深度学习神经网络机器学习压缩第4页

十大机器学习算法-梯度提升决策树（GBDT）

简介梯度提升决策树（GBDT）由于准确率高、训练快速等优点，被广泛应用到分类、回归合排序问题中。该算法是一种additive树模型，每棵树学习之前additive树模型的残差。许多研究者相继提出XGBoost、LightGBM等，又进一步提升了GBDT的性能。基本思想提升树-BoostingTree以决策树为基函数的提升方法称为提升树，其决策树可以是分类树或者回归树。决策树模型可以表示为决策树的加

zjwreal·2024-09-12 17:13

【笔记】自然语言处理NLP---概论

1.1.2自然语言处理研究的意义1.1.3国外研究现状1.2NLP的方法、特点和规律1.2.1理性主义与经验主义1.2.2语料库语言学：经验主义研究方法1.2.3汉语语言处理的方法1.2.4基于知识图谱的深度学习

xhanZ·2024-09-12 17:10

每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch：获取神经网络模型的参数

本文重点当我们定义好神经网络之后，这个网络是由多个网络层构成的，每层都有参数，我们如何才能获取到这些参数呢？我们将再下面介绍几个方法来获取神经网络的模型参数，此文我们是为了学习第6步（优化器）。

幻风_huanfeng·2024-09-12 16:37

一维数组 list 呢，怎么转换成 (批次句子长度特征值 )三维向量 python pytorch lstm 编程人工智能

一、介绍对于一维数组，如果你想将其转换成适合深度学习模型（如LSTM）输入的格式，你需要考虑将其扩展为三维张量。

zhangfeng1133·2024-09-12 16:34

每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch：将nn的神经网络层连接起来

本文重点前面我们学习pytorch中已经封装好的神经网络层，有全连接层，激活层，卷积层等等，我们可以直接使用。

幻风_huanfeng·2024-09-12 16:34

机器学习和深度学习的区别

机器学习和深度学习在多个方面存在显著的区别，以下是对这些区别的详细阐述：一、定义与起源机器学习：是人工智能的一个分支领域，它使计算机能够从数据中学习并改进其性能，而无需进行显式编程。

不会代码的小林·2024-09-12 14:22

机器学习第12章计算学习理论

目录基础知识PAC学习有限假设空间可分情形不可分情形VC维稳定性基础知识计算学习理论研究的是关于通过"计算"来进行"学习"的理论，即关于机器学习的理论基础，其目的是分析学习任务的困难本质，为学习算法提供理论保证

一只小小程序猿·2024-09-12 13:48

【机器学习】近似推断的基本概念以及变分贝叶斯的基本概念

引言近似推断是处理大规模或复杂概率图模型时常用的一种方法，特别是在精确推断变得不可行或不实际的情况下文章目录引言一、近似推断1.1常见的近似推断方法1.1.1采样方法（SamplingMethods）1.1.1.1马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）1.1.1.2重要性采样（ImportanceSampling）1.1.1.3蒙特卡洛模拟（MonteCarloSimulation）1.1.2变分推断（V

Lossya·2024-09-12 13:46

一些机器学习不错的书籍

jimmyleeee·2024-09-12 13:46

【Python】已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘paddle‘

正确代码示例步骤1：安装PaddlePaddle库步骤2：验证安装五、注意事项已解决：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘paddle‘一、分析问题背景在使用Python进行深度学习开发时

屿小夏·2024-09-12 13:44

10个Python办公自动化案例

文章目录系列目录10个Python办公自动化案例1.Excel数据读取与写入2.自动生成PDF文件3.自动发送邮件4.自动化文件重命名5.批量下载网页内容6.自动化数据可视化7.自动化文档批量处理8.批量文件压缩

Want595·2024-09-12 12:13

sqlite在Windows环境下安装、使用、node.js连接

sqlite在Windows环境下安装、使用、node.js连接前言：2024年9月10日1.下载安装sqlite的安装非常简单去官网下载对应压缩包将两个压缩包解压，并将解压出来的文件放在同一目录下将上面的目录路径配置到环境变量

标准形与二次型·2024-09-12 12:10

ESRGAN——老旧照片、视频帧的修复和增强，提高图像的分辨率

而深度学习特别是**生成对抗网络（G

爱研究的小牛·2024-09-12 11:35

亦菲喊你来学机器学习（20） --PCA数据降维

文章目录PCA数据降维一、降维二、优缺点三、参数四、实例应用1.读取文件2.分离特征和目标变量3.使用PCA进行降维4.打印特征所占百分比和具体比例5.PCA降维后的数据6.划分数据集7.训练逻辑回归模型8.评估模型性能总结PCA数据降维主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）是一种常用的数据降维技术，它可以在保留数据集中最重要的特征的同时，减少数据的维度。PCA

方世恩·2024-09-12 11:05

亦菲喊你来学机器学习（21） --数据清洗

数据清洗在数据分析和机器学习项目中，数据清洗（DataCleaning）是一个至关重要的步骤，它涉及到处理原始数据中的错误、缺失值、异常值、重复记录以及不一致的格式等问题。

