深度学习神经网络图像识别第7页

【时序预测】-深度学习系列

Wavenet（2016）重点：CNN系列+因果卷积+膨胀卷积核心：确保了输出的时间点只依赖于输入序列中时间戳早于或等于该输出时间点的数据，核心模块膨胀卷积能够扩大卷积层的感受野，从而更充分学习序列的全局信息。DeepAR（2017Amazon）DeepAR:ProbabilisticForecastingwithAutoregressiveRecurrentNetworks重点：RNN系列+多元

TIM老师·2025-02-11 22:04

基于计算图的Softmax层反向传播推导

KaiMing Zhu·2025-02-11 21:25

N-Beats：一种用于时间序列预测的纯前馈神经网络模型

介绍N-Beats（NeuralBasisExpansionAnalysisforInterpretableTimeSeriesForecasting）是一种基于纯前馈神经网络的时间序列预测模型，由BorisOreshkin

TIM老师·2025-02-11 20:25

迁移学习 Transfer Learning

在深度学习任务（如目标检测、分类）中，通常需要大量数据和计算资源来训练一个高性能模型。然而，在某些场景下，我们面临以下挑战：数据有限：有些领域（如医学影像、多光谱图像）很难收集足

有人给我介绍对象吗·2025-02-11 20:23

缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）

ScaledDot-ProductAttention）缩放点积注意力（ScaledDot-ProductAttention）是自注意力（Self-Attention）机制的一种变体，它被广泛应用于现代的神经网络架构中

彬彬侠·2025-02-11 20:53

预训练语言模型：从BERT到GPT，NLP的新纪元

1.预训练语言模型的背景在深度学习时代之前，NLP任务主要依赖

Evaporator Core·2025-02-11 20:23

DeepSeek图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）基础与实践

图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNNs）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。

Evaporator Core·2025-02-11 20:22

支持图像识别和图像生成！基准测试得分超越OpenAI的DALL·E 3 + Stable Diffusion

本篇笔记所对应的视频：https://www.bilibili.com/video/BV18DFpeMEps/Janus-Pro-7B是由DeepSeek开发的多模态AI模型，它在理解和生成方面取得了显著的进步。这意味着它不仅可以处理文本，还可以处理图像等其他模态的信息。模型主要特点:统一的架构:Janus-Pro采用单一transformer架构来处理文本和图像信息，实现了真正的多模态理解和生成

AI超元域·2025-02-11 20:21

【深度学习实战：kaggle自然场景的图像分类-----使用keras框架实现vgg16的迁移学习】

Hello大家好，今天和大家分享一个kaggle自然场景的图像分类的竞赛，使用的keras框架实现vgg16的迁移学习完成自然场景分类，对数据集感兴趣的同学可以在上方下载数据集。项目简介本次数据集来自kaggle，该数据集包括自然场景的图像。模型应该预测每个图像的正确标签。您的目标是实现分类问题的高精度。数据集train.csv-训练集test.csv-测试集SceneImages-图像文件夹训练

机器学习司猫白·2025-02-11 20:18

Python 深度学习项目目录规范

ProjectNameconfigs/settings工程项目配置文件夹config.pydocs工程项目相关文档说明文件夹data工程数据或数据获取代码文件夹demos/examples工程demo或example文件夹layers自定义的层(如果有)self_loss.py比如自定义的loss层等logs日志文件夹weights/models模型权重文件夹utilspreprocessing预

灰灰灰灰灰发·2025-02-11 19:15

大语言模型原理与工程实践：初探大语言模型

大语言模型原理与工程实践：初探大语言模型作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：大语言模型，机器学习，自然语言处理，深度学习，工程实践1.

