深度学习人工智能算法

Python机器学习/深度学习入门-基础类型1

1.基础类型1.1.数值类型Python支持以下数值、标量类型：integer-整型Float-浮点型Complex-复合体Booleans-布尔值因此，Python可以用基本算术运算+、-、*、/、%（取模）来替代袖珍计算器类型装换：1.2容器Python提供了许多有效的容器类型，其中可以存储对象集合List-列表列表是对象的有序集合，它们可能具有不同的类型。索引：访问列表中包含的各个对象：从负
子虚先生√·2024-01-12 17:38

用于马铃薯叶片病害预测的端到端深度学习框架（完整代码）

在这项研究中，提出了一种新的深度学习模型，旨在自动预测马铃薯叶部病害。框架包括图像采集、预处理、分割、特征提取和融合以及分类。为了训练和评估模型，我们利用公共马铃薯叶数据集：早疫病、晚疫病和健康叶片。
子虚先生√·2024-01-12 17:57

用通俗易懂的方式讲解大模型分布式训练并行技术：序列并行

近年来，随着Transformer、MOE架构的提出，使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数，传统的单机单卡模式已经无法满足超大模型进行训练的要求。
Python算法实战·2024-01-12 17:25

李宏毅深度学习——卷积神经网络

卷积神经网络CNNCNN在图像处理中的应用图像分类：input：像素矩阵output：输出类别的向量大部分pattern比整张图片要小CNN的架构Convolution卷积计算：将卷积核与像素矩阵进行内积计算，侦测patternstride：移动步长不同的filter识别不同的模式，经过卷积运算得到特征图，缩小图片尺寸，增加维度。**每个filter都会对所有层的内积求和**MaxPooling减
migugu·2024-01-12 17:19

深度学习剖根问底：Logistic回归和Softmax回归

1．简介逻辑回归和Softmax回归是两个基础的分类模型，虽然听名字以为是回归模型，但实际我觉得他们也有一定的关系。逻辑回归，Softmax回归以及线性回归都是基于线性模型，它们固定的非线性的基函数（basisfunction）的线性组合，形式如下：2．逻辑回归谈谈逻辑回归，Softmax回归，前者主要处理二分类问题，而后者处理多分类问题，但事实上Softmax回归就是逻辑回归的一般形式。其中，如
BigCowPeking·2024-01-12 17:57

逻辑回归、深度学习简介、反向传播

LogisticRegression逻辑回归模型介绍LogisticRegression虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。LogisticRegression因其简单、可并行化、可解释强深受工业界喜爱。Logistic回归的本质是：假设数据服从这个分布，然后使用极大似然估计做参数的估计。Logistic分布是一种连续型的概率分布，其分布函数和密度函数分别为：Logistic分布
梦码城·2024-01-12 17:57

【深度学习：Automated Data Annotation】自动数据注释完整指南

【深度学习：AutomatedDataAnnotation】自我监督学习解释什么是数据标注？如何自动化数据标注？
jcfszxc·2024-01-12 17:24

【深度学习：Synthetic Training Data 】合成训练数据简介

【深度学习：SyntheticTrainingData】合成训练数据简介什么是合成训练数据？
jcfszxc·2024-01-12 17:24

【记录】使用ssh在Ubuntu Server上配置环境

在服务器上配置深度学习环境预备：刚刚在服务器上配置好的Ubuntu系统，还能直接使用ssh进行远程登陆。
jcfszxc·2024-01-12 17:24

【深度学习：医学图像标注】如何注释 DICOM 和 NIfTI 文件

【深度学习：医学图像标注】如何注释DICOM和NIfTI文件医学图像标签和计算机视觉模型中的数据安全计算机视觉模型中使用的医学成像标准：DICOM和NIfTIDICOM格式和JPEG有什么区别？
jcfszxc·2024-01-12 16:54

