深度学习目标检测算法第31页

深度学习与神经网络Pytorch版 3.2 线性回归从零开始实现 1.生成数据集 2.2. 读取数据集3. 初始化模型参数4. 定义模型5. 定义损失函数6. 定义优化算法7. 训练

线性回归从零开始实现目录线性回归从零开始实现1.实现步骤1.生成数据集2.读取数据集3.初始化模型参数3.1可视化w和b4.定义模型5.定义损失函数6.定义优化算法7.训练2.完整代码3.小结1.实现步骤我的上一篇文章深度学习与神经网络

砍树＋c＋v·2024-02-02 09:16

神经网络与深度学习Pytorch版 Softmax回归笔记

Softmax回归目录Softmax回归1.独热编码2.Softmax回归的网络架构是一个单层的全连接神经网络。3.Softmax回归模型概述及其在多分类问题中的应用4.Softmax运算在多分类问题中的应用及其数学原理5.小批量样本分类的矢量计算表达式6.交叉熵损失函数7.模型预测及评价8.小结Softmax回归，也称为多类逻辑回归，是一种用于解决多分类问题的机器学习算法。它与普通的logist

砍树＋c＋v·2024-02-02 09:14

基于QT C++封装微软开源的edge-TTS

该技术基于深度学习和人工智能技术，能够模拟人类语音的音调、语速、语调和情感，使得合成的语音听起来非常自然。

龙--技术总结分享·2024-02-02 09:44

特征选择＋深度学习：mRMR-CNN-BiGRU-Attention故障识别模型！特征按重要性排序！最大相关最小冗余！

适用平台：Matlab2023版及以上特征选择方法："最大相关最小冗余"（MaximalRelevanceandMinimalRedundancy，简称MRMR）是一种用于特征选择的方法。该方法旨在找到最相关的特征集，同时最小化特征之间的冗余，以提高模型的性能和泛化能力。我们将该特征选择方法应用于CNN-BiGRU-Attention故障识别模型上，构建的mRMR-CNN-BiGRU-Attent

预测及优化·2024-02-02 09:12

深度学习优化器

1、什么是优化器优化器用来寻找模型的最优解。2、常见优化器2.1.批量梯度下降法BGD(BatchGradientDescent)2.1.1、BGD表示BGD采用整个训练集的数据来计算costfunction对参数的梯度：假设要学习训练的模型参数为W，代价函数为J(W)，则代价函数关于模型参数的偏导数即相关梯度为ΔJ(W)，学习率为ηt，则使用梯度下降法更新参数为：Wt+1=Wt−ηtΔJ(Wt)

Maann·2024-02-02 09:42

【读点论文】A Survey of Deep Learning Approaches for OCR and Document Understanding

通过深度学习的发展，自然语言处理和计算机视觉领域已经取得了巨大的进步，这些方法已经开始融入当代文档理解系统。在这篇调查论文中，我们回顾

羞儿·2024-02-02 09:39

深度学习-基础过关

深度学习是机器学习的一

代码不行的搬运工·2024-02-02 09:38

互联网加竞赛基于深度学习的动物识别 - 卷积神经网络机器视觉图像识别

Mr.D学长·2024-02-02 09:38

深度学习的新前沿：突破、应用与挑战

引言深度学习的快速发展已经在人工智能领域引起了革命性的变化。作为模仿人脑结构和功能的强大工具，深度神经网络在图像识别、自然语言处理、医学诊断等多个领域取得了显著成就。

尘中928·2024-02-02 09:08

深度学习(10)-Keras项目详解(递归神经网络)

一.递归神经网络基础概念递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork,RNN)可以解决有时间序列的问题，处理诸如树、图这样的递归结构。CNN主要应用在计算机视觉CV中，RNN主要应用在自然语言处理NLP中。1.h0，h1.....ht对应的是不同输入得到的中间结果。2.处理自然语言IamGodFishhhorAFish：则对应的输入为X0--I，X1--am，X2--GodFishh

GodFishhh·2024-02-02 09:07

深度学习(11)--PyTorch(GPU)安装

具体安装步骤可以参考博主的文章：深度学习(4)--Keras安装-CSDN博客https://blog.csdn.net/GodFishhh/article/details/135749563?

