机器学习_神经网络_深度学习第25页

centos7 arm服务器编译安装onnxruntime-gpu

前言ONNXRuntime是适用于Linux，Windows和Mac上ONNX格式的机器学习模型的高性能推理引擎，但在arm服务器上，onnxruntime只有CPU版的，GPU版的没有，因此需要自行去编译

番茄小能手·2024-02-20 10:23

政安晨：【完全零基础】认知人工智能（三）【超级简单】的【机器学习神经网络】—— 三层神经网络示例

知识准备咱们还没有演示过使用矩阵进行计算得到经由神经网络馈送的信号，我们也没有演示过多于2层的神经网络示例，在这篇文章里，咱们将构建一个三层神经网络的示例，并观察如何处理中间层的输出以作为最后第三层的输入

政安晨·2024-02-20 10:42

政安晨：【完全零基础】认知人工智能（四）【超级简单】的【机器学习神经网络】—— 权重矩阵

预备如果小伙伴们第一次看到这篇文章，同时也对这类知识还是稍感陌生的话，可以先看看我这个系列的前三篇文章：政安晨：【完全零基础】认知人工智能（一）【超级简单】的【机器学习神经网络】——预测机https:/

政安晨·2024-02-20 10:35

深度学习——概念引入

深度学习深度学习简介深度学习分类根据网络结构划分：循环神经网络卷积神经网络根据学习方式划分：监督学习无监督学习半监督学习根据应用领域划分：计算机视觉自然语言处理语音识别生物信息学深度学习简介深度学习（DeepLearning

韶光流年都束之高阁·2024-02-20 10:31

【强化学习】day1 强化学习基础、马尔可夫决策过程、表格型方法

joyrl-bookhttps://datawhalechina.github.io/easy-rl/https://linklearner.com/learn/detail/91强化学习强化学习是一种重要的机器学习方法

宏辉·2024-02-20 09:32

深度学习主流开源框架：Caffe、TensorFlow、Pytorch、Theano、Keras、MXNet、Chainer

2.6深度学习主流开源框架表2.1深度学习主流框架参数对比框架关键词总结框架关键词基本数据结构（都是高维数组）Caffe“在工业中应用较为广泛”，“编译安装麻烦一点”BlobTensorFlow“安装简单

seasonsyy·2024-02-20 09:50

卷积神经网络CNN浅析(卷积池化、感受野、共享权重和偏置、特征图)

一、前言在卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)出现之前,神经网络中相邻的所有神经元之间都有连接,这称为全连接(fully-connected),如图1所示。

jackylzh·2024-02-20 09:49

卷积，步长，池化，1×1 卷积层，最大汇聚层和平均汇聚层

目录一：回顾二：卷积神经网络举个例子三：卷积互相关运算卷积层学习卷积核四：填充五：步幅六：多输入多输出通道七：1×1卷积层为什么需要1*1的卷积核？

QTreeY123·2024-02-20 09:49

图像卷积、步长、填充、特征图、多通道卷积、权重共享、感受野、池化

图像卷积、步长、填充、特征图、多通道卷积、权重共享、感受野、池化卷积神经网络的一些基本概念：图像卷积、步长、填充、特征图、多通道卷积、权重共享、感受野、池化1.图像卷积、步长、填充图像卷积：卷积核矩阵在一个原始图像矩阵上

seasonsyy·2024-02-20 09:16

【MATLAB源码-第140期】基于matlab的深度学习的两用户NOMA-OFDM系统信道估计仿真，对比LS,MMSE,ML。

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述深度学习技术在无线通信领域的应用越来越广泛，特别是在非正交多址接入（NOMA）和正交频分复用（OFDM）系统中，深度学习技术被用来提高信道估计的性能和效率。

Matlab程序猿·2024-02-20 09:45

【GRU回归预测】麻雀算法优化注意力机制卷积神经网络结合双向门控循环单元SSA-Attention-CNN-BiGRU数据预测（多输入多输出）【含Matlab源码 3905期】

Matlab领域·2024-02-20 09:14

【BP回归预测】基于粒子群算法优化BP神经网络车位预测附Matlab代码

matlab科研助手·2024-02-20 09:41

【GRU回归预测】基于麻雀算法优化双向门控循环单元SSA-BiGRU神经网络实现多输入单输出回归预测附matlab代码...

