深度学习初阶

【深度学习】使用tensorflow实现VGG19网络

【深度学习】使用tensorflow实现VGG19网络本文章向大家介绍【深度学习】使用tensorflow实现VGG19网络，主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项，具有一定的参考价值
杨得江-君临天下wyj·2024-02-20 06:23

基于YOLOv8深度学习的智能车牌检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
阿_旭·2024-02-20 06:51

深度学习从入门到不想放弃-7

上一章的内容深度学习从入门到不想放弃-6(qq.com)今天讲的也算基础（这个系列后来我一寻思，全是基础），但是可能要着重说下，今天讲前向计算和反向传播，在哪儿它都永远是核心，不管面对什么模型前向计算：
周博洋K·2024-02-20 06:21

『论文阅读|利用深度学习在热图像中实现无人机目标检测』

利用深度学习在热图像中实现无人机目标检测摘要1引言1.1小物体检测1.2物体检测中的模型组合1.3热图像处理2提出的模型2.1预测头数量2.2骨干网络优化2.3Transformerencoder模块2.4
Dymc·2024-02-20 06:42

机器学习入门--门控循环单元(GRU)原理与实践

GRU模型随着深度学习领域的快速发展，循环神经网络（RNN）已成为自然语言处理（NLP）等领域中常用的模型之一。但是，在RNN中，如果时间步数较大，会导致梯度消失或爆炸的问题，这影响了模型的训练效果。
Dr.Cup·2024-02-20 05:43

数据仓库、大数据平台、数据中台的区别

层出不穷的新名词现在各种新名词层出不穷：顶层的有数字城市、智慧地球、智慧城市、城市大脑；企业层面的有数字化转型、互联网经济，数字经济、数字平台；平台层面的有物联网，云计算，大数据，5G，人工智能，机器智能，深度学习
000X000·2024-02-20 05:30

我该建数仓、大数据平台还是数据中台？看完脑子终于清醒了

层出不穷的新名词现在各种新名词层出不穷：顶层的有数字城市、智慧地球、智慧城市、城市大脑；企业层面的有数字化转型、互联网经济，数字经济、数字平台；平台层面的有物联网，云计算，大数据，5G，人工智能，机器智能，深度学习
zl1zl2zl3·2024-02-20 05:30

《深入浅出OCR》第八章：文档处理多模态预训练

面向对象：本篇前言知识主要介绍深度学习知识，全面总结知知识点，方便小白或AI爱好者学习基础知识。
GoAI·2024-02-20 05:53

Java和人工智能哪个好？

而在人工智能领域，像机器学习工程师、深度学习工程师、自然语言处理工程师、数据科学家等方向的
华清远见成都中心·2024-02-20 04:50

深度学习疆界：探索基本原理与算法，揭秘应用力量，展望未来发展与智能交互的新纪元

目录什么是深度学习深度学习的基本原理和算法深度学习的应用实例深度学习的挑战和未来发展方向挑战未来发展方向深度学习与机器学习的关系深度学习与人类的智能交互什么是深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法
Srlua·2024-02-20 04:54

杂记(九) 本文(4000字) | 推荐免费使用GPT-4的四种工具 |

点击进入专栏：《人工智能专栏》Python与Python|机器学习|深度学习|目标检测|YOLOv5及其改进|YOLOv8及其改进|关键知识点|各种工具教程不可否认，由OpenAI带来的GPT-4已是全球最受欢迎的
小酒馆燃着灯·2024-02-20 03:01

[计算机网络]深度学习传输层TCP协议

博客主页：从零开始的-CodeNinja之路⏩收录专栏：深度学习传输层TCP协议欢迎大家点赞评论收藏⭐文章[计算机网络]深度学习传输层TCP协议前提概括一:TCP协议段格式二:确认应答三:超时重传四:连接管理五
从零开始的-CodeNinja之路·2024-02-20 02:36

