机器学习神经网络深度学习第3页

如何成为LangChain项目的贡献者

随着AI和机器学习领域的快速发展，LangChain项目的更新速度也很快。此项目欢迎社区的参与，无论是新功能、基础设施改进、文档提升还是Bug修复，都在积极寻求贡献。

eahba·2025-03-10 06:11

深度学习-Android-图片加载框架-Glide-(二)-切入源码层深入分析-Glide-缓存策略

介绍在上一篇中，我们知道了Glide框架的最基本的执行流程，那么只知道基本执行流程，这显然是不够的，我们要深挖Glide框架的细节处理原理，比如缓存机制，图片处理等，这一篇我们就一起去探索Glide的缓存机制。Glide缓存机制可以说是设计的非常完美，考虑的非常周全，下面就以一张表格来说明下Glide缓存。缓存类型缓存代表说明活动缓存ActiveResources如果当前对应的图片资源是从内存缓存

2401_84123077·2025-03-10 05:38

【ShuQiHere】解密诺奖得主：约翰·霍普菲尔德与人工神经网络的革命

【ShuQiHere】目录引言：跨界的传奇科学家诺贝尔奖的背后：人工神经网络的崛起约翰·霍普菲尔德的开创性工作神经网络的寒冬与突破霍普菲尔德网络的工作原理代码示例：实现霍普菲尔德网络激活函数的出现与神经网络的复兴杰弗里

ShuQiHere·2025-03-10 03:22

【人工智能基础】生成模型：让数据“无中生有”的神奇魔法

主要生成模型及其逻辑1、生成对抗网络（GAN）2、变分自编码器（VAE）3、扩散模型（DPM）4、基于能量的模型（EBM）5、正规化流（NF）四、生成模型对比分析五、生成模型的应用拓展一、生成模型的发展脉络在深度学习尚未兴起的时期

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-10 03:49

神经网络|(十四)|霍普菲尔德神经网络-Hebbian训练

【1】引言前序学习进程中，除了对基本的神经网络知识进行了学习，还掌握了SOM神经网络原理，文章链接包括且不限于：神经网络|(十一)|神经元和神经网络-CSDN博客神经网络|(十二)|常见激活函数-CSDN

西猫雷婶·2025-03-10 02:17

Python开发农村青年婚恋appq (实操)

使用Python开发可以充分利用其在数据处理、机器学习和Web开发方面的优势，构建一个高性能、可扩展且功能丰富的应用。

Geeker-2025·2025-03-10 02:10

数字识别项目

集成算法·Stacking·堆叠：很暴力，拿来一堆直接上（各种分类器都来了）·可以堆叠各种各样的分类器（KNN,SVM,RF等等）·分阶段：第一阶段得出各自结果，第二阶段再用前一阶段结果训练实现神经网络实例利用

不要天天开心·2025-03-10 00:29

核函数及其常见类型

前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！

Shockang·2025-03-09 23:49

2024年最新PyTorch深度学习项目实战100例数据集_python 深度学习项目演练

前言最近很多订阅了《PyTorch深度学习项目实战100例》的用户私信咨询有些数据集下载不了以及一些文章中没有给出数据集链接，为了解决这个问题，专门开设了本篇文章，提供数据集下载链接，打包100例的所有数据集

2401_84585440·2025-03-09 22:08

PyTorch 学习路线

数学基础：了解线性代数、微积分、概率论（深度学习的基础）。机器学习基础：理解神经网络、损失函数、优化器（如梯度下降）等概念。学习资源Python入门：Python官方教程机器学习基础

gorgor在码农·2025-03-09 22:07

Imagen原理与代码实例讲解

随着深度学习技术的不断发展,生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)等新型模型逐渐展现出了令人惊叹的图像生成能力。

AI天才研究院·2025-03-09 22:05

机器学习篇——决策树基础

引言：决策树是一种常见的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务。它通过树状结构表示决策过程，每个内部节点代表一个特征测试，每个分支代表一个可能的测试结果，而每个叶节点则代表一个类别或回归值。

