深度学习小常识

《自然》发布2024年值得关注的七大技术 | 简说基因 Curiosity

1.深度学习助力蛋白质设计从头设计蛋白质已经成熟为一种实用的工具，用于生成定制的酶和其他蛋白质。在这背后，深度学习功不可没。
简说基因-专业生信合作伙伴·2024-01-30 10:46

局部响应归一化层（LRN）

于是来个年前最后一更~局部响应归一化层（LocalResponseNormalization）局部响应归一化层简称LRN，是在深度学习中提高准确度的技术方法。
LiBiscuit·2024-01-30 10:09

《边缘计算》第2版——第三章边缘智能

第3章边缘智能边缘计算与人工智能场景有机结合，催生出边缘智能3.1边缘智能的定义3.1.1背景以深度神经网络为代表的深度学习算法在诸多人工智能相关的应用中取得了很好的效果，随着边缘计算的发展，人工智能应用越来越多地迁移到边缘进行
xiao_wyy·2024-01-30 10:30

PaddleNLP的简单使用

1介绍PaddleNLP是一个基于PaddlePaddle深度学习平台的自然语言处理（NLP）工具库。它提供了一系列用于文本处理、文本分类、情感分析、文本生成等任务的预训练模型、模型组件和工具函数。
J_bean·2024-01-30 10:06

大创项目推荐 题目：基于机器视觉opencv的手势检测 手势识别 算法 - 深度学习 卷积神经网络 opencv python

文章目录1简介2传统机器视觉的手势检测2.1轮廓检测法2.2算法结果2.3整体代码实现2.3.1算法流程3深度学习方法做手势识别3.1经典的卷积神经网络3.2YOLO系列3.3SSD3.4实现步骤3.4.1
laafeer·2024-01-30 09:48

生成式AI人工智能

生成式AI人工智能生成式AI生成式AI的核心思想生成对抗网络变分自编码器应用总结生成式AI生成式AI指的是基于神经网络和深度学习技术的人工智能系统，其能够根据输入的数据生成新的内容。
数据科学与艺术的贺公子·2024-01-30 09:54

AI大语言模型学习笔记之三：协同深度学习的黑魔法 - GPU与Transformer模型

Transformer模型的崛起标志着人类在自然语言处理（NLP）和其他序列建模任务中取得了显著的突破性进展，而这一成就离不开GPU（图形处理单元）在深度学习中的高效率协同计算和处理。
DATA无界·2024-01-30 09:43

[深度学习]paddleocrv4模型推理要比v3版本慢很多原因

请问为何Mkldnn在ChineseV4下运行会比Onnx和Openblas慢很多？资料来源：https://github.com/sdcb/PaddleSharp/issues/75qaqz111commentedonDec6,2023•edited按Readme里面的说明来看，貌似mkl比openblas是要快的，在我的机器（R7-5800H16GWin1022H2）上跑出来的耗时对比如下：L
FL1623863129·2024-01-30 09:13

YOLOV5s行人识别改进 引入CoT模块及SIOU损失函数

1.项目背景及意义近年来，深度学习算法不断取得了突破性进展，这也推动了人工智能技术的不断进步。机器视觉作为其中的重要一环，在不同领域也焕发出了强烈的生机。
deleteeee·2024-01-30 08:25

【NLP冲吖~】〇、NLP（自然语言处理、大纲）

0、自然语言处理自然语言处理是一门用于理解人类语言、情感和思想的技术，是人工智能深度学习领域的一项重要分支，去年爆火的GPT就是该分支的一个重要落地的应用。
漂泊老猫·2024-01-30 08:21

win11下 “pytorch导出模型“ 以及 “C++使用onnxruntime部署”

部分一：PyTorch导出模型在Win11下，PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了丰富的工具来训练和导出模型。
夏秃然·2024-01-30 07:08

HASHCAT（哈斯猫）--入门深度学习

Hashcat是一款密码爆破神器，信息安全必备工具之一，特此写篇文章记录总结之，以备不时之需，同时也可能帮助到看到本本文的网友。简介Hashcat是世界上最快的密码破解程序，是一个支持多平台、多算法的开源的分布式工具。官方：hashcat-advancedpasswordrecoveryGithub：GitHub-hashcat/hashcat:World'sfastestandmostadvan
Julian Paul Assange·2024-01-30 07:31

