机器学习-深度学习第16页

《深度学习》｜拆解稿1

《深度学习》这本书主要从4个方面来讲解，第1个方面知识体系是如何构建的？第2个方面是深度学习的方法和障碍。第3个方面什么是学习思维与批判性的思维？第4个方面就是一流的达人和探究者是怎么炼成的？

麦子的读书小岛·2024-08-23 16:25

深度学习学习经验——循环神经网络（RNN）

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一种适合处理序列数据的神经网络，它能够利用历史信息来预测当前输出，适用于时间序列预测、自然语言处理等任务。RNN的关键在于它具有“记忆”功能，可以将前一时刻的信息传递到下一时刻。RNN的这种特性主要体现在它的隐藏状态（HiddenState）和时间步长（Time

Linductor·2024-08-23 15:54

python实现梯度下降优化算法

在机器学习中，它常被用来更新模型的参数以最小化某个损失函数。以下是一个简单的Python示例，展示如何实现梯度下降算法来优化一个二次函数的参数。

孺子牛 for world·2024-08-23 15:49

7.3分非肿瘤生信，热点基因集+免疫浸润+WGCNA+调控网络+单细胞+实验验证，值得收藏！

2单个疾病结合免疫浸润，铁死亡，自噬等基因集，机器学习算法等。

生信小课堂·2024-08-23 14:08

FastAPI部署大模型Llama 3.1

Llama3_1/01-Llama3_1-8B-InstructFastApi部署调用.mdatmaster·datawhalechina/self-llm(github.com)目的：使用AutoDL的深度学习环境

记得叫Mark周更·2024-08-23 14:12

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱美食推荐系统美食价格预测美团推荐系统美团爬虫大众点评爬虫美食数据分析美食可视化大屏大数据毕设

创新点：1.支付宝沙箱支付2.支付邮箱通知(JavaMail)3.短信验证码修改密码4.知识图谱5.四种推荐算法(协同过滤基于用户、物品、SVD混合神经网络、MLP深度学习模型)6.线性回归算法预测房价

计算机毕业设计大全·2024-08-23 13:22

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱高考分数预测系统高考志愿推荐系统高考可视化大屏高考大数据高考数据分析高考爬虫大数据毕业设计

开发技术hadoopsparkspringbootvue.jsPython爬虫、机器学习、深度学习mybatis-plusneo4j知识图谱图数据库mysql协同过滤算法(基于物品、基于用户模式)MLP

计算机毕业设计大全·2024-08-23 11:05

方差：理解数据的离散程度

理解方差有助于我们更好地分析数据，并在金融、科学研究、机器学习

迷路爸爸180·2024-08-23 10:52

【Python机器学习】NLP概述——聊天机器人的自然语言流水线

构建对话引擎或者聊天机器人所需的NLP流水线类似于某些问答系统。聊天机器人需要4个处理阶段和一个数据库来维护过去语句和回复的记录。这4个处理阶段中的每个阶段都可以包含一个或多个并行或串行工作的处理算法。如下图所示：1、解析：从自然语言文本中提取特征、结构化数值数；2、分析：通过对文本的情感、语法合法度及语义打分，生成和组合特征；3、生成：使用模板、搜索或语言模型生成可能的回复；4、执行：根据对话历

zhangbin_237·2024-08-23 10:51

【机器学习理论基础】一文看尽朴素贝叶斯算法

在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。

大数据AI·2024-08-23 10:20

机器学习·day4梯度下降

参考原文地址：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes文章目录前言一、梯度下降？二、梯度下降的直观理解梯度下降的线性回归前言梯度下降是一个用来求函数最小值的算法，我们将使用梯度下降算法来求出代价函数J(θ_0,θ_1)的最小值。一、梯度下降？批量梯度下降（batchgradientdescent）算法的公式为：其中a是学习率（le

