深度学习分类器第57页

无监督深度学习

本节讨论三种无监督深度学习架构：自组织映射、自动编码器和受限玻尔兹曼机。我们还讨论了如何基于底层无监督架构构建深度置信网络和深度堆叠网络。

AI-智能·2024-01-16 10:13

【论文笔记】Effect of Attention Mechanism in Deep Learning-Based Remote Sensing Image Processing：A S...

注意机制在基于深度学习的遥感图像处理中的作用：系统文献综述综述：概述了已开发的注意力机制以及如何将它们与不同的深度学习神经网络架构集成。此外，它旨在研究注意力机制对基于深度学习的RS图像处理的影响。

吃核桃用手夹·2024-01-16 09:54

大模型学习篇(一)：初识大模型

目录一、大模型的定义二、大模型的基本原理与特点三、大模型的分类四、大模型的相关落地产品五、总结一、大模型的定义大模型是指具有数千万甚至数亿参数的深度学习模型。

Abro.·2024-01-16 09:38

【文本到上下文 #5】：RNN、LSTM 和 GRU

一、说明欢迎来到“完整的NLP指南：文本到上下文#5”，这是我们对自然语言处理（NLP）和深度学习的持续探索。

无水先生·2024-01-16 08:42

深度学习笔记（七）——基于Iris/MNIST数据集构建基础的分类网络算法实战

文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解，如有遗漏或错误，欢迎评论或私信指正。截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课认识网络的构建结构在神经网络的构建过程中，都避不开以下几个步骤：导入网络和依赖模块原始数据处理和清洗加载训练和测试数据构建网络结构，确定网络优化方法将数据送入网络进行训练，同时判断预测效果保存模型部署算法，使用新的数据进行预测推理使用Keras快速构

絮沫·2024-01-16 08:49

认识OCR，从文字检测到文字识别，从任务定义到下游任务，从形态学方法到深度学习

图灵测试是人工智能是否真正能够成功的一个标准，“计算机科学之父”、“人工智能之父”英国数学家图灵在1950年的论文《机器会思考吗》中提出了图灵测试的概念。即把一个人和一台计算机分别放在两个隔离的房间中，房间外的一个人同时询问人和计算机相同的问题，如果房间外的人无法分别哪个是人，哪个是计算机，就能够说明计算机具有人工智能。1981年的诺贝尔将颁发给了DavidHubel和TorstenWiesel，

羞儿·2024-01-16 08:59

GPT/GPT4在人工智能，深度学习，编程等领域应用

详情点击链接：GPT/GPT4在人工智能，深度学习，编程等领域应用一OpenAI1.最新大模型GPT-4Turbo2.最新发布的高级数据分析，AI画图，图像识别，文档API3.GPTStore4.从0到

夏日恋雨·2024-01-16 08:53

大创项目推荐深度学习疲劳驾驶检测 opencv python

基于头部姿态的驾驶疲劳检测5.1如何确定疲劳状态5.2算法步骤5.3打瞌睡判断6基于CNN与SVM的疲劳检测方法6.1网络结构6.2疲劳图像分类训练6.3训练结果7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习疲劳驾驶检测

laafeer·2024-01-16 08:22

【深度学习I-基础知识】

深度学习I-基础知识1基础知识1.1模型的基本概念1.2机器学习1.2.1概率建模1.2.2核方法1.2.3决策树、随机森林和梯度提升机1.3深度学习1.3.1张量1.3.2数据批量1.3.3张量运算1.3.4

Dymc·2024-01-16 08:50

探索GpuMall智算云平台的AI云计算：SSH连接GPU云主机进行深度学习

#GpuMall##GpuMall智算云##算力租赁##ai#在人工智能和机器学习的领域中，获取强大的计算资源已经成为推进项目进展的关键。随着AI研究的深入，需求对GPU加速的计算能力也在不断提升。GPU云主机、GPU云服务器、GPU闲置、GPU变现、GPU收益、AI云、算力交易平台等在进行模型训练和推理方面扮演着不可替代的角色。借助GPU云平台如智算云，GpuMall等，研究者和开发者可以方便地

GpuMall·2024-01-16 07:17

深度学习中指定特定的GPU使用

目录前言1.问题所示2.解决方法前言老生常谈，同样的问题，主要来源于：RuntimeError:CUDAerror:outofmemory当使用完之后，想从其他方式调试，具体可看我这篇文章的：出现CUDAoutofmemory的解决方法如果还有的空间使用，可看我下面的方式1.问题所示执行代码的时候，出现如下问题：File"/home/l228/anaconda3/envs/stegan3.7/li

