深度学习建模第8页

pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数，比如二阶导数（Hessian矩阵）

在机器学习和深度学习中，优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常，优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数（梯度），然后根据这些梯度来更新参数。

zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

Python知识点：如何使用Python进行时间序列预测

时间序列预测的方法有很多，包括统计方法（如ARIMA模型）、机器学习方法（如支持向量机、决策树）、以及深度学习方法（如LSTM网络）。

杰哥在此·2024-09-04 08:52

【架构-27】安全架构设计-2

一、产品安全架构防线安全设计策略威胁建模：在产品设计阶段，进行威胁建模分析，识别潜在的安全威胁和攻击面。例如，对于一个在线购物平台，分析可能的用户数据泄露途径、支付安全风险等，并针对性地设计安全措施。

W Y·2024-09-04 07:50

并行处理的艺术：深入探索PyTorch中的torch.nn.parallel模块

标题：并行处理的艺术：深入探索PyTorch中的torch.nn.parallel模块在深度学习领域，模型的规模和复杂性不断增长，这要求我们利用所有可用的计算资源来加速训练和推理过程。

杨哥带你写代码·2024-09-04 06:10

【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦

HuggingFace是一个致力于开源自然语言处理（NLP）和机器学习项目的社区。它由几个关键组件组成：Transformers：这是一个基于PyTorch的库，提供了各种预训练的NLP模型，如BERT、GPT、RoBERTa、DistilBERT等。它还提供了一个简单易用的API来加载这些模型，并进行微调以适应特定的下游任务。Datasets：这是一个用于加载和预处理NLP数据集的库，与Tran

东华果汁哥·2024-09-04 06:39

caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用

在JupyterNotebook中使用Caffe框架并利用GPU加速，可以实现多种效果和目的，主要集中在深度学习领域。以下是一些主要的应用场景：快速训练模型：GPU加速可以显著提高模型训练的速度。

俊俏的萌妹纸·2024-09-04 04:26

深度学习系列（1) TensorFlow---Tensorflow学习路线

学习TensorFlow是掌握深度学习和机器学习的关键一步。以下是一个详细的TensorFlow学习路线图，涵盖从基础到高级的知识点和实践，帮助你逐步掌握TensorFlow并应用于实际问题中。

CoderIsArt·2024-09-04 04:55

《昇思25天学习打卡营第1天|快速入门》

昇思MindSpore介绍昇思MindSpore是一个全场景深度学习框架，旨在实现易开发、高效执行、全场景统一部署三大目标。

一只IT攻城狮·2024-09-04 02:46

算法学习-2024.8.16

深度学习网络在训练时，通常使用32位或16位数据。TensorRT则在网络的推理时选用不这么高的精度，达到加速推断的目的。

蓝纹绿茶·2024-09-04 01:42

AI 大模型在文本生成任务中的创新应用

这些模型通过深度学习技术，能够生成连贯、有意义的文本，甚至在某些情况下达到与人类写作难以区分的程度。本文将探讨AI大模型在文本生成任务中的创新应用，包括自动文摘、机器翻译、创意写作等领域。

AI_Guru人工智呢·2024-09-04 01:11

深度学习100问54:什么是自动图像描述

嘿，你知道自动图像描述吗？这可是个超神奇的魔法哦！想象一下，计算机就像一个超级有创意的小作家。当它看到一张图片时，就会仔细观察图片里的各种东西，比如可爱的小动物、漂亮的花朵、壮观的风景等等。然后呢，它会发挥自己的聪明才智，把看到的这些东西用文字描述出来。这种魔法有很多很棒的用处呢！比如可以帮助那些眼睛看不见的人“听”懂图片里的故事。就像有个小天使在他们耳边轻声描述图片的内容，让他们也能感受到图像的

不断持续学习ing·2024-09-04 01:09

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）的工具包

这些框架都是高度抽象的工具集，适用于从头构建模型。Python社区开发了一些第三方库来简化这些底层架构的使用。其中Keras在API的友好性和功能性方

zhangbin_237·2024-09-04 01:38

TorchText宝典：解锁PyTorch下的NLP炼金术

标题：TorchText宝典：解锁PyTorch下的NLP炼金术在深度学习与自然语言处理(NLP)的交叉领域中，PyTorch已经成为了一个强大的工具。

2401_85702623·2024-09-04 01:06

【深度学习】

梯度消失和梯度爆炸（解释意思，分析产生原因）在反向传播过程中需要对激活函数进行求导，如果导数大于1，那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸。同样如果导数小于1，那么随着网络层数的增加梯度更新信息会朝着指数衰减的方式减少这就是梯度消失。因此，梯度消失、爆炸，其根本原因在于反向传播训练法则，属于先天不足。请解释什么是batchnormal，它有什么作用？神经网络在训练的

