学习卷积神经网络（CNN）的原理知识

在深度学习领域中，已经经过验证的成熟算法，目前主要有深度卷积网络（DNN）和递归网络（RNN），在图像识别，视频识别，语音识别领域取得了巨大的成功，正是由于这些成功，能促成了当前深度学习的大热。

AAI机器之心·2024-01-23 08:20

深度学习与大数据技术的进步：自然语言处理的显著突破

引言：随着深度学习和大数据技术的迅速发展，自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）在过去几年取得了令人瞩目的进步。

梓德原·2024-01-23 08:33

视频美颜SDK与人工智能的结合：技术突破与挑战

一、技术原理：人工智能在美颜中的应用视频美颜SDK通过整合深度学习和计算机视觉技术，能够更准确地识别人脸特征、肤色、表情等信息，从而实现更加精细的美颜效果。

美狐美颜sdk·2024-01-23 08:27

四大深度学习框架：TensorFlow、PyTorch、Keras和Caffe的概述与应用

目前，基于Python的四大深度学习框架分别为TensorFlow、PyTorch、Keras和Caffe。然而，值得注意的是，深度学习领域在不断发展和演变，新的框架和库可能已经出现。

努力の小熊·2024-01-23 07:19

掌握未来的钥匙：深入探索注意力机制在深度学习中的革命性作用

文章目录一、引言二、基础知识回顾三、注意力机制的起源与发展四、理解注意力机制五、注意力在实践中的应用六、深度学习模型与注意力机制七、注意力机制的优势与挑战八、结语一、引言在深度学习和人工智能的迅速发展过程中

机智的小神仙儿·2024-01-23 07:49

Ubuntu 16.04 Server 安装深度学习环境(二)（Anaconda+Pytorch+TensorFlow+Caffe2）

Ubuntu16.04Server部署深度学习环境（二）（Anaconda+Pytorch+TensorFlow+Caffe2）前言深度学习框架介绍Anaconda（Python环境安装）TensorFlow

YeahHighly·2024-01-23 07:47

Caffe、Tensorflow和Pytorch通道维度顺序小结

目前世面上深度学习框架比较多，常用的有三大类：Caffe、Tensorflow和Pytorch，这三种深度学习框架都主要在英伟达显卡上面进行训练和测试，很奇怪的是，它们之间的通道维度顺序并没有保持一致，

天竺街潜水的八角·2024-01-23 07:15

2023-2024深度学习框架之争——选pytorch还是tensorflow？

深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用多层神经网络来模拟人类的学习和推理能力，解决各种复杂的问题，如图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等。

NCHU-Net·2024-01-23 07:43

自然语言处理的崛起：从初步分析到深度理解

随着时间的推移，NLP经历了一系列革命性的变化，从简单的规则和模式匹配到如今的深度学习模型，它们使计算机的理解能力接近人类水平。早期的NLP：规则中的艺术早期的NLP系统基于一系列硬编码的语言规则。

一尘之中·2024-01-23 07:09

深度学习之目标检测Fast-RCNN模型算法流程详解说明（超详细理论篇）

1.Fast-RCNN论文背景2.Fast-RCNN算法流程3.FastR-CNN问题和缺点这篇以对比RCNN来说明，如果你对RCNN网络没太熟悉，可访问这链接，快速了解，点下面链接深度学习之目标检测R-CNN

Studying 开龙wu·2024-01-23 07:33

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