深度学习神经网络实践项目

torch.nn.RNN: PyTorch 中的循环神经网络（RNN）模块

torch.nn.RNN:PyTorch中的循环神经网络（RNN）模块1.概述在PyTorch中，torch.nn.RNN是一个用于构建循环神经网络（RNN）的模块。
彬彬侠·2025-02-04 10:40

AI学习指南HuggingFace篇-高级优化技巧

一、引言在深度学习和自然语言处理（NLP）中，模型训练的效率和性能至关重要。HuggingFace提供了多种高级优化技巧，帮助开发者提升模型训练的效率和效果。
俞兆鹏·2025-02-04 10:35

零信任赋予安全牙齿，AI促使它更锋利

之后的几年各种视觉识别遍地开花，AI四小龙在人脸识别上成熟应用，再然后到大热的机器学习、深度学习，对于AI一直都有关注，但商业价值均没有得到有效发挥，大部分都停在科研和实验室阶段。
零信任Enlink_Young·2025-02-04 09:01

PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型

PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型关键词：PyTorch、动态计算图、自动微分、反向传播、神经网络、模型构建、计算图优化文章目录PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型1.背景介绍1.1
AI天才研究院·2025-02-04 07:47

深度学习框架PyTorch原理与实践

禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.背景介绍3.基本概念和术语3.1PyTorch简介3.2PyTorch的特点1）自动求导机制2）GPU加速3）模型部署4）数据管道5）代码阅读友好4.核心算法原理4.1神经网络结构
AI天才研究院·2025-02-04 07:47

python中keras_Python深度学习——keras（一）

神经网络的核心组件是层(layer)，它是一种数据处理模块，可以看成是一个数据过滤器。进去一些数据，出来的数据变得更加有用(吃进去的是草，挤出来的是奶)。
weixin_39534321·2025-02-04 04:48

基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现

##一、背景在当今快速发展的数据驱动的时代，尤其是在自然语言处理（NLP）、时间序列预测、语音识别等任务中，深度学习技术的应用已经变得越来越普遍。
追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

Transformer预测模型及其Python和MATLAB实现

###一、背景在自然语言处理（NLP）领域，传统的序列到序列（Seq2Seq）模型大多依赖于循环神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）网络。
追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

关于双塔模型的简单介绍

双塔模型是一种常用于推荐系统和信息检索等领域的深度学习架构，其核心思想是将用户和物品分别映射到不同的向量空间，通过计算两个向量的相似度来预测用户对物品的偏好或相关性。
eso1983·2025-02-04 02:08

DeepSeek在协同过滤和深度学习技术中的应用场景

DeepSeek作为一个集成多种先进技术的平台，利用协同过滤和深度学习技术在多个领域实现了创新应用。以下是一些具体的场景和示例，展示了这些技术如何被应用于实际问题中。
python算法(魔法师版)·2025-02-04 02:07

一篇文章了解AI大神何凯明

何凯明（KaimingHe）是一位在国际计算机视觉和深度学习领域享有盛誉的科学家。以下是对他的一些详细介绍：个人背景：何凯明出生于中国，后赴美国深造。
Ai知识精灵·2025-02-04 02:04

基于深度学习的物体分割技术：从理论到实践

随着深度学习的迅猛发展，尤其是卷积神经网络（CNN）的应用，物体分割技术已取得了显著的进展。它被广泛应用于医学影像分析、自动驾驶、视频监控、机器人感知等领域。
人工智能_SYBH·2025-02-04 01:57

动手学PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型

在人工智能时代，机器学习技术日新月异，深度学习是机器学习领域中一个全新的研究方向和应用热点，它是机器学习的一种，也是实现人工智能的必由之路。
王国平·2025-02-04 00:51

AI浪潮下程序员的职业转型与技术进阶之路

从早期简单的专家系统到如今复杂的深度学习模型，AI技术经历了从理论探索到广泛应用的巨大跨越，正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。近年来，AI技术取得了一系列突破性进展。
nbsaas-boot·2025-02-03 23:40

TensorFlow实现卷积神经网络CNN

一、卷积神经网络CNN简介卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，CNN现在的应用已经不限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号和文本数据等
红叶骑士之初·2025-02-03 23:40

python 图像特征提取_python实现LBP方法提取图像纹理特征实现分类的步骤

40张不同风格的纹理图片,大小为512*512,要求将每张图片分为大小相同的9块,利用其中的5块作为训练集,剩余的4块作为测试集,构建适当的模型实现图片的分类.图片如下图所示:分析:由于数据集太小,所以神经网络模型并不适合此类的图像处理
weixin_39969060·2025-02-03 22:28

打架检测系统：基于YOLOv5的实时人群打架行为识别

通过深度学习技术，尤其是基于YOLOv5的目标检测，我们能够对实时视频流中的人群行为进行实时监控，并有效地检测和识别人群中的打架行为。
2025年数学建模美赛·2025-02-03 21:56