天天Matlab代码科研顾问·2024-02-20 09:11

基于生物地理学算法优化卷积神经网络结合支持向量机BBO-CNN-SVM实现瓦斯数据回归预测附Matlab代码

天天Matlab代码科研顾问·2024-02-20 09:40

【风电预测】基于Logistic混沌映射改进的麻雀算法优化BP神经网络风电功率预测附Matlab代码

前程算法matlab屋·2024-02-20 09:37

【MATLAB】BiGRU神经网络回归预测算法

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义BiGRU神经网络回归预测算法是一种基于双向门控循环单元（GRU）的多变量时间序列预测方法。

Lwcah·2024-02-20 09:32

【机器学习】数据清洗之识别重复点

个人主页：甜美的江欢迎点赞✍评论⭐收藏收录专栏：机器学习希望本文对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正，让我们共同学习、交流进步！

豌豆射手^·2024-02-20 08:13

【机器学习】数据清洗——基于Pandas库的方法删除重复点

个人主页：豌豆射手^欢迎点赞✍评论⭐收藏收录专栏：机器学习希望本文对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正，让我们共同学习、交流进步！

豌豆射手^·2024-02-20 08:37

ChatGPT和LLM

首先，LLM是一个更为抽象的概念，它包含了各种自然语言处理任务中使用的各种深度学习模型结构。这些模型通过建立深层神经网络，根据已有的大量文本数据进行文本自动生成。

小米人er·2024-02-20 08:58

从时间序列中提取特征的几种方法

文章目录方法概述可能有用的轮子Referenceseealso方法概述形状特征：DTW、shapelets、CNN时间依赖特征：循环神经网络（LSTM、GRU）、反馈网络序列变换特征：自动编码、seq2seq

千行百行·2024-02-20 08:26

目标检测算法之YOLOv5的应用实例（零售业库存管理、无人机航拍分析、工业自动化领域应用的详解）

通过使用深度学习模型来实时识别货架上的商品，零售商可以更高效地管理库存，减少人工盘点的时间和成本。

小嘤嘤怪学·2024-02-20 08:16

机器学习---规则学习（一阶规则学习、归纳逻辑程序设计）

1.一阶规则学习“一阶”的目的：描述一类物体的性质、相互关系，比如利用一阶关系来挑“更好的”瓜，但实际应用中很难量化颜色、…、敲声的属性值。一般情况下可以省略全称量词。命题逻辑：属性-值数据色泽程度：乌黑>青绿>q浅白；“根蒂弯度”：蜷缩＞稍蜷＞硬挺；“更好”：好瓜＞坏瓜关系型数据一阶逻辑：序贯覆盖生成规则集：能否引入新变量？能否使用否定文字？能否允许递归？能否引入函数嵌套？自顶向下学习单条规则，

三月七꧁ ꧂·2024-02-20 08:15

【机器学习】是什么?

机器学习（MachineLearning,ML）是一门多领域交叉学科，属于人工智能（ArtificialIntelligence,AI）的一个分支，致力于研究和构建算法及统计模型，让计算机系统能够在没有明确编程指令的情况下

dami_king·2024-02-20 08:13

数据分析 - 机器学习

1：线性回归线性回归是一种统计技术用于对输出变量与一个或多个输入变量之间的关系进行建模用外行人的话来说，将其视为通过某些数据点拟合一条线，如下所示以便在未知数据上进行预测，假设变量之间存在线性关系点和线之间存在微小的差异，被称为残差他们是数据点和预测线之间的差异取每个残差并对他们进行平方，得到平方误差，残差越大正方形的面积就越大如果我们将给定线的所有这些正方形的面积相加，我们将得到平方误差的总和这

龙马啊·2024-02-20 08:43

【机器学习笔记】 15 机器学习项目流程

机器学习的一般步骤数据清洗数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。

RIKI_1·2024-02-20 08:43

【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（6）特征分析

今天来学习特征分析。通过图分析每个特征与结果的对应关系。例如上方，使用散点图，将各个特征和价格的关系，绘制出来，观察是否具有较大的相关性。散点图可以帮助找出现有特征中，与价格的关联度（正数正相关，负数负相关，绝对值大小体现相关性）。如上图可以看出，例如：房间数越多，价格越高；税率越高，价格越低；从上图中，我们可以去掉不相关的特征，收敛的更快。我们看到，房间数特征，和价格的关联度最大，我们可以对房间

giszz·2024-02-20 08:40

【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（5）数据理解

延伸学习：数据理解：深入探索与分析在人工智能和机器学习的项目中，数据理解是至关重要的一步。它涉及到对数据集的深入探索和分析，以揭示数据的内在特性、模式、异常值以及潜在的问题。通过数据理解，我

giszz·2024-02-20 08:10

无人机数据链技术，无人机数据链路系统技术详解，无人机数传技术

数据链作为无人机系统中的神经网络，在无人机系统内部以及无人机系统与其它作战系统之

创小董·2024-02-20 08:40

机器学习中梯度下降法的缺点

机器学习中的梯度下降法是一种寻找函数最小值的优化算法，广泛应用于训练各种模型，尤其是在深度学习中。

华农DrLai·2024-02-20 08:08

AI手机是什么原理

这些原理主要包括：机器学习和深度学习：AI手机利用机器学习算法，尤其是深度学习模型，来分析和理解用户数据（如照片、视频、文本和语音）。

小黄人软件·2024-02-20 08:04

【IEEE出版、EI稳定检索】2024年机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2024)

