深度学习+神经网络第37页

深度学习中常用的激活函数

激活函数2Tanh激活函数3ReLU激活函数4LeakyRelu激活函数5PRelu激活函数6ELU激活函数7SELU激活函数8Swish激活函数9Mish激活函数如何选择合适的激活函数参考资料前言在人工神经网络中

DeepDriving·2024-02-08 23:34

深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法

深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法DL小将激活函数sigmoidtanhrelugelusoftmax损失函数分类问题常用的损失函数回归问题常用的损失函数优化算法随机梯度下降SGDAdam牛顿法DL

Chealkeo·2024-02-08 23:33

深度学习中常用激活函数介绍

深度学习中常用激活函数介绍在深度学习中，激活函数的作用主要是引入非线性特性，提高模型的表达能力。

神奇的布欧·2024-02-08 23:32

【从Python基础到深度学习】2. Ubuntu及插件安装

本期所有软件安装包：链接：https://pan.baidu.com/s/1UVEYm-12FivAnrE5NUXevg?pwd=um60一、安装Ubuntu1.1软件安装包：下载VMwareWorkstationPro|CN一直点下一步即可1.2双击运行软件：输入密钥1、VMware15密钥UY758-0RXEQ-M81WP-8ZM7Z-Y3HDAVF750-4MX5Q-488DQ-9WZE9-

风筝超冷·2024-02-08 21:25

机器学习笔记（3.1）

机器学习笔记系列文章目录文章目录机器学习笔记系列文章目录第三节标准库第三方库基础模块机器学习深度学习平台使用pip安装扩展包常用镜像源什么是Anaconda为什么要用Anaconda如何使用Anaconda

临渊——摸鱼·2024-02-08 20:15

新视域:对新合作学习(合作学习新样态)核心主张的解读

问题设计碎片化，缺少主干问题，框架问题，核心问题，胖问题，缺少学生发现的有价值问题，更缺少利于高阶思维、深度学习发生的挑战性问

王红顺·2024-02-08 20:00

神经网络-反向传播

写了一个两层网络的反向传播过程importnumpyasnpdefnum_output(num_input,w):netput=np.dot(w,num_input)output=1.0/(1.0+np.exp(netput))returnoutput,netputdefdelte_of_w2(target,output,refer_output):delte=np.dot(-(target-ou

morie_li·2024-02-08 20:23

【神经网络】单层感知器

M-P模型其实就是现在的神经网络中的一个神经元，但是与之不同的点在于它没有非线性激活函数激活，也不能这么说，就是没有类似sigmoid或者tanh函数激活，而它用的仅仅是一个阈值去激活。

Loong_DQX·2024-02-08 19:45

深度学习的新进展：解析技术演进与应用前景

深度学习的新进展：解析技术演进与应用前景深度学习，作为人工智能领域的一颗璀璨明珠，一直以来都在不断刷新我们对技术和未来的认知。

两壶若水·2024-02-08 19:06

Xavier初始化方法

Xavier是一种神经网络初始化方法，源自2010年的《Understandingthedifficultyoftrainingdeepfeedforwardneuralnetworks》换句话说使用该方法就是为了使样本空间与类别空间的分布差异

Misnearch·2024-02-08 18:41

国外、国内深度学习研究概况

国外：深度学习(deeplearning)也被译为深层学习，是美国学者FerenceMarton和RogerSaljo基于学生阅读的实验，针对孤立记忆和非批判性接受知识的浅层学习(surfacelearning

月朗风清_35ff·2024-02-08 18:09

基于SSA-BP麻雀算法优化BP神经网络多特征分类预测（matlab完整源码数据）

部分源码参考资料效果一览文章概述基于SSA-BP麻雀算法优化BP神经网络多特征分类预测（matlab完整源码数据）1.运行环境Matlab2018b及以上；2.输入12个特征，输出分4类，可视化展示分类准确率

前程算法屋·2024-02-08 17:58

基于SO-BP蛇算法优化BP神经网络多特征分类预测（matlab完整源码数据）

部分源码参考资料效果一览文章概述基于SO-BP蛇算法优化BP神经网络多特征分类预测（matlab完整源码数据）1.运行环境Matlab2018b及以上；2.输入12个特征，输出分4类，可视化展示分类准确率

