机器学习神经网络gpu

什么是机器学习

随着科技的飞速发展，机器学习已经逐渐渗透到我们生活的各个领域，从智能家居到自动驾驶，从语音识别到图像识别，机器学习的应用无处不在。本文将浅析机器学习的概念、原理以及其在现实生活中的应用。
瑞瑞大大·2024-02-20 23:01

【机器学习与R语言】12- 如何评估模型的性能？

1.评估分类方法的性能拥有能够度量实用性而不是原始准确度的模型性能评价方法是至关重要的。3种数据类型评价分类器：真实的分类值；预测的分类值；预测的估计概率。之前的分类算法案例只用了前2种。对于单一预测类别，可将predict函数设定为class类型，如果要得到预测的概率，可设为为prob、posterior、raw或probability等类型。predict大部分情况下返回对结果不同水平的预测概
生物信息与育种·2024-02-20 23:04

2021年秋招算法岗面经-字节跳动

【欢迎关注公众“机器学习面试基地”，获取更多面试题资源】一面过(一个小时)讲实习实习的结果是如何评估的为什么用AUC，而不用别的AB测试时，为什么是基于用户划分，而不是基于司机划分最大池化的反向传播求导公式
机器学习面试基地·2024-02-20 22:13

核显的显存是怎样设置的？是否需要自行修改核显显存大小？

CPU核显，即集成在CPU内部的图形处理单元（GPU），通常使用系统内存（RAM）作为其显存。这部分显存不是物理上独立出来的，而是通过软件动态分配的。
sagima_sdu·2024-02-20 22:47

机器学习基础（一）理解机器学习的本质

导读：在本文中，将深入探索机器学习的根本原理，包括基本概念、分类及如何通过构建预测模型来应用这些理论。
昊昊该干饭了·2024-02-20 21:38

机器学习笔记（KNN算法）

情景分析现在一个二维平面上有众多点(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2,y_2)...(x_n,y_n)(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)，我也知道它们所属哪个类别，现在给出一个点(x,y)(x,y)(x,y)，问这个点是属于哪个类的。这是一个典型的分类问题重要概念相邻点的个数K相邻点的个数Kknn中最重要的概念就是这个了，也是唯一需要理解
空木幻城·2024-02-20 21:08

【机器学习笔记】 9 集成学习

集成学习方法概述Bagging从训练集中进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集，对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果：假设一个班级每个人的成绩都不太好，每个人单独做的考卷分数都不高，但每个人都把自己会做的部分做了，把所有考卷综合起来得到成绩就会比一个人做的高Boosting训练过程为阶梯状，基模型按次序一一进行训练（实现上可以做到并行），基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化
RIKI_1·2024-02-20 21:07

吴恩达机器学习全课程笔记第一篇

P20梯度下降P21-P24多类特征向量化多元线性回归的梯度下降P25-P30特征缩放检查梯度下降是否收敛学习率的选择特征工程多项式回归前言从今天开始，争取能够在开学之前（2.25）把b站上的【吴恩达机器学习
亿维数组·2024-02-20 21:37

TensorFlow 的基本概念和使用场景

它提供了一个用于构建和训练机器学习模型的图计算系统。TensorFlow的核心概念是计算图，它用于表示计算任务的输入、操作和输出。
小麟School·2024-02-20 21:37

机器学习-近邻KNN算法学习笔记

目录一、算法定义KNN算法性能：欠拟合和过拟合KNN算法优缺点二、算法原理算法通俗解释算法的公式欧氏距离曼哈顿距离三、算法实现与应用模型搭建思路KNN算法模型源码代码运行效果图四、总结一、算法定义K最近邻（K-NearestNeighbors，KNN）算法是一种用于分类和回归的监督学习算法。KNN算法的主要思想可以简单概括如下：训练阶段：在训练阶段，KNN算法将所有的训练样本和它们对应的标签存储在
不会敲代码的陈序员·2024-02-20 21:36

吴恩达机器学习全课程笔记第二篇

目录前言P31-P33logistics（逻辑）回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇
亿维数组·2024-02-20 21:03

【机器学习笔记】7 KNN算法

距离度量欧氏距离(Euclideandistance)欧几里得度量（EuclideanMetric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。曼哈顿距离(Manhattandistance)想象你在城市道路里，要从一个十字路口开车到另外一个十字路口，驾驶距离是两点间的直线
RIKI_1·2024-02-20 21:03