2024年机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN2024)2024InternationalConferenceonMachinelearningandNeuralNetworks2024年4月19-

AEIC学术交流中心—李老师·2024-02-20 08:03

常用机器学习算法优缺点分析

机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容，其理论和方法已经广泛应用于解决工程应用的复杂问题，很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。在机器学习领域，没有算法能完美地解决所有问题。

一个数据人的自留地·2024-02-20 08:42

2022-01-03

CellReports|高通量可视化DNA修复细节原创图灵基因图灵基因2022-01-0318:15收录于话题#前沿分子生物学技术来自国家癌症研究中心（CNIO）和马萨诸塞州总医院的研究人员开发了包括机器学习和高通量显微镜在内的新方法

图灵基因·2024-02-20 08:08

WSL安装Ubuntu22.04，以及深度学习环境的搭建

安装WSL安装WSL2之前，必须启用“虚拟机平台”可选功能。计算机需要虚拟化功能才能使用此功能。以管理员身份打开PowerShell并运行：dism.exe/online/enable-feature/featurename:VirtualMachinePlatform/all/norestart下载Linux内核更新包:l链接：https://wslstorestorage.blob.core.

静静AI学堂·2024-02-20 07:28

吴恩达深度学习-L1 神经网络和深度学习总结

作业地址：吴恩达《深度学习》作业线上版-知乎(zhihu.com)写的很好的笔记：吴恩达《深度学习》笔记汇总-知乎(zhihu.com)我的「吴恩达深度学习笔记」汇总帖（附18个代码实战项目）-知乎(zhihu.com

向来痴_·2024-02-20 07:26

【天幕系列 03】深度学习领域的最新前沿：2024年的关键突破与趋势

文章目录导言01深度学习的基本原理和算法1.1神经网络（NeuralNetworks）1.2前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork）1.3反向传播算法（Backpropagation

浅夏的猫·2024-02-20 07:41

Pytorch 配置 GPU 环境

1、Pytorch深度学习跑代码的时候，因为简单的操作不适合cpu运行，我们更习惯用GPU加速代码。

听风吹等浪起·2024-02-20 07:38

用 Python 制作一款炫酷的二维码！

来源：https://blog.csdn.net/jinyj1转自：深度学习算法与计算机视觉1.导入myqr库下载myqr库使用windows+R键，输入cmd调出命令窗口在黑框里输入(在python3

Python数据之道·2024-02-20 07:34

PyTorch使用Tricks：Dropout，R-Dropout和Multi-Sample Dropout等！！

Dropout是一种在神经网络训练过程中用于防止过拟合的技术。在训练

JOYCE_Leo16·2024-02-20 07:04

计算机设计大赛深度学习人体语义分割在弹幕防遮挡上的实现 - python

文章目录1前言1课题背景2技术原理和方法2.1基本原理2.2技术选型和方法3实例分割4实现效果5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习人体语义分割在弹幕防遮挡上的应用该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

iuerfee·2024-02-20 07:03

【PyTorch][chapter 16][李宏毅深度学习][Neighbor Embedding][t-SNE]

前言：前面LLE讲了两个点在高维空间距离相近，通过降维后也要保持这种关系但是如果两个点在高维空间距离很远（不属于K邻近）,降维后有可能叠加在一起了.t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种降维技术，LLE在进行降维时，都强调了降维后的相似的数据要尽可能地保持相似，但并没有说对于那些不相似的数据，要有多不相似这个问题.这就导致了在进行降维时

明朝百晓生·2024-02-20 07:33

深度学习(16)--基于经典网络架构resnet训练图像分类模型

目录一.项目介绍二.项目流程详解2.1.引入所需的工具包2.2.数据读取和预处理2.3.加载resnet152模型2.4.初始化模型2.5.设置需要更新的参数2.6.训练模块设置2.7.再次训练所有层2.8.测试网络效果三.完整代码一.项目介绍使用PyTorch工具包调用经典网络架构resnet训练图像分类模型，用于分辨不同类型的花二.项目流程详解2.1.引入所需的工具包importosimpor

GodFishhh·2024-02-20 07:31

Pytorch的常用模块和用途说明

PyTorch是一个开源的深度学习平台，提供了许多常用的模块来帮助开发者构建和训练神经网络。

肆十二·2024-02-20 07:30

Pytorch-Adam算法解析