GodFishhh·2024-02-02 09:35

目标检测的发展史及关键技术概述

从早期的模板匹配到现代的深度学习方法，目标检测技术经历了多个发展阶段。本文将透过时间的迷雾，回顾目标检测技术的发展历程，并介绍其关键技术点与代表性成果。

kadog·2024-02-02 08:17

计算机视觉实战项目3（图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A*路径规划+单目测距与测速+行人车辆计数等）

车辆跟踪及测距该项目一个基于深度学习和目标跟踪算法的项目，主要用于实现视频中的目标检测和跟踪。

毕设阿力·2024-02-02 08:45

操作系统复习总结——文件管理

博客主页：是dream系列专栏：深度学习环境搭建、环境配置问题解决、自然语言处理、语音信号处理、项目开发每日语录：但愿每次回忆，对生活都不感到负疚。

是dream·2024-02-02 08:35

技术科普 | 机器视觉5大关键技术及其常见应用

它是人工智能领域中的一个分支，涉及图像处理、模式识别、机器学习、深度学习等多个领域。

英码科技·2024-02-02 08:22

【技术科普】主流的深度学习模型有哪些？AI开发工程师必备！

深度学习在科学计算中获得了广泛的普及，其算法被广泛用于解决复杂问题的行业。所有深度学习算法都使用不同类型的神经网络来执行特定任务。

英码科技·2024-02-02 08:21

深度学习如何入门?

入门深度学习需要系统性的学习路径和实践经验。

dami_king·2024-02-02 07:45

千卡训练有效时间占比超过95%，蚂蚁集团AI Infra技术开源

（图：蚂蚁集团的自动化分布式深度学习系统DLRover现已全面开源）该技术框架名为DLRover，目标在于大规模分布式训练的智能化。

光锥智能·2024-02-02 07:09

【NLP】Datawhale-AI夏令营Day6-7打卡：大模型

⭐️最近参加了由Datawhale主办、联合科大讯飞、阿里云天池发起的AI夏令营（第三期），我参与了深度学习实践-NLP（自然语言处理）方向⭐️作为NLP小白，我希望能通过本次夏令营的学习实践，对NLP

不雨_亦潇潇·2024-02-02 07:51

计算机设计大赛深度学习 python opencv 火焰检测识别火灾检测

文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV54.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck网络4.5Head输出层5数据集准备5.1数据标注简介5.2数据保存6模型训练6.1修改数据配置文件6.2修改模型配置文件6.3开始训练模型7实现

iuerfee·2024-02-02 07:17

【动手学大模型】第一章大模型简介

之后引入了深度学习的思想，使用神经网络模型来更好的捕捉语言中的复杂关系。随着Transformer架构的神经网络模型引入，通过大量的文本数据训练，模型可以深入理解语言规则和模式。

Farah_Y·2024-02-02 07:44

【机器学习 & 深度学习】卷积神经网络简述

个人主页：为梦而生~关注我一起学习吧！专栏：机器学习欢迎订阅！相对完整的机器学习基础教学！⭐特别提醒：针对机器学习，特别开始专栏：机器学习python实战欢迎订阅！本专栏针对机器学习基础专栏的理论知识，利用python代码进行实际展示，真正做到从基础到实战！往期推荐：【机器学习基础】一元线性回归（适合初学者的保姆级文章）【机器学习基础】多元线性回归（适合初学者的保姆级文章）【机器学习基础】决策树（

为梦而生~·2024-02-02 05:02

【Python基础 & 机器学习】Python环境搭建（适合新手阅读的超详细教程）

机器学习python实战：用python带你感受真实的机器学习深度学习：现代人工智能的主流技术介绍python网络爬虫从基础到实战：Python的主流应用领域之一，也可以与人工智能领域相结合的技术往期推荐

