深度学习习题

深度学习中Embedding的理解

在深度学习领域，Embedding一般用于代表某个类目的全部相关信息，表现形式为一个向量。
普通攻击往后拉·2024-08-30 08:44

深度学习速通系列:贝叶思&SVM

贝叶斯（Bayesian）方法和支持向量机（SVM，SupportVectorMachine）是两种不同的机器学习算法，它们在解决分类和回归问题时有着不同的原理和应用场景贝叶斯方法：贝叶斯方法基于贝叶斯定理，这是一种利用已知信息（先验概率）来预测未知事件（后验概率）的概率方法。它通常用于分类问题，特别是当数据集较小或存在类别不平衡时。贝叶斯方法可以处理不确定性，并且可以通过增加新的数据来更新先验概
Ven%·2024-08-30 08:13

机器学习和深度学习·贝叶斯优化和optuna

贝叶斯优化贝叶斯优化的思想先验：取点似然：假设分布取了n个点之后…后验：近似取得极值贝叶斯优化的数学过程在贝叶斯优化的数学过程当中，我们主要执行以下几个步骤：1定义需要估计的f(x)f(x)f(x)以及xxx的定义域2取出有限的n个xxx上的值，求解出这些xxx对应的f(x)f(x)f(x)（求解观测值）3根据有限的观测值，对函数分布进行假设（该假设被称为贝叶斯优化中的先验知识），得出该假设分布上
0xMayL·2024-08-30 08:39

【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』：从神经网络到深度学习的飞跃》

【ShuQiHere】引言：神经网络与深度学习的兴起在上篇文章中，我们回顾了机器学习的起源与传统模型的发展历程，如线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM）。
ShuQiHere·2024-08-30 07:07

PyTorch深度学习实战（27）—— PyTorch分布式训练

本节将详细介绍如何进行神经网络的分布式训练。其中1.1将结合MPI介绍分布式训练的基本流程，1.2与1.3将分别介绍如何使用torch.distributed以及Horovod进行神经网络的分布式训练。1PyTorch分布式训练1.1使用MPI进行分布式训练下面讲解如何利用MPI进行PyTorch的分布式训练。这里主要介绍的是数据并行的分布式方法：每一块GPU都有同一个模型的副本，仅加载不同的数据
shangjg3·2024-08-30 07:37

PyTorch Geometric（torch_geometric）简介

图网络是深度学习领域的一种强大工具，它能够处理结构化数据，如社交网络、分子结构、交通网络等。
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

深入理解PyTorch中的`torch.topk`函数！！！（个人总结，为了方便我自己复习，要是同时也能帮助到大家就更好了）

`torch.topk`函数概述函数签名返回值2.基本用法示例1：找到一维张量的最大值示例2：在二维张量的指定维度上操作3.高级应用4.结论深入理解PyTorch中的torch.topk函数在深度学习和数据处理中
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

在 PyTorch 中，`permute` 方法是一个强大的工具，用于重排张量的维度。

这在深度学习中非常有用，尤其是在处理具有多维数据（如图像、视频或复杂数组）的神经网络时。
小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

PyTorch概述

它广泛用于深度学习和神经网络的研究和开发。PyTorch以其动态计算图、灵活性和简单易用的接口而闻名，深受研究人员和开发者的喜爱。
fydw_715·2024-08-30 06:01

[Scene Graph] 图神经网络的核心方法——Message Passing

深度学习方法的兴起是从计算图像处理（ComputerVision）领域开始的。以卷积神经网络（CNN）为代表的方法会从邻近的像素中获取信息。
风中摇曳的小萝卜·2024-08-30 06:01

基于深度学习的分子生成

基于深度学习的分子生成是一项结合化学、计算科学与人工智能的新兴领域，旨在利用深度学习模型来生成具有特定性质的分子结构。该技术在药物发现、材料科学和合成化学等领域具有广泛的应用前景。
SEU-WYL·2024-08-30 06:29

设计模式 原型模式练习

设计模式原型模式练习题目链接原型模式-矩形原型什么是原型模式原型模式一种创建型设计模式，该模式的核心思想是基于现有的对象创建新的对象，而不是从头开始创建。
都说羊肉烧·2024-08-30 03:41