PyTorch 最新安装教程

PyTorch是一个开源的深度学习框架，提供了丰富的工具和库，方便用户快速开发和部署深度学习模型。由于其灵活性和易用性，PyTorch已成为许多数据科学家和机器学习工程师的首选工具。
Dxy1239310216·2024-01-30 07:28

和深度学习什么关系？

在学习深度学习的相关知识之前，我们首先得了解什么是神经网络，解开神经网络的神秘面纱后，什么是深度学习的问题也就迎刃而解。
小oo呆·2024-01-30 07:52

深度学习之卷积神经网络进阶版

上一讲我们介绍了卷积神经网络和多层感知机，也就是全链接网络。他们在网络架构上是串行的结构，也就是在每一层与每一层之间，前面一层的输出，是后面一层的输入。在神经网络里面，我们可能会有更加复杂的结构，比如，在每层之间有分支，甚至说要把每一层的输出再往前作为输入。我们来介绍两种比较复杂的神经网络结构：同时我们要思考，当我们遇见一个比较复杂的结构的时候，我们想要实现它，我们要怎么办？首先回顾一下上节课的知
丘小羽·2024-01-30 07:45

深度学习实战70-数学教材智能问答MathGPT模型与题目latex的pdf生成技术

大家好，我是微学AI,今天给大家介绍一下深度学习实战70-数学教材智能问答MathGPT模型与题目latex的pdf生成技术，本文利用MathGPT数学大模型实现的数学教材智能问答系统。
微学AI·2024-01-30 07:44

深度学习使用python建立最简单的神经元neuron

目录介绍数据：建模：模型：介绍在深度学习中，神经元通常指的是人工神经元（或感知器），它是深度神经网络中的基本单元。深度学习的神经元模拟了生物神经元的工作原理，但在实现上更加简化和抽象。
取名真难.·2024-01-30 06:35

神经网络建立(结果可变)最小神经元

目录介绍：初始化：建模:预测：改变结果：介绍：在深度学习中，神经元通常指的是人工神经元（或感知器），它是深度神经网络中的基本单元。深度学习的神经元模拟了生物神经元的工作原理，但在实现上更加简化和抽象。
取名真难.·2024-01-30 06:35

使用程序设计流程图解析并建立神经网络(不依赖深度学习library）

介绍：##Flowchartforasimpleneuralnetwork:#(1)Takeinputs输入#(2)Addbias(ifrequired)#(3)Assignrandomweightstoinputfeatures随机一个权重#(4)Runthecodefortraining.训练集训练#(5)Findtheerrorinprediction.找预测损失#(6)Updatethew
取名真难.·2024-01-30 06:27

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记5

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过,对于书上部分章节也做了整合。Chapter5DeepLearningComputation5.1LayersandBlocksimporttorchfromtorchimportnn
南七澄江·2024-01-30 06:10

大模型基础

这种模型通常基于深度学习技术和大规模语言模型训练，能够模拟人类的对话方式，通过视频，图片以及语音和文本的方式与用户进行交互。
xiechaoyi123·2024-01-30 05:54

计算机视觉的基本概念和技术有哪些?

深度学习：这是一种强大的机器学习技术，被广泛
shanshan2099·2024-01-30 05:44

第二十七周：文献阅读笔记

DenseBlock5.Poolinglayers6.ImplementationDetails7.Experiments8.FeatureReuse9.代码实现总结摘要DenseNet（密集连接网络）是一种深度学习神经网络架构
@默然·2024-01-30 03:01

动手学深度学习（一）深度学习介绍1

目录一、引言1.日常生活中的机器学习：2.机器学习中的关键组件：2.1数据：2.2模型：2.3目标函数：2.4优化算法：3.各种机器学习问题：3.1监督学习：3.1.1回归：3.1.2分类：3.1.3标记问题：3.1.4搜索：3.1.5推荐系统：3.1.6序列学习：3.2无监督学习：3.3与环境互动：3.4强化学习：一、引言时至今日，人们常用的计算机程序几乎都是软件开发人员从零编写的。比如，现在开
Shining0596·2024-01-30 02:32

动手学深度学习（一）深度学习介绍2

目录二、起源三、深度学习的成功案例：四、特点：五、小结：二、起源为了解决各种各样的机器学习问题，深度学习提供了强大的工具。
Shining0596·2024-01-30 02:00

