深度学习基础知识

基于matlab的深度学习案例及基础知识专栏前言

专栏简介内容涵盖深度学习基础知识、深度学习典型案例、深度学习工程文件、信号处理等相关内容，博客由基于matlab的深度学习案例、matlab基础知识、matlab图像基础知识和matlab信号处理基础知识四部分组成
逼子歌·2024-08-24 23:40

深度学习入门资料整理

足够通俗易懂了吧-知乎深度学习基础知识点梳理-知乎
AI视觉网奇·2024-02-02 13:13

深度学习知识学习笔记

一相关的深度学习基础知识（1）线性回归  设房屋的⾯积为x1x_1x1，房龄为x2x_2x2，售出价格为yyy。
wyn20001128·2024-01-31 01:24

深度学习基础知识

卷积神经网络——图像卷积特征提取卷积核（算子）用来做图像处理时的矩阵，与原图像做运算的参数。卷积层基本参数（卷积核大小，步长【pytorch默认为1】，padding边缘填充）输出尺寸=（输入尺寸-卷积核尺寸+2*padding）/stride+1卷积神经网络的基本结构层输入层：批次通道图像大小卷积层激活函数：加入非线性因素，提高神经网络对模型的表达能力，解决线性模型所不能解决的问题，CNN较为常
湘溶溶·2024-01-26 06:40

深度学习基础知识整理

自动编码器Auto-encoders是一种人工神经网络，用于学习未标记数据的有效编码。它由两个部分组成：编码器和解码器。编码器将输入数据转换为一种更紧凑的表示形式，而解码器则将该表示形式转换回原始数据。这种方法可以用于降维，去噪，特征提取和生成模型。自编码器的训练过程是无监督的，因为它不需要标记数据。它的目标是最小化重构误差，即输入数据与解码器输出之间的差异。这可以通过反向传播算法和梯度下降等优化
Do1phln·2024-01-17 07:01

深度学习入门

深度学习基础知识了解深度学习与机器学习的关系，探索其基础知识，并了解在某些应用中使用深度学习算法的优势。技能水平初学者估计完成时间约2小时。
AI-智能·2024-01-16 10:13

02-深度学习基础知识

在TensorFlow中，tensor是一个类，也是存储和变换数据的主要工具。如果你之前用过NumPy，你会发现tensor和NumPy的多维数组非常类似。然而，tensor提供GPU计算和自动求梯度等更多功能，这些使tensor更加适合深度学习。1TensorFlow基本功能首先用arange创建一个行向量创建一个行向量.png关于constan函数在TensorFlow中表示张量。consta
洛八斗·2024-01-04 01:51

深度学习基础知识神经网络

神经网络1.感知机感知机（Perceptron）是FrankRosenblatt在1957年提出的概念，其结构与MP模型类似，一般被视为最简单的人工神经网络，也作为二元线性分类器被广泛使用。通常情况下指单层的人工神经网络，以区别于多层感知机（MultilayerPerceptron）。尽管感知机结构简单，但能够学习并解决较复杂问题感知机结构与MP模型类似，一般被视为最简单的人工神经网络，也作为二元
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2023-12-29 12:48

OpenCV完结篇——计算机视觉（人脸识别 || 车牌识别）

文章目录Haar人脸识别方法Haar识别眼鼻口Haar+Tesseract进行车牌识别深度学习基础知识dnn实现图像分类Haar人脸识别方法scaleFactor调整哈尔级联器的人脸选框使其能框住人脸官方教程指路每个特征都是通过从黑色矩形下的像素总和减去白色矩形下的像素总和获得的单个值级联器模型文件位置
源代码•宸·2023-11-28 12:15

深度学习基础知识——从人工神经网络开始

一、介绍您知道第一个神经网络是在20世纪50年代初发现的吗？深度学习(DL)和神经网络(NN)目前正在推动本世纪一些最巧妙的发明。他们从数据和环境中学习的令人难以置信的能力使他们成为机器学习科学家的首选。深度学习和神经网络是自动驾驶汽车、图像识别软件、推荐系统等产品的核心。显然，它是一种强大的算法，对各种数据类型也具有高度适应性。人们认为神经网络是一个极其难学的课题。因此，要么他们中的一些人不使用
无水先生·2023-11-22 11:42