不优秀而恐慌

……我害怕，我担心，我恐慌我比自己参加高考时的情绪问题还大……尤其是今晚放学前十来分钟吧，批阅完学生的习题，自己内心空荡荡的1.讲过多遍的，练过多次的，单独辅导过的……，错，依然还是接着错。
马明洋河南信阳·2024-08-30 03:06

基于深度学习的人类行为模仿

基于深度学习的人类行为模仿是指利用深度学习技术构建模型，使计算机系统能够学习、理解、并模仿人类的行为。
SEU-WYL·2024-08-30 01:26

爆改yolov8|利用BSAM改进YOLOv8，高效涨点

BSAM（BiLevelSpatialAttentionModule）是一个用于提升深度学习模型在空间特征处理中的能力的模块。它主要通过双层注意力机制来增强模型对重要空间信息的关注，从而提升任务性能。
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

Linux期末考试复习题及linux常见题型

1.Linux一般有3个主要部分：内核（kernel）、命令解释层（Shell或其他操作环境）、实用工具。2.Linux的版本分为内核版本和发行版本两种。3.Linux默认的系统管理员账号是root4.Linux最早是由计算机爱好者LinusTorvalds开发的。5.单用户不是Linux的特点。6.Linux的根分区系统类型可以设置成ext47.简述Linux的体系结构。(1.Linux内核内核
Whappy001·2024-08-29 22:35

Python数据类型（06列表&元组）

Python基础语法文章导航：Python基础（01初识数据类型&变量）Python基础（02条件&循环语句）Python基础（03字符串格式化&运算符&进制&编码）Python基础（04基础练习题）Python
小彭向前冲·2024-08-29 18:07

【代码随想录训练营第42期 Day29打卡 贪心Part3 - LeetCode 134. 加油站 135. 分发糖果 860.柠檬水找零 406.根据身高重建队列

题解2：贪心题目二：135.分发糖果题目链接题解：双维度贪心题目三：860.柠檬水找零题目链接题解：贪心题目四：406.根据身高重建队列题目链接题解：双维度贪心三、小结一、做题心得今天依旧是贪心章节的习题
逝去的秋风·2024-08-29 17:30

基于yolov8的8种人脸表情检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的人脸表情检测系统是一个结合了先进目标检测算法（YOLOv8）与深度学习技术的项目，旨在实时或离线地识别并分类人脸表情（如快乐、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧、厌恶、中立等）。
FL1623863129·2024-08-29 15:52

AI如何创造情绪价值

AI技术通过模拟人类神经网络的工作方式，对复杂的数据进行深度学习和理解，逐渐具备了处理人类情感的能力。在客户服务领域，情绪识
学客汇·2024-08-29 14:14

深度学习：探索人工智能的无限可能

而在AI领域，深度学习是近年来发展最为迅速的一个分支。本文将深入探讨深度学习及其相关领域，包括计算机视觉、自然语言处理、神经网络和强化学习。
木小梦(๑• . •๑)·2024-08-29 12:29

深度学习100问7-向量降维的算法有那些

一、主成分分析（PCA）PCA就像你整理一堆考试成绩单。假如成绩单上有好多科目成绩，这就像一个高维向量。但有些科目成绩关系很紧密，比如数学好的同学一般物理也不错，化学也还行。那PCA就会找这些成绩单里最主要的特点，把关系近的科目合成几个新的“大科目”。这样就把原来很多科目的高维向量变成几个“大科目”的低维向量啦。二、奇异值分解（SVD）SVD呢，就好比你有一本很厚的书。书的每一页上的字可以看成一个
不断持续学习ing·2024-08-29 11:54

习题课

在比的新授内容全部讲完以后，今天安排的是习题讲解。刚好昨天的想给学生讲一道按数量分配的问题。这类题型在题目中完全没有提到比，为什么会想到要用比来解决问题呢？
c养一盆铜钱草·2024-08-29 10:19

基于yolov8的绝缘子缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的绝缘子缺陷检测系统是一种利用先进深度学习技术的高效解决方案，旨在提升电力行业中输电线路的维护和监控水平。
FL1623863129·2024-08-29 10:16

