深度学习+神经网络第31页

DL-Paper精读：Revisiting ResNets

ImprovedTrainingandScalingStrategiesRevisitingResNets:ImprovedTrainingandScalingStrategiesarxiv.orgBackground影响一个神经网络模型的认知能力的主要因素

星月野1·2024-02-13 07:52

关于深度学习2020-04-14

一、深度学习的价值意蕴1.是信息社会发展的需求度学习；是学会社会适应的学习深度学习即“四个学会”：学会知识建构、学会问题解决、学会身份建构和学会高阶思维。

教育小硕·2024-02-13 07:41

gpt4国内怎么用 gpt4和chatGPT的区别是什么

它由OpenAI开发，通过大规模的预训练模型和深度学习算法，能够生成高质量的自然语言文本。GPT的工作原理是通过先前的大规模语料库进行训练，从而使模型能够理解语言的结构和上下文。

氧惠佣金真的高·2024-02-13 07:24

【机器学习】卷积和反向传播

一、说明自从AlexNet在2012年赢得ImageNet竞赛以来，卷积神经网络(CNN)就变得无处不在。从不起眼的LeNet到ResNets再到DenseNets，CNN无处不在。

无水先生·2024-02-13 07:07

前向传播算法 Forward propagation 与反向传播算法 Back propagation

虽然学深度学习有一段时间了，但是对于一些算法的具体实现还是模糊不清，用了很久也不是很了解。因此特意先对深度学习中的相关基础概念做一下总结。

仍然是提供的·2024-02-13 07:27

【深度学习】前向传播和反向传播（四）

文章目录前向传播反向传播总结写在最前面的话：今天要梳理的知识点是深度学习中的前/反向传播的计算，所需要的知识点涉及高等数学中的导数运算。在深度学习中，一个神经网络其实就是多个复合函数组成。

Florrie Zhu·2024-02-13 07:26

深度学习中的前向传播和反向传播

简单而言，前向传播就是将输入的数据在神经网络中进行处理和转换，并输出最后的结果，主要是输出w值，或者b,就是参数。反向传递就是计算每个参数的梯度，然后用于最小化损失函数。

处女座_三月·2024-02-13 07:56

神经网络中的前向传播（Forward Propagation）和后向传播（Backward Propagation）

带着疑问再次梳理一遍：前向传播前向传播是神经网络进行预测的过程。在这个过程中，输入数据沿着神经网络从输入层经过隐藏层（如果有的话）最终到输出层流动。

山泼黛·2024-02-13 07:26

《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务1.3.3.5 总结

np.save('w.npy',net.w)np.save('b.npy',net.b)总结本节我们详细介绍了如何使用Numpy实现梯度下降算法，构建并训练了一个简单的线性模型实现波士顿房价预测，可以总结出，使用神经网络建模房价预测有三个要点

软工菜鸡·2024-02-13 06:36

《零基础实践深度学习》1.4.1飞桨产业级深度学习开源开放平台介绍

1.4飞桨产业级深度学习开源开放平台介绍1.4.1深度学习框架近年来，深度学习在很多机器学习任务中都有着非常出色的表现，在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、网络广告投放、医学自动诊断和金融等领域都有着广泛应用

软工菜鸡·2024-02-13 06:35

使用深度学习进行“序列到序列”回归

目录下载数据准备训练数据定义网络架构训练网络测试网络此示例说明如何使用深度学习预测发动机的剩余使用寿命(RUL)。

jk_101·2024-02-13 06:02

多GPU-TensorFlow

数据并行:多块GPU同时训练多个batch数据，运行在每块GPU模型基于同一神经网络，网络结构一样，共享模型参数。1.同步数据并行，

听风1996·2024-02-13 05:22

【PyTorch】PyTorch中张量(Tensor)计算操作

PyTorch深度学习总结第五章PyTorch中张量(Tensor)计算操作文章目录PyTorch深度学习总结前言一、张量比较大小1、torch.allclose()2、torch.eq()和torch.equal

咸鱼鲸·2024-02-13 05:32

杰夫 · 迪恩：《深度学习的黄金十年：计算系统与应用》

即便五年前，有道推出有道神经网络翻译引擎（YNMT），使得翻译质量得到质的飞跃时，大家对机器翻译的质量仍然心存疑虑。但今天，人们甚至已经开始讨论未来是否还会存在翻译这个职业。

有道AI情报局·2024-02-13 05:47

机器视觉系统中图像分割技术传统方法概论1

尤其是深度神经网络广泛应用于视觉系统中后，取得了许多很明显的成效。对于自主移动机器人来说，视觉系统有着十分重要的作用，而图像分割技术更是在这个系统中担任着十分重要的角色。

欢乐马_e31d·2024-02-13 04:31

基于RBF神经网络的自适应控制器simulink建模与仿真

目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理4.1自适应控制器4.2RBF神经网络模型5.完整程序1.程序功能描述在simulink中，使用S函数编写基于RBF神经网络的自适应控制器

软件算法开发·2024-02-13 04:55

图像处理之《鲁棒图像隐写术：隐藏频率系数中的信息》论文精读

提出了一种基于可逆神经网络的端到端鲁棒隐写系统。该方法将秘密信息直接隐藏到封面图像的离散余弦变换(DCT)系数中，而不是隐藏在空间域中，显著提高了鲁棒性和抗隐写安全性。

