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大道不孤,众行致远
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2024-09-07 01:33
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日华为上研院培训笔记记录,感觉老师讲的还是很不错的昇腾AscendC算子开发学习笔记昇腾处理器的常用算子库核心融合算子库:核心融合算子库是华为昇腾AI处理器提供的基本算子库,包含了各种常用的深度学习算子,可以高效地执行各种
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这次要写的是stl10用于自编码器自编码,又称自编码器(autoencoder),是
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(BNN)在训练过程中损失函数不收敛或跳动剧烈可能是由多种因素引起的,以下是一些可能的原因和相应的解决方案:学习率设置不当:过高的学习率可能导致损失函数在优化过程中震荡不收敛,而过低的学习率则可能导致收敛速度过慢
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做风格迁移,效果很好,并成为了主流。
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2024-09-04 18:02
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深度学习算法——Transformer
参考教材:动手学pytorch一、模型介绍Transformer模型完全基于注意力机制,没有任何卷积层或循环
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2024-09-04 18:31
数学建模
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深度学习入门:使用 PyTorch 构建和训练你的第一个
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引言深度学习是机器学习的一个分支,它利用多层非线性处理单元(即
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)来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架,它提供了灵活的API和动态计算图,非常适合初学者和研究者使用。
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2024-09-04 13:29
深度学习
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李宏毅机器学习笔记——反向传播算法
反向传播算法反向传播(Backpropagation)是一种用于训练人工
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的算法,它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数,从而最小化损失函数。
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2024-09-04 10:07
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在机器学习和深度学习的领域中,循环
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(RNN)作为一种处理序列数据的强大工具,已经在诸多应用场景中展现出了巨大的潜力。
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2024-09-04 10:36
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学习笔记---自动驾驶
2.端到端深度
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:通过深度
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将感知数据直接映射到控制命令,简化自动驾驶系统的决策流程。3.卷积
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(CNN):关键技术用于提取图像特征,包括卷积层、激活函数、池化层等组件处理图像数据。
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2024-09-04 09:33
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caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用
对于大型数据集和复杂的
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结构,使用GPU可以大大减少训练时间。实时数据增强:在训练过程中,可以实时地对输入数据进行变换和增强,以提高模型的泛化能力。GPU加速使得这些操作更加高效。
俊俏的萌妹纸
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2024-09-04 04:26
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人人都能懂的机器学习——用Keras搭建人工
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感知机1957年,FrankRosenblatt发明了感知机,它是最简单的人工
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2024-09-04 03:28
【Python机器学习】卷积
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(CNN)的工具包
Python是
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工具包最丰富的语言之一。两个主要的
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架构分别是Theano和TensorFlow。这两者的底层计算深度依赖C语言,不过它们都提供了强大的PythonAPI。
zhangbin_237
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2024-09-04 01:38
Python机器学习
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自然语言处理
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【Python机器学习】卷积
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(CNN)得名于在数据样本上用滑动窗口(或卷积)的概念。卷积在数学中应用很广泛,通常与时间序列数据相关。
zhangbin_237
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Python机器学习
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2024-09-04 00:34
深度学习
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深度学习基础之循环
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在自然语言处理中的最新应用和研究进展是什么?
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2024-09-04 00:02
机器学习和深度学习
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深度学习
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人工智能
机器学习
学习
【HLOA-BP】基于角蜥蜴算法优化BP
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的风电功率预测研究(Matlab代码实现)
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法三、研究挑战与展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏实认真,但是不能只是努力,很多时候借力比努力更重要,然后还要有仰望星空的创新点和启发点。
@橘柑橙柠桔柚
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2024-09-03 19:34
算法
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单晶硅片生产商华耀
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创业板IPO拟募29亿,一脉阳光拟赴港上市主营医学影像服务 | IPO观察
作者:周绘出品:洞察IPO上交所&深交所新股上市5月8日-5月14日,上交所主板有1家公司上市,科创板有2家公司上市;深交所创业板有2家公司上市。数据来源:公开信息;图表制作:洞察IPO1.万丰股份:专注于中高端分散染料市场,提供包括高牢度系列、特色系列、常规系列等多个系列上百种分散染料产品,上市首日收涨30.86%。2.中芯集成:特色工艺晶圆代工企业,主要从事MEMS和功率器件等领域的晶圆代工及
洞察IPO
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2024-09-03 18:08
机器学习在医学中的应用
机器学习的基本概念:简要介绍机器学习的基本原理、分类(监督学习、非监督学习、强化学习等)和常用算法(如
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2024-09-03 18:25
机器学习
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02 使用 LSTM 进行时间序列预测
LSTM(长短期记忆网络)是一种特殊的递归
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柒 魅。
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2024-09-03 15:39
时间序列预测
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计算机视觉之 GSoP 注意力模块
计算机视觉之GSoP注意力模块一、简介GSopBlock是一个自定义的
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模块,主要用于实现GSoP(GlobalSecond-orderPooling)注意力机制。
Midsummer-逐梦
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2024-09-03 12:18
