数据挖掘神经网络图像识别第3页

pytorch正向传播没问题，loss.backward()使定义的神经网络中权重参数变为nan

记录一个非常坑爹的bug:loss回传导致神经网络中一个linear层的权重参数变为nan1.首先loss值是正常数值；2.查了好多网上的解决办法：检查原始输入神经网络数据有没有nan值，初始化权重参数

加速却甩不掉伤悲·2024-09-08 16:02

PyTorch库学习之nn.ConvTranspose2d(模块)

转置卷积通常用于生成比输入更大的输出，例如在生成对抗网络（GANs）和卷积神经网络（CNNs）的解码器部分。

Midsummer-逐梦·2024-09-08 16:01

【论文阅读】Mamba:选择状态空间模型的线性时间序列建模（二）

额外的模型细节A讨论：选择机制C选择SSM的机制Mamba论文第一部分Mamba:选择状态空间模型的线性时间序列建模(一)3.4一个简化的SSM结构如同结构SSM，选择SSM是单独序列变换可以灵活地整合进神经网络

syugyou·2024-09-08 15:52

神经网络的基本骨架——nn.Module的使用

torch.nn.Module是所有神经网络模块的基本类，所有神经网络都需要继承实现它。这是官网给出的一个示例，首先继承父类nn.Module并初始化，然后重载前向传播foward方法。

搁浅丶.·2024-09-08 12:27

机器学习-神经网络：循环神经网络（RNN）详解

引言在当今人工智能（AI）和深度学习（DL）领域，循环神经网络（RNN）作为一种专门处理序列数据的模型，具有不可忽视的重要性。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-08 11:54

亚马逊云科技大语言模型加速OCR应用场景发展

大语言模型是一种基于神经网络的自然语言处理技术，它能够学习和预测自然语言文本中的规律和模式，可以理解和生成自然语言的人工智能程序。

热爱coding的星辰·2024-09-08 10:19

Tensorflow2.16中的Keras包含哪些层(layers)?层的功能及参数详细解释 -- TensorFlow自学笔记6

在Keras中，层（Layer）是构建神经网络的基本组件。Keras提供了多种类型的层，用于处理不同类型的输入数据和执行特定的数学操作。

青瓷看世界·2024-09-08 09:42

【统计学习方法】感知机

一、前言感知机是FrankRosenblatt在1957年就职于康奈尔航空实验室时所发明的一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单的前馈神经网络，是一种二元线性分类器。

jyyym·2024-09-08 04:08

机器学习100天-Day2503 Tensorboard 训练数据可视化（线性回归）

tutorials/machine-learning/tensorflow/4-1-tensorboard1/)今日重点读懂教程中代码，手动重写一遍，在浏览器中获取到训练数据Tensorboard是一个神经网络可视化工具

我的昵称违规了·2024-09-08 03:15

LeYOLO 用于目标检测的新型可扩展和高效CNN架构 | 最新轻量化SOTA! 5GFLOP下无对手！

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2406.14239代码地址：https://github.com/LilianHollard/LeYOLO/tree/main在深度神经网络中，计算效率对于目标检测至关重要

迪菲赫尔曼·2024-09-08 02:21

一文让你搞懂什么是AI大模型

无论是自然语言处理、图像识别，还是自动驾驶，AI大模型都展现出了强大的能力和广泛的应用前景。那么，什么是AI大模型？它们有哪些特点和应用场景？本文将带你一探究竟。

码上飞扬·2024-09-08 00:11

Pytorch机器学习——3 神经网络（三）

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.2激活函数3.2.2TanhTanh是一个双曲三角函数，其公式如下所示：image.png

辘轳鹿鹿·2024-09-07 21:50

人工智能与机器学习原理精解【1】

文章目录Rosenblatt感知器感知器基础收敛算法算法概述算法步骤关键点说明总结C++实现要点代码参考文献Rosenblatt感知器感知器基础感知器，也可翻译为感知机，是一种人工神经网络。

叶绿先锋·2024-09-07 19:06

前端数据埋点

下面说说我的观点一、什么是埋点埋点，是数据采集领域，简单来说就是行为数据收集二、为什么采用埋点数据生产->数据收集->数据处理->数据分析->数据驱动/用户反馈->产品优化/迭代通过大数据处理，数据统计，数据挖掘等加工

小童不学前端·2024-09-07 18:52

Python(TensorFlow)和Java及C++受激发射损耗导图

要点神经网络监督去噪预测算法聚焦荧光团和检测模拟平台伪影消除算法性能优化方法自动化多尺度囊泡动力学成像生物研究多维分析统计物距粒子概率算法Python和MATLAB图像降噪算法消除噪声的一种方法是将原始图像与表示低通滤波器或平滑操作的掩模进行卷积