深度学习目标检测中的_单目测距原理与实现 关键点及改进建议

深度学习目标检测中的_单目测距原理与实现关键点及改进建议文章目录单目测距的进一步解释1.焦距的确定2.物体宽度\(W\)的获取3.图像处理技巧4.提高性能的建议5.实现代码中的注释添加一、前言单目视觉测距
QQ_767172261·2025-02-03 21:24

高通modem架构_高通神经网络处理引擎SNPE分析与评测

骁龙（SnapDragon）神经处理引擎（SNPE）是一个针对高通骁龙加速深层神经网络的运行时软件，高通在CSDN和其官网都提供了下载。
weixin_39811036·2025-02-03 20:18

神经架构搜索：自动化设计神经网络的方法

神经架构搜索：自动化设计神经网络的方法一、引言在深度学习领域，神经网络架构的设计对模型的性能具有至关重要的影响。传统的神经网络设计依赖于专家经验和大量实验，这一过程繁琐且耗时。
俊星学长·2025-02-03 20:46

深度学习盛行，还记得哪些传统机器学习方法和模型？

传统机器学习是指在深度学习盛行之前开发的机器学习和人工智能技术。这些传统方法通常依赖于手工设计的特征提取和模型结构。而深度学习是一种机器学习技术，它通过深层神经网络从原始数据中学习特征表
硬件学长森哥·2025-02-03 19:11

【PyTorch】6.张量运算函数：一键开启！PyTorch 张量函数的宝藏工厂

目录1.常见运算函数个人主页：Icomi专栏地址：PyTorch入门在深度学习蓬勃发展的当下，PyTorch是不可或缺的工具。它作为强大的深度学习框架，为构建和训练神经网络提供了高效且灵活的平台。
Icomi_·2025-02-03 19:39

4、PyTorch 第一个神经网络，手写神经网络的基本部分组成

以下实例展示了如何使用神经网络完成简单的二分类任务，为更复杂的任务奠定了基础，通过PyTorch的模块化接口，神经网络的构建、训练和可视化都非常直观。
找个栗子·2025-02-03 19:35

一文读懂自动编码器：类型、原理与应用

一文读懂自动编码器：类型、原理与应用近日热文：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【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】目录自动编码器稀疏自动编码器
·2025-02-03 16:03

智能优化算法应用：天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割

智能优化算法应用：天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割文章目录智能优化算法应用：天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割1.天鹰算法2.PCNN网络3.实验结果4.参考文献5.Matlab代码摘要
智能算法研学社（Jack旭）·2025-02-03 16:10

线性回归的简单实现

本文是《动手学深度学习》的笔记文章目录线性回归的简单实现生成随机数据集读取数据初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简洁实现生成数据集读取数据定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简单实现用了
SkaWxp·2025-02-03 14:58

【论文笔记】基于图神经网络的多视角视觉重定位 GRNet CVPR 2020 论文笔记

LearningMulti-viewCameraRelocalizationwithGraphNeuralNetworks驭势科技,北京大学机器感知重点实验室,北京长城航空测控技术研究所本文提出了一种使用多视角图像进行相机重定位的图神经网络
phy12321·2025-02-03 14:26

【单层神经网络】基于MXNet库简化实现线性回归

写在前面同最开始的两篇文章完整程序及注释'''导入使用的库'''#基本frommxnetimportautograd,nd,gluon#模型、网络frommxnet.gluonimportnnfrommxnetimportinit#学习frommxnet.gluonimportlossasgloss#数据集frommxnet.gluonimportdataasgdata'''生成测试数据集'''#
辰尘_星启·2025-02-03 14:55

初入机器学习

写在前面本专栏专门撰写深度学习相关的内容，防止自己遗忘，也为大家提供一些个人的思考一切仅供参考概念辨析深度学习：本质是建模，将训练得到的模型作为系统的一部分使用侧重于发现样本集中隐含的规律难点是认识并了解模型
辰尘_星启·2025-02-03 14:54

线性回归基础学习

线性回归基础学习目录：理论知识样例代码测试参考文献一、理论知识线性回归思维导图NDArray：MXNet中存储和变换数据的主要工具，提供GPU计算和自动求梯度等功能线性回归可以用神经网络图表示，也可以用矢量计算表示在
Remoa·2025-02-03 14:53

基于模糊RBF神经网络轨迹跟踪研究（Matlab代码实现）

‍个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述模糊控制（FuzzyControl）是1965年，由美国的Zadeh率先创立了模糊集合论，后来又提出了模糊逻辑控制器的概念和有关定理。于1974年第一次组成了模糊逻辑控制器，并使用于锅炉和汽轮机的控制系统
@橘柑橙柠桔柚·2025-02-03 13:20

深度学习：基于MindNLP的RAG应用开发

什么是RAG？RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是一种结合检索（Retrieval）和生成（Generation）的技术，旨在提升大语言模型（LLM）生成内容的准确性、相关性和时效性。基本思想：通过外部知识库动态检索与用户查询相关的信息，并将检索结果作为上下文输入生成模型，辅助生成更可靠的回答。与传统LLM的区别：传统LLM仅依赖预训练参数中的静态知
Landy_Jay·2025-02-03 13:47

