前言：前面LLE讲了两个点在高维空间距离相近，通过降维后也要保持这种关系但是如果两个点在高维空间距离很远（不属于K邻近）,降维后有可能叠加在一起了.t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种降维技术，LLE在进行降维时，都强调了降维后的相似的数据要尽可能地保持相似，但并没有说对于那些不相似的数据，要有多不相似这个问题.这就导致了在进行降维时

目录一.项目介绍二.项目流程详解2.1.引入所需的工具包2.2.数据读取和预处理2.3.加载resnet152模型2.4.初始化模型2.5.设置需要更新的参数2.6.训练模块设置2.7.再次训练所有层2.8.测试网络效果三.完整代码一.项目介绍使用PyTorch工具包调用经典网络架构resnet训练图像分类模型，用于分辨不同类型的花二.项目流程详解2.1.引入所需的工具包importosimpor

PyTorch是一个开源的深度学习平台，提供了许多常用的模块来帮助开发者构建和训练神经网络。

关注B站可以观看更多实战教学视频：肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)Hi，兄弟们，这里是肆十二，今天我们来讨论一下深度学习中的Adam优化算法。

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三星集团IT子公司三星SDS对外推出了一种新的数字金融平台Nexfinance，Nexfinance上应用了人工智能、生物识别、区块链、大数据分析及流程自动化等全新的IT技术。

《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

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随着深度学习技术的发展，目标检测技术取得了显著的进步，广泛应用于自动驾驶、智能监控、机器人视觉等领域。

深度学习和机器学习，作为人工智能领域的两个重要分支，常常被人们相提并论。虽然它们在很多方面都有共同之处，但也有各自的特点和优势。

本来想写到深度学习里的，但是线下和别人聊RLHF，和PPO,DPO的时候，我发现大家一脑袋问号，其实也正常，深度学习里面数学的东西没那么多，入门容易一点，强化学习（现在也都谈强化深度学习，或者深度强化学习了

从今天开始陆续连载一些深度学习的基础，包括概念，数学原理，代码，最近也确实没什么热点可以蹭先看机器学习和深度学习的对比："数据和特征决定了机器学习的上限，而模型与算法则是逼近这个上限而已"，机器学习和深度学习的本质区别之一是特征工程

不知不觉我写了5篇公众号了，这个系列也写到了第三章了，我发现做什么事情还是自驱力很重要，如果觉得有意思，就能一直坚持下去，如果我公众号能写到50篇，我就去起点开一个号写仙侠小说去，我觉得小说可能我也能坚持写下去。继续写基础，这东西之所以学起来很麻烦就是基础太多上一篇文章我们介绍了,可以查中括号来确定张量是几维的，也能通过shape数量看到，同时shape也提供了每个维度的与元素个数，像上图前面每个

【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

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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：

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

无论是在日常的数据处理、配置文件管理、大规模数据分析，还是在复杂软件开发、网络通信及分布式存储解决方案中，对文件的操作能力都是程序员必备的基本功。

API，全称ApplicationProgrammingInterface，是一种用于不同应用程序间通信的接口，它允许不同的应用程序之间交换数据和功能。API可以理解为应用程序提供给其他应用程序或开发者的接口，通过这个接口，其他应用程序或开发者可以访问应用程序的数据和功能，实现数据共享、协作开发、系统集成等。电商平台也是API的典型应用场景之一。淘宝、京东等电商平台提供了API，允许第三方开发者通

而在一些特定场景下，需要将MQ中的消息同步到数据仓库或其他存储系统中，以便进行更深入的数据分析和挖掘。这时候，ETL工具可以成为实现MQ消息同步的利器。

数据集是JVS-智能BI中承载数据、使用数据、管理数据的基础，同样也是构建数据分析的基础。

（文章转载于网络）Python作为人工智能和数据分析第一语言，使得Python程序员成了当前人才市场的“抢手货”，工资待遇也水涨船高。那么Python到底是什么？Python发展前景好么？

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。

技术发展：近年来，大数据技术和人工智能的应用越来越广泛，为企业提供了更多的数据分析和决策支持工具。这些技术可

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

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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。

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

使用用户数据分析工具，如GoogleAnalytics或FirebaseAnalytics，以获取深入的洞察。多样化广告类型：提供多种类型的广告，包括视频广告、音频广告、横幅广告和原生广告等。

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

文章目录6.1市场趋势分析6.1.1基础知识6.1.2重点案例：分析比特币市场趋势准备工作实现步骤步骤1:加载和预处理数据步骤2:可视化价格和交易量趋势步骤3:分析链上活动步骤4:综合分析结论6.1.3拓展案例1：链上活动分析准备工作实现步骤

2.read_csv的usecols指定：在数据分析过程中有些表字段对我们来说是没有用的，不必要加载，这样可以提升pandas文件速度。3.处理加载文件过程中日期转换问题：正常可以用p

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

这几年大数据很火，很多高科技公司都推相关的工具或者方案，很多软件开发项目经理觉得应该也用数据分析，分析历史数据，准确预估项目工作量、工期。

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

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。

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。

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。

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。

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）。

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。

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

人作为视觉动物，对于吸引眼球的事物总是会格外关注，这也就是为什么数据可视化是数据分析过程中重要一环的原因，而数据可视化中的三维地图可视化也是大多数企业想要追求的。

大爱的老大，各位优秀的东西城的家人们，大家好！我是超能王，跟大家分享我的进步。继上一篇关于象数理，那我们如何在看到现象背后的数据后，去思考关于这些数据的道理呢？我们可以使用5Why提问法。也就连续追问5个为什么，来寻找这个数据异动背后的原因。（5只是一个象征性的数字，意在提醒你，别拿到第一个答案后就认为是全部，而要继续往下深挖）为什么成绩出现下滑？因为懒，不愿意学为什么不愿意学？因为有的知识听不懂

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，

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？

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

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#

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

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