图解深度学习第37页

为什么OpenAI会如此成功？

OpenAI之所以能够成功，可以归因于以下几个关键因素：创新研究与技术突破：OpenAI自成立以来就专注于人工智能领域的前沿研究，尤其是在自然语言处理（NLP）和深度学习领域。

科学禅道·2024-02-05 06:16

继续PyTorch！

PyTorch深度学习框架继承了Torch的动态计算图（DynamicComputationalGraph）的核心特性，这意味着在PyTorch中，模型的结构和计算流程可以在运行时动态地构建、修改和执行

科学禅道·2024-02-05 06:15

【读书笔记】为什么要开展小学数学深度学习

深度学习的过程是师生共同成长的过程。

A_thinker·2024-02-05 06:52

深度学习基础之-3.3线性二分类的神经网络实现

线性二分类的神经网络实现提出问题回忆历史，公元前206年，楚汉相争，当时刘邦项羽麾下的城池地理位置如下：0.红色圆点，项羽的城池1.绿色叉子，刘邦的城池其中，在边界处有一些红色和绿色重合的城池，表示双方激烈争夺的拉锯战。样本序号123…119经度相对值0.0254.109…7.767纬度相对值3.4088.012…1.8721=汉,0=楚110…1问题：经纬度相对值为(5,1)时，属于楚还是汉？经

SusanLovesTech·2024-02-05 06:43

神经网络 | 基于 CNN 模型实现土壤湿度预测

通过深度学习技术，特别是卷积神经网络，我们可以利用过去的土壤湿度数据来预测未来的湿度趋势。

半亩花海·2024-02-05 05:38

【自然语言处理】P4 神经网络基础 - 激活函数

激活函数为什么深度学习需要激活函数？博主认为，最重要的是引入非线性。神经网络是将众多神经元相互连接形成的网络。如果神经元没有激活函数，那么网络模型都将退化成为线性模型，从而失去了处理非线性问题的能力。

脚踏实地的大梦想家·2024-02-05 05:07

机器人抓取中的混淆概念

虽然端到端的方法通常使用神经网络或其他深度学习模型，但并不是所有基于经验的方法都不使用神经网络。实际上，一些传统的基于经验的方法可能会结合神经网络或其他机器学习技术，以更好地适应复杂的抓取任务。

cocapop·2024-02-05 05:06

深度学习入门（鱼书）

学习笔记第3章神经网络3.1从感知机到神经网络3.1.1神经网络的例子图3-1中的网络一共由3层神经元构成，但实质上只有2层神经元有权重，因此将其称为“2层网络”。请注意，有的书也会根据构成网络的层数，把图3-1的网络称为“3层网络”。本书将根据实质上拥有权重的层数（输入层、隐藏层、输出层的总数减去1后的数量）来表示网络的名称。3.1.2复习感知机3.1.3激活函数登场刚才登场的h（x）函数会将输

weixin_42963026·2024-02-05 05:56

深度学习入门笔记（1）——什么是深度学习？

深度学习入门笔记（1）——什么是深度学习？

ZRX_GIS·2024-02-05 05:56

（课程笔记）深度学习入门 - 1 - OverView

一、机器学习算法的过程与结果1、首先要得到标签化数据集（DataSet），既然是标签化，那应该是监督学习模式，而且此处的数据集应该分化为训练用集（TrainSet）和测试用集（TestSet），训练用集用于训练最终的算法模型，而测试用集用于测试训练的算法模型是否性能良好，是否能满足实际需求；2、设置并给出机器学习的算法模型（Model）；3、设置期望的损失函数（LossFcn）和优化器（Optim

牛顿第八定律·2024-02-05 05:55

深度学习入门笔记（6）—— Logistic Regression

对比第三节中的Adaline和LogisticRegression，可以发现它们只有两点不同：1、激活函数，Adaline中的激活函数是恒等函数（线性），而LogisticRegression中的激活函数是Sigmoid函数（非线性）；2、损失函数，Adaline中的损失函数是均方误差，而LogisticRegression中的损失函数则是交叉熵。Sigmoid函数如图所示，其值域为0到1，输入为

cnhwl·2024-02-05 05:55

《深度学习入门》学习笔记

原书：《深度学习入门：基于Python的理论与实现》文章目录前言第一章python入门列表字典类numpy广播第二章感知机第三章神经网络激活函数第四章神经网络的学习损失函数求梯度第五章误差反向传播法第六章与学习相关的技巧