巷955·2025-03-09 21:30

当深度学习遇见禅宗：用东方智慧重新诠释DQN算法

当深度学习遇见禅宗：用东方智慧重新诠释DQN算法“好的代码如同山水画，既要工笔细描，又要留白写意”——一个在终端前顿悟的开发者DQN是Q-Learning算法与深度神经网络的结合体，通过神经网络近似Q值函数

带上一无所知的我·2025-03-09 21:28

无监督AI训练:机遇与挑战并存

无监督AI训练：机遇与挑战并存关键词：无监督学习、AI训练、机器学习、聚类算法、降维技术、深度学习摘要：本文深入探讨无监督AI训练这一新兴领域，首先介绍了其基本概念与原理，然后详细解析了无监督AI训练的核心技术

AI天才研究院·2025-03-09 21:28

PyTorch：Python深度学习框架使用详解

PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理领域。它由Facebook的AI研究团队开发，因其动态计算图、易用性以及与Python的紧密集成而受到开发者的青睐。

零度°·2025-03-09 21:25

python | flower，一个强大的 Python 库！

Github地址：https://github.com/mher/flower随着机器学习模型应用的增长，联邦学习（FederatedLearning，FL）逐渐成为一个重要方向。

双木的木·2025-03-09 19:11

关于自然语言处理（三）深度学习中的文字序列数据的分词操作

深度学习中的文字序列数据二维文字序列在文字数据中，样本与样本之间的联系是语义的联系，语义的联系即是词与词之间、字与字之间的联系，因此在文字序列中每个样本是一个单词或一个字（对英文来说大部分时候是一个单词

MatrixSparse·2025-03-09 18:29

【开源项目】2024最新PHP在线客服系统源码/带预知消息/带搭建教程

源码仓库地址：ym.fzapp.top在线客服系统的理论基础AI在线客服系统通过自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）和深度学习（DL）技术，能够理解和响应客户的查询。

于飞SEO·2025-03-09 18:29

基于CNN-BIGRU-Attention模型的功率预测（模型详解及代码复现）

整体架构基于CNN-BiGRU-Attention模型的功率预测模型是一种融合了卷积神经网络(CNN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(Attention)的深度学习架构。

清风AI·2025-03-09 18:59

文生图图生视频文生视频人工智能AI工具节选

1、MidjourneyAI图像和插画生成工具，官网地址：Midjourney中文站,MJ中文站-专业AI绘图网站2、StableDiffusion一种基于扩散技术的深度学习文本转图像模型，演示地址：StabilityAI3

行思理·2025-03-09 17:22

ChatGPT-4o引领医学革命：临床科研创新与效率的新纪元

、医生、学生、科研人员更加熟练地掌握ChatGPT-4o在临床医学日常生活、工作与学习、课题申报、论文选题、实验方案设计、实验数据统计分析与可视化等方面的强大功能，同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习

小艳加油·2025-03-09 17:52

人工智能引领技术革命：ChatGPT与深度学习的突破性进展

特别是在自然语言处理（NLP）领域，OpenAI的ChatGPT凭借深度学习技术的持续突破，展现了AI在理解、推理、对话生成等方面的惊人进步。

撒旦骑路西法，大战吕布·2025-03-09 16:42

深入探索Deeplearning4j（DL4J）：Java深度学习的全面指南

一、DL4J框架概述Deeplearning4j（DL4J）是一个开源的深度学习框架，专为Java和Scala设计，运行在Java虚拟机（JVM）上。

软件职业规划·2025-03-09 15:07

电机的声音数据进行AI分析

以下是一些适合处理这种类型数据的人工智能模型和方法：1.特征工程+传统机器学习模型在直接应用深度学习之前，通常首先会进行特征提取。

鹿屿二向箔·2025-03-09 15:06

李沐深度学习预备知识——数据操作

预备知识——数据操作1、数据操作1.1基本操作importtorchx=torch.arange(12)print(x)print(x.shape)print(x.numel())x=x.reshape(3,4)#变形x=x.reshape(2,-1)#-1代表自动计算torch.zeros((2,3,4))#生成全0张量torch.ones((2,3,4))#生成全1张量torch.randn(

