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判别
医疗影像诊断新范式:多模态AI在癌症早筛中的落地难题
在癌症早筛中的落地难题——2025年临床转化瓶颈突破与多中心验证报告残酷现实:FDA2025Q1报告显示,87%的AI影像工具因临床转化失败止步于III期试验破局曙光:斯坦福-梅奥联合研究证实,多模态融合使肺结节良恶性
判别
HeartException
·
2025-07-06 17:30
人工智能
CHAIN(GAN的一种)训练自己的数据集
简介简介:作者针对数据有限场景下GANs训练中的
判别
器过拟合问题,提出了CHAIN(Lipschitz连续性约束归一化)方法。
这张生成的图像能检测吗
·
2025-07-06 09:21
优质GAN模型训练自己的数据集
生成对抗网络
人工智能
神经网络
深度学习
pytorch
算法
【2025CVPR】SEC-Prompt:少样本增量学习中的语义互补提示模型详解
目录一、研究背景:少样本增量学习的挑战二、SEC-Prompt核心原理1.自适应层次化查询(AdaptiveHierarchicalQuery)2.语义互补提示机制(1)
判别
性提示(D-Prompt)(
清风AI
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2025-07-05 14:19
生成对抗网络
人工智能
神经网络
pcm
目标跟踪
深度学习
计算机视觉
深度解析生成式 AI:从技术原理到实战应用
与传统
判别
式AI(如图像分类)不同,生成式AI实现了从"识别"到"创造"的跨越,典型应用包括:文本领域:ChatGPT对话系统、小说自动生成图像领域:MidJourney艺术创
LNL13
·
2025-07-05 00:45
人工智能
Python Day53
Task:1.对抗生成网络的思想:关注损失从何而来2.生成器、
判别
器3.nn.sequential容器:适合于按顺序运算的情况,简化前向传播写法4.leakyReLU介绍:避免relu的神经元失活现象1
别勉.
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2025-07-03 07:56
python机器学习
python
开发语言
[2025CVPR]DE-GANs:一种高效的生成对抗网络
目录引言:数据高效GAN的困境核心原理:动态质量筛选机制1.
判别
器拒绝采样(DRS)的再思考2.质量感知动态拒绝公式(1)质量感知阶段(2)动态拒绝阶段模型架构:轻量化设计技术突破:三大创新点1.首创训练阶段
清风AI
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2025-07-02 12:36
深度学习算法详解及代码复现
生成对抗网络
人工智能
神经网络
2-感知机学习算法
感知机模型感知机学习策略学习算法算法收敛性对偶形式与线性SVM的异同感知机(perceptron)是一个线性二分类模型,其目的是寻找一个超平面将正负示例划分开,属于
判别
模型,也是神经网络与SVM的基础。
罗东琦
·
2025-07-01 16:07
统计学习笔记
感知机学习
基本概念:感知机是二类分类的线性分类模型,对应于特征空间中将实例划分为正负两类的分离超平面,属
判别
模型。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面。
Collin_NLP
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2025-07-01 15:34
机器学习
Python
从决策树到随机森林:Python机器学习里的“树形家族“深度实战与原理拆解
无论是医疗诊断中的疾病预测,还是金融风控里的违约
判别
,这对组合都用强大的适应性证明着自己的"算法常青树"地位。今天,我们就从原理到实
小张在编程
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2025-06-29 17:06
机器学习
决策树
随机森林
大数据智能风控核心:模型
概述模型线性
判别
分析方法,SirRonaldFisher最早提出模型评分的概念。个人FICO模型信用分。
johnny233
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2025-06-29 16:23
读书笔记
大数据
人工智能-基础篇-5-建模方式(
判别
式模型和生成式模型)
机器学习包括了多种建模方式,其中
判别
式建模(DiscriminativeModel)和生成式建模是最常见的两种。这两种建模方式都可以通过深度学习技术来实现,并用于创建不同类型的模型。
·
2025-06-28 01:53
JAVA基础:讲一下equals()与hashcode(),什么时候重写,为什么重写,怎么重写?