深度学习技巧应用37-模型训练过程中训练曲线的观察方法与超参数随机搜索方法

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37-模型训练过程中训练曲线的观察方法与超参数随机搜索方法。观察训练曲线可以帮助了解模型性能和诊断问题，如过拟合或欠拟合。
微学AI·2024-02-20 02:59

深度学习的进展

深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。
五行缺你94·2024-02-20 02:58

顾险峰：当深度学习遇到3D

本文中顾险峰老师分享了传统几何理论和方法与深度学习融合的相关知识。2019年10月底11月初，国际计算机视觉大会（ICCV2019）在韩国首尔举行，参会学者多达七千五百多人，创了历史记录。
喜欢打酱油的老鸟·2024-02-20 02:57

Michael Bronstein 最新几何深度学习综述：超越 WL 和原始消息传递的 GNN

且看几何深度学习旗手、牛津大学教授MichaelBrostein如是说。编辑丨陈彩娴来源|AI科技评论图可以方便地抽象关系和交互的复杂系统。
人工智能与算法学习·2024-02-20 02:26

Michael Brostein 最新几何深度学习综述：超越 WL 和原始消息传递的 GNN

且看几何深度学习旗手、牛津大学教授MichaelBrostein如是说。图可以方便地抽象关系和交互的复杂系统。社交网络、高能物理、化学等研究领域都涉及相互作用的对象（无论是人、粒子还是原子）。
人工智能学家·2024-02-20 02:55

一周（2020.12.04-12.11）践行收获

一、深度学习日历软件。第一，点搜问，多点点，搜寻一下，不懂再问。第二，分组，不用太多，大类就好，免得陷于焦虑。第三，哪些进入日历。
常新美·2024-02-20 02:16

仰望天空，脚踏实地

当你阶段性取得一定业绩时，应该多看看别人的“失败案例”，你会发现成功只是暂时的，偶然的，但失败大多数是相通的，研究失败可以做到“防范于未然”，当你到达了“天花板”时、要脱离“舒适圈”，让自己深度历练，深度学习
一阳归来·2024-02-20 01:35

深度学习-图解反向传播算法

什么是正向传播网络？前一层的输出作为后一层的输入的逻辑结构，每一层神经元仅与下一层的神经元全连接，通过增加神经网络的层数虽然可为其提供更大的灵活性，让网络具有更强的表征能力，也就是说，能解决的问题更多，但随之而来的数量庞大的网络参数的训练，一直是制约多层神经网络发展的一个重要瓶颈。什么是反向传播？反向传播（Backpropagationalgorithm）全称“误差反向传播”，是在深度神经网络中，
AI_王布斯·2024-02-20 01:29

深度学习之反向传播算法的直观理解

深度学习之反向传播算法的直观理解如何直观地解释backpropagation算法？
Stark0x01·2024-02-20 01:28

深度学习之pytorch实现逻辑斯蒂回归

深度学习之pytorch实现逻辑斯蒂回归解决的问题数学公式logiatic函数损失值代码与线性回归代码的区别数据损失值构造回归的函数结果分析解决的问题logistic适用于分类问题，这里案例(y为0和1
温柔了岁月.c·2024-02-20 01:58

深度学习之梯度下降算法

梯度下降算法梯度下降算法数学公式结果梯度下降算法存在的问题随机梯度下降算法梯度下降算法数学公式这里案例是用梯度下降算法，来计算y=w*x先计算出梯度，再进行梯度的更新importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0,4.0]y_data=[2.0,4.0,6.0,8.0]mse_list=[]w_list=[]w=1.0#
温柔了岁月.c·2024-02-20 01:57

深度学习之反向传播算法（backward()）

文章目录概念算法的思路概念反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。（误差的反向传播）算法的思路多层神经网络的教学过程反向传播算法为了说明这一点使用如下图所示处理具有两个输入和一
Tomorrowave·2024-02-20 01:27