flex_university·2025-03-09 15:35

可解释性机器学习——从金融科技视角（1）

可解释性机器学习——从金融科技视角（1）内容摘要：可解释性的重要性文章目录可解释性机器学习——从金融科技视角（1）1、过程为什么重要2、可解释性机器学习模型能做到什么3、什么时候不需要可解释性1、过程为什么重要尽管机器学习模型表现良好

flex_university·2025-03-09 15:05

基于Pytorch的语音情感识别系统

基于Pytorch的语音情感识别系统使用深度学习技术，通过训练神经网络模型来实现情感识别任务。应用使用场景客户服务中心：自动识别客户情绪，提供有针对性的服务。智能语音助手：提升人机交互体验，更加智

鱼弦·2025-03-09 15:34

大规模语言模型构建流程

大规模语言模型1.大语言模型大规模语言模型（LargeLanguageModels，LLM），也称大语言模型，是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，通常使用自监督学习方法通过大量无标注文本进行训练

人工智能技术笔记·2025-03-09 15:34

Python简介

近年来，随着人工智能（AI）和机器学习（ML）领域的迅猛发展，Python在这些前沿技术中扮演了至关重要的角色，特别是在构建和训练大规模机器学习方面。

Gao_xu_sheng·2025-03-09 15:33

PyTorch系列教程：编写高效模型训练流程

当使用PyTorch开发机器学习模型时，建立一个有效的训练循环是至关重要的。这个过程包括组织和执行对数据、参数和计算资源的操作序列。

梦想画家·2025-03-09 13:24

新一代 AI 软件Manus 将重新将AI市场大洗牌

Manus是一家专注于手部追踪、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术的公司，其新一代AI软件结合了先进的机器学习和计算机视觉技术，致力于提升人机交互的自然性和效率。

CircuitWizard·2025-03-09 13:23

【自然语言处理-NLP】情感分析与主题建模

目录情感分析（SentimentAnalysis）1.1概念与方法概览1.2传统机器学习方法1.3深度学习与预训练模型1.4代码示例：基于机器学习的情感分类主题建模（Topic

云博士的AI课堂·2025-03-09 13:18

搜广推校招面经三十八

二、Transformer中对梯度消失或者梯度爆炸的处理在Transformer模型中，梯度消失和梯度爆炸是深度学习中常见的问题，尤其是在处理长序列数据时。

Y1nhl·2025-03-09 12:45

【深度学习】PyTorch v2.6 Overview

PyTorchv2.6OverviewPythonAPILibrariesPyTorch是一个优化的张量库，用于使用GPU和CPU进行深度学习。

OpenSeek·2025-03-09 11:37

2020年精排模型调研

Marcus-Bao·2025-03-09 11:06

PyTorch 显存分配不均匀

在使用PyTorch进行深度学习训练时，可能会遇到GPU0的显存占用明显高于其他GPU的情况。这可能导致显存不足，影响训练效率。

LutingWang·2025-03-09 11:36

PyTorch 训练循环全攻略：从零到精通的深度学习秘籍

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-09 11:34

python搭建NPL模型的详细步骤和代码

****二、数据准备****三、文本预处理****1.清理文本****四、特征工程****1.TF-IDF****2.Word2Vec****五、搭建NLP模型****1.逻辑回归****2.LSTM深度学习模型

百锦再@新空间代码工作室·2025-03-09 11:33

golang深度学习-性能分析

性能分析Go语言原生支持在运行时保留重要的特征指标和状态，有许多工具可以分析甚至可视化程序运行的状态和过程。pprof工具：常用于分析资源的使用情况，可以采集程序运行时的多种不同类型的数据（例如CPU占用、内存消耗和协程数量等），并对数据进行分析聚合生成的报告。trace工具：则关注程序运行时的事件（例如协程状态切换，GC的开始和结束、系统调用等等），常用于分析延迟、阻塞和调度等问题。pprof工

