深度学习框架使用

深度学习入门笔记（二）神经元 激励函数 神经网络

声明：本文内容源自《白话深度学习与tensorflow》高扬卫峥编著一书读书笔记！！！神经网络：神经网络又称为人工神经网络（artificialneutralnetwork,ANN）。
花落雨微扬·2024-02-04 16:32

2021-11-06《深度学习入门》笔记（二）

第二章感知机感知机也是作为神经网络（深度学习）的起源的算法。因此，学习感知机的构造也就是学习通向神经网络和深度学习的一种重要思想。首先，感知机是什么？感知机接收多个输入信号，输出一个信号。
新手小嵩·2024-02-04 16:02

深度学习入门笔记（二）神经元的结构

神经网络的基本单元是神经元，本节我们介绍神经元的结构。2.1神经元一个神经元是由下面5部分组成的：输入：x1,x2,…,xk。权重：w1,w2,…,wk。权重的个数与神经元输入的个数相同。偏移项：可省略。激活函数：一般都会有，根据实际问题也是可以省略的。输出。2.2激活函数激活函数有很多种，不同的激活函数适用于不同的问题。二分类问题我们一般采用Sigmoid函数，多分类问题我们采用Softmax函
zhanghui_cuc·2024-02-04 16:30

2018年深度学习的主要进步

摘要：一文了解2018深度学习取得了哪些突破性进展！在过去几年中，深度学习改变了整个人工智能的发展。深度学习技术已经开始在医疗保健，金融，人力资源，零售，地震检测和自动驾驶汽车等领域的应用程序中出现。
城市中迷途小书童·2024-02-04 16:15

[动手学深度学习-PyTorch版]-5.11卷积神经网络-残差网络（ResNet）

5.11残差网络（ResNet）让我们先思考一个问题：对神经网络模型添加新的层，充分训练后的模型是否只可能更有效地降低训练误差？理论上，原模型解的空间只是新模型解的空间的子空间。也就是说，如果我们能将新添加的层训练成恒等映射f(x)=x，新模型和原模型将同样有效。由于新模型可能得出更优的解来拟合训练数据集，因此添加层似乎更容易降低训练误差。然而在实践中，添加过多的层后训练误差往往不降反升。即使利用
蒸饺与白茶·2024-02-04 15:45

李沐《动手学深度学习》循环神经网络 经典网络模型

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《
丁希希哇·2024-02-04 14:43

李沐《动手学深度学习》卷积神经网络 经典网络模型

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《
丁希希哇·2024-02-04 14:42

动手学深度学习(二)——正则化(从零开始)

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|注：本文为李沐大神的《动手学深度学习》的课程笔记！
SnailTyan·2024-02-04 14:13

深度学习的进展：人工智能时代的里程碑

深度学习的进展：人工智能时代的里程碑摘要深度学习作为机器学习领域的重要分支，近年来取得了巨大的进展。
你不懂、、、·2024-02-04 14:49

读《深度工作》有感

1创造深度学习的环境本很了解自己很难做到深度工作，因此当他决定学习编程的时候，他知道自己同时还要教会自己的大脑如何深入下去。他的方法很极端，却很有效。
小小那·2024-02-04 14:01

LEETCODE的第二题——两数相加（链表）

LEETCODE的第二题——两数相加（链表）本文主要用于记录刷力扣的题解，因为自己算法太菜，所以想通过深度学习力扣的每一道题目的原理来提高自己。
宁77吖·2024-02-04 12:03

池化层的本质思想及其过程

池化层的由来在深度神经网络中池化层非常普遍，而在传统的神经网络中却很少见，原因是传统的神经网络的输入特征很少，不是太多，深度学习中特别是图像领域输入特征非常多，所以在卷积过程中有必要把主要的特征抽取出来
机器不会学习·2024-02-04 12:34

