深度学习模型第5页

python Seq2Seq模型源码实战，超详细Encoder-Decoder模型解析实战；早期机器翻译模型源码demo

1.Seq2Seq（Encoder-Decoder）模型简介Seq2Seq（Encoder-Decoder）模型是一种常用于序列到序列（sequence-to-sequence）任务的深度学习模型。

医学小达人·2024-01-24 11:55

大型语言模型 (LLM)全解读

大型语言模型是使用海量数据集进行训练的超大型深度学习模型。这也是它们能够识别、翻译、预测或生成文本或其他内容的强大基础所在。因此大型语言模型也称为神经网络(NN)，是受人类大脑启发而开发出的计算系统。

FeelTouch Labs·2024-01-24 11:24

用深度学习模型提取特征

深度学习模型不仅可以用于分类回归，还能用于提取特征。通常使用训练好的模型，输入图片，输出为提取到的特征向量。

xieyan0811·2024-01-24 09:05

第五部分：TensorFlowLite介绍

tensorflowLite是google推出的一个端侧深度学习模型、推理框架，关注业务本身模型的优化。tensorflowlite缩写简称tflite。

清☆茶·2024-01-24 08:30

工程师每日刷题 -2

文章目录1、深度学习2、算法与数据结构2.1、方法一：暴力解法2.2、方法二：双指针法（快慢指针法）3、编程基础3.1、问题一:3.2、问题二1、深度学习模型泛化性差，如何解决？

Nice_cool.·2024-01-24 06:13

DT浏览器的人工智能是如何学习知识的

3.深度学习模型：使用深度

悠然而为之·2024-01-24 05:58

2024/1/21周报

文献阅读题目问题与创新方法RNN网络LSTM网络目标变量与外部变量的相关性实验数据集评估准则参数设置实验结果深度学习GRU网络结构介绍前向传播过程反向传播过程简单的GRU代码实现总结摘要本周阅读了一篇基于LSTM的深度学习模型用于长期旅游需求预测的文章

user_s1·2024-01-23 14:39

基于深度学习的多目标跟踪算法

这些算法主要利用深度学习模型对视频中的多个目标进行检测和跟踪。在介绍一些常见的深度学习多目标跟踪算法之前，我们首先了解一下其基本概念和挑战：目标检测：首先识别视频帧中的目标（如人、车辆等）。

LittroInno·2024-01-23 12:54

分布式深度学习中的数据并行和模型并行

前言对于深度学习模型的预训练阶段，海量的训练数据、超大规模的模型给深度学习带来了日益严峻的挑战，因此，经常需要使用多加速卡和多节点来并行化训练深度神经网络。

张小殊.·2024-01-23 10:29

[python]使用pyqt5搭建yolov8钢筋计数一次性钢材计数系统

【官方框架地址】github地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics【算法介绍】Yolov8是一种先进的深度学习模型，用于目标检测和识别。

FL1623863129·2024-01-23 10:46

MiME: Multilevel Medical Embedding of Electronic Health Records for Predictive Healthcare

原文摘要使用电子病历的许多医学健康预测任务重，深度学习模型展示出了非常杰出的表现。但是这些模型大都需要大量的训练数据，以超过其他大多数医疗系统的能力。

稀里糊涂林老冷·2024-01-23 09:04

视频美颜SDK与人工智能的结合：技术突破与挑战

深度学习模型能够学习大量的样本数据，从而生成更符

美狐美颜sdk·2024-01-23 08:27

掌握未来的钥匙：深入探索注意力机制在深度学习中的革命性作用

文章目录一、引言二、基础知识回顾三、注意力机制的起源与发展四、理解注意力机制五、注意力在实践中的应用六、深度学习模型与注意力机制七、注意力机制的优势与挑战八、结语一、引言在深度学习和人工智能的迅速发展过程中

机智的小神仙儿·2024-01-23 07:49

2023-2024深度学习框架之争——选pytorch还是tensorflow？

深度学习框架是一种软件工具，它提供了构建、训练、测试和部署深度学习模型的便利，使得开发者和研究者可以更高效地进行深度学习的开发和应用。

NCHU-Net·2024-01-23 07:43

自然语言处理的崛起：从初步分析到深度理解

随着时间的推移，NLP经历了一系列革命性的变化，从简单的规则和模式匹配到如今的深度学习模型，它们使计算机的理解能力接近人类水平。早期的NLP：规则中的艺术早期的NLP系统基于一系列硬编码的语言规则。