#include<菜鸡>·2024-08-23 10:20

【深度学习】吴恩达-课后作业-搭建多层神经网络以及应用

Ng的深度学习，其实前几个月就听完了，课后作业也是大懂不懂的都做了一遍，代码也跟着各种各样的参考敲了一遍，但暑假几个月没怎么学习。。。

—Xi—·2024-08-23 10:17

使用Python去除PNG图片背景

要使用Python自动去除PNG图片的背景，你可以使用remove.bg的API，或者使用一些图像处理库如OpenCV和Pillow结合MaskR-CNN等深度学习模型。

天天进步2015·2024-08-23 09:46

用python实现图片背景移除

在Python中，实现图片背景移除通常需要使用计算机视觉库，如OpenCV或深度学习库，如TensorFlow或PyTorch，结合预训练的模型。

数字化信息化智能化解决方案·2024-08-23 09:16

stable diffusion和GAN网络的区别，优点缺点是什么

稳定扩散（stablediffusion）和生成对抗网络（GAN）是两种不同的深度学习方法。稳定扩散是一种无监督学习方法，用于图像超分辨率重建。

爱好很多的算法工程师·2024-08-23 09:15

深度学习像专家一样思考

24da79ec989e·2024-08-23 07:49

机器学习基础篇（八）——逻辑回归

机器学习基础篇（八）——逻辑回归一、简介分类问题是机器学习中常见的一种问题，而逻辑回归则是非常适合二分类问题的一种算法。逻辑回归可以将数据集中的点划分成为两个类别。例如，我们可以将数据分成A类和B类。

柚子味的羊·2024-08-23 04:46

WARNING:pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module in python 解决方案

爱编程的喵喵·2024-08-23 03:08

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集中的样本分为K个不同的类别。该算法的基本思想是通过不断迭代地更新类别的中心点，将每个样本分配给离其最近的中心点所代表的类别。算法步骤：随机选择K个样本作为初始的K个类别中心点。将每个样本分配到离其最近的类别中心点所代表的类别。根据分配结果，更新每个类别的中心点为该类别内所有样本的平均值。重复步骤2和步骤3，直到中心点不再更新或达到最大迭代次数。优点

weixin_63207763·2024-08-23 01:25

python之数据模型训练过程详解

一、模型训练详解当涉及使用Python进行深度学习和神经网络训练时，整个过程可以分为几个关键步骤。这里我会详细解释每个步骤的主要内容和如何实施。1.数据准备在深度学习中，数据准备是非常重要的一步。

m0_68949064·2024-08-23 00:17

探索Umi-OCR：一款高效易用的图像文字识别工具

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/um/Umi-OCR项目简介是一个基于深度学习的开源OCR（OpticalCharacterRecognition，光学字符识别

任翊昆Mary·2024-08-23 00:45

周报 | 24.8.12-24.8.18文章汇总

周报|24.8.5-24.8.11文章汇总-CSDN博客OpenCV与AI深度学习|实战|使用YoloV8实例分割识别猪的姿态（含数据集）-CSDN博客极市平台|异常检测开源数据集汇总-CSDN博客程序员学长

双木的木·2024-08-23 00:15

AIGC（人工智能生成内容）的底层技术：技术架构、逻辑代码

模型层：包含深度学习模型的构建、训练和评估。选择合适的模型架构，如Transformer

熊群·2024-08-22 20:55

机器学习与数学

星河涛声天净沙·2024-08-22 19:39

Guidance AI: 智能决策的新里程

guidanceAguidancelanguageforcontrollinglargelanguagemodels.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gu/guidance是一个开源项目，旨在利用人工智能和机器学习的力量

周琰策Scott·2024-08-22 19:22

分享学焦点生活更美好（81）

长沙崔秀凌坚持原创分享第87天2020.12.27倾听的深度学习倾听+选择+建构带着建构解决之道的耳朵去听，听出来访者能做到的是什么，不是不能做到的是什么。

佳山_b9a5·2024-08-22 18:56

加速自动驾驶模型迭代，数据存算一体是关键

自动驾驶的每一个业务阶段都会涉及到AI深度学习算法和算力的参与，机器视觉，深度学习，传感器技术等均在自动驾驶领域发挥着重要的作用。

virtaitech·2024-08-22 17:11

深度学习--参数报错问题

报错信息File"D:\Anaconda3\envs\HMD-lianxi\lib\site-packages\torch\nn\utils\rnn.py",line245,inpack_padded_sequence_VF._pack_padded_sequence(input,lengths,batch_first)RuntimeError:Lengthofallsampleshastobeg