深度学习篇---张量&数据流动处理

文章目录前言第一部分：张量张量的基本概念1.维度标量（0维）向量（1维）矩阵（2维）三维张量2.形状张量运算1.基本运算加法减法乘法除法2.广播3.变形4.转置5.切片6.拼接7.矩阵分解8.梯度运算：深度学习框架中的张量运算
Ronin-Lotus·2025-02-03 13:46

PyTorch生态系统中的连续深度学习：使用Torchdyn实现连续时间神经网络

神经常微分方程（NeuralODEs）是深度学习领域的创新性模型架构，它将神经网络的离散变换扩展为连续时间动力系统。
·2025-02-03 12:59

基于CNN(一维卷积Conv1D)+LSTM+Attention 实现股票多变量时间序列预测(PyTorch版)

前言系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络
矩阵猫咪·2025-02-03 12:42

【车间调度】基于卷积神经网络的柔性作业车间调度问题的两阶段算法（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述两阶段算法概述第一阶段：特征提取与表示学习第二阶段：调度策略生成与优化研究挑战与前景2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述该文提出一种基于卷积神经网络的有效两阶段算法，
宇哥预测优化代码学习·2025-02-03 12:08

【车间调度】基于卷积神经网络的柔性作业车间调度问题的两阶段算法（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述两阶段算法概述第一阶段：特征提取与表示学习第二阶段：调度策略生成与优化研究挑战与前景2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述该文提出一种基于卷积神经网络的有效两阶段算法，
Ps.729·2025-02-03 11:31

图神经网络实战（2）——图论基础

图神经网络实战（2）——图论基础0.前言1.图属性1.1有向图和无向图1.2加权图和非加权图1.3连通图和非连通图1.4其它图类型2.图概念2.1基本对象2.2图的度量指标2.2邻接矩阵表示法3.图算法
盼小辉丶·2025-02-03 10:55

DeepSeek：开启智能搜索与AI发展的新纪元

作为一款基于深度学习技术的智能搜索引擎和AI模型，DeepSeek不仅在技术上取得了重大突破，还在多个应用场景中展现了巨大的应用潜力，为用户带来了前所未有的智能体验。
gs80140·2025-02-03 08:08

【Java】已解决java.lang.ClassNotFoundException异常

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·2025-02-03 08:38

Megatron：深度学习中的高性能模型架构

Megatron：深度学习中的高性能模型架构Megatron是由NVIDIA推出的深度学习大规模预训练模型框架，主要针对大规模Transformer架构模型的高效训练与推理。
gs80140·2025-02-03 08:06

AIGC的底层框架和技术模块

以下是对AIGC底层框架和技术模块的详细解析：底层框架AIGC的底层框架主要基于深度学习的语言模型，特别是Transformer模型及其变种，如GPT（GenerativePre-trainedTransformer
五岔路口·2025-02-03 07:27

深度学习：基础原理与实践

1.深度学习概述1.1定义与发展历程深度学习是机器学习的一个分支，它基于人工神经网络的学习算法，特别是那些具有多层（深层）结构的网络。
阿尔法星球·2025-02-03 06:49

探索神经网络的奥秘：从基础理论到Python实践

探索神经网络的奥秘：从基础理论到Python实践【下载地址】第一章神经网络如何工作附Python神经网络编程.pdf分享本资源文件提供了关于神经网络基础知识的详细介绍，并附带了一个Python神经网络编程的
仲毓俏Alanna·2025-02-03 05:45

什么是MoE？

一、概念MoE（MixtureofExperts）是一种深度学习架构，它结合了多个专家模型（Experts）和一个门控机制（GatingMechanism）来处理不同的输入数据或任务。
CM莫问·2025-02-03 05:14

【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记（三）：“茴香豆” 搭建你的RAG 智能助理

AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读
GoAI·2025-02-03 05:10

计算机视觉领域的轻量化模型——GhostNet 模型

GhostNet模型详解GhostNet是一个高效的轻量化卷积神经网络模型，专为资源受限的设备（如移动设备和嵌入式系统）设计。
DuHz·2025-02-03 04:05

课程内容摘要生成：基于知识蒸馏与事实增强的深度学习模型实践

当前主流方法依赖于深度学习模型，但存在事实性偏差、可解释性不足等缺陷。本文提出一种融合知识蒸馏与事实三元组增强的摘要生成框架，结合
二进制独立开发·2025-02-03 04:04

详解大模型微调数据集构建方法(持续更新)

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。  本文详细介绍了大模型微调数据集构建方法，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。
herosunly·2025-02-03 04:03

基于深度学习的基于视觉的机器人导航

基于深度学习的视觉机器人导航是一种通过深度学习算法结合视觉感知系统（如摄像头、LiDAR等）实现机器人在复杂环境中的自主导航的技术。
SEU-WYL·2025-02-03 03:29
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