【深度学习每日小知识】Logistic Loss 逻辑回归

逻辑回归的损失函数线性回归的损失函数是平方损失。逻辑回归的损失函数是对数损失，定义如下：LogLoss=∑(x,y)∈D−ylog⁡(y′)−(1−y)log⁡(1−y′)LogLoss=\sum_{(x,y)\inD}-y\log(y')-(1-y)\log(1-y')LogLoss=(x,y)∈D∑−ylog(y′)−(1−y)log(1−y′)其中：(x,y)∈D(x,y)\inD(x,y)
jcfszxc·2024-01-12 16:51

pytorch导出onnx时遇到不支持的算子怎么解决

在使用pytorch模型训练完成之后，我们现在使用的比较多的一种方法是将pytorch模型转成onnx格式的模型中间文件，然后再根据使用的硬件来生成具体硬件使用的深度学习模型，比如TensorRT。
zhaoyqcsdn·2024-01-12 15:32

5、MAE:探索视觉预训练模型

实现细节模型框架具体步骤简单代码示例6、一些资料1、论文MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearnershttps://arxiv.org/pdf/2111.06377.pdf2、背景与动机在深度学习和计算机视觉的领域中
O_meGa·2024-01-12 15:21

【IEEE会议征稿通知】第五届计算机视觉、图像与深度学习国际学术会议（CVIDL 2024）

第五届计算机视觉、图像与深度学习国际学术会议（CVIDL2024）20245thInternationalConferenceonComputerVision,ImageandDeepLearning第五届计算机视觉
搞科研的小刘选手·2024-01-12 15:33

【深度学习】优化器介绍

文章目录前言一、梯度下降法（GradientDescent）二、动量优化器（Momentum）三、自适应学习率优化器前言深度学习优化器的主要作用是通过调整模型的参数，使模型在训练数据上能够更好地拟合目标函数
行走的学习机器·2024-01-12 15:32

《动手学深度学习》学习笔记 第9章 现代循环神经网络

本系列为《动手学深度学习》学习笔记书籍链接：动手学深度学习笔记是从第四章开始，前面三章为基础知识，有需要的可以自己去看看关于本系列笔记：书里为了让读者更好的理解，有大篇幅的描述性的文字，内容很多，笔记只保留主要内容
北方骑马的萝卜·2024-01-12 15:02

打架识别摄像机

这种摄像机可以通过人工智能算法对视频进行实时监测，当监测到有两人或多人在画面中进行打斗时，摄像机会自动发出警报，同时将打架发生的位置、时间以及可能的参与者等信息发送到相关部门。
博瓦科技·2024-01-12 15:56

深度学习 Day25——J4 ResNet与DenseNet结合探索（DPN）

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制文章来源：K同学的学习圈子文章目录前言1我的环境2pytorch实现DPN算法2.1前期准备2.1.1引入库2.1.2设置GPU
LittleRuby·2024-01-12 15:56

深度学习初始化Xavier、Kaiming

初始化Init第l层网络神经元的输出:a(l)第l层网络神经元的输出:a^{(l)}第l层网络神经元的输出:a(l)第l层网络神经元的输出的第i个分量:ai(l)第l层网络神经元的输出的第i个分量:a^{(l)}_{i}第l层网络神经元的输出的第i个分量:ai(l)第l层网络神经元的激活前的输出:y(l)第l层网络神经元的激活前的输出:y^{(l)}第l层网络神经元的激活前的输出:y(l)第l层网
Leafing_·2024-01-12 15:55

Windows10下 tensorflow-gpu 配置

越来越多的的人入坑机器学习，深度学习，tensorflow作为目前十分流行又强大的一个框架，自然会有越来越多的新人（我也刚入门）准备使用，一般装的都是CPU版的tensorflow，然而使用GPU跑tensorflow
AAI机器之心·2024-01-12 15:24