码农研究僧·2024-01-16 07:00

优化的实时换脸项目——DeepFaceLive

它利用深度学习和计算机视觉算法，能够以惊人的准确度和速度将脸部特征无缝地映射到任何人的脸上。

m1chiru·2024-01-16 07:56

多臂老虎机 “Multi-armed Bandits”

将强化学习与机器学习、深度学习区分开的最重要的特征为：它通过训练中信息来评估所采取的动作，而不是给出正确的动作进行指导，这极大地促进了寻找更优动作的需求。

EasonZzzzzzz·2024-01-16 07:48

ChatGPT和文心一言哪个更好用？

ChatGPT和文心一言都是基于深度学习技术的自然语言处理模型，它们各自具有优势和局限性，需要根据具体需求进行选择。

AI算法蒋同学·2024-01-16 07:46

易效能288期90天践行作业-第五周2021.8.21-8.28

作业：➀、深度学习1CalendarS的使用➁、规划未来3个月的日历事件➂、一周践行收获写第五周-过去班会锦囊内容回顾磨合阶段-从试打卡，梳理90天践行目标、找出核心的3只青蛙、提醒大家线下课过高涨情绪警惕订了过高过多目标

方坚宇·2024-01-16 07:32

京创尤品·2024-01-16 07:33

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）

XGBoost的基本原理和GradientBoosting类似，都是采用加法模型的形式来建立基本分类器集合，不过和普通的Gra

appron·2024-01-16 07:52

人工智能（AI）中的一些常见名词-九五小庞

深度学习（DL）：指使用人工神经网络层进行复杂模式识别的ML。大型语言模型（LLM）：可以理解、处理和生成文本的AI程序。转换器模型：一种神经网络架构，可以将一种类型的输入转换为另一种类型的输出。

Up九五小庞·2024-01-16 06:49

基于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

PhyliciaFelicia·2024-01-16 06:45

动手学深度学习：5.9 含并行连结的网络（GoogLeNet）

5.9含并行连结的网络（GoogLeNet）在2014年的ImageNet图像识别挑战赛中，一个名叫GoogLeNet的网络结构大放异彩[1]。它虽然在名字上向LeNet致敬，但在网络结构上已经很难看到LeNet的影子。GoogLeNet吸收了NiN中网络串联网络的思想，并在此基础上做了很大改进。在随后的几年里，研究人员对GoogLeNet进行了数次改进，本节将介绍这个模型系列的第一个版本。5.9

AI_Younger_Man·2024-01-16 06:43

27 含并行连结的网络 GoogLeNet / Inception V3【动手学深度学习v2】（笔记）

一、含并行连结的网络GoogLeNet/InceptionV31、卷积层个数超过了100层，怎么选择最好的卷积层超参数2、GoogleLeNet全要首先，输入和输出等高等宽其次，不同的路径3、白色的1*1卷积层是用来改变通道数的蓝色的卷积层是用来抽取信息的4、为啥要用Inception块？5、展示Googlenet，高宽减半就是一个stage6、展示一下具体是怎么设计的7、变种，这些常用一点8、诡

hlllllllhhhhh·2024-01-16 06:41

项目:基于OpenCV+百度云人脸识别项目

可以使用预训练的人脸检测器，如HaarCascade或基于深度学习的人脸检测器。百度云人脸识别API调用：将图像中检测到的人脸传递给百度云人脸识别A

左手的月光·2024-01-16 06:25

人工智能-OpenCV+Python实现人脸识别（人脸检测）

首先要采用样本的Haar特征训练分类器，从而得到一个级联的AdaBoost分类器。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。

人工智能研究所·2024-01-16 06:21

竞赛保研基于设深度学习的人脸性别年龄识别系统

文章目录0前言1课题描述2实现效果3算法实现原理3.1数据集3.2深度学习识别算法3.3特征提取主干网络3.4总体实现流程4具体实现4.1预训练数据格式4.2部分实现代码5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机器视觉的人脸性别年龄识别系统该项目较为新颖

iuerfee·2024-01-16 05:12

竞赛保研基于生成对抗网络的照片上色动态算法设计与实现 - 深度学习 opencv python

文章目录1前言1课题背景2GAN(生成对抗网络)2.1简介2.2基本原理3DeOldify框架4FirstOrderMotionModel5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于生成对抗网络的照片上色动态算法设计与实现该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分更多资料,项目分享：https://git