为梦而生~·2024-02-02 05:00

第2章大模型的基础知识2.2 大模型的关键技术2.2.2 预训练与微调

背景介绍在深度学习中，我们通常需要大量的labeleddata来训练模型。然而，l

OpenChat·2024-02-02 05:09

AI绘画探索人工智能的未来

Aileen_0v0·2024-02-02 04:57

AGI实现思路重新整理

因此将图像识别、语音识别的深度学习网络（等其他识别网络）的特征值层，进行联结记忆。联结记忆的目的是形成记忆单元，模拟人脑中概念的基本结构。

vghjjgdfg·2024-02-02 04:02

深度学习Pytorch框架搭建

记录下安装anaconda并配置GPU版本的pytorch1.清华镜像安装anaconda1.1安装地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/1.2选择适宜版本：以Windows11为例，我下载的是3.5.3.1版本64位的，即图中最后一个。2.安装anaconda2.1直接打开安装好的文件，根据指示一步步安装。(我忘记截图了

不想学习的Lucy·2024-02-02 04:56

使用colab、featurize进行深度学习

神经网络学习小记录69——Pytorch使用GoogleColab进行深度学习_googlecolabpytorch_Bubbliiiing的博客-CSDN博客PyTorch快速查看pth文件保存的参数

TowerCrane2C·2024-02-02 04:55

深度学习-搭建Colab环境

Colab在云端提供了预配置的环境，可以直接开始编写代码，并且提供了免费的GPU和TPU资源，这对于训练深度学习模型等计算密集型任务非常有帮助，可以加速模型训练过程。

Damon小智·2024-02-02 04:24

深度学习框架PyTorch的介绍和安装方法

一、Pytorch简介PyTorch是一个开源的深度学习框架，由FacebookAIResearch开发。它为用户提供了构建和训练深度学习模型的强大工具，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。

精英的英·2024-02-02 03:20

【产业实践】使用YOLO V5 训练自有数据集，并且在C# Winform上通过onnx模块进行预测全流程打通

使用YOLOV5训练自有数据集，并且在C#Winform上通过onnx模块进行预测全流程打通效果图背景介绍当谈到目标检测算法时，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法是一个备受关注的领域。

精英的英·2024-02-02 03:49

医疗设备卓健控费系统的特点

医疗设备卓健控费系统的特点：卓健ZJ-V6.0控费系统基于人工智能的医疗设备智能控费系统，具有强大的数据挖掘、数据处理和深度学习分析能力，可以读取设备内部图像和项目信息，深度学习图像并分析患者检查部位、

zhengzhouliuhaha·2024-02-02 02:10

结合创新！11种多尺度特征融合方法，附论文和代码

随着深度学习和计算机视觉技术的快速发展，多尺度特征融合已经成为一个备受关注的、不断探索的研究方向，它通过捕捉不同尺度和层次上的特征信息，提高对图像和视频内容的理解能力，为图像处理、计算机视觉和深度学习等领域的应用提供了坚实的基础

AI热心分享家·2024-02-02 02:38

14篇最新Transformer热门论文！涵盖注意力机制、架构改进、适用性扩展等

在深度学习技术的飞速发展中，Transformer模型无疑成为了当今研究的热点，它凭借其独特的架构和强大的表达能力，在自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域取得了令人瞩目的成果。

AI热心分享家·2024-02-02 02:37

算法面试八股文『基础知识篇』

正文来了什么是深度学习？深度学习是机器学习的一个分支，核心思想是使用深度神经网络来模拟和解决复杂的问题。深度神经网络是一种由多层神经元组成的模型，通常包含输入层

Daniel Muei·2024-02-02 02:59

IT运维如何帮助企业降本增效？

通过利用机器学习、深度学习等技术，实现对IT系统的自动化监控、故障预测和智能维护，提高运维效率和质量。2、容器化和微服务随着容器技术的不断发展，容器化和微服务将成为IT监控运维管理的新趋势。