深度学习基础 叁：反向传播算法

注：封面画师：新雨林-触站说明本页面无手机端适配，强制缩放阅读。使用纯html格式，保存教学用ppt，添加了部分个人笔记。目录工作正常，可以跳转。反向传播这里对反向传播的讲解比较奇怪，可能比较适合初学者理解。想要通过严谨的数学推导理解反向传播的同学，可以搜索一下。反向传播算法反向传播算法什么是正向传播网络什么是反向传播反向传播算法为什么需要反向传播图解反向传播反向传播计算链式求导法则案例1：通过反
白拾Official·2024-02-20 01:56

深度学习之反向传播算法

反向传播算法数学公式算法代码结果算法中一些函数的区别数学公式算法代码这里用反向传播算法，计算y=w*x模型importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasply#反向传播算法，需要使用pytorch框架，#这里导入pytorch框架，用torchimporttorch#用反向传播算法计算y=w*x模型x_data=[1.0,2.0,3.0,4.0]y_data=[2
温柔了岁月.c·2024-02-20 01:55

深度学习中的鲁棒性和泛化性有什么区别

鲁棒性（Robustness）和泛化性（Generalization）是评估模型性能时常用的两个术语，尤其在机器学习和统计建模领域。虽然这两个概念相关，但它们关注的方面有所不同。鲁棒性鲁棒性指的是模型在面对输入数据的小幅变动或存在噪声时仍能保持性能不受显著影响的能力。一个鲁棒的模型能够处理异常值、缺失数据点、或是不完美的输入数据，而不会导致预测结果出现显著偏差。鲁棒性强调的是模型对于输入数据中的不
智能建造小硕·2024-02-20 01:24

多模态推荐系统综述

它们集成了各种深度学习技术，可以根据标识符和属性信息对用户偏好进行建模。随着短视频、新闻等多媒体服务的出现，在推荐的同时了解这些内容变得至关重要。此外，多模态特征也有助于缓解RS中的数据稀疏问题。
凤凰AI·2024-02-20 00:27

GPU，CUDA，cuDNN的理解

我们知道做深度学习离不开GPU，不过一直以来对GPU和CPU的差别，CUDA以及cuDNN都不是很了解，所以找了些资料整理下，希望不仅可以帮助自己理解，也能够帮助到其他人理解。
达微·2024-02-20 00:58

AI芯片技术架构有哪些？FPGA芯片定义及结构分析

以下是几种常见的AI芯片技术架构：GPU（图形处理器）架构：GPU最初是用于图形渲染和游戏处理的，但由于其高度并行的特性，逐渐被应用于深度学习计算。
Hack电子·2024-02-20 00:43

Java EE初阶---计算机工作原理

1、冯诺依曼体系（VonNeumannArchitecture）现代的计算机,大多遵守冯诺依曼体系结构CPU中央处理器:进行算术运算和逻辑判断.存储器:分为外存和内存,用于存储数据(使用二进制方式存储)输入设备:用户给计算机发号施令的设备.输出设备:计算机个用户汇报结果的设备.针对存储空间：硬盘>内存>>CPU针对数据访问速度：CPU>>内存>硬盘认识计算机的祖师爷--冯诺依曼冯·诺依曼（John
茶虹·2024-02-20 00:10

Java EE初阶---网络原理之初识

1、网络发展史1.1独立模式独立模式：计算机之间相互独立；1.2网络互连随着时代的发展，越来越需要计算机之间互相通信，共享软件和数据，即以多个计算机协同工作来完成业务，就有了网络互连。网络互连：将多台计算机连接在一起，完成数据共享。数据共享本质是网络数据传输，即计算机之间通过网络来传输数据，也称为网络通信。根据网络互连的规模不同，可以划分为局域网和广域网。1.3局域网LAN局域网，即LocalAr
茶虹·2024-02-20 00:39

【JavaEE初阶】第八节.网络原理网络层和数据链路层，应用层

作者简介：大家好，我是未央；博客首页：未央.303系列专栏：JavaEE初阶每日一句：人的一生，可以有所作为的时机只有一次，那就是现在！！！!
未央.303·2024-02-20 00:37

