深度学习人工智能神经网络第9页

【WOA-CNN-LSTM】基于鲸鱼算法优化深度学习预测模型的超参数研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述摘要：深度学习模型的超参数选择对模型的性能和泛化能力具有重要影响。

然哥爱编程·2025-03-03 10:25

AI视觉觉醒：深度学习如何革新视频标注，释放数据潜力基于深度学习的视频自动标注系统

目录引言：被忽视的视频数据金矿传统视频标注的困境：效率、成本与瓶颈深度学习：视频自动标注的破局之道深度学习视频自动标注系统架构系统架构图核心技术解析目标检测（ObjectDetection）行为识别（ActionRecognition

海棠AI实验室·2025-03-03 09:54

自然语言处理：文本表示

在当今数字化信息爆炸的时代，自然语言处理作为人工智能领域的重要分支，发挥着越来越关键的作用。

梦丶晓羽·2025-03-03 09:20

活在AI原生时代的05后，开始用AI创业

人工智能&AIGC术语100条Shelly聊AI-重磅发布Shelly聊AI：年度展望：2025年AI与社会发展关键事件的深度思考（每年一篇，十年为期）凌晨1点，14岁的王泽恺在电脑前伸了个懒腰。屏幕

shelly聊AI·2025-03-03 08:47

GPT-5倒计时：2025年AI海啸来袭，机器与人类对话临近

人工智能&AIGC术语100条Shelly聊AI-重磅发布Shelly聊AI：年度展望：2025年AI与社会发展关键事件的深度思考（每年一篇，十年为期）从实验室到现实，AI的进化速度正在挑战人类想象的

shelly聊AI·2025-03-03 08:17

DeepSeek与数据分析：现状、挑战与未来展望

在当今数字化时代，人工智能（AI）的浪潮正以前所未有的速度席卷各个领域，数据分析作为众多行业决策的关键支撑，也不可避免地受到AI技术发展的深刻影响。

CodeJourney.·2025-03-03 08:17

DeepSeek-R1：重新定义推理性能的开源人工智能

目录重新定义卓越的基准变革性应用案例技术创新后训练优化冷启动数据以提高可用性可扩展性蒸馏模型API集成：为开发者而生竞争定价：可及的高级人工智能开源优势DeepSeek代表的引用推动开放人工智能的边界推动边界意味着什么

知识小报童·2025-03-03 08:11

无人系统：未来科技的智能化代表

随着科技的不断进步，特别是在人工智能、机器人学、传感技术、通信技术等领域的突破，无人系统在各行各业中得到了广泛的应用，逐渐改变着传统的生产、服务和管理模式。

给生活加糖！·2025-03-03 07:04

XLNet：超越BERT的新星

-XLNet：超越BERT的新星1.背景介绍1.1自然语言处理的重要性自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能领域的一个重要分支,旨在使计算机能够理解和生成人类语言

AI天才研究院·2025-03-03 07:03

反向传播（Backpropagation）直觉理解

神经网络的学习过程就像练习投篮：投篮→神经网络做出预测观察偏差（进没进）→计算误差调整投篮方式→调整神经网络的参数但问题是：你怎么知道该往哪个方向调整？你怎么知道该调

忍者算法·2025-03-03 07:32

Svelte 开发 AI 应用：高效轻量级前端框架的 AI 集成探索

Svelte开发AI应用：高效轻量级前端框架的AI集成探索1.引言人工智能（AI）与Web应用的结合已经成为前端开发的重要趋势。

赵大仁·2025-03-03 06:57

DeepSeek R1：揭示适度思考在信息处理中的关键作用

这表明适度思考有助于提高信息处理效率并减少资源消耗，为优化人工智能模型提供了新的视角。

耶耶Norsea·2025-03-03 05:21

深入解析Python机器学习库Scikit-Learn的应用实例

深入解析Python机器学习库Scikit-Learn的应用实例随着人工智能和数据科学领域的迅速发展，机器学习成为了当下最炙手可热的技术之一。

caihuayuan5·2025-03-03 04:42

基于YOLOv5的无人超市商品检测：食品、饮料、零食与家居用品

引言随着人工智能技术的快速发展，尤其是计算机视觉的提升，无人超市的概念逐渐成为现实。在无人超市中，商品的智能化管理和检测是其顺利运行的关键。

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-03 03:33

STM32实战开发（166）：智能体育器材管理系统：基于STM32和LSTM技术的实现方案

1.引言随着物联网、人工智能技术的不断发展，智能体育器材管理系统逐渐成为体育行业的热点。传统的体育器材管理方式往往依赖人工统计、人工管理，容易导致数据失真和管理不及时等问题。

