人工智能神经网络深度学习

为什么深度学习模型很难找到局部最优？

深度学习的最终目标是让模型在预测时的误差很小。而在训练过程中，我们需要制定一个损失函数，使训练过程中的函数值“最小”。这时候，我们可以把该损失函数看做一个目标函数。
蔡逸超·2024-02-12 11:30

《写作如此简单》丨写书哥与人合著的自媒体写作经验分享

文丨十里荷塘秋水长在人工智能技术日益发达的现在，很多常规工作都可以被机器人替代，之后能保留的，是人与人的连接，珍贵的能力将是写作、演讲和沟通；而写作是其他两个能力的基础，它能让人逻辑清晰，引人深度思考。
十里荷塘秋水长·2024-02-12 11:28

Win10TF2.4，对利用TIF影像训练报错：OSError： Too many open files

问题情境：计算机视觉的火爆研究，使许多遥感影像方面研究大量借鉴计算机视觉领域的方法，但在利用遥感影像进行深度学习研究中，往往采用tif影像作为数据源，而计算机视觉相关的采用的是jpg和png影像。
SatVision炼金士·2024-02-12 11:52

书生谱语-全链条开发工具

书生·谱语全链条开发体系包含：数据、模型预训练、模型微调、模型量化部署、模型测评、模型场景应用全链路开发体系github链接通用大模型国内外大语言模型快速发展，涌现了大量的大语言模型以及一批创业公司深度学习模型的发展大模型利用多模态优势
SatVision炼金士·2024-02-12 11:21

一本Python爬虫的书，凭什么能畅销10W册

Python作为一种广泛应用的编程语言，在Web开发、大数据开发、人工智能开发和嵌入式开发等领域都有着重要的应用。Python的易学性、清晰性和可移植性等特点使它得到很多技术人士的喜爱。
程序员老冉·2024-02-12 11:21

前向传播网络实现（类与函数）——TensorFlow2.4

文章目录前言一、基于类的前向传播二、基于函数的前向传播总结前言最近开始着手语义分割方面的内容，由于刚开始入门深度学习，看了一下deeplab的源码，里面所有网络结构基本上都是由类进行定义的（目的是为了方便复用
SatVision炼金士·2024-02-12 11:21

ncc匹配（五，匹配提速的思考）

感觉ncc（相关系数匹配）与bpnet（bp神经网络）相似，但ncc简洁方便快速，计算量小，问题点也少。都有归一化的动作，都是相关性的学习，不过bpnet可以学习多种类型，ncc好像不行。
工业机器视觉设计和实现·2024-02-12 11:47

机器学习简介

介绍机器学习是人工智能（AI）的一个子领域。机器学习的目标通常是理解数据的结构，并将该数据拟合到可以被人理解和利用的模型中。尽管机器学习是计算机科学的一个领域，但它与传统的计算方法有所不同。
白如意i·2024-02-12 10:36

ChatGPT在国际中文教育领域引起的变革与挑战

随着ChatGPT等人工智能技术的兴起，测评领域也将迎来一场创
赵闪闪168·2024-02-12 10:34

GPT最新进展：推出视频功能！迭代即将来临！

随着人工智能的不断进步，ChatGPT正准备以其全新的视频功能大跃进，同时，备受期待的GPT-5也即将在今年露面，预示着AI领域即将迎来一场变革。
赵闪闪168·2024-02-12 10:04

浅谈嵌入式与互联网

嵌入式与人工智能的关系是什么？以及与互联网之间的对比？【嵌牛正文】一、什么叫嵌入式，以及与人工智能的关系？嵌入式原本是嵌
你好困·2024-02-12 10:46

《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务1.3.3.4训练过程

《零基础实践深度学习》基于线性回归实现波士顿房价预测任务1.3.3-CSDN博客1.3.3.4训练过程上述计算过程描述了如何构建神经网络，通过神经网络完成预测值和损失函数的计算。
软工菜鸡·2024-02-12 10:14

《零基础实践深度学习》基于线性回归实现波士顿房价预测任务1.3.3

1.3.3基于线性回归实现波士顿房价预测任务深度学习不仅实现了模型的端到端学习，还推动了人工智能进入工业大生产阶段，产生了标准化、自动化和模块化的通用框架。
软工菜鸡·2024-02-12 09:13

AI大模型学习笔记之四：生成式人工智能（AIGC）是如何工作的？

OpenAI发布ChatGPT已经1年多了，生成式人工智能（AIGC）也已经广为人知，我们常常津津乐道于ChatGPT和Claude这样的人工智能系统能够神奇地生成文本与我们对话，并且能够记忆上下文情境
DATA无界·2024-02-12 09:10

伦理与人工智能：构建公正和负责任的智能系统

在当今数字化和智能化的时代，人工智能（AI）技术的快速发展给商业和社会带来了巨大的变革。然而，随着人工智能技术的广泛应用，伦理问题也日益受到关注。构建公正和负责任的智能系统成为了一个重要议题。
迷璃学妹·2024-02-12 09:09