YY_oot·2024-02-05 05:55

深度学习入门笔记（三）常用AI术语

本节我们介绍一些深度学习领域常用的术语。训练确定模型中的参数的过程，我们就称为“训练”。Epoch遍历一遍训练数据就叫作“一个Epoch”。

zhanghui_cuc·2024-02-05 05:54

【深度学习】讲透深度学习第3篇：TensorFlow张量操作（代码文档已分享）

本系列文章md笔记（已分享）主要讨论深度学习相关知识。可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归（含代码），熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。

程序员一诺·2024-02-05 05:52

人类图是什么？

人类图是什么最近我作为人类图解读师，在我的微信公众号的曝光率增多，也有越来越多的人问我：“人类图，是什么？”虽然搜索引擎上一查，人类图相关的文章数不胜数。

人类图从0到1·2024-02-05 04:23

与美同行之九《盲女》

图解:该画简述两个相依为命的

南提无阿·2024-02-05 04:38

详解图的最短路径算法（BFS、Dijkstra、Floyd）（附上图解步骤）

文章目录图的最短路径BFS代码实现迪杰斯特拉dijkstra代码实现弗洛伊德算法Floyd代码实现图的最短路径最短路径分为两种：（1）单源路径：从某顶点出发，到其他全部顶点的最短路径（2）顶点间的最短路径：任意两个顶点之间的最短路径最短路径的结果主要有两个方面：（1）顶点之间最短路径的长度（2）从源顶点到目标顶点的路径BFS只有边权为1时才能用BFS求最短路。为什么BFS能求边权为1的图的最短路呢

神说要有光 ye·2024-02-05 04:52

神经网络基本原理

它是目前最为火热的研究方向–深度学习的基础。神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织。成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多。

哦豁灬·2024-02-05 04:45

深度学习预备知识2——数据预处理

Python中常用的数据分析工具中，通常使用pandas软件包。像庞大的Python生态系统中的许多其他扩展包一样，pandas可以与张量兼容。1读取数据集首先创建一个人工数据集，并存储在CSV（逗号分隔值）文件…/data/house_tiny.csv中。以其他格式存储的数据也可以通过类似的方式进行处理。将数据集按行写入CSV文件中：importosos.makedirs(os.path.joi

哦豁灬·2024-02-05 04:45

深度学习预备知识1——数据操作

深度学习是关于优化的学习。对于一个带有参数的模型，我们想要找到其中能拟合数据的最好模型。在算法的每个步骤中，决定以何种方式调整参数需要一点微积分知识。（autograd包会自动计算微分）机器学

哦豁灬·2024-02-05 04:44

深度学习介绍

对于具备完善业务逻辑的任务，大多数情况下，正常的人都可以给出一个符合业务逻辑的应用程序。但是对于一些包含超过人类所能考虑到的逻辑的任务，例如面对如下任务：编写一个应用程序，接受地理信息、卫星图像和一些历史天气信息，并预测明天的天气；编写一个应用程序，接受自然文本表示的问题，并正确回答该问题；编写一个应用程序，接受一张图像，识别出该图像所包含的人，并在每个人周围绘制轮廓；编写一个应用程序，向用户推荐

哦豁灬·2024-02-05 04:14

【大脑图图舵】杨筝第八季思维导图武林计划 No.31 《提面技巧集训班策划方案》

图片发自App【作者】杨筝【导师】王玉印【分舵】大脑图图【舵主】杨雨琛【导图解说】近期的培训工作，借助导图进行了课程策划，内容设计，一系列的课程调整。收效非常好！

杨筝YI_文魁大脑·2024-02-05 04:09

目标检测：2如何生成自己的数据集

目录1.数据采集2.图像标注3.开源已标记数据集4.数据集划分参考：1.数据采集数据采集是深度学习和人工智能任务中至关重要的一步，它为模型提供了必要的训练样本和测试数据。

proing·2024-02-05 03:28

AI智能作词软件-AI智能写歌词app-真的可以吗

它模仿人类的思维，深度学习海量歌词的创作技巧，采用自然语音处理技术，练成了自己独特的创作能力。AI智能写歌词app在软件上，选择歌词风格，再选择韵脚，接着输入关键词语句，作为引导语告诉它