前程算法屋·2024-02-08 17:57

基于RIME-BP霜冰算法优化BP神经网络多特征分类预测（matlab完整源码数据）

部分源码参考资料效果一览文章概述基于RIME-BP霜冰算法优化BP神经网络多特征分类预测（matlab完整源码数据）1.运行环境Matlab2018b及以上；2.输入12个特征，输出分4类，可视化展示分类准确率

前程算法屋·2024-02-08 17:27

基于RIME-BP基于霜冰算法优化BP神经网络的数据多输入单输出回归预测(matlab）

部分源码参考资料效果一览文章概述基于RIME-BP基于霜冰算法优化BP神经网络的数据多输入单输出回归预测(matlab完整源码数据）订阅专栏只能获取专栏内一份代码。

前程算法屋·2024-02-08 17:57

使用embedding实现简单的内容查找

介绍近两天学习了一点深度学习的内容。学的比较浅，想将自己的收获和理解记录下来，本文是基于langchain框架使用embedding实现简单的内容查找。话入正题。

南子大帅哥·2024-02-08 17:09

深度学习上采样算子

CV领域1.Upsample利用传统插值方法进行上采样。往往会在upsample后接一个conv，进行学习。任务：超分，目标检测。2.PixelShufflePixelShuffler是一种端到端可学习的上采样模块，通过设置上采样比例，就可由低分辨率图像获取指定倍率的高分辨率图像。上采样可以理解为在同一个位置，原来只是以1:1的比例提取信息，而现在以1:4的比例提取信息，提取信息的频率更高了，所以

noobiee·2024-02-08 16:03

基于Spring Boot的车牌识别系统（附项目地址）

介绍springboot+maven实现的车牌识别及训练系统基于java语言的深度学习项目，在整个开源社区来说都相对较少；而基于java语言实现车牌识别EasyPR-Java项目，最后的更新已经是五年以前

W998·2024-02-08 16:47

PyTorch 的张量与 numpy对比

numpy数组是一种通用的n维数组；它跟深度学习，梯度或计算图没啥关系，只是执行通用数值计算的一种方法。

yanglamei1962·2024-02-08 16:01

PyTorch基础之张量模块数据类型、基本操作、与Numpy数组的操作详解（附源码简单全面）

在深度学习领域

showswoller·2024-02-08 16:00

使用Pytorch创建张量以及使用numpy创建数组的异同点

Pytorch是一个基于Python的计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的GPU加速的张量计算；2、包含自动求导系统的深度神经网络。

汉德萨姆ys·2024-02-08 16:30

pytorch张量和numpy数组相互转换

numpy数组相互转换文章目录引言将numpy数组转换为Pytorch张量1.功能介绍2.用法将Pytorch张量转换为numpy数组1.功能介绍2.用法PyTorch张量和NumPy数组的区别结尾引言在深度学习和

高斯小哥·2024-02-08 16:29

阅读践行·知行合一之阅读记录（5）

2.了解阅读金字塔（你在第几层）（二）今日践行主题（选做）1.践行深度学习2.践行深度阅读——————ฅ՞••՞ฅ———————布衣暖暖—2022.04.07—阅读记录1.知识点（用自己的语言重述知识）

布衣暖暖·2024-02-08 15:32

Python OCR 之旅：PaddleOCR 与 pytesseract 比较及应用

一、PaddleOCR介绍PaddleOCR是一个基于PaddlePaddle深度学习框架的OCR库，支持多种语言的文本识别。它的特点如下：-使用了基于深度学习的OCR模

田猿笔记·2024-02-08 15:50

AI绘画的兴起与人类创造力的共生未来

通过深度学习算法训练出的AI能够根据用户输入的文字描述或风格要求生成高质量的图像作品，这

神气仙人·2024-02-08 15:14

刘知远LLM——神经网络基础

文章目录神经网络基础基本构成如何训练？

李日音·2024-02-08 15:43

[CUDA手搓]从零开始用C++ CUDA搭建一个卷积神经网络(LeNet)，了解神经网络各个层背后算法原理

文章目录前言一、所需环境二、实现思路2.1.定义了LeNet网络模型结构，并训练了20次2.2以txt格式导出训练结果(模型的各个层权重偏置等参数)2.3(可选)以pth格式导出训练结果，以方便后期调试2.4C++CUDA要做的事三、C++CUDA具体实现3.1新建.cu文件并填好框架3.2C++实现各网络层3.0CUDA编程核心思路3.1卷积层Conv13.2激活函数ReLu13.2池化层Max