iuerfee·2024-01-16 05:42

【opencv】python实现人脸检测和识别训练

人脸识别OpenCV中的人脸识别通常基于哈尔特征分类器（HaarCascadeClassifier）进行。

游码客·2024-01-16 05:39

竞赛保研多目标跟踪算法实时检测 - opencv 深度学习机器视觉

先上成果3多目标跟踪的两种方法3.1方法13.2方法24TrackingByDetecting的跟踪过程4.1存在的问题4.2基于轨迹预测的跟踪方式5训练代码6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习多目标跟踪实时检测该项目较为新颖

iuerfee·2024-01-16 05:38

2019-07-23

而这种质疑的精神，也恰恰是创新社会和深度学习的需要。图片发自App午，名师优课――张齐华老师研修班随着开班典

3d8849be4882·2024-01-16 05:52

深度学习烦人的基础知识(2)---Nvidia-smi功率低，util高---nvidia_smi参数详解

文章目录问题现象解释解决方案磨刀不误砍柴工--nvidia-smi参数解读问题如下图所示，GPU功率很低，Util占用率高。这个训练时不正常的！现象解释Pwr是指GPU运行时耗电情况，如图中GPU满载是300W，目前是86W与GPU2的空载情况功率相等。说明GPU没有在真正运行。GPU-Util高说明它的核心被占用了，占用率为100%。打个比方，把GPU看做是人。三个人，一个在举重，一个人在跑步，

mantoureganmian·2024-01-16 05:25

深度学习烦人的基础知识(1)---&@在bash中的作用---positional parameter详解

文章目录序Positionalparameter练习题Specialparameter练习题序深度学习，反展到现在，真的是要融会贯通很多东西。遇到便补吧！

mantoureganmian·2024-01-16 05:54

一个神经元顶5到8层神经网络，深度学习的计算复杂度被生物碾压了

点击上方“AI遇见机器学习”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达来自：机器之心看来人工智能的发展还任重道远。来自耶路撒冷希伯来大学的研究者对单个神经元的计算复杂度进行了研究，他们通过训练人工深度神经网络来模拟生物神经元的计算，得出深度神经网络需要5至8层互连神经元才能表征（或达到）单个生物神经元的复杂度。人类糊状的大脑似乎与计算机处理器中的固态硅芯片相去甚远，但科学家将二者进行比较已经有很多

Evan-yzh·2024-01-16 04:32

集成学习（五）Stacking

1.导言Stacking集成算法可以理解为一个两层的集成，第一层含有多个基础分类器，把预测的结果（元特征）提供给第二层，而第二层的分类器通常是逻辑回归，他把一层分类器的结果当作特征拟合输出预测结果。

我想要日更徽章·2024-01-16 04:59

Embedding：数据的奇妙之变

在深度学习的领域，Embedding是连接符号与连续的一座桥梁。它通过将高维离散数据映射到低维连续向量空间，为大模型提供了更好的处理能力。

千与编程·2024-01-16 02:36

深度学习---从入门到放弃（四）优化器

深度学习—从入门到放弃（四）优化器1.案例引入-MNIST手写数字识别现代深度学习优化中的许多核心思想（和技巧）可以在训练MLP以解决图像分类任务的中进行说明。

佩瑞·2024-01-16 02:33

人脸自收集数据集辅助制作工具——人脸姿态数据标注

综述我们在进行人脸属性识别深度学习算法研究过程中除了使用开源带标签的数据以外，都会根据具体使用场景与需求用到大量自收集的图像数据（开源/爬虫/自拍等），然这些数据一般是没有人脸对应属性标注标签的。

彧侠·2024-01-16 02:07

吴恩达深度学习学习笔记-7建立神经网络

1.训练神经网络训练神经网络时，需要做许多决策。例如，有多少层网络每层含有多少个隐藏单元学习率各层采用哪些激活函数…这些决策无法一次决定好，通常在项目启动时，我们会先有一个初步想法，然后编码，并尝试运行这些代码，再根据结果完善自己的想法，改变策略。2.train/dev/testsets通常把数据分为训练集，验证集，测试集。我们用训练集数据训练模型，用验证集做holdoutcrossvalidat

猪猪2000·2024-01-16 02:03

【吴恩达深度学习】Keras tutorial - the Happy House

Kerastutorial-theHappyHouseWelcometothefirstassignmentofweek2.Inthisassignment,youwill:LearntouseKeras,ahigh-levelneuralnetworksAPI(programmingframework),writteninPythonandcapableofrunningontopofsever

深海里的鱼(・ω<)★·2024-01-16 02:03

吴恩达深度学习第二课-第一周笔记及课后编程题

笔记训练_开发_测试集小数据时代训练集/测试集的分配比例大致遵循70%/30%或训练集/开发集（或crossvalidationset）/测试集的分配比例大致遵循60%/20%/20%大数据时代只要开发集能够确定哪一个算法/模型有更好的表现，测试集能够无偏评估模型的性能，就称赋予了开发集、测试集足够的数据量了；训练集将被赋予更大比重的数据量。如：训练集/开发集/测试集的比率为98%/2%/2%注：