已解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow‘异常的正确解决方法，亲测有效！！！

文章目录问题分析报错原因解决思路解决方法总结在深度学习和机器学习项目中，TensorFlow是一个极为常用和功能强大的库。
小 明·2024-02-20 21:02

09基于粒子群优化BP神经网络数据回归预测算法PSO-BP【附Matlab源码】只讲代码不讲原理

文章目录一、粒子群优化算法二、BP神经网络核心代码三、完整过程1、读取数据2、划分数据3、数据归一化4、计算优化节点数量5、粒子群优化参数初始化6、提取最优初始权值和阈值通过粒子群优化的最佳权重矩阵7、
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:59

10 中科院1区期刊优化算法|基于开普勒优化-卷积-双向长短期记忆网络-注意力时序预测Matlab程序KOA-CNN-BiLSTM-Attention

文章目录一、开普勒优化算法二、CNN卷积神经网络三、BiLSTM双向长短期记忆网络四、注意力机制五、KOA-CNN-BiLSTM-Attention时间序列数据预测模型六、获取方式一、开普勒优化算法基于物理学定律的启发
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:59

08 2024年1月最新优化算法 美洲狮优化算法(PO) 基于美洲狮PO优化CNN-BiLSTM-Attention的时间序列数据预测算法PO-CNN-LSTM-Attention 优先使用就是创新！

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、美洲狮优化算法二、CNN卷积神经网络三、BiLSTM双向长短期记忆网络四、注意力机制五、PO-CNN-BiLSTM-Attention
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:58

05基于卷积神经网络-支持向量机（自动寻优）CNN-SVM数据分类算法

CNN原理卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，广泛用于计算机视觉领域。
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:28

07基于WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼优化-卷积-双向长短时记忆-注意力机制的时间序列预测算法

文章目录鲸鱼优化算法CNN卷积神经网络BiLSTM双向长短期记忆网络Attention注意力机制WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼优化-卷积-双向长短时记忆-注意力机制数据展示代码程序实验结果获取方式鲸鱼优化算法鲸鱼优化算法
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:28

2024年最新优化算法|冠豪猪优化算法CPO、足球队训练优化算法FTTA、美洲狮优化算法PO 、牛顿-拉夫逊优化算法NRBO利用优化算法进行优化BP神经网络权重参数进行数据回归预测 先用就是创新点！

不讲原理，详细原理可以查看原论文，附上论文链接不讲原理，详细原理可以查看原论文，附上论文链接不讲原理，详细原理可以查看原论文，附上论文链接文章目录冠豪猪优化算法足球队训练优化算法美洲狮优化算法牛顿-拉夫逊算法获取方式冠豪猪优化算法论文地址冠豪猪优化算法足球队训练优化算法论文地址足球队训练优化算法论文美洲狮优化算法论文地址美洲狮优化算法牛顿-拉夫逊算法R.Sowmya,M.Premkumar,and
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:55

资讯｜WebGPU必将成为Web生态的新未来！

1WebGPU简介经过六年的开发和测试，今年5月2日谷歌正式宣布Chrome将从版本113开始提供WebGPU支持，从而在ChromeOS、Windows和macOS设备上实现逼真的渲染视觉效果和复杂的计算
·2024-02-20 21:40

Datawhale用免费GPU线上跑AI项目实践课程任务一学习笔记。部署ChatGLM3-6B模型

前言本篇文章为学习笔记，流程参照Datawhale用免费GPU线上跑AI项目实践课程任务，个人写此文章为记录学习历程和补充概念，并希望为后续的学习者开辟道路，没有侵权的意思。
Hoogte-oile·2024-02-20 21:04

人工智能_普通服务器CPU_安装清华开源人工智能AI大模型ChatGlm-6B_001---人工智能工作笔记0096

20240219_150031这里我们使用centos系统吧,使用习惯了.ChatGlm首先需要一台个人计算机,或者服务器,要的算力,训练最多,微调次之,推理需要算力最少其实很多都支持CPU,但为什么要用GPU
脑瓜凉·2024-02-20 21:01

Big Three

前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。
大傻羊·2024-02-20 20:26

分享两个版本的数字孪生技术栈，都是AI回答的，较为精准

数据分析：数字孪生需要对采集到的数据进行处理和分析，以便制定相应的模型和预测，因此需要使用数据分析技术如机器学习、人工智
贝格前端工场·2024-02-20 20:40