科技新事物·2024-02-05 03:30

计算机设计大赛深度学习机器视觉车位识别车道线检测 - python opencv

0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习机器视觉车位识别车道线检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！

iuerfee·2024-02-05 02:55

计算机设计大赛深度学习植物识别算法系统

iuerfee·2024-02-05 02:55

计算机设计大赛深度学习大数据股票预测系统 - python lstm

LSTM2.1循环神经网络2.1LSTM诞生2如何用LSTM做股票预测2.1算法构建流程2.2部分代码3实现效果3.1数据3.2预测结果项目运行展示开发环境数据获取最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习大数据股票预测系统该项目较为新颖

iuerfee·2024-02-05 02:25

【负荷预测】长短期负荷预测（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️❤️作者研究：主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合！

程序辅导帮·2024-02-05 02:45

使用深度学习框架飞浆Paddle实现的鲜花识别任务

PaddlePaddle（飞桨）是百度公司开发的深度学习框架，具有易用、高效、灵活和可伸缩等特点。

神奇的布欧·2024-02-05 00:49

图解密码技术——第四章分组密码的模式

一、分组密码和流密码1.分组密码每次只能处理特定长度的一块数据的一类密码算法。这里的一块称为分组，一个分组的比特数就称为分组长度。例：DES和三重DES的分组长度就是64比特，这些密码算法每次只能加密64比特的明文。AES的分组长度一般为128比特、192比特和256比特。2.流密码是对数据流进行连续处理的一类密码算法。流密码一般以1比特、8比特或32比特等为单位进行加密或解密。分组密码处理完一个

l2ohvef·2024-02-05 00:36

图解密码技术——第三章

一、比特序列1.比特序列由0、1构成，计算机中的数据都是由比特序列构成的。2.将现实世界中的东西映射为比特序列的操作称为编码。如图：这种编码规则叫ASCLL。因为这种语言计算机可以看懂，所以它并不是加密。二、XOR1.XOR，全名exclusiveor,中文名叫异域。2.1个比特的XOR运算0XOR0=01XOR1=01XOR0=10XOR1=1如果将0等同于偶数，1等同于奇数，就相当于奇数和偶数

l2ohvef·2024-02-05 00:06

《图解密码技术》——第二章

本章学习内容1.几种历史著名的密码：凯撒密码简单替换密码Enigma2.破译方法暴力破译频率分析2.1凯撒密码1.概念：将明文中的的字母表按照一定的字数进行平移进行加密。2.加密:在凯撒密码中，按一定的字数平移是这个密码的算法，平移的字数是这个密码的密钥。3.解密：使用与加密时相同的秘钥进行反向平移操作。但这需要发送者与接受者提前商量好秘钥。那么，不知道秘钥的人如何破译呢？2.2暴力破解凯撒密码的

l2ohvef·2024-02-05 00:05

15 | 浮点数和定点数（上）：怎么用有限的Bit表示尽可能多的信息？

比如，我们开发一个电商App，商品的价格常常会是9块9；再比如，现在流行的深度学习算法，对应的机器学习里的模型里的各个权重也都是1.23这样的数。

_Rye_·2024-02-04 22:27

微服务网关与过滤器的区别

java零基础小白自学Java必备优质教程_手把手图解学习Java，让学习成为一种享受_哔哩哔哩_bilibili传统的方式是使用过滤器拦截用户会话信息，只能用于单个服务。

jmysql·2024-02-04 21:48

PyTorch 2.2 中文官方教程（十四）

对深度学习模型进行正则化是一项令人惊讶的挑战。传统技术，如惩罚方法，通常在应用于深度模型时效果不佳，因为被优化的函数的复杂性。当处理病态模型时，这一点尤为棘手。这些模型的示例包括

绝不原创的飞龙·2024-02-04 21:55

深度学习的进展

一、深度学习的基本原理和算法：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，其基本原理是模仿人脑神经网络的结构和功能，通过多层次的神经网络模型来实现对数据的学习和模式识别。

csdn_aspnet·2024-02-04 20:52

计算机网络_1.5 计算机网络的性能指标

1】计算发送数据块的所需时间2、带宽（1）带宽在模拟信号系统和计算机网络中的不同意义（2）数据传送速率的木桶效应3、吞吐量4、时延（1）时延的产生部分（2）计算各部分时延的公式和注意点（3）计算时延的图解方法与总公式

冰岛看极光_92655·2024-02-04 20:57

位运算之妙用：识别独特数字（寻找单身狗）

目录找单身狗1图解：代码如下：找单身狗2图解：代码如下：寻找单身狗1从数组中的123451234中找出没有另一个相同的数与其匹配的数这个问题的原理是利用异或运算的性质。

