深度学习神经网络图像识别第3页

第二章：9.5 多个输出的分类

构建多标签分类神经网络的方法方法一：独立训练多个神经网络一种方法是将多标签分类问题分解为多个独立的二分类问题。具体来说，

望云山190·2025-02-14 05:33

AI人工智能深度学习算法：在缺陷检测中的应用

AI人工智能深度学习算法：在缺陷检测中的应用1.背景介绍1.1缺陷检测的重要性在制造业中,产品质量是关键因素之一。缺陷检测是确保产品质量的重要环节,旨在及时发现并排除产品中的任何缺陷或异常。

AI天才研究院·2025-02-14 05:59

ALBERT：轻量级的BERT，用于语言表征的自监督学习

ALBERT：轻量级的BERT，用于语言表征的自监督学习阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-13近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎

·2025-02-14 05:05

从VGG到Transformer：深度神经网络层级演进对模型性能的深度解析与技术实践指南

一、技术原理（数学公式+示意图）1.层深与模型容量关系数学表达：根据UniversalApproximationTheorem，深度网络可表达复杂函数：f(x)=fL(fL−1(⋯f1(x)))f(x)=f_L(f_{L-1}(\cdotsf_1(x)))f(x)=fL(fL−1(⋯f1(x)))层数L增加时，函数空间指数级扩大梯度传播挑战：链式法则导致梯度消失/爆炸∂L∂W(1)=∏k=2L∂f

燃灯工作室·2025-02-14 05:57

【Transformer】小白入门指南

目录1、简介2、Transformer解决问题技术概览核心组成自注意力机制（Self-AttentionMechanism）多头注意力机制（Multi-HeadAttention）前馈神经网络（Feed-ForwardNeuralNetwork

静静喜欢大白·2025-02-14 04:18

论文笔记《基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测》

基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测这是一篇二区的文章，算是一个综述，记录一下在阅读过程中遇到的问题。

I_dyllic·2025-02-14 03:57

Andrej Karpathy：计算范式的变革者

他以其深刻的技术见解，对深度学习和自然语言处理领域的贡献，以及对计算范式的革新性思考，成为了当今技术领域的引领者之一。本文分为六个

AI天才研究院·2025-02-14 03:57

人工智能之自然语言处理技术演进

近年来，NLP技术经历了从规则驱动到数据驱动的革命性演进，尤其是在深度学习和大规模预训练模型的推动下，取得了显著突破。

香橙薄荷心·2025-02-14 02:50

RAG中的双编码器与跨编码器模型

RAG中的双编码器与跨编码器模型阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-13近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【

·2025-02-14 01:01

深度学习-108-大语言模型LLM之基于langchain的结构化输出功能提取结构化信息

文章目录1langchain的结构化输出1.1推荐的使用流程1.2模式定义1.3返回结构化输出1.3.1工具调用(方式一)1.3.2JSON模式(方式二)1.3.3结构化输出法(方式三)2提取结构化信息2.1定义数据模型2.2配置提示模板2.3设置执行链3参考附录1langchain的结构化输出对于许多应用程序，例如聊天机器人，模型需要直接用自然语言响应用户。然而，在某些情况下，我们需要模型以结构

皮皮冰燃·2025-02-14 01:44

AI Agent智能应用从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战

开源大模型微调、对齐与垂直领域应用29套AI全栈大模型项目实战，人工智能视频课程-多模态大模型，微调技术训练营，大模型多场景实战，AI图像处理，AI量化投资，OPenCV视觉处理，机器学习，Pytorch深度学习