Bartender_Jill·2024-02-08 14:09

大数据毕设选题 - 深度学习股票预测系统（python Django）

文章目录0前言1课题背景2实现效果3Django框架4数据整理5模型准备和训练6最后0前言Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大…毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，所以一旦发现问题，一定要提前准备，避免到后面措手不及，草草了事。为了大家能够顺利以及最少的精力

caxiou·2024-02-08 14:05

深度学习环境搭建 - 2 docker+deepo+jupyter

过年机器还有些没发货，先在笔记本上演练下装环境。肯定是docker+deepo+jupyter+wingide组合了。各种优点不说了，重点是不折腾+随时随地折腾。win10home+dockerdockerforwindows要求winpro以上。家庭版不支持hyper-v。docker-toolbox我是拒绝的，性能差啊！于是参照这篇文章，操作如下：1，新建cmd脚本，开启hyper-vcomp

JamesPang_4841·2024-02-08 14:41

讲讲GPT-4模型中13万亿个token的故事

Token从字面意思上看是游戏代币，用在深度学习中的自然语言处理领域中时，代表着输入文字序列的“代币化”。那么海量语料中的文字序列，就可以转化为海量的代币，用来训练我们的模型。

科学禅道·2024-02-08 13:25

python常用的深度学习框架

目录一：介绍二：使用Python中有几个非常受欢迎的深度学习框架，它们提供了构建和训练神经网络所需的各种工具和库。

攻城狮的梦·2024-02-08 13:43

MNIST数据集介绍及基于Pytorch下载数据集

MNIST数据集介绍及基于Pytorch下载数据集文章目录引言MNIST数据集介绍基于Pytorch下载MNIST数据集并可视化使用MNIST数据集进行图像分类任务MNIST数据集的局限性分析小结结尾引言在深度学习的领域中

高斯小哥·2024-02-08 12:44

Task02 消息传递图神经网络

参考链接：https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/blob/master/GNN/Markdown%E7%89%88%E6%9C%AC/4-%E6%B6%88%E6%81%AF%E4%BC%A0%E9%80%92%E5%9B%BE%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C.md一、引言消息传递范式是一种聚

沫2021·2024-02-08 11:04

【深度学习】“智能皮肤：深度学习驱动的‘智慧之眼‘应用如何革新皮肤病诊疗未来“

一款名为“智慧之眼”的神秘应用横空出世，它如同科幻小说中的神器，能够通过摄像头扫描皮肤病变，并借助深度学习技术迅速得出专业级别的诊断结果。

德天老师·2024-02-08 11:25

深度学习（7）---Diffusion Model概念讲解

文章目录一、基本概括1.1概念讲解1.2Denoise模块二、StableDiffusion2.1概念讲解2.2FID2.3CLIP一、基本概括1.1概念讲解 1.DiffusionModel是一种生成模型，通过连续添加高斯噪声来破坏训练数据，然后学习反转的去噪过程来恢复数据。它分为正向的扩散过程和反向的逆扩散过程。正向扩散过程是往图片上加噪声的过程，即从无到有地添加噪声，直到得到纯噪声图片。反向

冒冒菜菜·2024-02-08 11:53

【大厂AI课学习笔记】1.5 AI技术领域（5）图像分类

主要使用的方法是深度学习和神经网络。粗粒度的图像分类，是比较容易的，哪怕是区分猫和老虎，但是细粒度的图像分类就比较难了。比如区分华南虎和东北虎。再比如，在湿地保护区，监看不同鸟类的迁徙特征。

giszz·2024-02-08 11:18

如何开始深度学习，从实践开始

将“如何开始深度学习”这个问题喂给ChatGPT和文心一言，会给出很有专业水准的答案，比如：要开始深度学习，你可以遵循以下步骤：学习Python编程语言的基础知识，因为它在深度学习框架中经常被使用。

skywalk8163·2024-02-08 11:46

docker镜像制作：制作带有输入参数的docker镜像

制作带有输入参数的docker镜像一、背景二、阿里比赛中的docker镜像制作---使用CMD执行run.sh文件文件准备run.sh文件dockerfile文件dockerpull推送三、自定义方法制作深度学习镜像