方世恩·2024-09-12 11:05

如何将html模板资源转为vuecli项目，2024阿里巴巴前端面试真题解析

如果是压缩成一行的，基本上就是第三方的js库。这些第三方的库一般可以通过npminstallxxxx来进行安

m0_60607971·2024-09-12 11:05

【04】深度学习——训练的常见问题 | 过拟合欠拟合应对策略 | 过拟合欠拟合示例 | 正则化 | Dropout方法 | Dropout的代码实现 | 梯度消失和爆炸 | 模型文件的读写

深度学习1.常见的分类问题1.1模型架构设计1.2万能近似定理1.3宽度or深度1.4过拟合问题1.5欠拟合问题1.6相互关系2.过拟合欠拟合应对策略2.1问题的本源2.2数据集大小的选择2.3数据增广

花落指尖❀·2024-09-12 11:04

AI视频批量自动剪辑软件

三、安装与配置安装步骤：下载程序压缩包：访问官方网站或指定下载地址，下载小咖批量剪辑助手程序压缩包。b.解压程序压缩包：将下载的程序压缩包解压至指定目录。配置要求：操作系统：windows10。

2401_87296669·2024-09-12 11:02

zobovision随谈H.265/HEVC编码FPGA实现（一）

一来H.265相对H.264而言，压缩技术确实要先进不少，不管是理论上还是实际效果方面；二是H.265相对后来者H.266/VVC等而言，实用性更强，性价比更高，产品端的

zobovision·2024-09-12 10:00

深度神经网络详解：原理、架构与应用

深度神经网络（DeepNeuralNetwork，DNN）是机器学习领域中最为重要和广泛应用的技术之一。它模仿人脑神经元的结构，通过多层神经元的连接和训练，能够处理复杂的非线性问题。

阿达C·2024-09-12 10:00

决策树基础概论

1.概述在机器学习领域，决策树（DecisionTree）是一种高度直观且广泛应用的算法。它通过一系列简单的是/否问题，将复杂的决策过程分解为一棵树状结构，使得分类或回归问题的解决过程直观明了。

Hello.Reader·2024-09-12 10:28

谷歌发布AI驱动实时游戏引擎：GameNGen的研究框架

一、定位GameNGen是一个革命性的神经网络驱动的游戏引擎，它利用人工智能技术实现了游戏开

花生糖@·2024-09-12 10:27

探索视频压缩新境界：懒人专属H.265（HEVC）压缩工具

探索视频压缩新境界：懒人专属H.265（HEVC）压缩工具在数字时代，视频已经成为信息传播的主力军，但随之而来的是存储与传输的挑战。

谢璋声Shirley·2024-09-12 09:53

halcon第九讲，深度学习结合大数据实现AI智能识别思想

人工智能、大数据、5G1、什么是人工智能、大数据、5G,三者有什么关联。人工智能（ArtificialIntelligence）：英文缩写：AI，人工智能是[计算机]科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以[人类智能]相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和[专家系统]等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，

青莲居士_村长·2024-09-12 08:59

如何利用AI提高内容生产效率?

基于深度学习的生成：通过训练深度神经网络来生成自然语言文本等内容。需要注

学计算机的睿智大学生·2024-09-12 04:54

我只是很想你 - 草稿

时间会将记忆压缩，变成一个个镜头，一个个画面，一帧一帧的放映。到后来你会发现在你觉得漫长的时间都弥足珍贵

落月月落·2024-09-12 03:27

Python高层神经网络 API库之Keras使用详解

概要随着深度学习在各个领域的广泛应用，许多开发者开始使用各种框架来构建和训练神经网络模型。

Rocky006·2024-09-12 03:46

静态住宅代理的优化策略

本文将深入探讨静态住宅代理的优化策略，包括性能优化、缓存管理、数据压缩、延迟减少等方面，以帮助网络工程师和系统管理员提升静态住宅代理的性能和可靠性。

weixin_51069555·2024-09-12 03:42

什么是监督学习（Supervised Learning）

一、监督学习概述监督学习（SupervisedLearning）是一种极具威力的机器学习方法，能够训练算法以识别数据中的模式，并据此进行精准的预测或分类。

救救孩子把·2024-09-12 02:33

Python办公自动化所需要掌握的Python基础知识

很多人为了图快，在学习Python语言时一上来就学习数据分析、机器学习。其实这些技术的基石是Python语言中最简单的基础知识。

苏卡不列-python·2024-09-12 02:32

Python自动化办公2.0 即将发布

Python自动化办公(面向2020,Python3.7,不断更新ing)_在线视频教程-CSDN程序员研修院https://edu.csdn.net/course/detail/28031Python机器学习教

