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深度学习知识库
用 Python 制作一款炫酷的二维码!
来源:https://blog.csdn.net/jinyj1转自:
深度学习
算法与计算机视觉1.导入myqr库下载myqr库使用windows+R键,输入cmd调出命令窗口在黑框里输入(在python3
Python数据之道
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2024-02-20 07:34
可视化
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数据可视化
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计算机设计大赛
深度学习
人体语义分割在弹幕防遮挡上的实现 - python
文章目录1前言1课题背景2技术原理和方法2.1基本原理2.2技术选型和方法3实例分割4实现效果5最后1前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是
深度学习
人体语义分割在弹幕防遮挡上的应用该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向
iuerfee
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2024-02-20 07:03
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【PyTorch][chapter 16][李宏毅
深度学习
][Neighbor Embedding][t-SNE]
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
明朝百晓生
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2024-02-20 07:33
深度学习
pytorch
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深度学习
(16)--基于经典网络架构resnet训练图像分类模型
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
GodFishhh
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2024-02-20 07:31
深度学习
深度学习
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Pytorch的常用模块和用途说明
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。
肆十二
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2024-02-20 07:30
Pytorch语法
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Pytorch-Adam算法解析
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
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中的Adam优化算法。
肆十二
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2024-02-20 07:30
Pytorch语法
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Adam
基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】
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《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
阿_旭
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2024-02-20 06:33
深度学习实战
AI应用软件开发实战
计算机视觉
python
行人车辆追踪
目标追踪
YOLOv8
深度学习
基于YOLOv8
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的100种中草药智能识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、
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阿_旭
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2024-02-20 06:32
深度学习实战
AI应用软件开发实战
计算机视觉
深度学习
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YOLOv8
中草药识别
深度学习实战
目标检测系列专栏:从基础到进阶,一步步掌握目标检测技术
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。
小厂程序猿
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2024-02-20 06:02
目标检测专栏
目标检测
人工智能
计算机视觉
深度学习
与机器学习的关系:比较、展望与交叉点
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。
小厂程序猿
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2024-02-20 06:02
人工智能
强化学习入门到不想放弃-1
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
周博洋K
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2024-02-20 06:29
人工智能
深度学习
从入门到不想放弃-1
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
周博洋K
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2024-02-20 06:59
深度学习
人工智能
深度学习
从入门到不想放弃-3
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
周博洋K
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2024-02-20 06:59
深度学习
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【
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】使用tensorflow实现VGG19网络
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】使用tensorflow实现VGG19网络本文章向大家介绍【
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】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
杨得江-君临天下wyj
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2024-02-20 06:23
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的智能车牌检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、
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阿_旭
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2024-02-20 06:51
深度学习实战
AI应用软件开发实战
计算机视觉
深度学习
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YOLOv8
深度学习实战
深度学习
从入门到不想放弃-7
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:
周博洋K
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2024-02-20 06:21
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在热图像中实现无人机目标检测』
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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
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机器学习入门--门控循环单元(GRU)原理与实践
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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。
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机器学习入门
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数据仓库、大数据平台、数据中台的区别
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,
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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,
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《深入浅出OCR》第八章:文档处理多模态预训练
面向对象:本篇前言知识主要介绍
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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。
GoAI
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2024-02-20 05:53
深入浅出OCR
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Java和人工智能哪个好?
而在人工智能领域,像机器学习工程师、
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华清远见成都中心
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java
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的基本原理和算法
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1/100 洋葱阅读法
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小酒馆燃着灯
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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
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下
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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。
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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。
五行缺你94
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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,
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-图解反向传播算法
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,
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之反向传播算法的直观理解如何直观地解释backpropagation算法?
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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#
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之反向传播算法(backward())
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
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基础 叁:反向传播算法
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
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反向传播算法数学公式算法代码结果算法中一些函数的区别数学公式算法代码这里用反向传播算法,计算y=w*x模型importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasply#反向传播算法,需要使用pytorch框架,#这里导入pytorch框架,用torchimporttorch#用反向传播算法计算y=w*x模型x_data=[1.0,2.0,3.0,4.0]y_data=[2
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鲁棒性(Robustness)和泛化性(Generalization)是评估模型性能时常用的两个术语,尤其在机器学习和统计建模领域。虽然这两个概念相关,但它们关注的方面有所不同。鲁棒性鲁棒性指的是模型在面对输入数据的小幅变动或存在噪声时仍能保持性能不受显著影响的能力。一个鲁棒的模型能够处理异常值、缺失数据点、或是不完美的输入数据,而不会导致预测结果出现显著偏差。鲁棒性强调的是模型对于输入数据中的不
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