小王做笔记·2024-02-08 10:06

MMLSpark+Spark：pyspark+lightGBM应用实践

MMLSpark，即MicrosoftMachineLearningforApacheSpark，是微软开源的一个针对ApacheSpark的深度学习和数据可视化的库。

bensonrachel·2024-02-08 10:38

PyTorch 2.2 中文官方教程（十二）

pytorch.org/tutorials/advanced/cpp_extension.html译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0作者：PeterGoldsboroughPyTorch提供了大量与神经网络

绝不原创的飞龙·2024-02-08 10:55

Python | 基于Mediapipe框架的手势识别系统

选手可利用传统计算机视觉方法或基于机器学习/深度学习的方法，通

-拟墨画扇-·2024-02-08 10:05

深度学习与计算机视觉：实例入门-第六章

给深度学习入门者的Python快速教程-番外篇之Python-OpenCV《深度学习与计算机视觉》全书网址：https://frombeijingwithlove.github.io…本篇原网址：https

javastart·2024-02-08 09:38

我的PyTorch模型比内存还大，怎么训练呀？

随着深度学习的飞速发展，模型越来越臃肿，哦不，先进，运行SOTA模型的主要困难之一就是怎么把它塞到GPU上，毕竟，你无法训练一个设备装不下的模型。

javastart·2024-02-08 09:38

深度学习(14)--x.view()详解

在torch中，常用view()函数来改变tensor的形状查询官方文档：torch.Tensor.view—PyTorch2.2documentationhttps://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.view.html#torch.Tensor.view示例1.创建一个4x4的二维数组进行测试x=torch.randn(4,4)pr

GodFishhh·2024-02-08 09:03

深度学习(15)--PyTorch构建卷积神经网络

目录一.PyTorch构建卷积神经网络(CNN)详细流程二.graphviz+torchviz使PyTorch网络可视化2.1.可视化经典网络vgg162.2.可视化自己定义的网络一.PyTorch构建卷积神经网络

GodFishhh·2024-02-08 09:32

TensorFlow 的基本概念和使用场景

基本概率TensorFlow是一个开源的机器学习框架，用于构建和训练神经网络模型。TensorFlow的核心是一个用于构建图形计算的编程模型。它将计算表示为有向图，节点表示操作，边表示数据流。

Flying_Fish_roe·2024-02-08 09:52

神经网络与深度学习 Neural Networks and Deep Learning 课程笔记第一周

神经网络与深度学习NeuralNetworksandDeepLearning课程笔记第一周文章目录神经网络与深度学习NeuralNetworksandDeepLearning课程笔记第一周深度学习简介什么是神经网络使用神经网络进行监督学习为什么神经网络会兴起本文是吴恩达深度学习系列课程的学习笔记

林间得鹿·2024-02-08 09:21

政安晨的机器学习笔记——跟着演练快速理解TensorFlow（适合新手入门）

如果您还不具备这个条件，去看我的政安晨笔记里关于准备工作的文章：基于Anaconda安装TensorFlow并尝试一个神经网络小实例https://blog.csdn.ne

政安晨·2024-02-08 08:34

每日优鲜

从海量用户行为数据和便利柜周边物理数据，分析用户的偏好、行为规律3、不断通过智能策略算法来解放人力，提升整体运营效率4、擅长端到端搭建算法服务的pipeline,较强的ETL能力""任职资格：1.深入掌握机器学习,深度学习的

TonyLan·2024-02-08 08:38

当医学影像遇上深度学习 | 影像数据类型一览

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达写在前面随着医学成像技术的发展与进步，图像处理在医学研究与临床医学中的应用越来越广泛。然而，与自然图像相比较，医学影像处理有其特殊性和不同的侧重点。例如，对于一般的自然图像，其维度往往是二维的，并且通常情况下具有RGB三个颜色通道。但是对于医学影像，其维度通道一般根据其医学数据的类型的改变而改变。例如，对于PET-CT数据，一般

小白学视觉·2024-02-08 08:23

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