软件工程造价师习题练习 18

1.在软件估算过程中，我们主要对项目的规模，质量，进度和成本进行估算错误正确软件估算不对质量进行估算，只对项目的规模，进度，成本进行估算。答案：错误2.在使用类比法进行估算时，通常以均值作为参考。正确错误在使用类比法进行估算时，通常以第50百分位数为参考而非均值，因为这样不会受极值的影响。答案：错误3.在使用快速功能点方法进行软件规模估算时，第一步是识别系统边界错误正确快速功能点方法计数过程第一步
成都东契奇科技·2024-08-29 09:15

机器学习和深度学习中常见损失函数，包括损失函数的数学公式、推导及其在不同场景中的应用

目录引言什么是损失函数？常见损失函数介绍3.1均方误差（MeanSquaredError,MSE）3.2交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.3平滑L1损失（SmoothL1Loss）3.4HingeLoss（合页损失）3.5二进制交叉熵损失（BinaryCross-EntropyLoss）3.6KL散度（KLDivergence）3.7Huber损失（HuberLoss）3.8对比
早起星人·2024-08-29 09:44

《C语言程序设计》(谭浩强第五版) 第6章 利用数组处理批量数据 习题解析与答案

你也可以上程序咖(https://meta.chengxuka.com)，打开大学幕题板块，不但有答案，讲解，还可以在线答题。[email protected]题目1：用筛选法求100之内的素数。解：所谓"筛选法"指的是"埃拉托色尼（Eratosthenes）筛法"。埃拉托色尼是古希腊的著名数学家。他采取的方法是，在一张纸上写上1～1000的全部整数，然后逐个判断它们是否是素数，找出
ruby1314·2024-08-29 09:50

Python在神经网络中优化激活函数选择使用详解

如果没有激活函数，神经网络仅仅是线性模型的堆叠，无法胜任深度学习中的各种任务。
Rocky006·2024-08-29 09:39

增强语音对车载语音质量测试的挑战

语音合成采用了混合单元选择系统，结合了单元选择和参数合成的优势，并通过深度学习进一步提升了语音质量。这种技术的应用，使得语音助手能够在车内环境中提供流畅自然且易于理解的语音交互体验。2
众乐认证·2024-08-29 08:05

TensorFlow和它的弟弟们

TensorFlow、TensorFlowLite、TensorFlowLiteMicro是Google在深度学习领域推出的三个不同产品，它们各自有着不同的设计目标和适用场景。
活蹦乱跳酸菜鱼·2024-08-29 08:31

Datawhale AI夏令营-task03

DatawhaleAI夏令营-task03笔记来源：DatawhaleAI夏令营数据增强基础数据增强是一种在机器学习和深度学习领域常用的技术，尤其是在处理图像和视频数据时。
ghost_him·2024-08-29 06:50

学员+15组+林镇东+【202002训练营-第1周-复盘】

有的老师运营，有的出谋划策，有的督导等等，特别我的小组教练，私下里给我们开会就有4-5次，在加上每天的习题答复，感受到了满满的爱。整个5天自己感觉是一个培养新习惯的5天，是一个比较难过的5天。
小鱼丸·2024-08-29 06:33

释放GPU潜能：PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践

释放GPU潜能：PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践在深度学习模型的训练过程中，计算资源的需求往往随着模型复杂度的提升而增加。
2401_85762266·2024-08-29 05:45

每天一个数据分析题（五百零五）- 提升方法

A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林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
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-29 05:43

每天一个数据分析题（五百零六）- 装袋方法

A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林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
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-29 05:43

Java必知必会-基础篇

会先教会大家如何使用，并给出相应的练习题示例作业习题是帮助大家巩固所学内容，需要大家独立完成学完入门篇和基础篇就算掌握Java的常用基础知识了，下一篇开始学习
探索星辰大海·2024-08-29 05:13

DeepArt——AI美术创作工具，能够帮助生成视觉内容

一、DeepArt的介绍DeepArt是一种基于深度学习的艺术风格迁移应用，能够将输入图像转换成具有特定艺术风格的输出图像。
爱研究的小牛·2024-08-29 05:12