AI天才研究院·2025-02-11 17:04

torch.nn.LSTM介绍

LSTM基本原理门控机制（GatingMechanism）是深度学习中常见的一种设计，用于控制信息的流动或选择性更新。门控机制最初出现在循环神经网络（RNN）的改进模型中，如长短时记忆网

qq_27390023·2025-02-11 17:02

实践深度学习：构建一个简单的图像分类器

引言深度学习在图像识别领域取得了巨大的成功。本文将指导你如何使用深度学习框架来构建一个简单的图像分类器，我们将以Python和TensorFlow为例，展示从数据准备到模型训练的完整流程。

是Dream呀·2025-02-11 17:58

AI4Science之分子材料成像调研洞察

相比传统的深度学习任务，分子材料成像任务庞大繁杂，

·2025-02-11 16:33

AI换脸技术原理以及为什么需要进行海量次数的模型训练?

AI换脸技术通俗点说就是“深度伪造技术”,是基于人工智能，特别是深度学习和生成对抗网络（GANs）的一种技术，能够将一个人的面部特征与另一个人的面部特征进行交换，从而生成非常真实的换脸视频或图像。

码场老菜鸟·2025-02-11 16:55

【Python】已解决：Python安装过程中的报错问题

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-02-11 16:50

基于深度学习YOLOv5的火焰检测系统

引言随着智能监控技术和深度学习的不断发展，火灾检测系统已经成为了自动化消防领域中的重要应用之一。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-11 13:04

Milvus向量数据库操作教程

Milvus是一款专为向量数据设计的数据库，它具备高性能、高可用和易扩展的特点，主要用于处理由深度神经网络和其他机器学习模型生成的大规模嵌入向量[162][165]。

2401_85763639·2025-02-11 10:43

Transformer：基于注意力机制的序列转换模型

这篇论文提出了一种全新的神经网络架构——Transformer，它完全基于注意力机制，摒弃了传统的循环（RNN）和卷积（CNN）网络结构，用于序列转换任务，如机器翻译和英语成分句法分析等。Trans

金外飞176·2025-02-11 09:07

02.10：机器学习开个头

流量分析对于机器学习和深度学习用得很多，这是我学习的一个方面，不说学得多深，但是至少有所了解。这算是主要原因。要是硬说的话，我自己也想学习一下这当前最热门的

TheYeah·2025-02-11 09:01

[机缘参悟-233]：从人工智能的角度上看：神经网络模型确定的情况下，训练的数据决定了神经网络的权重，预测的准确性取决于训练的数据。这既称为经验，也称为成见，也称为认知。

前言：从人工智能的角度上看：神经网络模型确定的情况下，训练的数据决定了神经网络的权重，预测的准确性取决于训练的数据。

文火冰糖的硅基工坊·2025-02-11 09:31

从零开始：用Python手写神经网络

在当今的人工智能领域，神经网络已经成为解决复杂问题的核心技术之一。从图像识别到自然语言处理，再到强化学习，神经网络的身影无处不在。然而，对于许多初学者来说，神经网络似乎是一个神秘而复杂的黑盒子。

WHCIS·2025-02-11 08:27

深度学习｜表示学习｜Batch Normalization 详解：数学、代码与经验总结｜22

如是我闻：在深度学习模型中，BatchNormalization（简称BN）是一种常用的技术，能有效加速训练并提高模型的稳定性。

漂亮_大男孩·2025-02-11 08:56

TensorFlow 学习笔记--基础文本分类

这笔记里代码里都改过来了文章目录电影评论文本分类导入库下载IMDB数据集加载数据集对训练数据进行预处理创建神经网络模型编译模型训练模型评估模型导出模型对新数据进行预测参考：[基本文本分类](htt

