深度学习+神经网络第24页

解决什么问题需要大的计算机算力,突破极限！清华研发出新技术，可大幅提升计算机算力...

该成果所研发的基于多个忆阻器阵列的存算一体系统，在处理卷积神经网络(CNN)时的能效比图形处理器芯片(GPU)高两个数量级，大幅提升了计算设备的算力，成功实现了以更小的功耗和更低的硬件成本完成复杂的计算

weizbbs·2024-02-12 17:24

Days 24 Elfboard 读取摄像头视频进行目标检测

Days24Elfboard读取摄像头视频进行目标检测当前，将AI或深度学习算法（如分类、目标检测和轨迹追踪）部署到嵌入式设备，进而实现边缘计算，正成为轻量级深度学习算法发展的一个重要趋势。

yushibing717·2024-02-12 17:14

交叉熵损失函数基本概念及公式

Cross-EntropyLoss1.二分类2.对于多类别分类问题，其公式可以表示为：3.公式深度挖掘解释——交叉熵损失函数公式中（log）的解释总结交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss）是在机器学习和深度学习中常用的一种损失函数

小桥流水---人工智能·2024-02-12 16:03

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）的基本概念与程序代码

交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss）是机器学习和深度学习中常用的损失函数之一，用于分类问题。

小桥流水---人工智能·2024-02-12 16:31

大数据视频教程百度网盘下载

同时，人们又试图用深度学习这样新的思路去解决过去MapReduce和Spark已经解决的问题，这也意味着大数据技术开始进入3.0时代。在这个全新阶段，可以看到整个市场上已经可以提

QFdongdong·2024-02-12 16:42

基于深度学习的图像分割

本论文首先阐述了遥感图像分割和深度学习技术的原理，并用全

雨望·2024-02-12 15:20

AI：125-基于深度学习的航拍图像中地物变化检测

欢迎订阅支持，正在不断更新中~一.基于深度学习的航拍图像中地物变化检测背景随着无人机技术的飞速发展，航拍图像成为获取地表信息的重要手段之一

一见已难忘的申公豹·2024-02-12 15:48

深度学习之线性模型

深度学习之线性模型y=w*x模型思路y=w*x+b模型思路y=w*x模型思路这里求权重w,求最适合的权重，就是求损失值最小的时候这里用穷举法:在一个范围内，列出w的所有值，并且计算出每组数据的平均损失值

温柔了岁月.c·2024-02-12 15:18

（深度学习快速入门）图对比学习综述笔记-中文信息学报2023第37卷第5期

快乐江湖·2024-02-12 15:18

34从传统算法到深度学习：目标检测入门实战 --方向梯度直方图

什么是方向梯度直方图在前面的实验1、实验2中，我们了解到传统的目标检测流程可分为三个步骤，第一步是使用滑动窗口和图像金字塔从图片中选择一些区域。第二步是将选择出来的区域转化为人工设计的特征，可称为特征提取。第三步是将这些特征输入分类器进行分类。方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradients）以下简称HOG，就是一种人工设计的特征，用来简化图像表述的特征描述符。下图中左边的

Jachin111·2024-02-12 15:37

王树森：学 DRL 走过的弯路太多，想让大家避开（文末赠送福利）

大家都知道，深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）就是应用了神经网络的强化学习。而强化学习是机器学习的一个分支，研究如何基于对环境的观测做出决策，以最大化长期回报。

人工智能与算法学习·2024-02-12 15:43

【人工智能Alphago背后的秘密】全网最全面的蒙特卡洛树搜索算法讲解：系统、简洁、易懂！

Alphago使用的算法如下：蒙特卡洛树搜索残余卷积神经网络-用于游戏评估和移动先验概率估计的策略和价值网络用于通过自我游戏

准确、系统、简洁地讲算法·2024-02-12 15:09

神经网络训练中的epoch和batch概念

在神经网络训练中，"epoch"和"batch"是两个基本的概念：Epoch:一个epoch代表的是整个数据集被遍历一次的过程。在一个epoch中，网络会对每一个训练样本学习一次，然后更新权重。

山泼黛·2024-02-12 14:29

深度学习笔记

DeepLearningBasic神经网络：algorithm1input1outputinput2input3input4algorithm2监督学习：1个x对应1个y；Sigmoid:激活函数sigmoid

stoAir·2024-02-12 14:28

[ai笔记4] 将AI工具场景化，应用于生活和工作

早上醒来的时候，我就开始思考接下来应该怎样去熟悉和梳理ai这个领域，对于一个技术人来说，自然是通过技术的手段，研究下大模型原理、深度学习、langchain这些框架会更合适，但这些东西不能直接解决人

文思源想·2024-02-12 14:27

yolov3-tiny

一是分类（Classification），即是将图像结构化为某一类别的信息，用事先确定好的类别或实例ID来描述图片，这一任务是最简单、最基础的图像理解任务，也是深度学习模型最先取得突破和实现大规模应用的任务