基于昇腾CANN的推理应用开发快速体验（Python)

注意，为了保证学习和体验效果，用户应该具有以下知识储备：1.熟练的Python语言编程能力2.深度学习基础知识，理解神经网络模型输入输出数据结构1.目录2.最终目标1.了解ACL的基本概念，清楚ACL
Tianyi Li 1997·2023-11-14 08:32

BERT课程

目录课程视频和slides背景知识深度学习基础知识WordEmbedding语言模型RNN/LSTM/GRU、Seq2Seq和Attention机制Tensorflow基础知识PyTorch基础知识BERT
baidu_huihui·2023-11-09 14:35

如何学习训练大模型——100条建议

以下是学习训练大模型的一般步骤：基础知识：学习深度学习基础知识，包括神经网络结构、损失函数、优化算法等。可以通过在线课程、教科书和教程来学习。
嗯，这是一个好名字·2023-11-08 11:00

如何在深度学习领域取得个人的成功

要在深度学习领域取得个人的成功，可以考虑以下建议：学习深度学习的基础知识：首先，建立坚实的深度学习基础知识是非常重要的。
xw555666·2023-10-29 13:13

深度学习推荐系统架构、Sparrow RecSys项目及深度学习基础知识

文章目录技术架构：深度学习推荐系统的经典技术架构长啥样？一、深度学习推荐系统的技术架构二、基于用户行为的推荐三、基于多模态数据的推荐四、基于知识图谱的推荐SparrowRecSys：我们要实现什么样的推荐系统？一、SparrowRecSys项目简介二、SparrowRecSys项目的技术架构三、SparrowRecSys项目的价值和意义深度学习基础：你打牢深度学习知识的地基了吗？一、深度学习的基本
我是廖志伟·2023-10-22 11:18

如何学习深度学习

文章目录如何学习深度学习基础数学知识编程基础知识深度学习基础知识学习资源总结我是廖志伟，一名Java开发工程师、Java领域优质创作者、CSDN博客专家、51CTO专家博主、阿里云专家博主、清华大学出版社签约作者
我是廖志伟·2023-10-20 10:01

【深度学习基础知识（一）：卷积神经网络CNN基础知识】

@深度学习基础知识深度学习基础知识（一）：卷积神经网络CNN基础知识卷积神经网络CNN基础知识0、目录1.CNN卷积神经网络的特点2.卷积操作基础知识2.1卷积操作的概念2.2卷积操作的种类2.3卷积操作后特征图谱大小计算公式
CL_Meng77·2023-10-19 09:20

深度学习基础知识 Dataset 与 DataLoade的用法解析

深度学习基础知识Dataset与DataLoade的用法解析1、Dataset2、DataLoader参数设置：1、pin_memory2、num_workers3、collate_fn分类任务目标检测任务
郭庆汝·2023-10-12 12:27

深度学习基础知识数据 数据预处理transforms流程讲解

深度学习基础知识数据数据预处理transforms流程讲解1、数据预处理2、使用节点2、transform.RandomResizedCrop随机尺寸裁剪缩放3、水平翻转与垂直翻转4、ColorJitter
郭庆汝·2023-10-12 12:27

深度学习基础知识 给模型的不同层 设置不同学习率

深度学习基础知识给模型的不同层设置不同学习率1、使用预训练模型时，可能需要将2、学习率设置方式：1、使用预训练模型时，可能需要将（1）预训练好的backbone的参数学习率设置为较小值，（2）backbone
郭庆汝·2023-10-12 12:27

深度学习基础知识 最近邻插值法、双线性插值法、双三次插值算法

深度学习基础知识最近邻插值法、双线性插值法、双三次插值算法1、最近邻插值法1、最近邻插值法*最邻近插值：将每个目标像素找到距离它最近的原图像素点，然后将该像素的值直接赋值给目标像素优点：实现简单，计算速度快缺点
郭庆汝·2023-10-12 12:48