一尘之中·2024-01-23 07:09

每天五分钟计算机视觉：揭秘迁移学习

然而，深度学习模型的训练需要大量的标注数据，这在很多情况下是不现实的。迁移学习作为一种有效的方法，可以在已有的数据和模型上进行训练，然后将其应用于新的任务。

幻风_huanfeng·2024-01-23 07:59

TVM安装

为什么选择TVM为提升深度学习模型的推理效率，设备平台制造商针对自己的平台推出优化的推理引擎，例如NAVIDA的tensorRT，Intel的OpenVINO，Tencent针对移动端应用推出NCNN等

血_影·2024-01-23 06:20

Transformer 深度学习模型

文章目录Transformer是一种深度学习模型，最初由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionisAllYouNeed》中提出。

JNU freshman·2024-01-23 03:44

pytorch和pycharm的区别

PyTorch是一个深度学习框架，它主要用于深度学习模型的开发、训练和部署。它提供了很多用于深度学习的工具，例如自动求导、神经网络构建和训练等。

low sapkj·2024-01-23 00:02

PyTorch深度学习实战（31）——生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)

前言1.GAN2.GAN模型分析3.利用GAN模型生成手写数字小结系列链接0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)是一种由两个相互竞争的神经网络组成的深度学习模型

盼小辉丶·2024-01-22 15:46

图像分类保姆级教程-深度学习入门教程（附代码）

深度学习模型可以自动地从大量的数据中学习到特征表示，并且能够处理高维度数据的非线性关系，这使得对于复杂的图像分类问题更加容易解决。在深

毕设阿力·2024-01-22 10:27

【pytorch框架】使用 PyTorch 进行深度学习

PyTorch是一个完整的库，能够训练深度学习模型以及在推理模式下运行模型，并支持使用GPU进行更快的训练和推理。这是一个我们不能忽视的平台。您可以使用pip安装PyTorch。

资料加载中·2024-01-22 09:03

【pytorch RuntimeError: expected scalar type Double but found Float】深度学习模型踩坑

错误：RuntimeError:expectedscalartypeDoublebutfoundFloat解决：pytorch使用gpu加速时，数据类型不支持double，也就是float64,需要将其数据类型变为float.32

求求你来BUG行不行·2024-01-22 05:15

生成式语言大模型的工程实践

一、概述生成式语言大模型是指能够生成自然语言文本的深度学习模型。与传统的基于规则或模板的方法不同，生成式语言大模型通过对大量语料库的学习，自动地生成符合语法和语义规则的自然语言文本。这种模型的应用范围

百度_开发者中心·2024-01-22 02:30

【GitHub项目推荐--最简洁的人脸识别库】【转载】

本项目的人脸识别是基于业内领先的C++开源库dlib中的深度学习模型，用LabeledFacesintheWild人脸数据集进行测试，有高达99.38%的准确率。

旅之灵夫·2024-01-21 22:49

YOLOv8改进 | Conv篇 | 在线重参数化卷积OREPA助力二次创新（提高推理速度 + FPS）

OREPA是通过在线卷积重参数化（OnlineConvolutionalRe-parameterization）来减少深度学习模型训练的成本和复杂性。

Snu77·2024-01-21 21:59

提升Stable Diffusion中用户提示词质量以改善图像生成结果

前言在使用StableDiffusion等深度学习模型进行图像生成时，用户提示词的质量对于最终生成的图像质量至关重要。

CCSBRIDGE·2024-01-21 16:26

深度学习Pytorch中计算图的概念及理解

深度学习模型通过训练过程从数据中学习，在训练过程中，模型根据输入数据和相应的目标结果调整其权重和偏差。反向传播Backpr

广东工商职业技术大学人工智能实验室·2024-01-21 14:17

python深度学习—第6章（波斯美女）

第6章深度学习用于文本和序列6.1处理文本数据与其他所有神经网络一样，深度学习模型不会接收原始文本作为输入，它只能处理数值张量。文本向量化（vectorize）是指将文本转换为数值张量的过程。

weixin_42963026·2024-01-21 13:55

循环神经网络的变体模型-LSTM、GRU

一.LSTM（长短时记忆网络）1.1基本介绍长短时记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）是一种深度学习模型，属于循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN

Algorithm_Engineer_·2024-01-21 13:52

有监督神经网络原理与实现

目录网络结构数学模型Python实现有监督神经网络是一种通过标注数据进行训练的深度学习模型，它可以学习输入和输出之间的映射关系，并用于分类和预测新数据。

10岁的小屁孩·2024-01-21 13:45

Python入门实战：人工智能应用开发

通过本次实战项目，您将学习到如何利用深度学习模型开发出具有特定功能的NLP应用。您可以从零开始，编写一个完整的人工智能应用程序。首先让我们回顾一下最基

Python人工智能大数据·2024-01-21 11:18

Transformer技术深度剖析：AI语言处理的新纪元

1.Transformer全局概括Transformer是一种深度学习模型，最初由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionIsAllYouNeed》中提出。

散一世繁华，颠半世琉璃·2024-01-21 09:02

Python中的卷积神经网络（CNN）入门

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类特别适用于处理图像数据的深度学习模型。

AI小白龙*·2024-01-21 07:48

[C#]winform部署yolov8图像分类的openvino格式的模型

【官方框架地址】https://github.com/ultralytics/ultralytics【openvino介绍】OpenVINO是一个针对Intel硬件优化的开源工具包，用于优化和部署深度学习模型

FL1623863129·2024-01-21 03:12

python 人脸识别项目face_recognition之简单入门

本项目的人脸识别是基于业内领先的C++开源库dlib中的深度学习模型，用LabeledFacesintheWild人脸数据集进行测试，有高达99.38%的准确率。

何时摆脱命运的束缚·2024-01-21 02:19

理解 Stable Diffusion、模型检查点(ckpt)和变分自编码器(VAE)

StableDiffusion模型简介StableDiffusion是一个用于生成和修改图像的深度学习模型。它是基于神经网络

CCSBRIDGE·2024-01-20 17:38

Pytorch从零开始实战17

生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型。GAN由两个主要组成部分组成：生成器和判别器。这两

Liquor999·2024-01-20 15:13

PyTorch中模型的可复现性

在深度学习模型的训练过程中，难免引入随机因素，这就会对模型的可复现性产生不好的影响。但是对于研究人员来讲，模型的可复现性是很重要的。

pprpp·2024-01-20 14:41

[C#]C# winform部署yolov8目标检测的openvino模型

ultralytics/ultralytics【openvino介绍】OpenVINO（OpenVisualInference&NeuralNetworkOptimization）是由Intel推出的，用于加速深度学习模型推理的工具套件

FL1623863129·2024-01-20 13:19

树莓派也可以部署基于YOLO的目标检测

只使用OpenCV运行深度学习模型，而不使用“沉重”的框架如PyTorch或Keras，对于低功耗设备来说是有前途的，因此我决定深入研究这个主题，看看最新的YOLOv8模型在树莓派上的工作原理。

小北的北·2024-01-20 09:15

关于大模型学习中遇到的1

来源：网络深度学习框架是什么意思软件工具深度学习框架是一种软件工具，它的主要目的是为了简化和加速深度学习模型的开发、训练和部署过程。

ringthebell·2024-01-20 09:07

第1周：Day 3 - PyTorch与TensorFlow的异同介绍（入门级）

它由Facebook的人工智能研究团队开发，提供了丰富的API，便于进行深度学习模型的快速开发和原型验证。PyTorch的主要特点包括动态计算图（即命令式编程风格），直观的API设计，以及强大

M.D·2024-01-20 06:46

数据预处理中的插值操作

用于深度学习模型的训练数据有时会遇到分辨率不统一的情况，不利于模型训练出最优的结果。

chunleiml·2024-01-20 05:30

科普：大语言模型中的量化是什么意思？

大语言模型是指能够处理大规模文本数据的深度学习模型，例如GPT-3、BERT等。这些模型通常有数十亿甚至数百亿个参数，占用大量的存储空间和计算资源。

AI明说·2024-01-19 17:08

PyTorch各种损失函数解析：深度学习模型优化的关键（2）

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E寻数据·2024-01-19 08:34

PyTorch各种损失函数解析：深度学习模型优化的关键（1）

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