重新认识学习

重新认识学习——读《深度学习》前言有感近段时间在打卡时，自己能明显感受到两点，一是在发表看法时，自己感觉很多内容不能够清楚表达自己的想法，但有没有合适的词语来表达，感觉特尴尬。
程景轩河南桥头小学·2024-02-04 11:56

Python入门，盘点Python最常用的20 个包总结~

文章目录前言1.numpy（数据处理和科学计算）2.pandas（数据处理和分析）3.matplotlib（数据可视化）4.scikit-learn（机器学习工具）5.tensorflow（深度学习框架
python零基础入门小白·2024-02-04 11:24

SSVEPNet:使用标签平滑与谱归一化的高效CNN-LSTM网络

.正则化技术4.1.基于视觉注意力机制的标签平滑技术4.2.谱归一化技术5.实验结果5.1被试内实验结果5.2跨被试实验结果5.3消融实验结果5.4t-SNE可视化结果6.讨论与思考6.1网络参数量对深度学习模型性能的影响
Ethan Hunt丶·2024-02-04 11:54

2024数学建模美赛B题参考思路+代码+论文

在此背景下，本文主要研究了在大雾情况下能见度主要影响因素和诸多估计方法，对给定数据进行了细致处理，并综合运用主成分分析、多元回归分析、预训练模型图像特征提取、随机森林深度学习算法、LSTM神经网络、摄像机标定算法等统计与算法
2024数学建模·2024-02-04 11:22

【大厂AI课学习笔记】1.4 算法的进步（5）关于GPU

然而，随着时间的推移，研究人员发现GPU的并行处理能力非常适合执行深度学习中的大规模矩阵运算。这一点在吴恩达教授的论文中得到了充分体现，他利用GPU进行大规模深度无监督学习，取得了显著的效果。
giszz·2024-02-04 11:51

基于深度学习的SSVEP分类算法简介

基于深度学习的SSVEP分类算法简介1、目标与范畴2、深度学习的算法介绍3、参考文献1、目标与范畴稳态视觉诱发电位（SSVEP）是指当受试者持续注视固定频率的闪光或翻转刺激时，在大脑枕-额叶区域诱发的与刺激频率相关的电生理信号
Ethan Hunt丶·2024-02-04 11:48

【大厂AI课学习笔记】1.4 算法的进步（3）关于Hinton

GeoffreyHinton：深度学习之父的传奇人生与杰出贡献在人工智能领域，有一位科学家的名字如同星辰般闪耀，他就是GeoffreyHinton。
giszz·2024-02-04 11:47

YOLOv5白皮书-第Y3周:yolov5s.yaml文件解读

Parameters五、anchors配置六、backbone七、head八、总结OLOv5-第Y2周：训练自己的数据集)YOLOv5白皮书-第Y3周:yolov5s.yaml文件解读一、前言本文为365天深度学习
Prime's Blog·2024-02-04 11:01

YOLOv5算法进阶改进（15）— 引入密集连接卷积网络DenseNet

DenseNet（密集连接卷积网络）是一种深度学习神经网络架构，它在2017年由GaoHuang等人提出。
小哥谈·2024-02-04 11:30

深度学习实战 | 卷积神经网络LeNet手写数字识别（带手写板GUI界面）

引言在深度学习领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种广泛应用于图像识别任务的神经网络结构。
两只程序猿·2024-02-04 10:11

GAN知识点（一）：GAN的网络结构与损失

2.生成对抗网络模型架构GAN是一种生成对抗学习方式的深度学习神经网络框架，由IanJ.Goodfellow于2014年首次推出。
Arya算法笔记·2024-02-04 10:07