LinkSLA·2024-02-02 01:44

码视野·2024-02-02 01:23

毕业设计：基于深度学习的天气短期风速预测系统神经网络人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理三、检测的实现最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。对毕设有任何疑

Krin_IT·2024-02-02 01:53

毕业设计：基于深度学习的城市交通客流量预测人工智能 LSTM

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理三、检测的实现最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。对毕设有任何疑

Krin_IT·2024-02-02 01:53

毕业设计：深度学习在文本情感分类中的研究与实践

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1神经网络2.2YOLOv5算法三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投

Krin_IT·2024-02-02 01:52

【Docker】【深度学习算法】在Docker中使用gunicorn启动多个并行算法服务，优化算法服务：从单进程到并行化

文章目录优化算法服务：从单进程到并行化单个服务架构多并行服务架构Docker化并指定并行服务数量扩展知识优化算法服务：从单进程到并行化在实际应用中，单个算法服务的并发能力可能无法满足需求。为了提高性能和并发处理能力，我们可以使用Gunicorn和Docker来实现算法服务的并行化部署。单个服务架构首先，让我们来看看单个服务的架构：fromfastapiimportFastAPIapp=FastAP

XD742971636·2024-02-02 00:47

深度学习：人工智能的新篇章

深度学习是人工智能领域的一项重要技术，通过模拟人脑神经网络的工作原理，实现了对大规模数据的学习和模式识别。

GIS遥感数据处理应用·2024-02-02 00:07

第7章 python深度学习——波斯美女

第7章高级的深度学习最佳实践本章包括以下内容：Keras函数式API使用Keras回调函数使用TensorBoard可视化工具开发最先进模型的重要最佳实践本章将介绍几种强大的工具，可以让你朝着针对困难问题来开发最先进模型这一目标更近一步

weixin_42963026·2024-02-02 00:01

第8章 python深度学习——波斯美女

第8章生成式深度学习本章包括以下内容：使用LSTM生成文本实现DeepDream实现神经风格迁移变分自编码器了解生成式对抗网络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

weixin_42963026·2024-02-02 00:31

人工智能与大数据：技术前沿与实践

近年来，随着深度学习和神经网络的崛起，人工智能在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域取得了显著突破。1.1深度学习与神经网络深度学习是机器学习的一个子集，通过构建多层

吾忆da·2024-02-01 23:03

深度学习知识点汇总-机器学习基础（5）

2.5分类算法的评估指标有哪些？图1混淆矩阵上图中术语解释：TP（Truepositives）。表示被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数；FP（Falsepositives）。表示被错误地划分为正例的个数，即实际为负例但被分类器划分为正例的实例数；FN（Falsenegatives）。表示被错误地划分为负例的个数，即实际为正例但被分类器划分为负例的实例数；TN（Tru

深度学习模型优化·2024-02-01 22:20

【深度学习】全连接神经网络

全连接神经网络全连接神经网络的结构整体结构神经网络：类似神经元，前一层可以不断地传递给下一层。神经网络模型由多个单元结构组成。单元结构单元结构的数学公式：a=h(wx+b)a=h(wx+b)a=h(wx+b)h(x)：激活函数比如sigmoid就是激活函数之一隐藏层大多需要激活函数激活函数激活函数概述激活函数是非线性的函数（图像不是直线的）。非线性激活函数引入了非线性变换，使得神经网络可以逼近任意

wmh1024·2024-02-01 22:13

【变化检测】变化检测相关数据集+代码+论文合集

本文包含：光学影像变化检测领域数据集（有label的，无label的）、高光谱影像变化检测领域数据集、3D变化检测领域数据集、传统变化检测算法、深度学习变化检测算法、SAR变化检测算法、高光谱变化检测算法论文及代码等资源

zy_destiny·2024-02-01 22:12

【mmseg】python代码实现mmseg工程的FPS、Params参数量、FLOPs

送你们一条美丽的--分割线--1.指标定义FPS：FramesPerSecond的缩写，指刷新帧率，通常在深度学习中表示每秒推理多少张图，是衡量算法推理速度的一个指标。Params：parame