深度学习基础知识总结

目录背景深度学习/机器学习/人工智能，计算机视觉/机器视觉/图像处理...的关系监督学习、无监督学习、半监督学习图像分类、目标检测、语义分割、实例分割基础知识激活函数激活函数的作用激活函数一般是非线性的常见的激活函数训练集/验证集/测试集，交叉验证...训练集验证集（开发集）测试集交叉验证目标检测YOLO算法YOLO算法发展过程卷积空洞卷积感受野过拟合噪声IOU搭建模型相关Dropout方法展平P
ThreeS_tones·2023-10-11 08:02

深度学习基础知识 register_buffer 与 register_parameter用法分析

深度学习基础知识register_buffer与register_parameter用法分析1、问题引入2、register_parameter()2.1作用2.2用法3、register_buffer
郭庆汝·2023-10-11 00:47

深度学习基础知识 BatchNorm、LayerNorm、GroupNorm的用法解析

深度学习基础知识BatchNorm、LayerNorm、GroupNorm的用法解析1、BatchNorm2、LayerNorm3、GroupNorm用法：BatchNorm、LayerNorm和GroupNorm
郭庆汝·2023-10-11 00:47

深度学习基础知识 学习率调度器的用法解析

深度学习基础知识学习率调度器的用法解析1、自定义学习率调度器**：**torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR2、正儿八经的模型搭建流程以及学习率调度器的使用设置1、自定义学习率调度器
郭庆汝·2023-10-11 00:16

深度学习基础知识 使用torchsummary、netron、tensorboardX查看模参数结构

深度学习基础知识使用torchsummary、netron、tensorboardX查看模参数结构1、直接打印网络参数结构2、采用torchsummary检测、查看模型参数结构3、采用netron检测、
郭庆汝·2023-10-09 16:07

深度学习基础知识 nn.Sequential ｜ nn.ModuleList ｜ nn.ModuleDict

深度学习基础知识nn.Sequential｜nn.ModuleList｜nn.ModuleDict1、nn.Sequential、nn.ModuleList、nn.ModuleDict类都继承自Module
郭庆汝·2023-10-09 16:02

【深度学习概述学习小结】

深度学习概述学习小结人工智能、机器学习与深度学习关系深度学习深度学习历史深度学习基础知识神经元参数更新与误差反向传播Pytorch代码学习螺旋分类整体思考实验对比继续实验人工智能、机器学习与深度学习关系在人工智能领域
文海傲舟·2023-09-23 05:36

深度学习基础知识（三）-线性代数的实现

1.标量使用标量由只有一个元素的张量表示,标量可以做最简单的计算。importtorchx=torch.tensor([3.0])y=torch.tensor([2.0])print(x+y)print(x*y)print(x/y)print(x**y)结果：tensor([5.])tensor([6.])tensor([1.5000])tensor([9.])2.向量使用向量：将标量值组成的列表
渣渣洒泪成长记·2023-08-26 16:13

深度学习基础知识-pytorch数据基本操作

1.深度学习基础知识1.1数据操作1.1.1数据结构机器学习和神经网络的主要数据结构，例如0维：叫标量，代表一个类别，如1.01维：代表一个特征向量。
渣渣洒泪成长记·2023-08-23 15:32

深度学习知识总结2：主要涉及深度学习基础知识、卷积神经网络和循环神经网络

往期链接：Summer1:Summarizelinearneuralnetworksandmulti-layerperceptronSummer2:SummarizeCNNandRNN文章目录Summer2:SummarizeCNNandRNNPart1DeepLearning>层和块>参数管理和延后初始化>读写文件和GPUPart2CNN>从全连接到图像卷积>填充、步幅、多通道和池化层>LeNe
Cheny1m·2023-08-22 11:33

YOLO入门必备的哪些知识点？

如果你想入门YOLO，以下是一些必备的知识点：深度学习基础知识：了解深度学习的基本概念和原理是学习YOLO的基础。包括神经网络的结构和训练过程，反向传播算法等。
YOLO数据集工作室·2023-08-21 11:13