feifeikon·2024-09-04 00:34

深度学习基础之循环神经网络

目录基本概念与特点定义与工作原理结构组成应用领域自然语言处理语音识别时间序列分析优缺点优点缺点改进方法总结循环神经网络在自然语言处理中的最新应用和研究进展是什么？长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）在解决梯度消失和爆炸问题上的具体差异和优势是什么？LSTM的结构与优势GRU的结构与优势具体差异门的数量：计算复杂度：性能对比：总结双向循环神经网络如何增强模型的上下文捕捉能力，与单向RN

Ctrl+CV九段手·2024-09-04 00:02

定制静物商品背景及自定义抠图

为了完成这个任务，我们可以使用OpenCV进行简单的背景替换，对于复杂场景可以使用深度学习模型，比如removebg，用于提取前景。在这个

Enougme·2024-09-04 00:00

基于深度学习的动态对抗策略

基于深度学习的动态对抗策略是为了应对不断变化的对抗环境而提出的一类方法，这些策略能够动态地调整和优化模型的防御机制，以提高深度学习模型在各种对抗攻击下的鲁棒性和安全性。

SEU-WYL·2024-09-03 22:22

ChatGPT-4o：多领域创新应用的智能助手

ChatGPT-4o：多领域创新应用的智能助手前言1.数学建模：ChatGPT-4o的精确计算1.1专业术语简介1.2代码示例：线性规划问题问题描述代码实现运行结果2.AI绘画：ChatGPT-4o的视觉创造力

洋葱蚯蚓·2024-09-03 21:44

jupyter python 3 教程_windows python3安装Jupyter Notebooks教程

因此，这是一款可执行端到端的数据科学工作流程的便捷工具，其中包括数据清理、统计建模、构建和训练机器学习模型、可视化数据等等,因为它们比单纯的IDE平台更具交互性，

勃欣然·2024-09-03 20:39

数学建模(多分类问题)

前言多分类问题是机器学习中的一种常见任务，其目标是将输入数据分配到三个或更多预定义的类别之中。解决这类问题的方法包括一对一（One-vs-One,OvO）和一对多（One-vs-All,OvA或One-vs-Rest,OvR）策略，前者通过构建多个分类器来比较每对类别，后者则是为每个类别构建一个分类器以区别该类别和其他所有类别。这些技术有助于从给定的训练数据集中学习分类模型，并在新的未知数据上进行

不以物喜a·2024-09-03 19:00

4. 生成对抗网络（GAN）：生成模型的崛起

引言生成对抗网络（GAN）是近年来深度学习领域中最具创新性和影响力的模型之一。

Network_Engineer·2024-09-03 17:53

AI写作生成器，开启你的高效率智能写作模式

它是基于先进的人工智能技术和深度学习算法研发出来的智能

2401_85949356·2024-09-03 17:20

数学建模_缺失值处理_拉格朗日、牛顿插值（全）

-缺失值处理1.识别缺失值在处理缺失值之前，首先需要识别数据中的缺失值。1.1使用isna()和isnull()Pandas提供了isna()和isnull()方法来检测缺失值，二者功能相同。importpandasaspddf=pd.DataFrame({'A':[1,2,None,4],'B':[None,2,3,4],'C':[1,None,None,4]})#检测缺失值print(df.i

计科加油站·2024-09-03 17:50

02 使用 LSTM 进行时间序列预测

深度学习入门：使用LSTM进行时间序列预测引言深度学习在时间序列预测中展现出了强大的能力，尤其是长短期记忆（LSTM）网络。本文将为深度学习初学者介绍如何使用LSTM网络进行时间序列预测。

柒魅。·2024-09-03 15:39

草图大师SketchUp2019如何设置快捷键

草图大师SketchUp中的默认快捷键与CAD中的快捷键是不一样的，在日常的建模操作中，很容易弄混，那草图大师SketchUp的快捷键我们要如何设置？

微微一笑念伊人·2024-09-03 15:56

如何用SolidWorks建模这样一条铁链，你会有一种恍然大悟的感觉

建模步骤1.前视基准面，草绘图形。2.套合样条曲线。3.新建基准面。>need-to-insert-img4.在新基准面上草绘圆。5.扫描。6.新建坐标系。显示草图1，X轴点45度的斜线。