嵌入式开发项目·2025-03-03 03:01

基于YOLOv5的野生动物检测与监控系统：猫、狗、鸟、猴子、狮子、老虎、象的实时识别与分析

1.引言随着人工智能技术的飞速发展，尤其是深度学习在计算机视觉领域的突破，目标检测技术已广泛应用于各类场景。

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-03 01:19

LLaMA Factory添加新模型template的实战解析

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2025-03-03 01:19

《解锁万相2.1大模型：开启视频创作新世界》：此文为AI自动生成

《解锁万相2.1大模型：开启视频创作新世界》：此文为AI自动生成万相2.1大模型初印象在人工智能飞速发展的当下，大模型领域的每一次突破都备受瞩目。

空云风语·2025-03-03 01:16

电商图书行业类目AI导购Agent系统详细设计与开发实战

该系统利用人工智能技术，模拟专业的图书导购员，为用户提供个性化的图书推荐和导购服务。通过深度学习、自然语言处理等技术，A

AI天才研究院·2025-03-03 01:14

PyTorch数据加载：实战入门

当我们刚开始学习深度学习时，常常会这样处理数据：#传统方式加载数据images=[...]#所有图片数据labels=[...]

秋‍.·2025-03-03 01:43

大模型技术：重塑未来的力量

以ChatGPT为例，这款由OpenAI开发的大型语言模型，首次实现了基于语言的智能涌现，推动了通用人工智能的技术飞跃和快速进化。

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-03 00:10

清华大学Deepseek第六版AIGC发展研究3.0（共186页，附PDF下载）

人工智能生成内容（AIGC）正以前所未有的速度改变我们的生活。

xiecoding.cn·2025-03-03 00:05

【人工智能】Embodied AI 技术解释：具身人工智能

目录【人工智能】EmbodiedAI技术解释：具身人工智能WhatembodiedAIis？HowembodiedAIworks？

AI天才研究院·2025-03-02 23:02

全民AI入门清华大学 deepseek 从入门到精通 pdf 免费下载

AI+国产+免费+开源+强大•DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。•DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。

宇飞林海·2025-03-02 23:30

深度学习-136-LangGraph之应用实例(五)构建RAG问答系统同时从不同的角度对比优化效果

文章目录1大语言模型2小粒度分割文档2.1处理文本构建Document2.2向量存储2.3创建图2.4测试调用3大粒度分割文档3.1构建Document3.2向量存储3.3创建图3.4测试调用4总结与优化4.1问题分析4.2对比不同的返回文档数4.3对比不同的嵌入模型4.3.1嵌入模型nomic-embed-text4.3.2嵌入模型bge-m34.4对比不同的大模型4.4.1大模型qwen2:7

皮皮冰燃·2025-03-02 23:59

56、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-17、关于为什么LSTM可以解决RNN的梯度爆炸和梯度消失的问题的解析。

我的话太苍白，你们可以去哔哩哔哩上搜索一个"大白话讲解LSTM长短期记忆网络如何缓解梯度消失，手把手公式推导反向传播”不仅仅解释了为什么，还把公式的推导也给了出来。讲的已经非常好了。还可以看一下他的专辑内容，其中有RNN，LSTM,GRU的详细解释。比我说的好。

小宇爱·2025-03-02 22:23

Transformer 代码剖析7 - 词元嵌入(TokenEmbedding) （pytorch实现）

一、类定义与继承关系剖析1.1代码结构图示神经网络基础模块词嵌入基类自定义词元嵌入构造函数定义基类初始化词汇量参数维度参数填充标识参数1.2代码实现精讲"""@author:Hyunwoong@when

lczdyx·2025-03-02 22:50

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）详细解释（带示例）

目录卷积神经网络示例Python案例代码解释卷积神经网络概述：卷积神经网络是一种专门为处理具有网格结构数据（如图像、音频）而设计的深度学习模型。

浪九天·2025-03-02 21:19

北京大学：2本手册，拓展AI应用深度与广度

《DeepSeek与AIGC应用》对DeepSeek-R1进行了详细解读，包括其技术特性、发展历程、应用场景以及在AIGC（人工智能生成内容）领域的定位。

2501_90766876·2025-03-02 21:48

如何学习训练大模型——100条建议（附详细说明）_如何训练自己的大模型_大模型如何训练

通过不断学习、实践和探索，可以不断提升自己在深度学习领域的技能和洞察力，同时也能为社会和行业带来创新和改进。从小规模的项目和模型开始，逐渐迭代和扩展到更大的模型，逐步

大耳朵爱学习·2025-03-02 21:18

Transformer模型详解

导读Transformer在许多的人工智能领域，如自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)、计算机视觉(ComputerVision,CV)和语音处理(SpeechProcessing