因为equals方法进行重写,那么原本不同的两个对象可能就会相同了,比如两个学生,我们的eqauls
判别
标准是两个学生的id相同,就会认为(学生A).equals(学生B),然而A与B显然是不同的对象,
Hellyc
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2025-06-26 15:56
八股文自用
java
jvm
开发语言
WebRTC 语音激活检测(VAD)算法
但是目前的语音激活检测,尤其是检测人声开始和结束的端点始终是属于技术难点,各家公司始终处于能判断,但是不敢保证
判别
准确性的阶段。
u013250861
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2025-06-25 07:13
Audio
webrtc
算法
语音识别
大模型学习路线:这会是你见过最全最新的大模型学习路线【2025最新】
先快速上手体验prompt工程,然后再学习其架构,跑微调脚本如果要深入学习,建议再按以下步骤,从更基础的GPT和BERT学起,因为底层是相通的,而且实际落地到一个系统中,应该也是大模型结合小模型(大模型在做
判别
性的任务上
大模型入门学习
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2025-06-23 00:56
学习
人工智能
产品经理
大模型
AI产品经理
程序员
大模型学习
day53python打卡
知识点回顾:对抗生成网络的思想:关注损失从何而来生成器、
判别
器nn.sequential容器:适合于按顺序运算的情况,简化前向传播写法leakyReLU介绍:避免relu的神经元失活现象ps;如果你学有余力
qq_58459892
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2025-06-22 21:37
py打开学习
pytorch
人工智能
算法
深度学习
python
领略生成式AI在AI人工智能中的风采
领略生成式AI在AI人工智能中的风采关键词:生成式AI、
判别
式AI、大语言模型、扩散模型、多模态生成摘要:本文将带你走进生成式AI的奇妙世界,用“做蛋糕”“玩拼图”等生活案例,从基础概念到前沿应用,一步步解析生成式
AI大模型应用实战
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2025-06-20 12:27
人工智能
ai
目标检测中存在的部分难点及相应解决思路
难点:1.由本身定义导致的rgb信息过少,因而包含的
判别
性特征特征过少。2.数据集方面的不平衡。这主要针对COCO而言,COCO中只有51.82%的图片包含小物体,存在严重的图像级不平衡。
殇者知忧
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2025-06-20 09:30
目标检测
深度学习
人工智能
计算机视觉
【深度学习|学习笔记】生成模型(Generative Model)和
判别
模型(Discriminative Model)的原理、数学定义、经典模型、优劣对比、联系与融合详解。
【深度学习|学习笔记】生成模型(GenerativeModel)和
判别
模型(DiscriminativeModel)的原理、数学定义、经典模型、优劣对比、联系与融合详解。
努力毕业的小土博^_^
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2025-06-19 18:14
机器学习基础算法优质笔记1
深度学习
学习
笔记
人工智能
神经网络
python打卡day53@浙大疏锦行
知识点回顾:对抗生成网络的思想:关注损失从何而来生成器、
判别
器nn.sequential容器:适合于按顺序运算的情况,简化前向传播写法leakyReLU介绍:避免relu的神经元失活现象ps;如果你学有余力
风逸hhh
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2025-06-19 17:32
python打卡60天行动
python
开发语言
打卡Day53
知识点:1.对抗生成网络的思想:关注损失从何而来2.生成器、
判别
器3.nn.sequential容器:适合于按顺序运算的情况,简化前向传播写法4.leakyReLU介绍:避免relu的神经元失活现象ps
月宝好q
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2025-06-19 09:41
python60天打卡
深度学习
人工智能
python
基于深度学习的图像生成技术:GAN的进阶探索与应用实践
一、GAN的核心原理回顾生成对抗网络(GAN)由生成器(Generator)和
判别
器(Discriminator)组成,两者通过对抗性训练过程不断优化。
赵大仁
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2025-06-19 07:25
深度学习
生成对抗网络
人工智能
【论文阅读】DynamicControl :一种新的controlnet多条件控制方法
本文方法从一个双循环控制器开始,它通过利用预先训练的条件生成模型和
判别
模型为所有输入条件生
prinTao
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2025-06-18 19:33
pytorch
Diffusion
论文阅读
DAY 53 对抗生成网络
知识点回顾:对抗生成网络的思想:关注损失从何而来生成器、
判别
器nn.sequential容器:适合于按顺序运算的情况,简化前向传播写法leakyReLU介绍:避免relu的神经元失活现象ps;如果你学有余力
MasterLLL0228
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2025-06-17 01:45
Python入门(坚持)
人工智能
2025年大模型学习路线图:史上最全、最新的大模型学习指南!非常详细收藏这一篇就够了!
如果要深入学习,建议再按以下步骤,从更基础的GPT和BERT学起,因为底层是相通的,而且实际落地到一个系统中,应该也是大模型结合小模型(大模型在做
判别
性的任务上,比BERT优势不是特别大
大模型教程
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2025-06-15 16:42
知识图谱
人工智能
RAG
大模型
程序员
AI大模型
大模型学习
python打卡第53天
知识点回顾:对抗生成网络的思想:关注损失从何而来生成器、
判别
器nn.sequential容器:适合于按顺序运算的情况,简化前向传播写法leakyReLU介绍:避免relu的神经元失活现象importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader
whyeekkk
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2025-06-14 07:00
python
练习
python
【大模型入门】2025年大模型学习路线图:史上最全、最新的学习指南,助你成为AI领域的佼佼者!