计算机视觉(CV)
深度学习
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人工智能
NeRF学习——NeRF初步认识
NeRFNeRF,全名为NeuralRadianceFields,是一种基于深度学习的三维场景隐式表示和渲染方法1NeRF的基本概念1.1辐射场表示场景NeRF的核心思想是通过
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训练出来的辐射场对场景进行隐式表示
PLUS_WAVE
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2024-09-03 08:23
CV
cv
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NeRF
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机器学习
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创新点:1.支付宝沙箱支付2.支付邮箱通知(JavaMail)3.短信验证码修改密码4.知识图谱5.四种推荐算法(协同过滤基于用户、物品、SVD混合
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、MLP深度学习模型)6.线性回归算法预测房价
计算机毕业设计大全
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2024-09-03 07:05
深度学习(二)
CuDNN(CUDADeepNeuralNetworklibrary)是NVIDIA为加速深度学习计算而开发的高性能GPU加速库,专门优化了深度
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(DNN)的常见操作,如卷积、池化、归一化和激活函数等
小泽爱刷题
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2024-09-03 06:10
深度学习
人工智能
人工智能&机器学习&深度学习
深度学习:一切运用了
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作为参数结构进行优化的机器学习算法。强化学习:不仅能利用现有数据,还可以通过对环境的探索获得新数据,并利用新数据循环往复地更新迭代现有模型的机器学习算法。
AA杂货铺111
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2024-09-03 06:26
OpenAI Chatgpt发展历史和Chatgpt-3的研发过程工作原理
该技术使用了一种无需人类标注的方式,使
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学习到了大量自然语言处理任务的知识。2018年,OpenAI团队开发了第一个GPT模型,并在自然语言处理领域取得了显著的成果。该
roxxo
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2024-09-03 04:29
gpt-3
深度学习
人工智能
chatgpt
这项来自中国的AI研究介绍了1位全量化训练(FQT):增强了全量化训练(FQT)的能力至1位
全量化训练(FQT)可以通过将激活、权重和梯度转换为低精度格式来加速深度
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的训练。量化过程使得计算速度更快,且内存利用率更低,从而使训练过程更加高效。
量子位AI
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2024-09-02 22:16
人工智能
机器学习
深度学习
基于示例详细讲解模型PTQ量化的步骤(含代码)
1.模型训练我们假设已经训练了一个卷积
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(CNN),例如VGG-16。训练完成后,我们得到了一个以32位浮点数表示的模型权重和激活值。
LQS2020
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2024-09-02 19:32
卷积神经网络
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灾难性遗忘问题(Catastrophic Forgetting,CF)是什么?
在深度学习和人工智能领域中,“灾难性遗忘”(CatastrophicForgetting)是指当
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在增量学习(IncrementalLearning)或持续学习(ContinualLearning
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2024-09-02 14:36
机器学习算法
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学习方法
大语言模型诞生、探索和爆发阶段
2017年:Google发表了Transformer架构,这是一种基于自注意力机制的
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架构,它彻底改变了自然语言处理(NLP)领域,使得大规模并行化处理成为可能,
花开盛夏^.^
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2024-09-02 10:38
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语言模型
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AI学习指南深度学习篇-门控循环单元的调参和优化
AI学习指南深度学习篇:门控循环单元的调参和优化引言
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在处理序列数据(如文本、时间序列等)方面展现出了强大的能力。
俞兆鹏
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AI学习指南
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量子多体理论怎么样理解,多体系统的量子理论
谷歌人工智能写作项目:
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伪原创量子多体理论和量子场论之间有什么异同呢?我粗略的看了文小刚老师
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每天五分钟计算机视觉:Siamese深度
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模型和FaceNet的关系
本文重点在前面的课程中,我们学习了Siamese深度
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模型和FaceNet,二者都可以完成人脸识别任务,本文进行整理学习,理清二者的区别和联系。
幻风_huanfeng
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2024-09-02 05:07
计算机视觉
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Siamese
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实战(18)——消息传播
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实战(18)——消息传播
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0.前言1.消息传播
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(GraphNeuralNetworks,GNN)变体,包括图卷积网络
盼小辉丶
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2024-09-02 05:06
图神经网络从入门到项目实战
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深度学习中的梯度消失和梯度爆炸问题
这两个问题严重影响了深度
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的训练效率和性能。本文将详细介绍这两个问题,并通过实例帮助读者更好地理解。一、梯度消失问题梯度消失是深度学习中的一大难题,尤其在训练深度
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时显得尤为棘手。
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如何开发针对不平衡分类的成本敏感
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如何开发针对不平衡分类的成本敏感
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是一类灵活的机器学习算法,可以在各种问题上表现良好。
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时间旅行者:LSTM算法的奥秘大揭秘!
在时间序列预测中,传统的
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叫做LSTM(LongShort-TermMemory),它就像是时间旅行者一样,可以记住很久以前的信息!
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【LSTM分类】基于贝叶斯优化卷积
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结合长短时记忆BO-CNN-LSTM实现柴油机故障诊断含Matlab源码
更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法
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预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍柴油机作为重要的动力设备,其运行状态的可靠性直接影响着生产效率和安全
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吴恩达深度学习笔记(24)-为什么要使用深度
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初探
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与人类大脑人类虽然拥有智慧,但对智慧是如何产生的却不得而知,对于大脑结构的模仿或许是一个探索的起点,
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的起点就在这里。
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