扫盲：什么是webGPU，和webGL对比哪些优点？

web端的3D图像渲染，大都采用webGL，不过其性能让大家很崩溃，webGPU的出现，让大家看到了访问加速的可能，本文通过对比webGPU与webGL，给老铁们普及一下。
贝格前端工场·2024-02-20 20:08

【机器学习案例5】语言建模 - 最常见的预训练任务一览表

自监督学习(SSL)是基于Transformer的预训练语言模型的支柱，该范例涉及解决有助于建模自然语言的预训练任务(PT)。本文将所有流行的预训练任务放在一起，以便我们一目了然地评估它们。SSL中的损失函数这里的损失函数只是模型训练的各个预训练任务损失的加权和。以BERT为例，损失将是MLM（MaskedLanguageModelling）和NSP（NextSentencePrediction）
suoge223·2024-02-20 20:05

【机器学习案例6】使用机器学习从图像中提取突出的颜色（含源码）

专栏导读作者介绍：工学博士，高级工程师，专注于工业软件算法研究本文已收录于专栏：《机器学习实用指南》本专栏旨在提供1.机器学习经典案例及源码；2.开源机器学习训练数据集；3.机器学习前沿专业博文。
suoge223·2024-02-20 20:05

【机器学习案例7】计算机视觉中的小物体检测：基于补丁的方法

专栏导读作者简介：工学博士，高级工程师，专注于工业软件算法研究本文已收录于专栏：《机器学习实用指南》本专栏旨在提供1.机器学习经典案例及源码；2.开源机器学习训练数据集；3.机器学习前沿专业博文。
suoge223·2024-02-20 20:05

卷积神经网络吴恩达coursera

ConvolutionalNNFoundationsofCNNmatrixsconvolutionEdgedetectionVertical/horizontialconv-forward(tf.nn.cov2d)matrix(6×6)∗filter(3×3)=matrix(4×4)matrix(6\times6)*filter(3\times3)=matrix(4\times4)matrix(6
stoAir·2024-02-20 20:01

评估与改进机器学习模型

Mlstrategy文章目录MlstrategySingleNumbleEvaluationMetricoptimizingandsatisficingmetricImprovingmodelperformanceTwofundamentalReducebiasandvarianceAvoidablebiasvarianceerroranalysiswaysIncorrectlylabledexa
stoAir·2024-02-20 20:31

计算机毕设 深度学习YOLO安检管制物品识别与检测 - python opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov55模型训练6实现效果7最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求
DanCheng-studio·2024-02-20 20:00

深度学习毕设项目 深度学习YOLO安检管制物品识别与检测 - python opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov55模型训练6实现效果7最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求
DanCheng-studio·2024-02-20 20:00

基于3种机器学习法的黄土高原农业干旱监测比较研究_王晓燕_2022

基于3种机器学习法的黄土高原农业干旱监测比较研究_王晓燕_2022摘要关键词1引言2研究区与数据6结论#pic_center=x260)摘要  本文集成MODIS、TRMM、GLDAS和再分析等多源数据
清木!·2024-02-20 20:00

【机器学习案例4】为机器学习算法编码分类数据【含源码】

目录编码分类数据序数编码标签编码一次性编码目标编码目标编码的优点目标编码的缺点在现实生活中，收集的原始数据很少采用我们可以直接用于机器学习模型的格式，即数值型数据。
suoge223·2024-02-20 20:28

计算机设计大赛 深度学习YOLO安检管制物品识别与检测 - python opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov55模型训练6实现效果7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习YOLO安检管制误判识别与检测**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向
iuerfee·2024-02-20 20:58

网站常见的反爬手段及反反爬思路

user-agent2、ip访问频率的限制（1）代理的基本原理（2）代理的作用（3）爬虫代理（4）代理分类（5）常见代理设置3、必须账号登录4、动态网页，JavaScript压缩、混淆和加密，加大分析难度5、机器学习
在猴站学算法·2024-02-20 20:58

影响效果图渲染的因素有哪些？渲染100邀请码1a12

2、硬件性能硬件性能也是影响渲染的关键因素，性能越好渲染也快，与渲染相关的硬件有CPU、GPU、内存和网络等。3、场景设置场景
千野竹之卫·2024-02-20 19:24

渲染对硬件的要求有哪些？渲染100邀请码1a12

2、GPUGPU或图形处
千野竹之卫·2024-02-20 19:54

通俗的讲解什么是机器学习之损失函数

在机器学习中，这个过程是这样的：训练数据：你有大量的数据，这些数据包括了输入（特征）和输出（标签，即真实值）。模型：你有一个模型，它可以根据输入数据做出预测。
华农DrLai·2024-02-20 19:18