HelloWorldQAQ。·2024-02-12 14:50

YOLO系列详解（YOLOV1-YOLOV3）

YOLO算法作为one-stage目标检测算法最典型的代表，其基于深度神经网络进行对象的识别和定位，运行速度很快，可以用于实时系统。了解YOLO是对目标检测算法研究的一个必须步骤。

X.AI666·2024-02-12 14:49

阿里云人工智能工程师ACP认证考试：15天备考到通过经验分享

阿里云人工智能工程师ACP认证考试：15天备考到通过经验分享机缘：以证促学在工作中，接触并使用深度学习相关技术已经有4、5年左右，具备一些AI相关的理论和经验。

North_D·2024-02-12 13:59

Vitis AI 集成

·2024-02-12 12:42

神经网络中的分位数回归和分位数损失

在使用机器学习构建预测模型时，我们不只是想知道“预测值(点预测)”，而是想知道“预测值落在某个范围内的可能性有多大(区间预测)”。例如当需要进行需求预测时，如果只储备最可能的需求预测量，那么缺货的概率非常的大。但是如果库存处于预测的第95个百分位数(需求有95%的可能性小于或等于该值)，那么缺货数量会减少到大约20分之1。获得这些百分位数值的机器学习方法有：scikit-learn:Gradien

·2024-02-12 12:41

李宏毅机器学习笔记 2.回归

最近在跟着Datawhale组队学习打卡，学习李宏毅的机器学习/深度学习的课程。

Simone Zeng·2024-02-12 11:34

梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优，为什么应用广泛？

链接：https://www.zhihu.com/question/68109802编辑：深度学习与计算机视觉声明：仅做学术分享，侵删作者：夕小瑶https://www.zhihu.com/question

woshicver·2024-02-12 11:34

西瓜书-机器学习5.4 全局最小与局部极小

两种“最优”：“局部极小”(localminimum)和"全局最小"(globalminimum)对和，若存在使得多组不同参数值初始化多个神经网络使用“模拟退火”：以一定的概率接受比当前解更差的结果，有助于

lestat_black·2024-02-12 11:32

为什么深度学习模型很难找到局部最优？

深度学习的最终目标是让模型在预测时的误差很小。而在训练过程中，我们需要制定一个损失函数，使训练过程中的函数值“最小”。这时候，我们可以把该损失函数看做一个目标函数。

蔡逸超·2024-02-12 11:30

Win10TF2.4，对利用TIF影像训练报错：OSError： Too many open files

问题情境：计算机视觉的火爆研究，使许多遥感影像方面研究大量借鉴计算机视觉领域的方法，但在利用遥感影像进行深度学习研究中，往往采用tif影像作为数据源，而计算机视觉相关的采用的是jpg和png影像。

SatVision炼金士·2024-02-12 11:52

书生谱语-全链条开发工具

书生·谱语全链条开发体系包含：数据、模型预训练、模型微调、模型量化部署、模型测评、模型场景应用全链路开发体系github链接通用大模型国内外大语言模型快速发展，涌现了大量的大语言模型以及一批创业公司深度学习模型的发展大模型利用多模态优势

SatVision炼金士·2024-02-12 11:21

前向传播网络实现（类与函数）——TensorFlow2.4

文章目录前言一、基于类的前向传播二、基于函数的前向传播总结前言最近开始着手语义分割方面的内容，由于刚开始入门深度学习，看了一下deeplab的源码，里面所有网络结构基本上都是由类进行定义的（目的是为了方便复用

SatVision炼金士·2024-02-12 11:21

ncc匹配（五，匹配提速的思考）

工业机器视觉设计和实现·2024-02-12 11:47

《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务1.3.3.4训练过程

《零基础实践深度学习》基于线性回归实现波士顿房价预测任务1.3.3-CSDN博客1.3.3.4训练过程上述计算过程描述了如何构建神经网络，通过神经网络完成预测值和损失函数的计算。

软工菜鸡·2024-02-12 10:14

《零基础实践深度学习》基于线性回归实现波士顿房价预测任务1.3.3

1.3.3基于线性回归实现波士顿房价预测任务深度学习不仅实现了模型的端到端学习，还推动了人工智能进入工业大生产阶段，产生了标准化、自动化和模块化的通用框架。

软工菜鸡·2024-02-12 09:13

Python概率建模算法和图示

概率论，衡量一个或多个变量相互依赖性，从数据中学习概率模型参数，贝叶斯决策论，信息论，线性代数和优化Python线性判别分析分类模型，逻辑回归，线性回归，广义线性模型Python结构化数据，图像和序列神经网络朴素贝叶斯分类器示例概率学习在机器学习的广阔领域中

亚图跨际·2024-02-12 09:26

机器学习案例2：使用 plaidML在 macOS利用GPU进行机器学习

任何尝试过在macOS上使用TensorFlow训练神经网络的人都知道这个过程有点糟糕。TensorFlow只能利用Mac上的CPU，因为GPU加速训练需要Nvidia芯片组。

suoge223·2024-02-12 09:25

兵棋推演是离散问题，深度学习是连续问题

深度学习是一种机器学习方法，旨在通过大规模数据的训练来学习复杂的模式和关系。它通常应用于连续数据和问题，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等。