【大厂AI课学习笔记】1.1.3 常见术语解释

目录1.人工智能(Artificialintelligence)2.算法(Algorithms)3.机器学习(Machinelearning)4.深度学习(Deeplearning)5.神经网络(NN)
giszz·2024-01-30 02:30

EEG神经网络分类的深度学习方法

近年来，深度学习(DL)因其能够在阐明分类的相关特征的同时显著提高许多领域的分类性能而广受欢迎。本文旨在为对基于EEG的深度学习研究感兴趣的研究人员提供全面的参考来源。
茗创科技·2024-01-30 02:19

Redis面试题36

它基于大数据、机器学习、深度学习和自然语言处理等技术，通过对数据和模型的分析和推理，使机器能够自动完成复杂的任务和问题解决。人工智能的应用
CrazyMax_zh·2024-01-30 01:08

Redis面试题35

什么是深度学习？它和传统机器学习的区别是什么？答：深度学习是机器学习的一个分支，主要基于神经网络模型，通过多层次的神经元网络进行学习和推断。深度学习与传统机器学习的区别在于其模型的结构和学习方法。
CrazyMax_zh·2024-01-30 01:08

Redis面试题36

例如，深度学习模型可以通过分析医学影像数据来辅助诊断癌症、肺部疾病等。药物研发和治疗方案优化：人工智能可以帮助加速药物研发过程，通过分析大量的医学文献和基因组数据，找到潜在的药物靶点和治疗方法。
CrazyMax_zh·2024-01-30 01:08

美赛注意事项

火热关键词：人工智能、机器学习、深度学习、区块链、大数据技术、Chat-GPTEF题目：第一问：变量之间的关系（关系题：层次分析法、熵权法等）第二问：预测类问题（例如使用时间维度的马尔科夫、链等预测方法
RunningBComeOn·2024-01-30 01:45

喝水小常识

以前常听人说，开水不能反复烧，烧久了不能喝，喝了容易生病或中毒，为了验证这个说法是个伪命题，我特地上网查了一下，结果根本就不是那么回事。说开水不能反复烧的人认为开水中含有许多亚硝酸盐，其实根本就是骗人的话，开水中亚硝酸盐含量非常低，对人类基本没影响。还有人认为隔夜的水也不能喝，因为隔夜的水不干净，其实这种说法也是毫无根据的，隔夜的水也可以喝的。隔只不过夜水因时间长，通过嘴唇接触会进入一些细菌，由于
蓦然回首_872c·2024-01-30 00:49

文献速递：人工智能医学影像分割--- 深度学习分割骨盆骨骼：大规模CT数据集和基线模型

文献速递：人工智能医学影像分割—深度学习分割骨盆骨骼：大规模CT数据集和基线模型我们为大家带来人工智能技术在医学影像分割上的应用文献。
有Li·2024-01-30 00:42

【影像组学入门百问】#83----#87

深度影像组学（DeepRadiomics）是一种将深度学习技术应用于影像组学的研究方法。它结合了传统影像组学的特征提取方法和深度学习的自动特征学习能力，以提高影像特征的表示能力和泛化性能。
有Li·2024-01-30 00:42

Phoncent博客GPT写作工具

它通过深度学习和自然语言处
庄泽峰·2024-01-30 00:37

深度学习技巧应用34-在多台服务器资源下数据并行分布式训练神经网络模型的应用技巧

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34-在多台服务器资源下数据并行分布式训练神经网络模型的应用技巧,本文将帮助大家理解多台服务器资源的数据并行分布式训练神经网络模型的过程，数据并行训练是一种在多个处理器上并行训练卷积神经网络模型的方法
微学AI·2024-01-29 22:11

基于深度学习的安全帽检测系统（YOLOv5清新界面版，Python代码）

安全帽检测系统用于自动化监测安全帽佩戴情况，在需要佩戴安全帽的场合自动安全提醒，实现图片、视频和摄像头等多种形式监测。在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集，以及PyQt的UI界面。安全帽检测系统主要用于自动化监测安全帽佩戴情况，检测佩戴安全帽的数目、位置、预测置信度等；可采取图片、视频和摄像头等多种形式监测佩戴情况，并实时显示标记和结果；博文提供了完整的Python代码和使
AI小白龙*·2024-01-29 21:05