【Java成王之路】EE初阶第十五篇:(网络原理) 5

接上一节继续网络协议是分层的前面已经写了应用层传输层今天就来写网络层了网络层的核心协议就叫做:IP协议主要有两个版本:IPv4(主要介绍)IPv6关于IP地址涉及到一个很重要的问题这样地址不够用的问题该如何处理?1.动态分配IP2.NAT机制,网络地址替换3.IPv6机制知识补充
K稳重·2024-02-20 00:36

【Java成王之路】EE初阶第十四篇:(网络原理) 4

上节回顾TCP的核心就是可靠性!!1.确认应答.保证可靠性的核心机制.针对传输数据以字节为单位进行编号.2.超时重传:①.传输的数据丢了②.ack应答报文丢了都要重传超时时间是动态变化的.500ms为单位3.连接管理(最爱考)三次握手状态转换LISTENESTABLISHED四次挥手CLOSE_WAITTIME_WAIT4.滑动窗口在可靠性的基础上,提升通信效率把数据进行批量发送,批量等待ACK窗
K稳重·2024-02-20 00:35

【Java成王之路】EE初阶第十六篇:(网络原理) 6

上节回顾网络原理,网络层协议.IP协议.IP协议主要做的事情两方面:地址管理(通过IP地址来管理)路由选择路由选择:"路由"(路由这个词在计算机中也是有很多含义的)此处的"路由"指的是IP协议中的"路径规划功能"好比用地图.从A到达B如果经常开车或者坐车,就会有体会,地图会规划出好多路径,就可以根据不同的情况选择路径.这个过程就是一个路由选择的过程.IP协议中路由选择具体的过程,和地图这里的路径规
K稳重·2024-02-20 00:05

【Java成王之路】EE初阶第十一篇:(网络原理) 1

上节回顾TCPsocket(核心:要掌握的两个类,Serversocket,socket)回显服务器(无法支持多个客户端并发执行)多线程回显服务器(针对每个连接(每个客户端)创建一个线程)线程池回显服务器(避免频繁创建/销毁线程)接着上一篇五层协议继续写.服务器代码实现importjava.io.IOException;importjava.net.DatagramPacket;importjav
K稳重·2024-02-20 00:35

【Java成王之路】EE初阶第十二篇:(网络原理) 2

上节回顾网络原理,应用层传输层:端口号UDP校验和接上篇校验和继续实际使用的校验和算法有很多,其中比较常见的,crc,md5.crc:循环冗余校验md5,也是一种算法.md5应用场景非常多,用来作为校验,只是其中一个场景而已.本质上是一个"非对称的哈希算法"要了解校验和,是如何校验的TCP协议TCP协议段格式关于TCP的特性1.可靠性2.超时重传3.连接管理图中A表示的是客户端,B表示的服务器.服
K稳重·2024-02-20 00:35

【Java成王之路】EE初阶第十三篇:(网络原理) 3

上节回顾TCP1.有连接2.可靠传输(可靠传输!=安全传输,可靠是指我发一个消息之后对方收没收到我心里有数)3.面向字节流4.全双工TCP可靠传输的机制特性:1.确认应答2.超时重传3.连接管理:如何建立连接:三次握手如果断开连接:四次挥手接上一篇继续:如何断开连接:四次挥手四次挥手的状态转换四次挥手一定是四次吗?是否可能是三次?有可能的!!后面会写到:延时应答和捎带应答.虽然ACK和FIN是不同
K稳重·2024-02-20 00:35