亚图跨际·2024-09-07 17:21

寻找区块链行业里数字内容分发的独角兽

事实上互联网巨头们也都在内容分发领域奋力拼杀，但他们无非是在内容整合、数据挖掘、精准投放这些方面做文章。面对这个市场里最大的痛点：侵权、利益分配不均等问题，这些中心化的组织要么无能为力，要么自

BBFund·2024-09-07 17:46

用“说”智能控制灯具开关语音识别芯片NRK3603

九芯电子·2024-09-07 10:33

探索未来之声：GLaDOS 文本转语音引擎

GLaDOSTTS，基于神经网络

卓桢琳Blackbird·2024-09-07 10:02

python利用向量数据库chroma实现RAG检索增强生成

知识更新问题最先进的LLM会接受大量的训练数据，将广泛的常识知识存储在神经网络的权重中

Cachel wood·2024-09-07 09:25

Node.js发票识别接口助力企业实现发票的精准高效管理

通过高精度的图像识别与机器学习技术，将繁琐的手动输入工作转化为自动化的过程，不仅提升了数据处理速度，还极大降低了人为错误。

翔云API·2024-09-07 09:24

深度学习框架相关-Python模块的介绍和使用---torch

文章摘要：'''1.torch模块，是一个开源的深度学习框架，主要用于构建和训练神经网络。

sccum·2024-09-07 09:22

【计算机视觉前沿研究热点顶会】ECCV 2024中目标检测有关的论文

整值训练和尖峰驱动推理脉冲神经网络用于高性能和节能的目标检测与人工神经网络(ANN)相比，脑激励的脉冲神经网络(SNN)具有生物合理性和低功耗的优势。

平安顺遂事事如意·2024-09-07 08:17

【计算机视觉前沿研究热点顶会】ECCV 2024中Mamba有关的论文

MambaIR：状态空间模型图像恢复的简单基线近年来，图像恢复技术取得了长足的进步，这在很大程度上归功于现代深度神经网络的发展，如CNN和Transformers。

平安顺遂事事如意·2024-09-07 08:17

Python中的深度学习神经网络

文章目录1.引言-简介-深度学习与Python的关系2.神经网络的原理-神经网络基础知识-Python中的神经网络库与工具-构建与训练神经网络模型的步骤深度学习训练过程3.卷积神经网络的原理-卷积层与池化层

2301_78297473·2024-09-07 08:46

预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT

目录一、预训练1.1图像领域的预训练1.2预训练的思想二、语言模型2.1统计语言模型2.2神经网络语言模型三、词向量3.1独热（Onehot）编码3.2WordEmbedding四、Word2Vec模型五

脚步的影子·2024-09-07 06:34

如何在3D无序抓取中应用深度学习算法？

特征提取：利用深度学习算法（如卷积神经网络CNN）对预处理后的图像进行特征提取。这些特征可以是物体的形状、纹理、边缘等，有助于区分不同的物体。分类

道亦无名·2024-09-07 03:14

AI领域常用缩写词

ArtificialIntelligence，AI）通用人工智能（ArtificialGeneralIntelligence,AGI）生成式AI（AIgeneratedcontent,AIGC）智能体（Agent）人工神经网络

大道不孤,众行致远·2024-09-07 01:33

模型剪枝综述

目录1深度神经网络的稀疏性：2剪枝算法分类：3具体的剪枝方法包括：4剪枝算法流程：5几种常见的剪枝算法：6结构化剪枝和非结构化剪枝各有其优缺点：7剪枝算法对模型精度的影响8影响剪枝算法对模型精度的因素模型压缩中的剪枝算法是一种应用广泛的模型压缩方法

发狂的小花·2024-09-06 23:20

Transformer模型在文本摘要任务中的应用与性能分析

1.Transformer模型简介Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络架构，它摆脱了传统的

liuxin33445566·2024-09-06 20:59

YOLOv10改进 | Conv篇 | YOLOv10引入24年最新卷积模块LDConv

1.LDConv介绍1.1摘要：基于卷积运算的神经网络在深度学习领域取得了显著的成果，但标准卷积运算存在两个固有的缺陷。

小李学AI·2024-09-06 15:56

环境安装-1：Python3.8+CUDA11.6.1+cuDNN8.6+Tensorflow-gpu2.6.1

（来自百度词条）2.cuDNNNVIDIACUDA深度神经网络库(cuDNN)是一个GPU加速的深度神经网络基元库，能够以高度优化的方式实现标准例程（如前向和反

w坐看云起时·2024-09-06 10:50

Java在智能数据挖掘系统的应用

智能数据挖掘系统是利用机器学习、统计分析等技术从大量数据中自动或半自动地发现模式和知识的系统。Java作为一种流行的编程语言，因其强大的性能和丰富的生态系统，在智能数据挖掘领域的应用非常广泛。