《动手学深度学习》学习笔记 第8章 循环神经网络

本系列为《动手学深度学习》学习笔记书籍链接：动手学深度学习笔记是从第四章开始，前面三章为基础知识，有需要的可以自己去看看关于本系列笔记：书里为了让读者更好的理解，有大篇幅的描述性的文字，内容很多，笔记只保留主要内容
北方骑马的萝卜·2024-01-12 15:54

抽烟识别摄像机

利用深度学习和图像识别算法，能够识别出吸烟者的行为特征，包括手持物体姿势、嘴唇动作等，在准确识别吸烟行为的同时，
博瓦科技·2024-01-12 15:22

大单元教学设计流程

望远镜思维，不仅要考虑“单元和单元的关联“，还有思考“单元与学科的关联”、“单元与跨学科的关联”、“单元与现实世界的关联”，也就是在更大范围内形成迭代结构，通过更高位的大概念引领，达到深度学习。
杜香开花2008·2024-01-12 14:26

【Python机器学习】深度学习——一些理论知识

深度学习在很多机器学习应用中都有巨大的潜力，但深度学习算法往往经过精确调整，只适用于特定的使用场景。
zhangbin_237·2024-01-12 14:01

《人工智能专栏》必读150篇 | 专栏介绍 & 专栏目录 & Python与PyTorch | 机器与深度学习 | 目标检测 | YOLOv5及改进 | YOLOv8及改进 | 关键知识点 | 工具

各位读者们好，本专栏最近刚推出，限于个人能力有限，不免会有诸多错误，敬请私信反馈给我，接受善意的提示，后期我会改正，谢谢，感谢。购买指南：第一步：[购买点击跳转]第二步：代码函数调用关系图(全网最详尽-重要)因文档特殊，不能在博客正确显示，请移步以下链接！图解YOLOv5_v7.0代码结构与调用关系(点击进入可以放大缩小等操作)初次尝试，结构图有诸多问题，还请理性看待！预览：专栏介绍：[点击进入专
小酒馆燃着灯·2024-01-12 14:08

计算机视觉前沿技术探索

一、深度学习的进步深度学习因其在提供准确结果方面而广受欢迎。传统的机器
城市中迷途小书童·2024-01-12 13:05

计划1

1.吴恩达DL2021(强推|双字)2021版吴恩达深度学习课程Deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibiliPart1神经网络与深度学习（6+19+12+8）共45Part2训练、开发、测试集
JLcucumber·2024-01-12 11:54

64位Windows11系统快速搭建修图神器codeformer运行环境教程详解

让我这个门外小白见识到了复杂的环境配置过程----入门深度学习首先要踩的也是必须过的第一道门槛，不过熟悉之后安装就好多了！
wan5555cn·2024-01-12 10:46

深度学习技巧应用32-在YOLOv5模型上使用TensorRT进行加速的应用技巧

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习技巧应用32-在YOLOv5模型上使用TensorRT进行加速的应用技巧，TensorRT是NVIDIA公司提供的一个深度学习推理（inference）优化器和运行时库
微学AI·2024-01-12 09:28

基于RNN的模型

之前的深度学习中常见的前馈神经网络主要包括多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）等，由于没有内在的时序结构和记忆能力，建模这种序列数据具有很大的局限性。因此，研究
Algorithm_Engineer_·2024-01-12 09:56

【深度学习目标检测】十四、基于深度学习的血细胞计数系统-含GUI（BCD数据集，yolov8）

血细胞计数是医学上一种重要的检测手段，用于评估患者的健康状况，诊断疾病，以及监测治疗效果。而目标检测是一种计算机视觉技术，用于在图像中识别和定位特定的目标。在血细胞计数中，目标检测技术可以发挥重要作用。首先，血细胞计数通常需要处理大量的血液样本，手动计数每个细胞既耗时又容易出错。使用目标检测算法，可以自动识别和计数图像中的血细胞，大大提高了计数的准确性和效率。其次，不同的血细胞（如红细胞、白细胞和
justld·2024-01-12 09:56