Hard Coder·2024-02-13 02:09

【AI大事件】谷歌AI教父Hinton离职！深探AI风险与挑战，共赴智能科技新征程！

深度学习泰斗、神经网络之父、图灵奖得主Hinton突然宣布离职谷歌。Hinton，他可是AI的教父啊，而他的学生就是发明了GPT的首席科学家。他的这一举动，引发了整个科技行业的关注和讨论。

领航猿1号·2024-02-13 02:09

图像处理之《隐写网络的隐写术》论文阅读

随着深度神经网络(DNN)的快速发展，近年来越来越多的隐写网络被提出，并显示出良好的性能。与传统的手工隐写工具不同，隐写网络的规模相对较大。

Hard Coder·2024-02-13 02:08

深入探索Midjourney：领航人工智能的新征程

Midjourney概览Midjourney是一款集成了多项先进技术的人工智能平台，它通过深度学习和自然语言处理技术，为用户提供了一系列高效、智能的服务

Draven21·2024-02-13 02:38

做个研究型的教师——听《如何让“深度学习”真正落实在课堂上》有感

听了好几遍北京石油学院附属小学教学副校长、海定区小学教育教学专家贾素艳老师主讲分享的《让“深度学习”真实发生的课堂》讲座，才对如何正确认识深度学习？如何开启课堂深度学习之旅？

欧洁兰·2024-02-13 02:47

pip install opencv-python安装报错

目录前言报错解决方法检查是否成功安装前言我需要用pytorch进行深度学习和研究，所以安装的是opencv-python。在安装OpenCV之前，我已经安装好python和numpy。

玄嫇·2024-02-12 21:38

TensorFlow模型预加载/一次加载多次推理

前言：深度学习算法的研发需要经过模型构建、训练、测试以及部署，其中在部署过程中的一个基本要求就是保证推理速度，而模型的加载会占用较多的时间，因此模型推理服务在调用前需要对模型进行预加载，即实现一次加载多次推理

ZXF_H·2024-02-12 21:34

fast.ai 深度学习笔记（三）

深度学习2：第1部分第6课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/deep-learning-2-part-1-lesson-6-de70d626976c译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0

绝不原创的飞龙·2024-02-12 21:27

读《深度学习：走向核心素养》

我一直找不到原因，看了《深度学习：走向核心素养》这本书，才知道，原来不止我一个人有这样的烦恼，原来这些问题的本质是学生对所学内容不理解，记不住或者记住了但不会用，又或者不会迁移应用。

23805a9fdc35·2024-02-12 21:32

[韩顺平]python笔记

python对大数据分析、人工智能中关键的机器学习、深度学习都提供有力的支持Python支持最庞大的代码库，功能超强数据分析：numpy/pandas/os机器学习：tensorflow/scikit-learn

超级用户 root·2024-02-12 20:54

深度学习，与书本知识产生关联，才是真的学到！

【日期】：2022年3月15日【书名】：《认知觉醒》【页码】：61-80【故事素材】：讲了朋友在跑步和学英语上的故事，朋友之前设定让自己很累才能够达成的目标，每次完成得很累，坚持不下去，于是大胆地降低了标准和难度，找到了适合自己的节奏，不急于求成，反而持续力得到增强，让学习的挑战性和成就感并存。为了说明一下子多出来太多的时间和金钱，对于缺乏清醒和定力的人来说，不是一件好事。举了几个获得巨额财富的例

嘚瑟小仙女·2024-02-12 19:34

花钱的感觉太好了03

欧耶✌3.花钱的感觉太好了，让我可以跟花儿老师深度学习，让我看见了我的能量迅猛提升，让我感受到了钱花给自己的认知，只赚不亏。欧耶✌4.花钱的感觉太好啦，

灵性张老师·2024-02-12 19:31

大模型题库

Transformer架构是一种深度神经网络架构，于2017年由Vaswani等人在他们的论文“AttentionisAllYouNeed”中首次提出。

lichunericli·2024-02-12 19:28

⼤语⾔模型深度学习背景知识

1.LLM⼤语⾔模型⼀般训练过程Step1.预训练阶段Step2.微调阶段⼤模型⾸先在⼤量的⽆标签数据上进⾏训练，预训练的最终⽬的是让模型学习到语⾔的统计规律和⼀般知识。在这个过程中模型能够学习到词语的语义、句⼦的语法结构、以及⽂本的⼀般知识和上下⽂信息。需要注意的是，预训练本质上是⼀个⽆监督学习过程；得到预训练模型（PretrainedModel），也被称为基座模型（BaseModel），模型具

Andy_shenzl·2024-02-12 18:22

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linge511873822·2024-02-12 18:21

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linge511873822·2024-02-12 18:17

【深度学习】S1 预备知识 P1 张量

目录张量创建第一个张量张量的下载与引入创建第一个张量张量的大小和形状张量的形状张量的大小改变张量的形状创建特殊张量张量的基本运算按元素运算张量连结逻辑运算张量求和张量的广播机制张量的索引与切片索引、切片访问张量通过切片方式节省内存占用张量转换为其他对象张量张量（Tensor）是深度学习中用于表示和处理多维数据的数据结构

脚踏实地的大梦想家·2024-02-12 17:55

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

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