语义分割样本随机划分

文章目录前言一、训练集、验证集、测试集二、使用步骤1.引入库2.设置输入输出路径3.处理过程总结前言深度学习语义分割在训练时需要将裁剪好的样本数据划分为训练集、验证集和测试集。
深度神经质患者·2024-01-29 21:53

躬身行领读人服务升级体系

躬身行悦读工坊领读人服务体系全面升级，以教授别人完成自己深度学习以被实践证明这是有效的学习方法和实践逻辑。为确保所有领读人能真正完成蜕变，实现从意愿到结果的顺利升级，全面开启领读人的付费模式。
宗少躬身行·2024-01-29 20:38

【深度学习：目标检测】深度学习中目标检测模型、用例和示例

【深度学习：目标检测】深度学习中目标检测模型、用例和示例什么是物体检测？
jcfszxc·2024-01-29 20:30

【转】深度学习中的正则化（Regularization）

转自：http://www.imooc.com/article/69484一、Bias（偏差）&Variance（方差）在机器学习中，这两个名词经常让我们傻傻分不清。我们不妨用案例来看看怎么区分。假设我们正在做一个分类器，分别在训练集和验证集上测试，以下为四种可能的情况：四种情况可见①、④两种情况的训练集误差都很小，接近optimalerror，这种就称为lowbias。说明训练的很到位了。相反，
是我真的是我·2024-01-29 19:59

仿真机器人-深度学习CV和激光雷达感知(项目2)day8【作业2与答案2】

文章目录前言作业2答案2代码详解前言你好，我是辰chen，本文旨在准备考研复试或就业本文内容是我为复试准备的第二个项目欢迎大家的关注，我的博客主要关注于考研408以及AIoT的内容预置知识：基本Python语法，基本linux命令行使用以下的几个专栏是本人比较满意的专栏(大部分专栏仍在持续更新)，欢迎大家的关注：ACM-ICPC算法汇总【基础篇】ACM-ICPC算法汇总【提高篇】AIoT(人工智能
辰chen·2024-01-29 19:12

成都市网络教研《初中地理深度学习课堂教学研究》学习记录（三）

深度学习基本思维模型基于“深度学习”的初中地理课堂真实：可借鉴、实用性强有效：解决学习过程中的核心知识、关键能力生本：以学生为主体，体现学生的参与度和参与面灵活：课堂灵活，处理知识和问题的方式不死板、材料鲜活
一枚王脑司·2024-01-29 19:06

工业界和学术界最大区别是什么？

链接：https://www.zhihu.com/question/332602866编辑：深度学习与计算机视觉声明：仅做学术分享，侵删能源类工科博士在读，正在面临工业界和学术界的抉择，想知道两者的区别
woshicver·2024-01-29 18:35

AI 绘画平台难开发，难变现？试试 Stable Diffusion API Serverless 版解决方案

作者：王佳、江昱、筱姜StableDiffusion模型，已经成为AI行业从传统深度学习时代走向AIGC时代的标志性里程碑。
阿里云云原生·2024-01-29 18:06

深度学习一些有用的网站

Pytorch官方网站https://pytorch.org/get-started/previous-versions/查询期刊会议的排名网站https://www.aminer.cn/ranks/conf?domain_ids=all&type=ccf&search=&metric=google_h5_index&order=descend&ccf_level=A,B,C,other&cate
LinlyZhai·2024-01-29 18:27

datawhale 大模型学习 第八章-分布式训练

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。
fan_fan_feng·2024-01-29 18:25

基于深度学习的表面缺陷检测方法综述

一、摘要近年来，基于深度学习的表面缺陷检测技术广泛应用在各种工业场景中。
禄亿萋·2024-01-29 16:26

Masked Face Recognition Using Deep Learning: A Review

摘要：本次调查整理并回顾了最近基于深度学习技术为蒙面人脸识别（MFR）开发的工作，提供了对MFR系统开发流程的见解和深入讨论。
禄亿萋·2024-01-29 16:25

【机器学习300问】19、深度学习和机器学习什么关系？

往后的文章我会穿插着机器学习和深度学习的内容进行，所有有必要在这里先说下两者的关系。一、从范围上讲深度学习和机器学习都是人工智能的一个子领域，它们之间的关系可以理解为包含和被包含的关系。
小oo呆·2024-01-29 16:55
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