Srlua·2024-02-04 20:26

深度学习零基础入门书单

深度学习零基础入门书单简介为了做项目我搜集和购买了一些电子版的书，下面是书单参考首先明确一下学习主要内容，主要是以下三个部分编程语言，主要是python和c++数学基础包括微积分、线性代数和概率论内容，

MachinePlay·2024-02-04 19:23

【数据结构初阶(c语言实现)】——单链表

目录基本概念什么是单链表（SLT）图解单链表的结构体类型的定义代码实现图解输入新数据的单链表结点的生成代码实现图解单链表的尾部插入二级指针在单链表中基本操作的应用（以尾部插入为例）图解代码实现图解单链表的尾部删除代码实现图解打印单链表内数据代码实现图解用尾部插入和尾部删除对单链表进行修改代码实现输出结果单链表的头部插入代码实现图解编辑单链表的头部删除代码实现图解用尾部插入和尾部删除对单链表进行修改

10_Water·2024-02-04 19:22

动手学深度学习v2-基础优化方法-笔记

最常见的算法——梯度下降当一个模型没有显示解的时候，该怎么办呢？首先挑选一个参数的随机初始值，可以随便在什么地方都没关系，然后记为w0\pmb{w_{0}}w0在接下来的时刻里面，我们不断的去更新w0\pmb{w_{0}}w0，使得它接近我们的最优解具体来说：挑选一个初始值w0\pmb{w_{0}}w0重复迭代参数t=1，2，3t=1，2，3t=1，2，3wt=wt−1−η∂ℓ∂wt−1\pmb{

Alkali！·2024-02-04 19:07

动手学深度学习v2-线性回归-笔记

简化核心模型假设1:影响房价的关键因素是卧室个数，卫生间个数和居住面积，记为x1x_{1}x1，x2x_{2}x2，x3x_{3}x3假设2:成交价是关键因素的加权和y=w1x1+w2x2+w3x3+by=w_{1}x_{1}+w_{2}x_{2}+w_{3}x_{3}+by=w1x1+w2x2+w3x3+b权重和偏差的实际值在后面决定线性一般模型给定nnn维输入x=[x1,x2,...,xn]T

Alkali！·2024-02-04 19:35

人工智能专业毕业设计最新最全选题精华汇总-持续更新中

HaiLang_IT·2024-02-04 19:31

深度学习实验-3d医学图像分割

近年来，基于深度学习的方法在该领域中获得了巨大成功。本实验数据集为多模态腹部分割数据集（AMOS），一个大规模，多样性的，收集自真实临床场景下的腹部多器官分割基准数据。

桶的奇妙冒险·2024-02-04 17:30

我们都不应该平凡

“当你的时间不再用于深度学习，当你的注意力被他人瓜分，当你只看综艺节目和电视剧，当你在群体中呆的时间越来越长，当你评价他人的次数越来越多，当你的抱怨越来频繁，当你回首往事的频率越来越高……毁灭就已经发生了

我密谋一场失心·2024-02-04 17:52

RNN(神经网络)

目录介绍：数据：模型：预测：介绍：RNN，全称为循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork），是一种深度学习模型，它主要用于处理和分析序列数据。

取名真难.·2024-02-04 17:47

Convolutional Neural Network (CNN) 识别手写数字字体

介绍：卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种在计算机视觉领域广泛应用的深度学习模型。它主要用于图像识别、目标检测、图像分割等任务。

取名真难.·2024-02-04 17:15

c语言---操作符（详解）

目录一、操作符的分类二、算术操作符三、移位操作符3.1>右移操作符3.2.1移位规则3.2.2画图解释3.3注意四、位操作符：&、|、^、~4.1&按位与4.1.1按位与的计算逻辑4.1.2代码4.1.3

权^·2024-02-04 16:10

【无标题】

来源：深度学习一个乐观主义者的悲观估计随着大规模模型技术的兴起，我们正处于一个崭新的智能时代的黎明。

夕小瑶·2024-02-04 16:34

深度学习入门笔记4 深度神经网络

多层感知器在之前的课程中，我们了解到，感知器（指单层感知器）具有一定的局限——无法解决异或问题，即线性不可分的问题。将多个单层感知器进行组合，就可以得到一个多层感知器（MLP——Multi-LayerPerceptron）结构。多层感知器包含输入层，一个或多个隐藏层以及一个输出层。每层的神经元与下一层进行完全连接。如果网络中包含一个以上的隐层，则称其为深度人工神经网络。说明：通常我们说的神经网络的

深度学习从入门到放弃·2024-02-04 16:03

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