小陈加油中····2025-02-11 08:55

AI分支知识之机器学习，深度学习，强化学习的关系

机器学习，深度学习，强化学习的关系这一篇文章我们来探讨下AI领域中机器学习（ML）、深度学习（DL）和强化学习（RL）的关系。

王钧石的技术博客·2025-02-11 08:55

2025最新主流深度学习算法全解析

深度学习：开启智能时代的钥匙在当今数字化时代，深度学习无疑是人工智能领域中最为耀眼的明星。它如同一把神奇的钥匙，开启了智能时代的大门，让计算机从简单的数据处理迈向了复杂的智能决策。

lucky_syq·2025-02-11 08:25

StripedHyena 模型介绍

StripedHyena是近年来提出的一种新型神经网络架构，旨在替代或补充传统的Transformer模型。

qq_27390023·2025-02-11 08:51

【Python】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘openpyxl‘

博主档案：广东某985本硕，SCI顶刊一作，深耕深度学习多年，熟练掌握PyTorch框架。

高斯小哥·2025-02-11 07:14

深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）

引言（1）简介：什么是深度神经网络？

CaiGuoHui1·2025-02-11 05:34

了解深度神经网络模型（Deep Neural Networks, DNN）

深度神经网络模型（DeepNeuralNetworks,DNN）深度神经网络模型是一种包含多个隐藏层的神经网络，能够通过多层次的非线性变换从数据中提取复杂特征，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。

huaqianzkh·2025-02-11 05:02

深度学习赋能 DeepSeek：搜索引擎优化的创新征程

随着人工智能浪潮兴起，深度学习技术为搜索引擎优化带来全新变革。本文以DeepSeek这款AI驱动的搜索引擎为例，深入探究深度学习如何重塑搜索体验，提升搜索的质量与效率。

power-辰南·2025-02-11 04:57

【自学笔记】AIGC基础知识点总览-持续更新

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录AIGC基础知识点总览一、AIGC概述二、AIGC的核心要素三、AIGC的关键技术1.深度学习算法2.自然语言处理（NLP）3.计算机视觉

Long_poem·2025-02-11 03:15

【深度学习】常见模型-BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）（双向编码器表示）

BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）BERT是什么？BERT是Google在2018年推出的NLP（自然语言处理）模型，全称BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers（双向编码器表示）。BERT采用Transformer结构，并使用双向（Bidirectiona

IT古董·2025-02-11 02:06

《大语言模型：原理与工程实践》书籍推荐及详细说明

随着人工智能技术的发展，尤其是深度学习技术的进步，大规模语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已成为自然语言处理领域的研究热点。

大模型入门教程·2025-02-11 01:57

神经网络（二.多层神经网络模型）

多层神经网络（Multi-LayerNeuralNetwork），也称为深度神经网络（DeepNeuralNetwork,DNN），是机器学习中一种重要的模型，能够通过多层次的非线性变换解决复杂的分类、

啊波次得饿佛哥·2025-02-11 00:52

实现智能教室能耗监测与管理系统的详细方案

以下是一个完整的实现智能教室能耗监测与管理系统的详细方案，涵盖深度学习模型研发、教室场景适应性分析、系统架构设计、前端展示、后端服务以及测试评估等方面，使用Python语言完成。

max500600·2025-02-11 00:21

神经网络（Neural Network）

引言神经网络，作为人工智能和机器学习领域的核心组成部分，近年来在诸多领域取得了显著的进展。受生物神经系统的启发，神经网络通过模拟人脑神经元的工作机制，能够从大量数据中学习复杂的模式和关系。

ningmengjing_·2025-02-10 23:41

深度学习入门2：自然语言处理（第一章神经网络的复习/代码+总结）

1.1数学和python的复习1.1.1向量和矩阵总结：代码实现：D:\py\pythonProject\0自学\LM\第一章\1向量和矩阵.pyimportnumpyasnpx=np.array([1,2,3])print(x.__class__)#输出类名np.ndarray类print(x.shape)#np.ndarray类实例变量shape和ndimshape表示多维数组的形状print

m0_58598898·2025-02-10 23:11

神经网络常见激活函数 6-RReLU函数

文章目录RReLU函数+导函数函数和导函数图像优缺点pytorch中的RReLU函数tensorflow中的RReLU函数RReLU随机修正线性单元：RandomizedLeakyReLU函数+导函数RReLU函数RReLU={xx≥0axx=0,inputs,alpha*inputs)#创建RReLU激活函数层rrelu=RReLU()#生成随机输入x=tf.random.normal([2])