lizi88888·2024-09-06 09:10

EI会议推荐-第二届大数据与数据挖掘国际会议（BDDM 2024）

第二届大数据与数据挖掘国际会议（BDDM2024）1、基本信息大会官网：http://www.icbddm.org/官方邮箱：[email protected]主办方：武汉纺织大学会议时间：2024年12月13

shiyuankeyan·2024-09-06 08:36

昇腾Ascend C算子开发学习笔记

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神经网络计算任务

回到唐朝当王爷·2024-09-06 06:21

Spark MLlib模型训练—聚类算法 K-means

SparkMLlib模型训练—聚类算法K-meansK-means是一种经典的聚类算法，广泛应用于数据挖掘、图像处理、推荐系统等领域。

不二人生·2024-09-06 04:14

opencv轮廓近似，模板匹配

在图像处理领域，轮廓近似和模板匹配是两种非常关键的技术，它们广泛应用于计算机视觉、图像分析和图像识别等多个方面。本文将详细介绍如何使用OpenCV库进行轮廓近似和模板匹配，并给出具体的代码示例。

富士达幸运星·2024-09-06 01:22

NPU技术总结

NPUs简介定义:NPUs是一种专门为执行机器学习算法和神经网络操作而设计的处理器。起源:随着人工智能和深度学习的发展，NPUs应运而生，以满足对高效率和高能效的计算需求。

技术学习分享·2024-09-06 00:47

stl文件 python_STL_10数据集处理

这次要写的是stl10用于自编码器自编码，又称自编码器(autoencoder)，是神经网络的一种，经过训练后能尝试将输入复制到输出。

weixin_39614094·2024-09-06 00:17

叶斯神经网络（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

贝叶斯神经网络（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

zhangfeng1133·2024-09-05 23:06

云计算与分布式技术-常见云的比较

2云计算定义及分类2根据iiMediaResearch数据挖掘和分析机构所发论文分析

NicolasLearner·2024-09-05 06:13

数据分析利器：Java与MySQL构建强大的数据挖掘系统

Java与MySQL作为两个强大的工具，结合起来可以构建出一个高效、可靠且功能丰富的数据挖掘系统。

lizi88888·2024-09-05 05:04

【1】学习前言及数据分析的简单介绍&jupyter的介绍与安装

数据挖掘与数据分析区别这是现象，不是原因，所以这肯定不是数据分析。

烈风回响·2024-09-05 01:38

AI模型：追求全能还是专精？

AI模型简介人工智能（AI）模型是人工智能系统的核心，它们是经过训练的算法，能够执行特定的任务，如图像识别、自然语言处理、游戏玩法、预测分析等。AI模型的类型很多，可以根据其功能和应用场景进行分类。

Lill_bin·2024-09-04 23:00

pytorch实战-7图像风格迁移

2015lerogatys尝试用神经网络做风格迁移，效果很好，并成为了主流。神经网络做风格迁移前，主要有纹理生

新世纪摸鱼战士678·2024-09-04 18:02

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神经网络层。

fw菜菜·2024-09-04 18:31

深度学习入门：使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络

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（即神经网络）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。

Mr' 郑·2024-09-04 13:29

GNN会议&期刊汇总（人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘）

会议【NeurIPS】全称ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems（神经信息处理系统大会），机器学习和计算神经科学领域的顶级学术会议，CCFA。【ICLR】全称InternationalConferenceonLearningRepresentations（国际学习表征会议），深度学习顶会。【AAAI】由人工智能促进协会AAAI（Associat

Bunny_Ben·2024-09-04 11:11

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神经网络的算法，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。

小陈phd·2024-09-04 10:07

【机器学习-神经网络】循环神经网络

在机器学习和深度学习的领域中，循环神经网络（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。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-04 10:36

Azure和Transformers的详细解释

以下是对AzureAI各个方面的详细解释：AzureAI主要组件AzureCognitiveServices（认知服务）：计算视觉：包括图像识别、物体检测、人脸识别以及图像标注等。

漫天飞舞的雪花·2024-09-04 09:04

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