【深度学习：视觉基础模型】视觉基础模型 (VFM) 解释

【深度学习：视觉基础模型】视觉基础模型VFM解释了解视觉基础模型从CNN到Transformer的演变自我监督和适应能力流行的视觉基础模型DINO（自蒸馏，无标签）SAM（分段任意模型）SegGPTMicrosoft'sVisualChatGPT
jcfszxc·2024-01-12 09:23

竞赛保研 基于深度学习的行人重识别(person reid)

文章目录0前言1技术背景2技术介绍3重识别技术实现3.1数据集3.2PersonREID3.2.1算法原理3.2.2算法流程图4实现效果5部分代码6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的行人重识别该项目较为新颖
iuerfee·2024-01-12 09:53

NLP论文阅读记录 - wos | 01 使用深度学习对资源匮乏的语言进行抽象文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言Abstractivetextsummarizationoflowresourcedlanguagesusingdeeplearning（2211）0、论文摘要人类必须能够
yuyuyu_xxx·2024-01-12 09:22

【深度学习目标检测】十三、基于深度学习的血细胞识别（python，目标检测，yolov8）

血细胞计数是医学上一种重要的检测手段，用于评估患者的健康状况，诊断疾病，以及监测治疗效果。而目标检测是一种计算机视觉技术，用于在图像中识别和定位特定的目标。在血细胞计数中，目标检测技术可以发挥重要作用。首先，血细胞计数通常需要处理大量的血液样本，手动计数每个细胞既耗时又容易出错。使用目标检测算法，可以自动识别和计数图像中的血细胞，大大提高了计数的准确性和效率。其次，不同的血细胞（如红细胞、白细胞和
justld·2024-01-12 09:51

竞赛保研 基于深度学习的目标检测算法

5.1.2OverFeat5.2基于区域提名的方法5.2.1R-CNN5.2.2SPP-net5.2.3FastR-CNN5.3端到端的方法YOLOSSD6人体检测结果7最后1简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的目标检测算法该项目较为新颖
iuerfee·2024-01-12 09:20

深度学习目标跟踪简述

深度学习目标跟踪是一个活跃的研究领域，它涉及使用深度学习技术来跟踪视频或实时摄像头中的对象。这个领域通常包括以下几个关键方面：目标检测：在开始跟踪前，首先需要在视频的初始帧中检测到目标。
LittroInno·2024-01-12 09:20

003水果识别小程序-python-pytorch-mobilenet

完整的代码流程演示效果在b站上可以观看找003期：到此一游7758258的个人空间_哔哩哔哩_bilibili效果演示图图下：通过读取摄像头中识别到的水果再结合深度学习模型进行识别完整的代码展示如下：算法部分是深度学习网络训练部分用的
bug_creat0r·2024-01-12 09:46

水果识别系统Python，基于TensorFlow卷积神经网络算法

项目含义背景二、数据集三、读取数据——预处理1：读取数据2.检查数据3.配置数据集四.网络结构五.模型的训练六.成品展示总结前言提示面对水果识别系统Python，基于TensorFlow卷积神经网络算---深度学习算法
猿戴科·2024-01-12 09:44

ChatGPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模

2022年11月30日，可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5，将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月，更强版本的ChatGPT4.0上线，文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。2023年11月7日，OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”，吸引了全球广大用户的关注，GPT商店更
梦想的初衷~·2024-01-12 08:29

【手搓深度学习算法】用逻辑回归分类双月牙数据集-非线性数据篇

用逻辑回归分类-非线性数据篇前言逻辑斯蒂回归是一种广泛使用的分类方法，它是基于条件概率密度函数的最大似然估计的。它的主要思想是将输入空间划分为多个子空间，每个子空间对应一个类别。在每个子空间内部，我们假设输入变量的取值与类别标签的概率成正比。在逻辑斯蒂回归中，我们首先通过数据进行线性回归，得到的结果再通过sigmoid函数转化为概率，这样就可以得到每个类别的概率。然后，我们可以通过设置一个阈值，如
精英的英·2024-01-12 08:57