Ubuntu22.04切换系统cuda版本

1、按照Ubuntu22.04与深度学习配置中的cuda安装章节，将需要的cuda版本下载到本地并进行安装。
MrLi0104·2024-02-04 09:51

centos7 arm服务器配置深度学习环境之cuda安装

前言NVIDIA显卡驱动是为了确保NVIDIA显卡能够正确运行而开发的软件。显卡驱动负责与操作系统通信，管理显卡的各种功能，并提供性能优化和兼容性保证。安装适用于特定显卡型号和操作系统版本的最新驱动程序是确保显卡能够正常工作的重要步骤。CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型。它充分利用NVIDIA显卡的并行处理能力，使开发人员能够通过编写并行计算任务来加速各种计算工作。CUDA提供
番茄小能手·2024-02-04 09:51

深度学习的进展

深度学习的进展深度学习的进展包括但不限于以下几个方面：1.算法和模型的改进：随着研究的不断深入，深度学习算法和模型不断得到改进和优化，例如更有效的神经网络结构、新的激活函数、更好的优化算法等。
番茄不是西红柿1·2024-02-04 08:20

我国学者在新型深度学习模型方面取得进展

机器学习是人工智能的核心研究领域，为智能化应用提供基础模型与核心算法，机器学习中深度学习技术的成功直接引发了近年来的人工智能热潮。
2301_76571514·2024-02-04 07:44

计算机视觉中的目标跟踪

目标跟踪是深度学习在计算机视觉中广泛应用的重要应用之一。它指的是在动态环境中通过分析轨迹自动识别和跟踪物体，一旦初始位置已知。
小北的北·2024-02-04 07:36

CUDA Cpp并行计算二维和三维网格

NVIDIA的CUDA是一种通用并行计算平台和编程模型，可利用GPU的并行处理能力来加速深度学习和其他计算密集型应用程序。
亚图跨际·2024-02-04 07:31

互联网加竞赛 基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python

课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习的植物识别算法
Mr.D学长·2024-02-04 07:55

机器学习 线性回归

#导入所需的库importnumpyasnp#用于处理数值计算的库importtorch#用于深度学习的库（PyTorch）importtorch.nnasnn#用于实现各种神经网络的库（PyTorch
小小宇宙中微子·2024-02-04 07:55

[python]基于Ultra-Fast-Lane-Detection-v2车道线实时检测onnx部署

UFL-D-v2算法结合了深度学习和计
FL1623863129·2024-02-04 07:24

计算机设计大赛 深度学习 机器视觉 人脸识别系统 - opencv python

文章目录0前言1机器学习-人脸识别过程人脸检测人脸对其人脸特征向量化人脸识别2深度学习-人脸识别过程人脸检测人脸识别MetricLarning3最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习机器视觉人脸识别系统该项目较为新颖
iuerfee·2024-02-04 07:24

2023-11-03模拟答辩

以下是一些可能的问题：您的项目“基于深度学习的口腔健康监测系统”在技术上有哪些创新点？您如何看待当前市场上已有的口腔健康监测产品或服务，您的系统与它们相比有何优势？
老菊·2024-02-04 06:38

深度学习：数据驱动的人工智能革命

文章目录每日一句正能量前言什么是深度学习推动AI发展不同阶段的“三大驱动”1、技术驱动：算法和计算力是主要驱动力2、计算力的三驾马车：芯片、超级计算机、云计算3、数据驱动：描绘个性化画像；后记每日一句正能量一般青年的任务
想你依然心痛·2024-02-04 06:19

深度学习和大数据技术的进步在自然语言处理领域的应用

文章目录每日一句正能量前言一、深度学习在NLP中的应用二、大数据技术在NLP中的应用三、深度学习和大数据技术的影响四、应用场景后记每日一句正能量努力学习，勤奋工作，让青春更加光彩。
想你依然心痛·2024-02-04 06:41

易效能®️时间管理一阶90天践行第5周收获

一、深度学习1CalendarS的情况本周花时间对1CalendarS进行了适合个人使用的文件夹分类、标签、颜色等的整理。大的分类为个人生活、家庭、工作。二、未来3个月的规划1.每天晚上日反思总结。
一横一木·2024-02-04 05:13