如果要深入学习,建议再按以下步骤,从更基础的GPT和BERT学起,因为底层是相通的,而且实际落地到一个系统中,应该也是大模型结合小模型(大模型在做
判别
性的任务上,比BERT优势不是特别大
·
2025-06-10 12:15
5.15 day21
知识点回顾:LDA线性
判别
PCA主成分分析t-sne降维自由作业:探索下什么时候用到降维?降维的主要应用?或者让ai给你出题,群里的同学互相学习下。
AщYΘ
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2025-06-07 15:17
人工智能
算法
深度学习网络架构与应用:CNN、RNN、GAN三大核心模型解析
CNN凭借其局部感受野和参数共享机制,在图像分类与目标检测领域展现出卓越性能;RNN通过循环结构有效处理序列数据,在文本生成等任务中发挥重要作用;GAN则利用生成器与
判别
器的对抗博弈,生成逼真数据。
you的日常
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2025-06-07 04:36
人工智能
大语言模型
深度学习
人工智能
cnn
rnn
gan
神经网络
生成对抗网络
C语言的”代码化石“出土:1979年的英文文本
判别
器
各位参观者请看,图中是一段出土自 UnixV7 系统“遗迹”的 C 语言代码,这段代码可追溯至距今 40 余年的 1979 年左右,作者是 IanDarwin。它是早期 file 命令源代码的一部分。file 命令用于在不依赖文件扩展名的情况下判断文件类型——当“打开方式不对”时,file 命令能告诉你文件中实际包含的内容。直到今天,大多数类 Unix 操作系统里还能见到 file 命令的身影。现
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2025-06-06 14:52
unixc历史linux
生成式AI模型学习笔记
文章目录生成式AI模型1.定义2.生成式模型与
判别
式模型3.深度生成式模型的类型3.1能量模型3.2变分自编码3.2.1变分自编码器(VariationalAutoencoder,VAE)简介3.2.2
Humbunklung
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2025-06-06 09:19
机器学习
人工智能
学习
笔记
机器学习
深度学习
数学建模期末速成 聚类分析与
判别
分析
判别
分析是已知类别,在已知训练样本的前提下,利用训练样本得到
判别
函数,然后对未知类别的测试样本
判别
其类别。
HCl+NaOH=NaCl+H_2O
·
2025-06-06 08:18
数学建模
基于LDA的人脸识别算法及Matlab代码
本文将介绍一种基于线性
判别
分析(LinearDiscriminantAnalysis,简称LDA)的人脸识别算法,并提供相应的Matlab代码实现。
翠绿探寻
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2025-06-05 19:18
算法
matlab
开发语言
Matlab
基于Matlab实现LDA算法
线性
判别
分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)是一种经典的统计方法,常用于特征降维和分类问题。
Matlab仿真实验室
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2025-06-05 19:47
Matlab仿真实验1000例
matlab
算法
开发语言
生成对抗网络(GAN)基础原理深度解析:从直观理解到形式化表达
摘要本文详细解析生成对抗网络(GAN)的核心原理,从通俗类比入手,结合印假钞与警察博弈的案例阐述生成器与
判别
器的对抗机制;通过模型结构示意图,解析噪声采样、样本生成及
判别
流程;基于公式推导目标函数的数学本质
青柚MATLAB学习
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2025-06-04 13:07
对抗网络
生成对抗网络
GAN
生成器
判别器
目标函数
交叉熵损失
图像生成详解
生成器的目标是生成足够逼真的图像,以欺骗
判别
器认为这些图像是真实的。
判别
器
判别
器是一个二分类器,用于判断输入的图像是真实的还是生成的。
水花花花花花
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2025-06-03 00:04
人工智能就业实战
深度学习
计算机视觉
机器学习
如何搭建发挥产品设计价值的流程架构?