Elasticsearch：混合搜索是 GenAI 应用的未来

在这个竞争激烈的人工智能时代，自动化和数据为王。从庞大的存储库中有效地自动化搜索和检索信息的过程的能力变得至关重要。随着技术的进步，信息检索方法也在不断进步，从而导致了各种搜索机制的发展。
Elastic 中国社区官方博客·2024-02-12 09:00

Python概率建模算法和图示

概率论，衡量一个或多个变量相互依赖性，从数据中学习概率模型参数，贝叶斯决策论，信息论，线性代数和优化Python线性判别分析分类模型，逻辑回归，线性回归，广义线性模型Python结构化数据，图像和序列神经网络朴素贝叶斯分类器示例概率学习在机器学习的广阔领域中
亚图跨际·2024-02-12 09:26

机器学习案例2：使用 plaidML在 macOS利用GPU进行机器学习

任何尝试过在macOS上使用TensorFlow训练神经网络的人都知道这个过程有点糟糕。TensorFlow只能利用Mac上的CPU，因为GPU加速训练需要Nvidia芯片组。
suoge223·2024-02-12 09:25

环境对人类智能、人工智能的影响

环境是指人类和人工智能所处的物理、社会和文化背景。环境在很大程度上影响着人类和人工智能的发展和表现，具体包括以下几个方面：环境对于人类和人工智能的学习和认知具有重要影响。
人机与认知实验室·2024-02-12 09:54

兵棋推演是离散问题，深度学习是连续问题

深度学习是一种机器学习方法，旨在通过大规模数据的训练来学习复杂的模式和关系。它通常应用于连续数据和问题，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
人机与认知实验室·2024-02-12 09:54

DeepMind加持的GNN框架正式开源,TensorFlow进入图神经网络时代

谷歌在垃圾邮件检测、流量估计以及YouTube内容标签等环境中使用了一种强大的工具GNN（图神经网络）。
Python数据挖掘·2024-02-12 08:52

AI跟踪报道第28期-新加坡内哥谈技术-本周AI新闻：Gemini Ultra 来了

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。
新加坡内哥谈技术·2024-02-12 08:22

该选Gemini Advanced还是ChatGPT Plus？看看你应该掏腰包支持谁！

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。
新加坡内哥谈技术·2024-02-12 08:21

离开亚马逊7.5年后的真心话

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。
新加坡内哥谈技术·2024-02-12 08:21

Google刚刚推出了图神经网络Tensorflow-GNN

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。
新加坡内哥谈技术·2024-02-12 08:21

【Python】基于动态残差学习的堆叠式LSTM模型和传统BP在股票预测中的应用

1.前言本论文探讨了长短时记忆网络（LSTM）和反向传播神经网络（BP）在股票价格预测中的应用。首先，我们介绍了LSTM和BP在时间序列预测中的基本原理和应用背景。
hiddenSharp429·2024-02-12 08:48

ChatGPT 4.0 升级指南, ChatGPT Plus（GPT 4.0） 有何优势？

ChatGPT是由OpenAI开发的一种基于人工智能的聊天机器人，它基于强大的语言处理模型GPT（GenerativePre-trainedTransformer）构建。
Draven21·2024-02-12 08:17

自然语言处理（NLP）—— 基本概念

自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是人工智能和语言学领域的一个分支，它涉及到计算机和人类（自然）语言之间的相互作用。
思诺学长·2024-02-12 08:45

人工智能：从概念到现实的辉煌历程

引言自20世纪中叶以来，人工智能（ArtificialIntelligence,AI）作为一门前沿科技领域，其发展进程犹如一部波澜壮阔的史诗。
极客代码·2024-02-12 08:13

CentOS 7.9安装Tesla M4驱动、CUDA和cuDNN

正文共：1333字21图，预估阅读时间：2分钟上次我们在Windows上尝试用TeslaM4配置深度学习环境（TensorFlow识别GPU难道就这么难吗？还是我的GPU有问题？），但是失败了。
Danileaf_Guo·2024-02-12 08:41

一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络

Tensorflow官网神经网络是一种数学模型，是存在于计算机的神经系统，由大量的神经元相连接并进行计算，在外界信息的基础上，改变内部的结构，常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模。神经网络
有家的感觉真好·2024-02-12 08:37

【书生·浦语大模型实战营】学习笔记1

大模型成为发展通用人工智能的重要途经专用模型：针对特定任务，一个模型解决一个问题通用大模型：一个模型应对多种任务、多种模态书生·浦语大模型系列上海人工智能实验室轻量级、中量级、重量级7B和123B的轻量级和中量级大模型都是开源可用的从模型到应用应用类型
自律版光追·2024-02-12 08:05

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记8.6

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter8RecurrentNeuralNetworks8.6ConciseImplementationofRNNimporttorchfrom
南七澄江·2024-02-12 08:03