AI知识分享官·2025-02-14 00:41

YOLO各版本原理和优缺点解析

使用单个神经网络直接对图像进行前向传播预测边界框和类别标签。优点：速度快，适合实时应用。模型结构简单，易于实现和训练。缺点：对小目标检测效果差，容易

Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

自学人工智能大模型，满足7B模型的训练和微调以及推理，预算3万，如何选购电脑

如果你的预算是3万元人民币，希望训练和微调7B参数规模的人工智能大模型（如LLaMA、Mistral等），你需要一台高性能的深度学习工作站。

岁月的眸·2025-02-13 23:03

多模态大模型（LMMs）与大语言模型（LLMs）的比较

基础定义LLMs(LargeLanguageModels,大型语言模型)-深度学习的应用之一，是基于深度学习的大规模机器学习模型，通常由数十亿到数万亿个参数构

大F的智能小课·2025-02-13 23:02

【Elasticsearch】分词器概述

Elasticsearch分词与神经网络分词的区别Elasticsearch的分词过程产生的是优化用于搜索和检索的语言学分词。这与机器学习和自然语言处理中的神经分词不同。

risc123456·2025-02-13 22:28

DeepSeek R1：开启AI推理新时代，强在哪里？

DeepSeekR1：开启AI推理新时代阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-13近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎

·2025-02-13 20:19

使用爬虫获取按图搜索1688商品（拍立淘）案例指南

一、技术背景按图搜索功能通常依赖于图像识别技术和搜索引擎。1688的“拍立淘”功能允许用户上传图片，系统会通过图像识别技术找到与上传图片相似的商品。通过爬虫技术，我们可以模拟这一过程，获取搜索

数据小小爬虫·2025-02-13 20:43

【学术投稿-2025年计算机视觉研究进展与应用国际学术会议 (ACVRA 2025)】CSS样式解析：行内、内部与外部样式的区别与优先级分析

本次会议将探讨前沿技术，包括深度学习、多模态学习、图像和视频分析、3D重建等，以及其在智能交通、医疗影像、增强现实和自动化等多个实际应用中的创新转化。会议官网：www.acvra.org目录前言一、

禁默·2025-02-13 20:11

小白零基础学习深度学习之张量

1.张量PyTorch中的张量（Tensor）就是一种用来存储数据的“盒子”，这个盒子可以有不同的形状和大小，里面可以装各种数字。张量是PyTorch中最基本的东西，就像乐高积木一样，你可以用它来搭建各种复杂的模型。2.张量的用途存储数据：你可以把张量当作一个容器，用来存储各种数据。比如，一张图片可以用一个三维张量来表示，其中第一维是颜色通道（红、绿、蓝），第二维和第三维是图片的宽度和高度。进行计

爱理科的小王子·2025-02-13 17:53

深度学习-情感分析

以下将分别使用PyTorch和TensorFlow框架实现基于深度学习的情感分析，这里以影评的情感分析为例，数据集使用IMDB影评数据集。

小赖同学啊·2025-02-13 17:52

R-CNN架构

第二个模块是一个大型卷积神经网络，它从每个区域中提取固定长度的特征向量。第三个模块是一组特定类别的线性支持向量机（SVM）。

·2025-02-13 16:10

如何训练LLMs进行“思考”（如o1和DeepSeek-R1）

如何训练LLMs进行“思考”（如o1和DeepSeek-R1）阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-13近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM

·2025-02-13 16:07

【深度学习】常见模型-GPT（Generative Pre-trained Transformer，生成式预训练 Transformer）

GPT（GenerativePre-trainedTransformer）1️⃣什么是GPT？GPT（GenerativePre-trainedTransformer，生成式预训练Transformer）是由OpenAI开发的基于Transformer解码器（Decoder）的自回归（Autoregressive）语言模型。它能够通过大量无监督数据预训练，然后微调（Fine-tuning）以适应特

IT古董·2025-02-13 16:15

机器翻译技术的演进与未来趋势：从规则到神经网络的革新

机器翻译技术经历了从基于规则的方法到统计方法，再到如今的神经网络方法的发展历程。本文将探讨机器翻译技术的演进过程及其未来趋势，并结合Python代码示例，展示现代机器翻译技术的应用。