到这里,我们就基本上说完了产品体验设计的基本方法,现在你知道了如何洞察用户场景需求、打造沉浸体验、提炼服务的生活主张,也了解了互联网产品的交互设计和界面设计的基本流程和
判别
标准。
用心去追梦
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2025-06-02 16:37
架构
【课堂笔记】生成对抗网络 Generative Adversarial Network(GAN)
文章目录问题背景原理更新过程
判别
器生成器问题背景 一方面,许多机器学习任务需要大量标注数据,但真实数据可能稀缺或昂贵(如医学影像、稀有事件数据)。
zyq~
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2025-06-02 14:22
机器学习
笔记
生成对抗网络
人工智能
机器学习
概率论
GAN
判断凸四边形_外积
夹角的性质,可以用来解决
判别
凸多边形,一个点在多边形内等问题。例如:
判别
凸多边形:向量每个点相连接,假如是多边形ABCD,则得到AB,BC,C
happy的
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2025-06-02 07:32
C++
python学习day21
知识点回顾:1.LDA线性
判别
2.PCA主成分分析3.t-sne降维数据如前几期无监督降维定义:这类算法在降维过程中不使用任何关于数据样本的标签信息输入:只有特征矩阵X。
一叶知秋秋
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2025-06-02 06:56
python学习笔记
学习
最小二乘准则例题
top}C1:[0,0]⊤,[0,1]⊤C2:[1,0]⊤,[1,1]⊤C_2:{[1,0]^\top,[1,1]^\top}C2:[1,0]⊤,[1,1]⊤利用最小二乘准则(误差平方和准则)求解线性
判别
函数的权向量
phoenix@Capricornus
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2025-06-01 10:31
PR书稿
机器学习
AI时代新词-生成对抗网络(GAN)
生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,简称GAN)是一种由生成器(Generator)和
判别
器(Discriminator)组成的深度学习模型。
明似水
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2025-05-31 19:46
AI
人工智能
生成对抗网络
神经网络
Python打卡训练营day21——2025.05.10
LDA线性
判别
PCA主成分分析t-sne降维降维技术的应用场景与主要用途降维技术广泛应用于多个领域,尤其是在数据分析、机器学习和数据可视化中扮演着重要角色。
莱茵菜苗
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2025-05-31 12:58
python
开发语言
PyTorch实战(7)——生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)实践详解
PyTorch实战(7)——生成对抗网络实践详解0.前言1.生成对抗网络训练步骤2.准备训练数据2.1创建训练数据集2.2准备训练数据集3.构建生成对抗网络3.1
判别
器网络3.2生成器网络3.3模型训练
盼小辉丶
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2025-05-30 12:34
pytorch
生成对抗网络
生成模型
生成式人工智能
AIGC的常见概念
生成式模型和
判别
模型生成式模型:模型根据数据集训练得出其所有特点,进而实现判断和生成同类实物的功能
判别
模型:模型根据数据集训练得出,数据间的最大差异性,进而实现判断的功能Token定义:大模型处理文本的基本和计费单位
艾露z
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2025-05-30 09:38
AI
AIGC
java
web
支持向量机(SVM)例题
求支持向量机的线性
判别
函数。删除点A后,支持向量是否变化?求解:三个点,建立联立方程组:{w1xA+w2yA+b=1w1xB+w2yB+b=1w1xC+w2yC+b=−1\begin{case
phoenix@Capricornus
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2025-05-27 12:55
PR书稿
支持向量机
算法
机器学习
linux网络编程:深入理解epoll模型
或者说,它和select有什么
判别
?什么是select有的朋友可能对select也不是很了解啊,我这里稍微科普一下:网络连接,服务器也是通过文件描述符
linux开发之路
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2025-05-22 10:51
linux
网络
【TTS回顾】深度解析VITS2,与VITS对比
核心特性:单阶段端到端:消除传统系统的级联误差对抗训练策略:引入多周期
判别
器提升音质可扩展架构:支持单/多说话人、多语言
kakaZhui
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2025-05-22 05:49
AIGC
人工智能
TTS
语音合成
macbert4csc纠错
然后输入linear
判别
器,判断和正确的句子做二分类
ox180x
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2025-05-22 01:55
深度学习
自然语言处理
机器学习
pytorch
python
MATLAB实现GAN用于图像分类
生成对抗网络(GAN)是一种强大的生成模型,由生成器(Generator)和
判别
器(Discriminator)组成。生成器用于生成图像,
判别
器用于判断图像是真实的还是生成的。
jllllyuz
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2025-05-21 02:53
matlab
生成对抗网络
分类
【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch11 决策树(Decision Tree)
课后题练习】陈强-机器学习-Python-Ch5逻辑回归(SAheart.csv)【学习笔记】陈强-机器学习-Python-Ch6多项逻辑回归【学习笔记及课后题练习】陈强-机器学习-Python-Ch7
判别
分析
赛博机器喵
·
2025-05-17 11:27
陈强-机器学习-Python
机器学习
学习
笔记
python
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