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记8.7

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter8RecurrentNeuralNetworks8.7BackpropagationThroughTime通过时间反向传播（backpr
南七澄江·2024-02-12 08:03

Pytorch 复习总结 1

Pytorch复习总结，仅供笔者使用，参考教材：《动手学深度学习》本文主要内容为：Pytorch张量的常见运算、线性代数、高等数学、概率论。
ScienceLi1125·2024-02-12 08:02

浅谈人工智能之深度学习~

目录前言：深度学习的进展一：深度学习的基本原理和算法二：深度学习的应用实例三：深度学习的挑战和未来发展方向四：深度学习与机器学习的关系五：深度学习与人类的智能交互悟已往之不谏，知来者犹可追创作不易，宝子们
秋风起，再归来～·2024-02-12 08:30

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记8.5

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter8RecurrentNeuralNetworks8.5ImplementationofRNNfromScratch8.5.1ModelD
南七澄江·2024-02-12 08:00

【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】（3）神经网络

深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法。观测值(例如一幅草莓照片)可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。
giszz·2024-02-12 08:57

【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】（2）机器学习

机器学习的三个类别：监督学习：无监督学习：强化学习：更多知识背景：机器学习的诞生需求监督学习的关键技术与实现步骤无监督学习的关键技术与实现步骤区别：联系：其他关键知识点：（声明：以下学习笔记内容来自于腾讯云人工智能课程
giszz·2024-02-12 08:26

【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】（4）深度学习和机器学习

关于深度学习和机器学习，出来包含关系之外，还有如上总结的知识点。分别从特征处理、学习方法、数据依赖、硬件依赖等4个方面，进行了总结。从特征处理上看：深度学习从数据中习得高级特征，并自行创建新的特征。
giszz·2024-02-12 08:56

揭秘 LLM 推理：全面解析 LLM 推理性能的关键因素

这些模型的出现不仅丰富了人工智能的应用领域，也对模型推理框架提出了新的挑战。与传统的AI模型不同，LLM的推理过程具有其独特
lichunericli·2024-02-12 08:53

Coreline Soft x Incredibuild

关于CorelineSoftCorelineSoft是一家专注于先进医疗人工智能成像软件技术的上市公司，致力于提高疾病诊断的准确性和效率。
Incredibuild·2024-02-12 08:21

#人工智能#AI写作

在当今互联网时代，AI（人工智能）技术的快速发展使得许多传统工作都得到了极大的改进和提高效率。其中，AI写作软件在快速撰写高质量内容方面发挥了重要作用。
一句歌词·2024-02-12 07:32

快速上手医学影像组学和机器学习（训练营：2023.9.19~9.26）

★课程简介★随着大数据、人工智能的深入融合发展，一项新的研究方法开始用于临床研究，它就是影像组学。它可以对普通影像图像进行更深层
茗创科技·2024-02-12 07:14

《老喻的人生算法课》27-无知

展望未来五十年，人工智能将给人类带来前所未有的颠覆，科学将产生超乎想象的力量。而这个阶段，我们尤其需要人文的守护。可重复的算法和有情怀的心法，将携手令我们的未来更值得期待。图片发自App
陌上花开wen·2024-02-12 05:08

Pytorch底层源码解读（一）概览

前言作为最受欢迎的深度学习框架，Pytorch如今已拥有极大的用户群体以及开发者。
firework_97df·2024-02-12 04:08

手工设计特征方法指的是什么算法？是什么意思？

相对于基于深度学习的方法，手工设计特征方法需要对图像特征进行人工选择和设计，需要大量的专业知识和经验，但在一些场景中仍然有广泛的应用。
legendarylin·2024-02-12 03:17

【自制C++深度学习推理框架】计算图的设计思路

计算图的设计思路什么是计算图在深度学习推理框架中，计算图是一种数据结构，它由算子节点和数据节点组成，在该图中前向传播时数据从输入节点开始流动，经过一层层的计算后输出到输出节点，表示深度学习模型的计算过程
代码缝合怪·2024-02-12 03:16

【自制C++深度学习推理框架】Layer的设计思路

Layer的设计思路Layer的抽象如果将深度学习中的所有层分为两类,那么肯定是"带权重"的层和"不带权重"的层。
代码缝合怪·2024-02-12 03:15

【自制C++深度学习推理框架】Tensor模板类的设计思路

Tensor模板类的设计思路为什么要把Armadillo线性代数库arma::fcube封装成Tensor模板类？arma::fcube是Armadillo线性代数库中的一种数据类型，它是一个三维的float类型张量。Armadillo库是一个C++科学计算库，提供了高效的线性代数和矩阵运算。它支持常用矩阵操作、线性系统求解、特征值求解等功能，并且具有简单易用、高效快速、内存占用少等特点。将arm
代码缝合怪·2024-02-12 03:45
上一页 50 51 52 53 54 55 56 57 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他