【手搓深度学习算法】用逻辑回归分类Iris数据集-线性数据篇

用逻辑回归分类Iris数据集-线性数据篇前言逻辑斯蒂回归是一种广泛使用的分类方法，它是基于条件概率密度函数的最大似然估计的。它的主要思想是将输入空间划分为多个子空间，每个子空间对应一个类别。在每个子空间内部，我们假设输入变量的取值与类别标签的概率成正比。在逻辑斯蒂回归中，我们首先通过数据进行线性回归，得到的结果再通过sigmoid函数转化为概率，这样就可以得到每个类别的概率。然后，我们可以通过设置
精英的英·2024-01-12 08:57

【手搓深度学习算法】用决策树预测天气-连续数据篇

用决策树预测天气-连续数据篇前言在机器学习和数据科学领域，决策树是一种非常强大且易于理解的预测模型。其工作原理类似于人类在面临复杂决策时所采用的逻辑思考过程，通过一系列的问题和条件判断，最终找到问题的答案或决策。由于其直观性和可解释性，决策树在各种应用中都有广泛的应用，从医疗诊断到金融风险评估，再到自然语言处理。先看图可能有小伙伴一脸懵，上面这一段乱七八糟的是什么，它是本文构建的决策树模型，通过包
精英的英·2024-01-12 08:56

【手搓深度学习算法】从头创建卷积神经网络

背景深度学习神经网络中，卷积神经网络在图像处理中独放异彩，现在主流的框架中对卷积神经网络的封装已经非常完善了，但是，对初学者来说，使用这些高层的API，不利于我们深入理解卷积神经网络的原理和思想，所以，
精英的英·2024-01-12 08:26

ChatGPT4在Python数据分析、自动生成代码等方面的强大功能丨人工智能领域经典机器学习算法丨热门深度学习方法及Python、PyTorch代码实现方法

帮助广大科研人员更加熟练地掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0
小艳加油·2024-01-12 06:37

python 分类变量编码_深度学习编码分类变量的3种方法——AIU人工智能学院

数据科学(Python/R/Julia)作者|CDA数据分析师像Keras中的机器学习和深度学习模型一样，要求所有输入和输出变量均为数字。
weixin_39974882·2024-01-12 06:36

ChatGPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模

2022年11月30日，可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5，将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月，更强版本的ChatGPT4.0上线，文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。2023年11月7日，OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”，吸引了全球广大用户的关注，GPT商店更
asyxchenchong888·2024-01-12 06:34

Python+ChatGPT，Python与ChatGPT结合进行数据分析、自动生成代码、人工智能建模、论文高效撰写等

熟练地掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，同时更加系统地学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧
WangYan2022·2024-01-12 06:02

图神经网络预训练 (4) - 节点属性预测 Attribute Prediction + 监督学习 代码

对于一个多层的深度学习模型，在分子图上训练主模型，在子图上训练层数较少的子模型，限制（损失是）主模型上与子模型的嵌入向量相似，保证子结构环境相似的节点在随着模型的层数增加时仍能保持相似的嵌入向量，意味着化学环境相似的结
wufeil·2024-01-12 04:57

读《深度学习：走向核心素养》

对学生而言，他们不可能经历漫长而曲折的研究过程去亲历知识“惯性”的形成过程，同时，在不具备独立探索能力的情况下，他们就需要直接面对教科书中关于惯性以及惯性定律的文字表述（如物体保持运动状态不变的属性叫作惯性。惯性代表了物体运动状态改变的难易程度。惯性的大小只物体的质量有关。惯性定律是指任何物体在不受外力或受到一组平衡力时，总保持静止或匀速直线运动状态）。对于这时的学生而言，表述惯性及惯性定律的每一
qingqianshiguan·2024-01-12 04:09
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