亲持红叶·2025-02-10 22:40

基于“感知–规划–行动”的闭环系统架构

1.感知（Perception）1.1多模态数据采集与预处理传感器系统Agent的感知层通常由多种传感器组成，支持采集多种形式的数据：视觉：采用摄像头、深度传感器，通过卷积神经网络（CNN）、视觉Transformer

由数入道·2025-02-10 22:39

使用Dify搭建DeepSeek本地知识库

DeepSeek作为一个强大的深度学习模型，能够帮助我们理解和处理大量的文本信息。而Dify则是一个新兴的平台，旨在简化AI应用的开发和部署过程。

龙域S·2025-02-10 22:39

2024年常用的物体识别API

从宠物图像识别到食物营养识别，这些API服务不仅让我们的生活更加便捷智能，也为各行各业带来了更多的可能性。让我们一起探索未来2024年常用的物体识别API，看看它们将如何改变我们的生活和工作。

·2025-02-10 22:47

深度学习入门：搭建你的第一个神经网络

在当今数字化时代，深度学习正以前所未有的速度改变着我们的生活。从语音助手到自动驾驶汽车，从图像识别到自然语言处理，深度学习的应用无处不在。

Evaporator Core·2025-02-10 22:36

激活函数篇 03 —— ReLU、LeakyReLU、RandomizedLeakkyReLU、PReLU、ELU

本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归：Sigmoid函数在分类问题中的应用整流线性单位函数（RectifiedLinearUnit

Echo-Nie·2025-02-10 19:16

Neural Radiance Fields (NeRF) 和 3D Gaussian Splatting区别

1.NeuralRadianceFields(NeRF)NeRF使用深度学习技术，特别是一种密集的神经网络（通常是多层感知机，MLP），来建模复杂的3D场景。

鬼马行天·2025-02-10 19:44

NeRF与3D Gaussian的异同对比

1.核心区别特性NeRF3DGaussianSplatting表示方式隐式表示：通过神经网络（MLP）学习场景的辐射场（颜色和密度）。显式表示：用3D高斯分布显式建模场景中的点云或粒子。优化目

zllz0907·2025-02-10 18:41

通过硅基流动网站调用 DeepSeek API 的详细步骤指南

DeepSeek作为一家专注于AI技术的公司，提供了丰富的API接口，涵盖了自然语言处理、图像识别、数据分析等多个领域。而硅基流动作为一个开放的技术平台，为开发者提供了便捷的方式来调用这些API。

wen02809·2025-02-10 18:10

深度学习-医学影像诊断

以下以使用深度学习进行医学影像（如X光片）的肺炎诊断为例，为你展示基于PyTorch框架的代码实现。我们将构建一个简单的卷积神经网络（CNN）模型，使用公开的肺炎X光影像数据集进行训练和评估。

小赖同学啊·2025-02-10 18:37

动手学深度学习：3.9 多层感知机的从零开始实现

3.9多层感知机的从零开始实现我们已经从上一节里了解了多层感知机的原理。下面，我们一起来动手实现一个多层感知机。首先导入实现所需的包或模块。importtorchimportnumpyasnpimportsyssys.path.append("..")importd2lzh_pytorchasd2lCopytoclipboardErrorCopied3.9.1获取和读取数据这里继续使用Fashio

AI_Younger_Man·2025-02-10 17:36

python预测股票 keras_使用LSTM模型预测股价基于Keras

本文将通过构建用Python编写的深度学习模型来预测未来股价走势。虽然预测股票的实际价格非常难，但我们可以建立模型来预测股票价格是上涨还是下跌。本文使用的数据可

weixin_39862899·2025-02-10 17:27

推荐频道

深度学习神经网络图像识别