金乐笑·2024-09-03 14:42

【Ubuntu20.04】配置深度学习环境

参考Ubuntu20.04配置深度学习环境（全网最细最全）NVIDIA显卡驱动安装安装CUDA通过终端nvidia-smi查看自己能安装的最高CUDA版本，在官方网址下载需要的版本。

糊涂懿·2024-09-03 13:20

AI深度学习项目-yolo4_tiny 垃圾分类识别系统

项目概述目标本项目旨在开发一个高效的垃圾分类识别系统，利用深度学习技术特别是YOLOv4-tiny版本来实现垃圾的自动分类。

毕设宇航·2024-09-03 13:20

一文讲清楚，AI、AGI、AIGC与AIGC、NLP、LLM，ChatGPT等概念

AI并不局限于一种特定的技术，而是涵盖了多种技术手段，包括机器学习和深度学习等子领域。AI的应用

GPT-Hub·2024-09-03 10:07

深度学习100问28:什么是RNNLM(RNN语言模型）

嘿，你知道RNNLM是啥不？简单来说，它就像是一个语言小魔法师。想象一下，RNNLM是一个特别会猜词的小伙伴。它的任务呢，就是预测一个句子出现的概率，或者当你给它一些上文的时候，它能猜出下一个词会是啥。它是怎么做到的呢？它有一个像魔法盒子一样的结构，由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层就像是接收魔法信号的入口，把词的表示，比如一些特别的编码或者词向量给接收进来。隐藏层可神奇啦，它就像有个记忆小口袋

不断持续学习ing·2024-09-03 10:06

自动化动画生成——MagicAnimate

MagicAnimate的实现技术结合了多种先进的人工智能和计算机视觉技术，如计算机视觉和深度学习技术，为动画创作者提供了一个强大的工具平台，旨在简化和增强动画创作过程。

爱研究的小牛·2024-09-03 08:54

NeRF学习——NeRF初步认识

NeRFNeRF，全名为NeuralRadianceFields，是一种基于深度学习的三维场景隐式表示和渲染方法1NeRF的基本概念1.1辐射场表示场景NeRF的核心思想是通过神经网络训练出来的辐射场对场景进行隐式表示

PLUS_WAVE·2024-09-03 08:23

数学建模强化宝典（7）模拟退火算法

前言模拟退火算法（SimulatedAnnealing,SA）是一种基于概率的全局优化算法，它模拟了固体退火过程中的物理现象，通过随机搜索和概率接受机制来寻找问题的全局最优解。以下是对模拟退火算法的详细解析：一、算法起源与背景起源：模拟退火算法的思想最早由N.Metropolis等人在1953年提出，用于研究粒子在金属中的退火过程。1983年，S.Kirkpatrick等人成功地将这一思想引入到组

IT 青年·2024-09-03 08:21

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱房源推荐系统房价预测系统房源数据分析房源可视化房源大数据大屏大数据毕业设计机器学习

创新点：1.支付宝沙箱支付2.支付邮箱通知(JavaMail)3.短信验证码修改密码4.知识图谱5.四种推荐算法(协同过滤基于用户、物品、SVD混合神经网络、MLP深度学习模型)6.线性回归算法预测房价

计算机毕业设计大全·2024-09-03 07:05

深度学习(二)

CuDNN（CUDADeepNeuralNetworklibrary）是NVIDIA为加速深度学习计算而开发的高性能GPU加速库，专门优化了深度神经网络（DNN）的常见操作，如卷积、池化、归一化和激活函数等

小泽爱刷题·2024-09-03 06:10

深度学习(一)

稀疏激活是ReLU函数的一个重要特性，它使得在前向传播和反向传播过程中，网络的计算变得更加高效。大多数神经元的激活值为0可以减少计算和存储开销，从而提高训练效率。sigmoid适用于常用于二分类任务的输出层，因为它能将输出值压缩到[0,1]之间，表示概率值。非零均值:输出值总是非零，这可能会导致训练过程中较慢的收敛。梯度消失问题:当输入值很大或很小时，梯度接近于0，导致训练过程中梯度更新变得缓慢。