Echo_Wish·2025-02-13 15:43

DeepSeek 实现原理探析

DeepSeek实现原理探析引言DeepSeek是一种基于深度学习的智能搜索技术，它通过结合自然语言处理（NLP）、信息检索（IR）和机器学习（ML）等多领域的技术，旨在提供更加精准、智能的搜索结果。

rockmelodies·2025-02-13 15:41

神经网络常见激活函数 9-CELU函数

文章目录CELU函数+导函数函数和导函数图像优缺点pytorch中的CELU函数tensorflow中的CELU函数CELU连续可微指数线性单元：CELU（ContinuouslyDifferentiableExponentialLinearUnit）,是一种连续可导的激活函数，结合了ELU和ReLU的特点，旨在解决ELU在某些情况下的梯度问题。函数+导函数CELU函数CELU(x)={xx≥0α

亲持红叶·2025-02-13 15:37

yunTrans·2025-02-13 14:01

SEU-WYL·2025-02-13 14:31

常见的深度学习模型总结

1.深度前馈神经网络(DeepFeedforwardNetworks)发明时间：2006年左右，随着计算能力的提升和大数据集的可用性增加，深度学习开始兴起。

编码时空的诗意行者·2025-02-13 13:29

小赖同学啊·2025-02-13 13:57

23、深度学习-自学之路-激活函数relu、tanh、sigmoid、softmax函数的正向传播和反向梯度。

在使用这个非线性激活函数的时候，其实我们重点还是学习的是他们的正向怎么传播，以及反向怎么传递的。如下图所示：第一：relu函数的正向传播函数是：当输入值（隐藏层）值大于了，就输出自己本身的值。反向梯度传播：当输出值大于0，那么反向梯度值就等于输出值乘以1如果小于0，那反向梯度值就等于0.通俗的来说就是，如果输入值是0或小于0，那么输出值的反向增强就没有。如果输入值大于0，那么输出值的方向增强就有。

小宇爱·2025-02-13 13:22

基于深度学习的半导体检测与预测算法研究(二)

深度学习凭借其强大的数据处理和特征提取能力，在半导体领域展现出巨大的应用潜力。

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:45

基于深度学习的半导体算法原理及应用

摘要随着半导体产业的持续发展，深度学习技术在该领域的应用日益广泛且深入。

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:44

计算机视觉国内外研究现状（综述）

（1）传统的特征提取算法传统特征提取算法已经发展了很久，现阶段比较成熟，是深度学习算法出来之前研究

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:44

联想Y7000 2024版本笔记本 RTX4060安装ubuntu22.04双系统及深度学习环境配置

目录1..制作启动盘2.Windows磁盘分区，删除原来ubuntu的启动项3.四个设置4.安装ubuntu5.ubuntu系统配置1..制作启动盘先下载镜像文件，注意版本对应。Rufus-轻松创建USB启动盘用rufus制作时，需要注意选择正确的分区类型和系统类型。不然安装的系统会有问题！2.Windows磁盘分区，删除原来ubuntu的启动项手把手教你调整电脑磁盘的分区大小_调整分区大小-CS

七七@你一起学习·2025-02-13 10:27

精通LangChain：如何使用Unstructured处理多种格式的图像文档

#引言随着人工智能和深度学习的快速发展，文档图像分析(DocumentImageAnalysis,DIA)在许多领域中变得至关重要。然而，处理多种图像格式的文档仍然是一个挑战。

hshahtjtbh·2025-02-13 08:47

【人工智能】Python中的深度学习优化器：从SGD到Adam

解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界在深度学习模型的训练过程中，优化器起着至关重要的作用，它决定了模型的收敛速度以及最终的性能。

蒙娜丽宁·2025-02-13 08:13

【图像重建】基于matlab BP神经网络双基地SAR成像图像重建【含Matlab源码 1950期】

欢迎来到海神之光博客之家✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进；个人主页：海神之光代码获取方式：海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式（1）完整代码，已上传资源；需要的，在博主主页搜期号直接付费下载或者订阅本专栏赠送此代