老狼伙计·2025-03-09 08:26

专业英语

计算机组成原理(2)计算机网络(3)数据库(4)编译原理(5)离散数学2.软件开发(1)编程词汇(2)开发术语(3)Linux(4)软件3.就业领域(1)职场(2)芯片(3)自动驾驶(4)嵌入式硬件4.深度学习

程序员爱德华·2025-03-09 08:55

AI与机器学习、深度学习在气候变化预测中的应用

通过机器学习（K-m

weixin_贾·2025-03-09 07:54

python 虚拟环境介绍

一、pippip介绍很简单，但是在学习深度学习的时候，虽然用过，但也仅仅是用过，对其了解不多，更多的是下载包，相对于pip，用的更多的反而是anaconda和miniconda这两个python包管理器

The One Neo·2025-03-09 07:08

2025最新Transformer模型及深度学习前沿技术应用

第一章、注意力（Attention）机制1、注意力机制的背景和动机（为什么需要注意力机制？注意力机制的起源和发展里程碑）。2、注意力机制的基本原理（什么是注意力机制？注意力机制的数学表达与基本公式、用机器翻译任务带你了解Attention机制、如何计算注意力权重？）3、注意力机制的主要类型：键值对注意力机制（Key-ValueAttention）、自注意力（Self-Attention）与多头注意

weixin_贾·2025-03-09 06:35

python版本更新历史_Python3 是否已经完成了取代 Python2 的历史进程？

wongzo·2025-03-09 06:32

tensorflow keras 报错：No gradients provided for any variable 原因与解决办法

错误分析Nogradientsprovidedforanyvariable这个意思是没有梯度给已知的所有函数，为什么会出现这个错误呢，因为在深度学习中，梯度的更新是由于反向传播算法的实现的，如果损失函数没有与已知的任何

研志必有功·2025-03-09 06:26

TensorFlow的基本框架和理解-初学者通过这一篇文章就够了

tensorflow的理解Tensorflow是一种机器学习框架，如果我们有大量的数据，我们可以利用他协助医生检查糖尿病性视网膜病变来预防患者失明等应用新版本中一个有趣的功能是eagerexecution

无人不智能，机器不学习·2025-03-09 06:53

cv君独家视角 | AI内幕系列十四：【手机、相机防抖大揭秘】数字防抖、鸡头防抖、光学防抖、AI防抖等(附源码+长期更新)

基础介绍2.功能需求2.1功能背景2.2技术背景与技术选型2.3技术方案2.4可行性落地链路2.5竞品调研与市场分析2.6防抖主客观评价源码实现运动防抖步骤：代码实现性能优化与改进代码改进进一步改进与应用深度学习方法示例实时处理与应用示例运动摄影无人机航拍摄像头防抖设备计算资源需求复杂场景处理参数调整和优化实时处理需求误差累积并行和分布式处理

cv君·2025-03-09 05:32

【神经网络】python实现神经网络（一）——数据集获取

一.概述在文章【机器学习】一个例子带你了解神经网络是什么中，我们大致了解神经网络的正向信息传导、反向传导以及学习过程的大致流程，现在我们正式开始进行代码的实现，首先我们来实现第一步的运算过程模拟讲解：正向传导

师兄师兄怎么办·2025-03-09 03:06

Deepseek r1回答：人工智能的本质是什么？给人类社会带来的意义是什么？相比于之前的互联网革命，这一轮的人工智能革命的特点和异同点有哪些？

可能需要提到机器学习、深度学习，尤其是神经网络。但本质可能更深层，比如自主决策、模式识别。还要区分弱AI和强AI，现在都是弱AI，专注于特定任务。然后是意

强化学习曾小健·2025-03-09 03:29

（Pytorch）动手学深度学习：基础内容（持续更新）

深度学习前言环境安装(Windows)安装anaconda使用conda或miniconda创建环境下载所需的包下载代码并执行(课件代码)关于线性代数内积(数量积、点乘)外积关于数据操作X.sum(0,

孔表表uuu·2025-03-09 01:48

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