Ambition_LAO·2024-08-22 17:37

深度学习--数据类型/格式不匹配问题

1.数据类型不匹配问题报错信息：ValueError:num_outputsshouldbeintorlong,got400.解决方案：根据提供的错误信息，问题出在fully_connected层的num_outputs参数上，它需要是一个整数，但是当前代码中提供的却不是整数，而是一个浮点数或其他类型的值。错误来源是D:\anaconda3\envs\NDCAVE\lib\site-package

Ambition_LAO·2024-08-22 17:37

从此岸到彼岸的距离

读马云鹏主编吴正宪副主编的《深度学习，走向核心素养》这本书，让我惊叹太多，惊叹于每位作者的写作能力，惊叹于每位作者对数学知识的深度理解、设计、总结能力，惊叹于每位作者对工作的敬业精神，惊叹于每位作者对学生心理的了解程度

小小的雪花·2024-08-22 17:35

【Python】探索 SHAP 特征贡献度：解释机器学习模型的利器

SHAP，全称为SHapleyAdditiveexPlanations，是一种解释机器学习模型输出的方法。它基于合作博弈论中的Shapley值，通过计算每个特征对预测结果的贡献度，帮

音乐学家方大刚·2024-08-22 15:57

pyinstaller打包onnxruntime-gpu报错找不到CUDA的解决方案

问题说明：使用onnxruntime-gpu完成了深度学习模型部署，但在打包时发生了报错：找不到CUDA具体问题描述：RuntimeError:D:\a\_work\1\s\onnxruntime\python

布呐呐na·2024-08-22 15:56

深入浅出：大型语言模型（LLM）的全面解读

随着数据量的爆炸式增长和计算能力的提升，深度学习技术得到了迅猛发展，从而推动了语言

一休哥助手·2024-08-22 15:54

机器学习--序列到序列模型总结

序列到序列（Seq2Seq）模型的发展历程中，随着技术的进步和研究的深入，出现了多种不同的架构。这些架构在编码器-解码器结构的基础上逐步演化，融合了多种改进策略和创新方法。以下是总结出的主要Seq2Seq模型架构：1.基础的RNNSeq2Seq模型编码器和解码器：最早的Seq2Seq模型使用简单的RNN（RecurrentNeuralNetwork）作为编码器和解码器。工作原理：编码器将输入序列编

Ambition_LAO·2024-08-22 14:53

AI基础知识 | AI常用算法有哪些?分别有哪些适用场景？

模型是一种相对抽象的概念，在机器学习领域特指通过各种算法对数据训练后得到的中间件，当有新的数据后会有相应的结果输出，这个中间件就是模型。模型会因算法和训练数据的不同而产生变化。

哒哒将军令·2024-08-22 14:03

【机器学习第十二章——计算学习理论】

机器学习第十二章——计算学习理论12.计算学习理论12.1基础知识12.1可能学习近似正确假设（PAC）12.3有限假设空间12.4VC维12.计算学习理论12.1基础知识从理论上刻画了若干类型的机器学习问题中的困难和若干类型的机器学习算法的能力这个理论要回答的问题是

方寸星河yu·2024-08-22 14:21

基于深度学习的自适应架构

基于深度学习的自适应架构是一种能够动态调整自身结构和参数的神经网络体系，以更好地适应不同的任务和环境需求。这类架构旨在提高模型的灵活性、效率和泛化能力，特别是在面对资源受限或任务多样化的情况下。