小泽爱刷题·2024-09-03 06:39

人工智能&机器学习&深度学习

深度学习：一切运用了神经网络作为参数结构进行优化的机器学习算法。强化学习：不仅能利用现有数据，还可以通过对环境的探索获得新数据，并利用新数据循环往复地更新迭代现有模型的机器学习算法。

AA杂货铺111·2024-09-03 06:26

Golang tmpl语法简介

简单的例子//构建模板tmpl,err:=template.New("").Parse("你好，{{.}}")iferr!=nil{panic(err)}/

CC.wei·2024-09-03 05:06

【matlab专题】脚本（2）DBC--EXCEL--模型：DBC生成EXCEL表格（一）

在有特殊需要时（通过DBC–模型）实现建模高效化，这个时候就需要我们将需求的DBC文件中的信号写成模型的输入出信号，在建模过程中会出现大量的复制工作，当数量到达一定程度时候，就会造成时间上的浪费，且不一定保证数据的准确性

我姓杨、不张扬·2024-09-03 05:03

生成式AI：图像填充进入新纪元

这是一项基于深度学习的技术，它能够根据用户提供的的少量

百度_开发者中心·2024-09-03 04:59

生成式AI：创造性智能的新纪元

生成式AI是一种利用机器学习算法，特别是深度学习技术，来生成新的数据样本的人工智能。这些数据样本在统计上与训练数据相似，但又

Lill_bin·2024-09-03 04:58

【AIGC未来的发展方向】面向人工智能的第一步，一文告诉你人工智能是什么以及未来的方向分析

AI是一个广泛的概念，它包括很多不同的技术，例如机器学习、深度学习、自然语言处理等等。这些技术都具有不同的功能和应用。

洛神灬殇·2024-09-03 04:14

【前端面试】React深度学习（下）

render阶段：构建Fiber树Fiber节点是如何被创建并构建Fiber树的render阶段的工作可以分为“递”阶段和“归”阶段。“递”阶段会执行beginWork:根据传入的Fiber节点创建子Fiber节点，并将这两个Fiber节点连接起来。当遍历到叶子节点（即没有子组件的组件）时就会进入“归”阶段。“归”阶段会执行completeWorkbeginWorkcurrent：当前组件对应的F

贾明恣·2024-09-03 02:43

灵感枯竭？ChatGPT助你轻松完成开题报告！

ChatGPT，作为一款前沿的人工智能工具，将以其深度学习能力，成为您学术探索道路上的得力助手。搭建框架在学术写作中，一个坚实的理论框架是支撑整个研究的基石。

芙蓉姐姐陪你写论文·2024-09-03 01:35

Python深度学习（使用 LSTM 生成文本）--学习笔记（十八）

第8章生成式深度学习人工智能模拟人类思维过程的可能性，并不局限于被动性任务（比如目标识别）和大多数反应性任务（比如驾驶汽车），它还包括创造性活动。

呆萌的小透明·2024-09-03 00:30

【AIGC】ChatGPT 3.5/4.0 新手使用手册

《博客》：人工智能，深度学习，机器学习，python，自然语言处理，AIGC等分享。

@我们的天空·2024-09-03 00:59

自然语言处理--Keras 实现LSTM生成文本

令人兴奋的是，基于上一篇《keras实现LSTM字符级建模》的原理，使用LSTM我们可以根据之前文档出现过的字符来预测下一个字符，并且根据训练数据文本的特定的“风格”或“看法”生成新的文本。

糯米君_·2024-09-02 22:20

深度学习-OpenCV运用（3）

文章目录一、简介二、OpenCV运用1.图片扩充2.图像阈值处理3.添加椒盐噪声三、总结一、简介深度学习（DeepLearning）与OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary

红米煮粥·2024-09-02 20:41

遥感之机器学习树集成模型-CART算法之回归

主要分为如下几部分：回归概念描述回归树中数据集的划分准则CART回归树的原理和流程CART回归树的核心代码前面内容可参考：遥感之机器学习树模型专栏1回归概念机器学习中的回归建模以及相应的回归算法，在遥感领域对应的就是定量遥感分方向

遥感-GIS·2024-09-02 19:03

Java面向对象编程——新手必看

动物类继承与多态1.创建一个新的Java项目2.编写代码3.运行程序三、继承与多态的深度解析四、总结Java面向对象编程博客面向对象编程（OOP）是Java的核心概念之一，它通过封装、继承和多态来帮助开发者构建模块化和可维护的代码

_S_Q·2024-09-02 18:59

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