Wonder Dynamics——虚拟角色动画和实时互动生成

高精度捕捉和渲染：利用深度学习和计算机视觉技术，捕捉高精度的动作数据并生成高质量的动画。二、WonderDynamics实现技术详解Wo
爱研究的小牛·2024-08-29 05:42

亲子日记

2019年5月4日星期六晴天下午吃过饭后翻看手机，看到周二老师发的作业，对照马英杰做的作业一一检查，发现他没有做课本50一一52页的习题，便叫他赶紧补做。孩子听说后赶快趴在阳台的书桌上做了起来。
276efbf94e0b·2024-08-29 05:11

AIGC深度学习教程：Transformer模型中的Position Embedding实现与应用

在进入深度学习领域时，Transformer模型几乎是绕不开的话题，而其中的PositionEmbedding更是关键。
玩AI的小胡子·2024-08-29 05:10

Java14 反射

反射反射Class对象Field成员变量Method方法Constructor构造方法练习题1练习题2反射Class对象包路径getPackage()package对象获取该类的存放路径类名称getName
Stringzhua·2024-08-29 04:05

并行处理的魔法：PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南

并行处理的魔法：PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南在深度学习领域，模型训练往往需要大量的计算资源和时间。
liuxin33445566·2024-08-29 03:59

算法练习题03：分解质因数

【问题描述】求出区间[a,b]中所有整数的质因数分解,统计一共有多少种不同的分法【输入格式】输人两个整数a和b。【输出格式】输出一行,一个整数,代表区间内质因数分解方法之和。【输入样例】610【输出样例】10【样例说明】6的质因数为2和3,一共有两个。7的质因数有7,只有一个。8的质因数有2、2、2,一共有三个。9的质因数有3、3,一共有两个。10的质因数有2和5,一共有两个。所以答案为2+1+3
mikey棒棒棒·2024-08-29 01:18

2020.2.23 周日 晴 136篇

今早起的有点晚，吃过早饭快九点了，上午让七月做了部分练习题，做完就去玩她的玩具，和玩具聊天，女孩子嘛，大多都生活在娃娃的世界里，七月属于文静型的，不用担心摔着碰着，自己比谁都小心，这
七月宝贝723·2024-08-29 01:24

GPU算力租用平台推荐

在当前快速发展的AI和深度学习领域，GPU算力租用平台成为了研究者、开发者及企业不可或缺的工具。
hong161688·2024-08-29 00:07

深度学习与OpenCV：解锁计算机视觉的无限可能

而《深度学习》与OpenCV，作为这一领域的两大重要工具，更是为计算机视觉的入门与深入探索铺设了坚实的基石。本文将带您一窥这两者的魅力，探索它们如何携手开启计算机视觉的无限可能。
程序员-李旭亮·2024-08-28 21:49

2021勇气读书会——《学习的逻辑》打卡（第二百一十天）

深度学习的策略有很多种，思维导图与结构化思维只是其中一个小小的分支而已，而关于学习策略也有更多深
于杰雄·2024-08-28 21:45

SQL典型练习题

with可以解决很多想用子表解决的问题over可以加想加的，改变表的结构例题：表(driver)说明：司机登录登出明细表，由于同一司机有可能同时登录两个司机端，所以同一时间段一个司机有可能会产生两条或者更多条数据。字段名描述类型：driver_id司机idbigintlogin登录时间yyyy-mm-ddHH:MM:SSexit下线时间yyyy-mm-ddHH:MM:SS题目：请你统计2024年8
月亮月亮要去太阳·2024-08-28 20:09

《计算机操作系统》（第4版）课后习题答案

1课后习题详解1.设计现代OS的主要目标是什么?答：在计算机系统上配置操作系统的主要目标是方便性、有效性、可扩充性和开放性。
墨染青竹梦悠然·2024-08-28 20:39

什么是计算机视觉？

计算机视觉概述计算机视觉（ComputerVision）又称机器视觉（MachineVision），是一门让机器学会如何去“看”的学科，是深度学习技术的一个重要应用领域，被广泛应用到安防、工业质检和自动驾驶等场景
龙腾AI·2024-08-28 19:30
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