SEU-WYL·2024-08-22 13:48

多模态大模型：技术原理与实战 OpenAI一鸣惊人带来的启示

知识革命(1980s-1990s):涌现出机器学习、神

AI大模型应用之禅·2024-08-22 12:40

yolov8 出现loss 为nan

原因：混合精度训练是一种通过同时使用FP16和FP32精度来加速深度学习训练的技术。它可以在不损失模型性能的情况下,显著减少训练时间和内存使用。

qq_wuqingdefeng·2024-08-22 12:38

【ShuQiHere】求求你了，来学吧：小白也能懂的人脸识别教程

当然，如果你对更高级的技术感兴趣，我们还可以探索3D、4D人脸识别，甚至使用深度学习模型处理动态识别。不过，打好基础最重要，从这里开始，你就已经踏出了迈向AI世界的重要一步。2.必备工具：准备上阵在

ShuQiHere·2024-08-22 11:05

每天一个数据分析题（四百九十三）- 主成分分析与因子分析

A.样本量B.变量个数C.主成分载荷矩阵D.解释方差比例数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-22 11:34

每天一个数据分析题（四百九十一）- 主成分分析与因子分析

.最大方差斜交旋转C.最小方差正交旋转D.最大方差正交旋转数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-22 11:33

Datawhale AI夏令营第四期魔搭- AIGC文生图方向 task03笔记

2,深度学习基础：熟悉神经网络、卷积神经网络（CNN）、Transformer等深度学习模型的基本原理。

汪贤阳·2024-08-22 11:30

【机器学习】探索数据矿藏：Python中的AI大模型与数据挖掘创新实践

前言：探索数据矿藏1.数据获取与预处理：AI大模型的燃料1.1数据获取：多样性与规模并重1.2数据清洗与处理：提升数据质量1.3特征工程：挖掘数据的深层次信息1.4自动化特征工程：AI与特征工程的结合2.模型训练与优化：构建智能的大脑2.1模型选择：大模型的基础构建2.2模型训练：从数据到智能的转化2.3⚙️模型优化：精益求精的智能化提升2.4模型解释与可视化：揭示黑盒的内部3实际应用案例：AI大

C_GUIQU·2024-08-22 10:55

【人工智能】Python融合机器学习、深度学习和微服务的创新之路

1.引言1.1人工智能的现状与发展趋势1.2机器学习、深度学习和神经网络的基本概念1.3微服务架构在人工智能中的作用2.机器学习的演变与创新2.1机器学习的历史回顾2.2传统机器学习算法的优势与不足2.3

C_GUIQU·2024-08-22 09:53

《Python机器学习项目实战》书籍介绍

文章目录书籍介绍主要内容书籍目录书籍介绍《Python机器学习项目实战》带领大家在构建实际项目的过程中，掌握关键的机器学习概念！使用机器学习，我们可完成客户行为分析、价格趋势预测、风险评估等任务。

袁袁袁袁满·2024-08-22 09:23

机器学习中的没有免费午餐定理

嘿，各位机器学习的爱好者们！今天，让我们一起深入探讨机器学习中那个神秘而又重要的概念——没有免费午餐定理。

qq_36566678·2024-08-22 09:48

大话LLM之向量数据库

向量数据库是一种专门设计的存储系统，旨在高效处理和查询高维向量数据，通常用于人工智能和机器学习应用中，以实现快速准确的数据检索。好的，今天我们就来聊聊人工智能和向量数据库的事儿。

强哥之神·2024-08-22 09:17

TensorFlow

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它提供了一个强大的工具集，用于构建和训练各种机器学习模型，包括神经网络模型。

weixin_63207763·2024-08-22 07:39

遗传算法与深度学习实战（6）——DEAP框架初体验

遗传算法与深度学习实战（6）——DEAP框架初体验0.前言1.OneMax问题介绍2.遗传算法要素定义3.使用DEAP解决OneMax问题3.1遗传算法要素配置3.2遗传算法解的进化3.3运行结果3.4eaSimple

盼小辉丶·2024-08-22 06:00

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