人机与认知实验室·2024-02-12 09:54

DeepMind加持的GNN框架正式开源,TensorFlow进入图神经网络时代

谷歌在垃圾邮件检测、流量估计以及YouTube内容标签等环境中使用了一种强大的工具GNN（图神经网络）。

Python数据挖掘·2024-02-12 08:52

Google刚刚推出了图神经网络Tensorflow-GNN

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！订阅：https://rengongzhineng.io/在当今数字化的世界里，对象及其之间的复杂关系构成了无数的网络，例如交通网络、生产网络、知

新加坡内哥谈技术·2024-02-12 08:21

【Python】基于动态残差学习的堆叠式LSTM模型和传统BP在股票预测中的应用

1.前言本论文探讨了长短时记忆网络（LSTM）和反向传播神经网络（BP）在股票价格预测中的应用。首先，我们介绍了LSTM和BP在时间序列预测中的基本原理和应用背景。

hiddenSharp429·2024-02-12 08:48

CentOS 7.9安装Tesla M4驱动、CUDA和cuDNN

正文共：1333字21图，预估阅读时间：2分钟上次我们在Windows上尝试用TeslaM4配置深度学习环境（TensorFlow识别GPU难道就这么难吗？还是我的GPU有问题？），但是失败了。

Danileaf_Guo·2024-02-12 08:41

一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络

Tensorflow官网神经网络是一种数学模型，是存在于计算机的神经系统，由大量的神经元相连接并进行计算，在外界信息的基础上，改变内部的结构，常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模。神经网络

有家的感觉真好·2024-02-12 08:37

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记8.6

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter8RecurrentNeuralNetworks8.6ConciseImplementationofRNNimporttorchfrom

南七澄江·2024-02-12 08:03

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记8.7

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter8RecurrentNeuralNetworks8.7BackpropagationThroughTime通过时间反向传播（backpr

南七澄江·2024-02-12 08:03

Pytorch 复习总结 1

Pytorch复习总结，仅供笔者使用，参考教材：《动手学深度学习》本文主要内容为：Pytorch张量的常见运算、线性代数、高等数学、概率论。

ScienceLi1125·2024-02-12 08:02

浅谈人工智能之深度学习~

目录前言：深度学习的进展一：深度学习的基本原理和算法二：深度学习的应用实例三：深度学习的挑战和未来发展方向四：深度学习与机器学习的关系五：深度学习与人类的智能交互悟已往之不谏，知来者犹可追创作不易，宝子们

秋风起，再归来～·2024-02-12 08:30

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记8.5

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter8RecurrentNeuralNetworks8.5ImplementationofRNNfromScratch8.5.1ModelD

南七澄江·2024-02-12 08:00

【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】（3）神经网络

深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法。观测值(例如一幅草莓照片)可以使用多种方式来表示，如每个像素强度值的向量，或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。

giszz·2024-02-12 08:57

【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】（4）深度学习和机器学习

关于深度学习和机器学习，出来包含关系之外，还有如上总结的知识点。分别从特征处理、学习方法、数据依赖、硬件依赖等4个方面，进行了总结。从特征处理上看：深度学习从数据中习得高级特征，并自行创建新的特征。

giszz·2024-02-12 08:56

Pytorch底层源码解读（一）概览

前言作为最受欢迎的深度学习框架，Pytorch如今已拥有极大的用户群体以及开发者。

firework_97df·2024-02-12 04:08

手工设计特征方法指的是什么算法？是什么意思？

相对于基于深度学习的方法，手工设计特征方法需要对图像特征进行人工选择和设计，需要大量的专业知识和经验，但在一些场景中仍然有广泛的应用。

legendarylin·2024-02-12 03:17

【自制C++深度学习推理框架】计算图的设计思路

计算图的设计思路什么是计算图在深度学习推理框架中，计算图是一种数据结构，它由算子节点和数据节点组成，在该图中前向传播时数据从输入节点开始流动，经过一层层的计算后输出到输出节点，表示深度学习模型的计算过程

代码缝合怪·2024-02-12 03:16

【自制C++深度学习推理框架】Layer的设计思路

Layer的设计思路Layer的抽象如果将深度学习中的所有层分为两类,那么肯定是"带权重"的层和"不带权重"的层。

代码缝合怪·2024-02-12 03:15

【自制C++深度学习推理框架】Tensor模板类的设计思路

Tensor模板类的设计思路为什么要把Armadillo线性代数库arma::fcube封装成Tensor模板类？arma::fcube是Armadillo线性代数库中的一种数据类型，它是一个三维的float类型张量。Armadillo库是一个C++科学计算库，提供了高效的线性代数和矩阵运算。它支持常用矩阵操作、线性系统求解、特征值求解等功能，并且具有简单易用、高效快速、内存占用少等特点。将arm

代码缝合怪·2024-02-12 03:45

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