深度学习基础知识笔记

深度学习要解决的问题1深度学习要解决的问题2应用领域3计算机视觉任务4视觉任务中遇到的问题5得分函数6损失函数7前向传播整体流程8返向传播计算方法1梯度下降9神经网络整体架构11神经元个数对结果的影响12正则化和激活函数1正则化2激活函数13神经网络过拟合解决办法1数据预处理2参数初始化3DROP-OUT-七伤拳视频1深度学习要解决的问题怎么样提特征2应用领域（1）无人驾驶，计算机视觉（2）人脸识
longerVR·2023-08-13 11:22

深度学习基础知识扫盲

深度学习监督学习（Supervisedlearning）监督学习分类无监督学习（Non-supervisedlearning）无监督学习的算法无监督学习使用场景术语特征值特征向量特征工程（Featureengineering）特征缩放Sigmodfunction决策边界激活函数过拟合/欠拟合逻辑回归算法多类(mutil-classes)分类与多标签（multi-lable）分类卷积层（Convol
羊羊羊i·2023-08-06 12:58

【深度学习基础知识 - 06】inception的提出背景和主要特点

inception的提出背景inception最早是Google在2014年在GoogLeNet中提出的，在2014年业界的共识是增加模型的参数量可以提高模型精度，那时业界远没触碰到模型复杂度的瓶颈，学者都是通过增加网络深度来堆叠参数的，而google则是通过增加网络的宽度来堆叠参数。inception的主要特点它的主要特征就是将常用的卷积核：1x1、3x3、5x5和池化操作堆叠在一起，这样让模型
雁宇up·2023-06-16 21:02

深度学习基础知识-tf.keras实例: 加州房价预测

参考书籍：《Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow,2ndEdition(AurelienGeron[Géron,Aurélien])》代码有修改，已测通。简单顺序结构这次得数据集比之前得简单，只包含数字型特征，没有ocean_proximity，也没有缺失值。如果sklearn.datasets.fetch_cali
陆沙·2023-06-07 12:57

深度学习基础知识-tf.keras实例：衣物图像多分类分类器

参考书籍：《Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow,2ndEdition(AurelienGeron[Géron,Aurélien])》本次使用的数据集是tf.keras.datasets.fashion_mnist，里面包含6w张图，涵盖10个分类。importtensorflowastffromtensorflow
陆沙·2023-06-07 12:56

深度学习基础知识-[未完]-神经网络超参数调优

参考书籍：《Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow,2ndEdition(AurelienGeron[Géron,Aurélien])》代码运行环境：win10+python3.9.12+tensorflow2.12.0+cpu使用RandomizedSearchCV可以通过先做一次随机的搜索，然后再缩小范围继续搜索。
陆沙·2023-06-07 12:47

深度学习基础知识点归纳总结

1.最小化代价函数优化方法：BGD、SGD、MBGD、动量、NAG、Adagrad、AdaDelta、Adam、AMSGrad、牛顿法；2.前馈神经网络的隐藏单元不一定在所有的输入点上可微；3.CNN最大池化能产生一定程度的平移不变性；4.向量范数表征向量空间的大小：imageimage1.CNN：LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet数据增强技术：翻转、裁剪、
小锋学长·2023-04-17 12:47

狂肝两万字带你用pytorch搞深度学习！！！

深度学习基础知识和各种网络结构实战...狂肝两万字带你用pytorch搞深度学习！！！
写Bug那些事·2023-04-06 06:22

2023双非计算机硕士应战秋招算法岗之深度学习基础知识

word版资料自取链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1H5ZMcUq-V7fxFxb5ObiktQ提取码：kadm卷积层全连接神经网络需要非常多的计算资源才能支撑它来做反向传播和前向传播，所以说全连接神经网络可以存储非常多的参数，如果你给它的样本如果没有达到它的量级的时候，它可以轻轻松松把你给他的样本全部都记下来，这会出现过拟合的情况。局部感知：在传统神经网络中每个神经元
Diros1g·2023-03-31 23:15