挑战杯 python opencv 深度学习 指纹识别算法实现

1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是pythonopencv深度学习指纹识别算法实现学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：4分创新点：4分该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向
laafeer·2024-02-04 03:13

AI鲜为人知的秘密：机器学习与深度学习概论

文章目录思维导图前言一、人工智能、机器学习与深度学习二、机器学习1、机器学习的实现原理2、学习任务3、确定模型三、深度学习1、神经网络2、深度学习当代发展四、推荐书籍及课程1、学习书籍2、推荐课程总结思维导图前言
Hunter乔乔·2024-02-04 01:26

ChatGPT高效提问—基础知识（AIGC）

神经网络和深度学习技术的迅猛发展使得AIGC成为众多领域的重要工具，包括新闻撰写、艺术创作、广告制作
Bruce_Liuxiaowei·2024-02-03 23:18

En-Compactness:Self-Distillation Embedding&Contrastive Generation forGeneralized Zero-Shot Learning

1.引言基于大量标记数据的图像分类任务[6,16,23]由于深度学习的进步取得了巨大的进展[13,21,55]。
computer_vision_chen·2024-02-03 22:27

LLM大模型

LLM模型是一种用于自然语言处理的语言模型，它是基于预训练的深度学习模型。LLM代表"LanguageLearningModel"，它的目标是通过大规模的文本数据来学习语言的表示和语义理解。
程序小勇·2024-02-03 22:05

vscode配置matlab工作环境

@[TOC]matlab简介MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信
Cache_wood·2024-02-03 21:07

深度学习环境配置：Anaconda 安装和 pip 源

conda是一种通用包管理系统，与pip的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。Anaconda则是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等，就是把很多常用的不常用的库都给你装好了。Miniconda，顾名思义，它只包含最基本的内容——python与conda，以及相关的必须依赖项。对于基于的深度学
听风吹等浪起·2024-02-03 21:01

pycharm 配置 conda 新环境

1.conda创建新环境本章利用pycharm将conda新建的环境载入进去关于conda的下载参考上一章博文：深度学习环境配置：Anaconda安装和pip源首先利用conda新建虚拟环境这里按y确定安装好如下
听风吹等浪起·2024-02-03 21:27

scRNA-seq | Windows下的R、RStudio下载和安装

说明R也可以用于深度学习）注意下载软件的时候最好右键复制下载链接到迅雷或者其他下载器里下载，比chrome的直接下载快很多。
切瓜少年·2024-02-03 20:37

深度学习模型网络疑惑解答

以下是我有疑问，也已经找到答案的问题目录以下是我有疑问，也已经找到答案的问题如果平均池化，进行填充了零，就改变了原本图像的值？当平均池化时发现剩余了怎么办当maxpooling时发现剩余了怎么办BatchNorm1d使用时机卷积的偏置初始值是否为0BatchNorm2d的使用时机模型为什么要初始化如果平均池化，进行填充了零，就改变了原本图像的值？在进行平均池化时，填充零的确可能改变原始图像的值。具
犟小孩·2024-02-03 19:08

人工智能深度学习发展历程-纪年录

前言为了理解模型之间的改进关系、明确深度学习的发展目标、提高自身对模型的深度理解、贯彻爱与和平的理念。总之，我做了如下表格。
犟小孩·2024-02-03 19:37

深度学习——训练过程实时可视化损失函数走势（附代码）

深度学习训练过程实时可视化损失函数可以帮助我们更好地了解模型的训练情况，从而做出更合理的训练决策。
佐咖·2024-02-03 19:30

python车牌识别系统 深度学习 车牌实时检测 OpenCV 毕业设计（源码） ✅

毕业设计：2023-2024年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）毕业设计：2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助同学们顺利毕业。1、项目介绍技术栈：Python语言、OpenCV、HyperLPR中文车牌识别框架、pyqt52、项目界面（1）上传图片进行车牌识别（2）
q_3375686806·2024-02-03 19:49
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