Yuki-^_^·2025-03-02 21:46

AIGC从入门到实战：探秘：ChatGPT 到底是什么

1.背景介绍1.1人工智能的浪潮近年来，人工智能(AI)发展迅猛，其应用已深入到各个领域，从自动驾驶汽车到智能家居，再到医疗诊断，AI正在改变我们的生活方式。

AI天才研究院·2025-03-02 21:11

DeepSeek在地铁应急响应与处理中的具体实现方案，包括技术架构、功能实现和代码示例：

通过深度学习算法（如目标检测和行为识别）对视频流进行分析，结合传感器数据，快速识别突发事件。自动警报触发：一旦检测到异常事件（如火灾、拥挤踩踏），系统立即通过预设的警报机制

人工智能专属驿站·2025-03-02 20:07

使用深度学习模型U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割数据集。PyTorch框架为例，如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测

使用深度学习模型如U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割。

计算机C9硕士_算法工程师·2025-03-02 20:04

C# 牵手DeepSeek：打造本地AI超能力

一、引言在人工智能飞速发展的当下，大语言模型如DeepSeek正掀起新一轮的技术变革浪潮，为自然语言处理领域带来了诸多创新应用。

步、步、为营·2025-03-02 20:02

matlab连接散射点,使用小波散射做信号分类

在时间序列信号的深度学习第二部分，我们将介绍一下怎样使用小波散射做信号分类。本视频将分为两部分。第一部分中我们已经简单介绍一下深度学习，包括它的概念和工作流程等。

死月絲卡蕾特·2025-03-02 18:21

周志华机器学习西瓜书第五章神经网络-学习笔记(超详细)

在机器学习中，神经网络一般指的是"神经网络学习"，是机器学习与神经网络两个学科的交叉部分。

Sodas（填坑中....）·2025-03-02 18:50

注意力机制：让机器学会“挑重点”

而在人工智能领域，注意力机制则是一种让机器在处理大量数据时，能够自动识别并聚焦于关键信息的技术。注意力机制的工作原理注意力机制的工作流程可以简化为三个主要步骤

·2025-03-02 17:54

2W8000字 LLM架构文章阅读指北

大模型架构之词嵌入（Part1）3、LLM大模型架构之词嵌入（Part2）3、LLM大模型架构之词嵌入（Part3）4、LLM架构从基础到精通之Word2Vec训练全解析5、LLM架构从基础到精通之循环神经网络

·2025-03-02 17:24

Matlab 大量接单

分享一个matlab接私活、兼职的平台1、技术方向满足任一即可2、技术要求3、最后技术方向满足即可MATLAB：熟练掌握MATLAB编程语言，能够使用MATLAB进行数据处理、机器学习和深度学习等相关工作

matlabgoodboy·2025-03-02 17:45

AI数据分析：用DeepSeek做数据清洗

随着人工智能技术的快速发展，AI驱动的数据分析工具正在改变我们处理和分析数据的方式。本文将着重介绍如何使用DeepSeek进行数据清洗。

atbigapp.com·2025-03-02 17:45

百度搜索语法

例如，搜索`"人工智能"`会找到包含完整短语"人工智能"的结果。2.减号(-)：用来排除搜索结果中的特定词汇。例如，搜索`手机-iphone`会找到包含"手机"但不包含"iphone"的结果。

羊羊一洋·2025-03-02 17:45

如何在VSCode中使用OpenAI

如何在VSCode中使用OpenAI：从集成到应用场景详解人工智能（AI）正在改变软件开发的方式，而OpenAI提供的强大模型可以帮助开发者提升编码效率、优化工作流并自动化繁琐任务。

WeiLai1112·2025-03-02 17:42

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN解析

一、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。

大模型_学习路线·2025-03-02 16:04

清华出版 | DeepSeek使用手册（全）

在科技迅猛发展的今天，人工智能技术正逐渐渗透到我们生活的每一个角落。

艾思科蓝 AiScholar·2025-03-02 16:33

3.4.4- 先颜色后形状的方式 STM32串口通信 openmv+STM32串口通信 openmv串口通信openmv识别物体 openmv神经网络训练 openmv数字识

非常详细的视频和文字教程，讲解常见的openmv教程包括巡线、物体识别、圆环识别、阈值自动获取等。非常适合学习openmv、K210、K230等项目视频合集链接在:openmv教程合集openmv入门到项目开发openmv和STM32通信openmv和opencv区别openmv巡线openmv数字识别教程LCD3.4.4-先颜色后形状的方式可以再试试先颜色后形状的识别方式。importsenso

好家伙VCC·2025-03-02 15:25

3.4.5-识别形状+颜色+增加最小变化阈值 STM32串口通信 openmv+STM32串口通信 openmv串口通信openmv识别物体 openmv神经网络训练 openmv数字识

非常详细的视频和文字教程，讲解常见的openmv教程包括巡线、物体识别、圆环识别、阈值自动获取等。非常适合学习openmv、K210、K230等项目视频合集链接在:openmv教程合集openmv入门到项目开发openmv和STM32通信openmv和opencv区别openmv巡线openmv数字识别教程LCD3.4.5-识别形状+颜色+增加最小变化阈值在形状+颜色的识别效果中，发现小球是不动，