计算机视觉面试知识点总结

目录1.ARM优化2.CPU硬件基础3.数字图像处理4.深度学习基础知识5.矩阵乘优化
fpga和matlab·2023-02-07 11:33

深度学习基础知识（三）--- Normalization 规范化 操作

本文部分过程和图片来源于以下参考资料参考资料：知乎专栏-张俊林-深度学习中的Normalization模型-https://zhuanlan.zhihu.com/p/43200897知乎专栏-Juliuszh-详解深度学习中的Normalization，BN/LN/WN-https://zhuanlan.zhihu.com/p/33173246CSDN博客-夏洛的网-https://blog.cs
Teeyohuang·2023-02-03 13:41

如何阅读和学习深度学习项目代码

1.基础知识首先，需要保证有一定的深度学习基础知识，吴恩达的深度学习课还有斯坦福大学的CS231n都是不错的入门教程，只需要有大学数学的基础就可以看懂。
*pprp*·2023-02-02 13:54

【深度学习基础知识 - 07】BN的原理和作用

BatchNormalization也是深度学习中的一个高频词汇，这篇文章将会对其做一个简单介绍。目录1.BN的原理2.BN的作用3.BN层的可学习参数4.infer时BN的处理5.BN的具体计算步骤以及公式6.BN和L2参数权重正则化的区别1.BN的原理BN就是在激活函数接收输入之前对数据分布进行规范化，具体计算就是去均值归一化，将数据的分布都规范到标准正态分布中，使得激活函数的输入值落在函数较
雁宇up·2023-02-01 17:14

Datawhale 深入浅出Pytorch【第三~四章：Pytorch模块和基础实践】

Pytorch主要组成模块前言深度学习基础知识神经网络学习步骤Pytorch深度学习模块基本配置数据读入模型构建损失函数优化器训练与评估总结前言预期完成本课后可以使用Pytorch完成简单的图像分类任务
beckygong001·2023-01-31 09:53

深度学习基础知识（七）:神经网络基础之梯度下降法

4.梯度下降法4.1定义通过对参数（如w，b）进行求导，用于训练模型中的各种参数（如线性回归的w和b参数），从而达到成本函数值的最低点（也就是函数图像的最低点）。4.2函数图像在图中，x和y轴分别为需要训练的参数w和b（参数越多时维数越高），z轴为J（w，b）的值4.3具体操作方式  在logistic回归当中参数进行任意初始化后，进行一次logistic回归计算，并且计算出当前J（w，b）的公式
Chou_pijiang·2023-01-30 11:26

【深度学习基础知识 - 28】三维重建中的点云、体素、mesh

点云、体素和mesh都是三维重建中常用的三维物体的表示方法。1.点云1.1点云的概念点云是不规则的数据结构，就是用一堆点来表示物体，这种方法的限制是点与点之间没有联系，缺乏物体的表面信息。1.2点云的表示方法点云一般采用NxNxN的三维矩阵，或编码xyz三个通道的栅格数据，或以深度图的方式进行表示。2.体素2.1体素的概念体素就相当于图像中的像素，可以理解为三维物体中的像素，这就使得三维空间中的物
雁宇up·2023-01-26 09:26

深度学习基础知识

目录1.激活函数2.损失函数3.归一化3.1归一化3.1.1将特征数据缩放到一个范围scaletoarange3.1.2均值方差归一化（standardization）3.1.3RobustScaler3.2批归一化3.3归一化的作用4.过拟合4.1什么是过拟合4.2深度网络中随机丢弃神经元——Dropout，防止过拟合1.激活函数激活函数的性质：单调性，非线性（若不是非线性，改用线性，多层神经网
zhao_crystal·2023-01-22 12:31

【深度学习基础知识 - 21】加快模型训练速度的方法

在深度学习任务中，虽然可以通过堆叠参数、设计更复杂的结构来提高模型的表征能力，但这也会导致模型的计算量增加，训练时间延长，大大降低模型的产出效率。这篇文章根据博主的经验简单介绍一些加快模型训练速度的方法，以及为什么需要关注模型的训练速度。加快深度学习模型训练速度的方法1.合理的超参数设计BatchSize。每次迭代batch的大小是影响每次推理速度的主要因素，而batchsize并非越大越好，一个
雁宇up·2023-01-22 12:01
上一页 1 2 3 4 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他