海神之光·2025-02-13 07:03

大语言模型的分类及本地部署所需的硬件配置要求

1、大语言模型概念及作用大语言模型：（LargeLanguageModel,LLM）是一种基于深度学习的人工智能模型，它能够理解和生成自然语言[1]。

Kelaru·2025-02-13 07:01

瑞熙贝通|智能实验教学管理平台建设方案

以虚实一体化建设为基础，融实验教学、开放创业和服务社会等功能于一体，借助互联网，在负一楼室外建设废液、废气和生物制品的处理平台，在虚拟仿真室建设局域网和数据采集中心，以“物联网”模式贯穿始终，运用射频识别、传感识别、图像识别

瑞熙贝通实验室综合管理平台·2025-02-13 02:27

深度学习练手小例子——cifar10数据集分类问题

CIFAR-10是一个经典的计算机视觉数据集，广泛用于图像分类任务。它包含10个类别的60,000张彩色图像，每张图像的大小是32x32像素。数据集被分为50,000张训练图像和10,000张测试图像。每个类别包含6,000张图像，具体类别包括：飞机(airplane)汽车(automobile)鸟(bird)猫(cat)鹿(deer)狗(dog)青蛙(frog)马(horse)船(ship)卡车

　☆cwlulu·2025-02-12 23:39

大模型笔记：pytorch实现MOE

0导入库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF1专家模型#一个简单的专家模型，可以是任何神经网络架构classExpert(nn.Module

UQI-LIUWJ·2025-02-12 23:37

毕设项目基于深度学习的人脸表情识别(源码+论文)

文章目录0前言1项目运行效果2技术介绍2.1技术概括2.2目前表情识别实现技术3深度学习表情识别实现过程3.1网络架构3.2数据3.3实现流程3.4部分实现代码4最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升

nange12330a·2025-02-12 21:55

Java也能玩转机器学习？从零搭建你的第一个模型

1.1.1无缝集成1.1.2JVM的跨平台优势1.1.3高性能计算能力1.1.4多线程与分布式计算1.2主流Java机器学习库全景1.2.1基础数值计算库1.2.2传统机器学习框架1.2.3深度学习生态

prince_zxill·2025-02-12 20:12

基于泰勒展开改进的物理信息神经网络

基于泰勒展开改进的物理信息神经网络一、引言1.1、研究背景和意义物理信息神经网络（PINN）作为一种结合物理模型和数据驱动的新型神经网络模型，近年来在科学计算和工程应用中展示了广泛的应用前景。

天天酷科研·2025-02-12 20:39

基于深度学习YOLOv5的海洋动物检测系统

1.引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习在图像处理领域的应用逐渐展现出强大的能力，尤其是在目标检测任务上。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-12 19:33

BP神经网络学习内容分享：学习激活函数和损失函数

一、激活函数1.激活函数的作用激活函数（ActivationFunction）在神经网络中扮演着至关重要的角色。

强哥带你学BP神经网络·2025-02-12 19:32

神经网络常见激活函数 7-ELU函数

文章目录ELU函数+导函数函数和导函数图像优缺点pytorch中的ELU函数tensorflow中的ELU函数ELU指数线性单元：ELU（ExponentialLinearUnit）函数+导函数ELU函数ELU={xx>=0α(ex−1)x=0\\\alpha(e^x-1)\quad&x=0x=0αexx=0\\\alphae^x\quad&x=0x0,x,alpha*(np.exp(x)-1))

亲持红叶·2025-02-12 19:30

《解锁AI芯片新境界：提升专用人工智能芯片通用性与灵活性的热点技术》

如现场可编程门阵列（FPGA），内部有大量可配置逻辑单元和布线资源，用户能通过编程实现不同的逻辑功能，可针对不同的人工智能算法和应用场景快速重构，像在图像识别和自然语言处理任务间灵

程序猿阿伟·2025-02-12 18:30

AI应用完整加载数据集配置神经网络配置训练信息训练模型与保存模型到本地------AI

packagecom.alatus.djl.web;importai.djl.Application;importai.djl.MalformedModelException;importai.djl.Model;importai.djl.basicdataset.cv.classification.ImageFolder;importai.djl.basicdataset.cv.classifi

旧约Alatus·2025-02-12 18:54

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