机器学习之梯度下降法直观理解

形象化举例，由上图所示，假如最开始，我们在一座大山上的某处位置，因为到处都是陌生的不知道下山的路，所以只能摸索着根据直觉，走一步算一步。在此过程中，每走到一个位置的时候，都会求解当前位置的梯度，沿着梯度的负方向，也就是当前最陡峭的位置向下走一步，然后继续求解当前位置梯度，向这一步所在位置沿着最陡峭最易下山的位置走一步。不断循环求梯度，就这样一步步地走下去，一直走到我们觉得已经到了山脚。当然这样走下
华农DrLai·2024-02-20 19:47

2018-02-16 神经网络基础（一）

二分分类(BinaryClassfication)用途：结果是离散值，如0和1例子：输入图像（x），判断是否为猫图像是如何储存在计算机里的？-RGB(red,green,blue)分别对应三个矩阵，矩阵大小同像素-色彩亮度值组成特征向量，如图屏幕快照2018-02-16下午8.34.47.png屏幕快照2018-02-16下午8.34.56.png标记(Notation）(x,y),x是n维列向量
瑶瑶_2930·2024-02-20 18:35

MATLAB进行特征选择

特征选择是机器学习和统计建模中的重要步骤，它涉及选择最相关、最有信息价值的特征，以提高模型性能、降低过拟合风险，并加速训练过程。
AI Dog·2024-02-20 18:17

OpenAI发布Sora可生成60秒视频 现实不存在了

最新面试合集链接2023大厂面试题PDF面试题PDF版本java、python面试题项目实战:AI文本OCR识别最佳实践AIGamma一键生成PPT工具直达链接玩转cloudStudio在线编码神器玩转GPUAI
KK_crazy·2024-02-20 18:53

机械革命混合模式和独显直连互相切换

p=13773默认状态是混合输出，在任务管理器中可以看到两个GPU，分别是核显和独显从混合模式切换到独显直连可以通过机械革命电竞控制台（重装过系统的需要去官网下载安装驱动）打开后要重启才生效，切换到独显直连后
astuv·2024-02-20 18:44

人工智能专业python论文毕设方向推荐

1.3难度把控1.4题目名称1.5最后2选题推荐2.1数据分析可视化选题推荐2.2算法类选题推荐(深度学习机器学习)最后0前言Hi，大家好，大四的同学马上要开始毕业设计啦，大家做好准备了没！
DanCheng-studio·2024-02-20 18:40

文本分类算法能够应用于哪些领域？真实项目场景介绍

通过机器学习算法，我们训练了一个模型，它能够理解公文的内容和格式，从而实现快速且准确的分类。这不仅减少了人工分类的时间，
思通数科x·2024-02-20 17:48

openai公司的chatgpt-3.5参数库内还未增加sora的语料信息

以后我会陆续和大家分享，各种前言的大数据模型技术信息，以及和人工智能，神经网络技术有
yrldjsbk·2024-02-20 17:46

Elasticsearch：什么是 kNN?

kNN-K-nearestneighbor定义kNN（即k最近邻算法）是一种机器学习算法，它使用邻近度将一个数据点与其训练并记忆的一组数据进行比较以进行预测。
Elastic 中国社区官方博客·2024-02-20 17:41

AI新工具(20240219) Ollama Windows预览版；谷歌开源的人工智能文件类型识别系统； PopAi是您的个人人工智能工作空间

OllamaWindowspreview-OllamaWindows预览版用户可以在本地创建和运行大语言模型，并且支持NVIDIAGPU和现代CPU指令集的硬件加速Ollama发布了Windows预览版
go2coding·2024-02-20 17:35

人工智能学习与实训笔记（六）：神经网络之智能推荐系统

人工智能专栏文章汇总：人工智能学习专栏文章汇总-CSDN博客本篇目录七、智能推荐系统处理7.1常用的推荐系统算法7.2如何实现推荐7.3基于飞桨实现的电影推荐模型7.3.1电影数据类型7.3.2数据处理7.3.4数据读取器7.3.4网络构建7.3.4.1用户特征提取7.3.4.2电影特征提取7.3.4.3相似度计算7.3.4.4网络模型完整代码7.3根据推荐案例的思考七、智能推荐系统处理7.1常用
穿越光年·2024-02-20 17:30
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