【Java EE初阶二十】关于http（一）

1.初识httpHTTP最新的版本应该是HTTP/3.0，目前大规模使用的版本HTTP/1.1；下面来简单说明一下使用HTTP协议的场景:1、浏览器打开网站(基本上)2、手机APP访问对应的服务器(大概率)前面的TCP与UDP和http不同，HTTP的报文格式，主要分两个部分来看待：请求与响应，因为HTTP协议，是一种"一问一答"结构模型的协议，同时请求和响应的协议格式，是有所差异的1.1抓包工具
委婉待续·2024-02-20 00:34

java EE初阶 — 计算机工作原理

文章目录1.操作系统2.操作系统的定位3.进程3.1进程的基本了解3.2操作系统内核是如何管理软件资源的3.3PCB里描述了进程的哪些特征3.3.1三个较为简单的特征3.3.2进程的调度属性4.内存管理1.操作系统操作系统是一个搞管理的软件。对上要给软件提供稳定的运行环境。对下要管理硬件设备。计算机操作系统：Windows（最熟悉的）Linux（程序猿必会的），特别适合进行开发和部署Mac（苹果电
与大师约会·2024-02-20 00:34

【Java EE初阶十九】网络原理（四）

4.数据链路层数据链路层也有很多种协议，其中一个比较常见常用的,就是“以太网协议”（通过网线/光纤,来通信所使用的协议叫做以太网协议，以太网是横跨数据链路层+物理层）；4.1以太网数据帧格式帧头+载荷(IP数据报)+帧尾，以太网数据帧格式如下图所示：如上图所示：目的地址：6字节源地址：6字节这里的6个字节，不是IP地址，而是网络中的另一套地址体系，mac地址(物理地址)由于最开始搞网络的时候,网络
委婉待续·2024-02-20 00:04

【Java EE初阶十七】网络原理（二）

2.传输层2.2TCP协议2.2.2关于可靠传输4.滑动窗口前面的三个机制，都是在保证tcp的可靠性；TCP的可靠传输,是会影响传输的效率的.(多出了一些等待ack的时间,单位时间内能传输的数据就少了)；滑动窗口,就让可靠传输对性能的影响,更少一些.TCP只要引入了可靠性,传输效率是不可能超过没有可靠性的UDP的，TCP这里的"效率机制"都是为了让可靠传输对传输效率的影响更小,尽可能的缩短和UDP
委婉待续·2024-02-20 00:02

挑战杯 基于GRU的 电影评论情感分析 - python 深度学习 情感分类

文章目录1前言1.1项目介绍2情感分类介绍3数据集4实现4.1数据预处理4.2构建网络4.3训练模型4.4模型评估4.5模型预测5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于GRU的电影评论情感分析该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1.1项目介绍其实，很明显这个项目和
laafeer·2024-02-20 00:53

快速搭建PyTorch环境：Miniconda一步到位

二、Miniconda安装指南：轻松上手三、PyTorch与Miniconda的梦幻组合：打造专属深度学习环境四、PyTorch环境配置进阶：优化与调试五、结尾一、为何选择Miniconda搭建PyTorch
高斯小哥·2024-02-20 00:13

如何学习和规划类似ChatGPT这种人工智能（AI）相关技术

数学基础：深度学习和自然语言处理等领域需要一定的数学基础，包括线性代数、微积分和概率统计。
ABEL in China·2024-02-20 00:43

深度学习发展的艺术

将人类直觉和相关数学见解结合后，经过大量研究试错后的结晶，产生了一些成功的深度学习模型。深度学习模型的进展是理论研究与实践经验相结合的产物。
科学禅道·2024-02-19 23:05

AlexNet的出现推动深度学习的巨大发展

尽管AlexNet（2012）的代码只比LeNet（1998）多出几行，但学术界花了很多年才接受深度学习这一概念，并应用其出色的实验结果。
科学禅道·2024-02-19 23:35

GPT-4带来的思想火花

1.GPT-4出色的创新思考和知识整合能力GPT-4通过深度学习和大规模训练所获得的生成与推理能力，极大地扩展了其在创新思考和知识整合方面的应用：新颖观点生成：基于对海量文本数据的理解，GPT-
科学禅道·2024-02-19 23:04

tensorflow学习笔记（二）：机器学习必备API

因为我个人的最终目的还是在深度学习上，所以一些深度学习和机器学习模块是必须要了解的，这其中包括了tf.train、tf.contrib.learn、还有如训练神经网络必备的tf.nn等API。
我愛大泡泡·2024-02-19 23:23
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