Giraffeee_·2024-01-16 02:01

吴恩达深度学习--神经网络的优化(1)

1.训练集，验证集，测试集选择最佳的Train/Dev/Testsets非常重要。除此之外，构建神经网络时，需要设置的参数很多：神经网络层数，神经元个数，学习率的大小。激活函数的选择等等。实际上很难第一次就确定好这些参数，大致过程是：先确定初始参数，构建神经网络模型，然后通过代码实现该模型，之后进行试验确定模型的性能。根据性能再不断调整参数，重复上述过程，直到让神经网络模型最优。由上述可知，深度学

Kangrant·2024-01-16 02:30

深度学习记录--Train/dev/test sets

为什么需要训练集、验证集(简单交叉验证集)和测试集？为了创建高效的神经网络，需要不断进行训练(迭代)一个神经网络的产生从最开始的想法idea开始，然后付诸于代码code，根据结果验证反过来对一开始的想法idea进行修正，而这就完成了一次训练(迭代)循环速率(迭代速率)train/dev/testsets会加速神经网络的集成数据的配置一般将数据分为三个部分(train/dev/testsets)在训

蹲家宅宅·2024-01-16 02:29

深度学习基于aistudio平台从数据标注开始实现语义分割任务

从0基础开始进行深度学习1、数据处理1.1数据标注准备数据标注软件使用labelme进行数据标注，labelme的下载地址为：https://download.csdn.net/download/a486259

摸鱼的机器猫·2024-01-16 01:55

基于AI视频智能分析技术的周界安全防范方案

A智能分析网关V4基于深度学习和计算机视觉技术，可以通过多种AI周界防范算法，实时、精准地监测人员入侵行为，及时发现异常情况并发出警报，保障周界安全。

Black蜡笔小新·2024-01-16 01:54

文文学霸·2024-01-15 23:26

基于深度学习的实例分割的Web应用

基于深度学习的实例分割的Web应用1.项目简介1.1模型部署1.2Web应用2.Web前端开发3.Web后端开发4.总结1.项目简介这是一个基于深度学习的实例分割Web应用的项目介绍。

OverlordDuke·2024-01-15 19:49

基于深度学习的多类别电表读数识别方案详解

基于深度学习的多类别电表读数识别方案详解多类别电表读数识别方案详解项目背景项目难点最终项目方案系列项目全集：安装说明环境要求数据集简介数据标注模型选型明确目标，开始下一步的操作检测模型训练模型评估与推理番外篇

OverlordDuke·2024-01-15 19:18

《动手学深度学习》学习笔记第10章注意力机制

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·2024-01-15 19:13

基于深度学习的桃子熟度与大小智能检测

基于深度学习的桃子熟度与大小智能检测基于深度学习的桃子熟度与大小智能检测引言1.环境搭建与准备2.数据准备3.模型准备4.训练准备5.服务器端部署结语基于深度学习的桃子熟度与大小智能检测引言随着时代的快速发展

OverlordDuke·2024-01-15 19:12

智能语音技术栈

由于深度学习对于语音识别WER的下降具有明显的作用，所以Kaldi、CNTK、TensorFlow等支持深度学习的工具目前比较流行，Kaldi的优势就是集成了很多

chenkaifang·2024-01-15 19:53

人工智能，深度学习与机器学习

从去年研究生入学开始，总是听到周围的人在说人工智能，机器学习，深度学习，，，，然而自己并不能完全明白这些到底是怎么回事，以及他们之间有着什么样的关系，近来也不知道都搞了些什么鬼，大概好像是知道了点什么。

陶大明·2024-01-15 19:33

基于深度学习的钢板表面缺陷识别技术介绍与实践

1问题背景1.1问题背景钢板的表面质量是钢板最为重要的质量因素之一，表面质量的优劣直接影响其最终产品的性能与质量。然而在加工过程中，由于原材料、轧制设备和工艺等原因，导致钢板表面出现结疤、裂纹、锟印、刮伤、针眼、磷皮、麻点等不同类型的缺陷[1]。这些缺陷不仅影响产品的外观，而且降低了产品的抗腐蚀性、耐磨性和疲劳强度等性能。在钢板轧制过程中，钢板表面缺陷的检测是一种简单的重复性、快速、高度集中的工作

槿予·2024-01-15 18:20

推荐频道

深度学习分类器