百里图书·2024-09-12 01:27

计算机组成原理：总线技术深度解析

它是连接计算机硬件组件的神经网络，负责协调数据、指令和电源的流动。今天，我们将深入探讨总线的概念、类型、标准以及

努力编程的阿伟·2024-09-12 01:27

【408DS算法题】041进阶-并查集基本操作

对于查找操作，可以通过递归找到当前结点的根结点，然后进行路径压缩——令当前结点的父结点为根节点，最后返回根节点。对于合并操作，只需要将两节点的根结点进行合并即可。

Owlet_woodBird·2024-09-12 00:53

Pytorch深度学习- Tensorboard的使用以及图像变换transform的使用（小土堆）

Tensorboard中的SummaryWriter使用导入数据包fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriter构造函数方法#那么生成的数据文件都存在于logs文件夹下writer=SummaryWriter("logs")add_scalar代码示例'''tag:数据标题global_step:x轴数据scalar_value:y轴数据'''#运行结

Mr chenxizhi·2024-09-12 00:23

音频格式有什么转换的好方法？

音波是弱压缩波与膨胀波的合成，音速与弱压缩波、膨胀波的每播速度相同。音速就是弱扰动在介质中的传播速度。音波的性质可以归纳为：压缩和膨胀交替的波；介质质点在平衡

科技的力量·2024-09-12 00:46

动手学深度学习（pytorch土堆）-03常见的Transforms

Composetransforms.Compose是PyTorch中的一个函数，用于将多个图像变换操作组合在一起，形成一个变换流水线。这样可以将一系列的图像处理操作整合为一个步骤，便于对图像进行批量预处理或增强。基本用法transforms.Compose接受一个列表，列表中的每个元素是一个变换操作。这些操作会按照给定的顺序依次作用在输入的图像上。Example:>>>transforms.Com

#include<菜鸡>·2024-09-12 00:51

探秘3D UNet-PyTorch：高效三维图像分割利器

而是一个基于PyTorch实现的深度学习模型，专为三维图像分割任务设计。本文将深入剖析该项目的技术细节，应用场景及特性，以期吸引更多的开发者和研究人员参与其中。

鲍凯印Fox·2024-09-12 00:18

论文学习笔记 VMamba: Visual State Space Model

当前的视觉模型如卷积神经网络（CNNs）和视觉Transformer（ViTs）在处理大规模视觉任务时展现出良好的表现，但都存在各自的局限性。

Wils0nEdwards·2024-09-11 23:47

深度学习计算机视觉中 feature modulation 操作是什么？

在深度学习与计算机视觉领域，特征调制（FeatureModulation）是一种用于增强模型灵活性和表达能力的技术，尤其是最近几年，它在许多任务中变得越来越重要。

Wils0nEdwards·2024-09-11 23:17

数字图像处理（一系列对图像进行处理、分析和改进的技术）

这些处理包括从基础的像素操作到复杂的高维变换和机器学习模型。1.图像降噪在图像获取和传输过程中，往往会引入噪声。降噪技术用于减少这些噪声，同时尽量保持图像的细节。

编程日记✧·2024-09-11 23:17

使用LSTM（长短期记忆网络）模型预测股票价格的实例分析

一：LSTM与RNN的区别LSTM（LongShort-TermMemory）是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构。

eeee~~·2024-09-11 23:16

动手学深度学习（pytorch土堆）-02TensorBoard的使用

1.可视化代码使用了torch.utils.tensorboard将数据记录到TensorBoard以便可视化。具体来说，它将标量数据记录到目录logs中，使用的是SummaryWriter类。代码分解如下：SummaryWriter("logs")：初始化一个TensorBoard的写入器，日志会保存到"logs"目录。writer.add_scalar("y=x",i,i)：在循环的每一次迭代

#include<菜鸡>·2024-09-11 23:15

探索任务的隐秘世界：推荐Task2Vec

TaskEmbeddingforMeta-Learning"(https://arxiv.org/abs/1902.03545,ICCV2019)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/aws-cv-task2vec在机器学习

邓越浪Henry·2024-09-11 22:06

windows系统最新python多版本,虚拟环境配置

window系统python多版本管理方法一:按照教程安装https://github.com/pyenv-win/pyenv-win方法二:下载压缩包,配置环境变量2.1克隆项目:gitclonehttps

web:小源·2024-09-11 22:06

压缩字符串

题目描述实现一个算法来压缩一个字符串。压缩的要求如下：需要判断压缩能不能节省空间，仅在压缩后字符串比原字符串长度更短时进行压缩。

DANGAOGAO·2024-09-11 22:05

前端面试：CSS优化、提高性能的方法有哪些？

以下是一些有效的方法：减少CSS文件大小：压缩CSS：使用工具（如CSSNano或CleanCSS）压缩CSS文件，去除空格、注释和不必要的字符。

真愚翁·2024-09-11 22:34

【Python】成功解决IndexError: list index out of range

【Python】成功解决IndexError:listindexoutofrange下滑查看解决方法欢迎莅临我的个人主页这里是我静心耕耘深度学习领域、真诚分享知识与智慧的小天地！

高斯小哥·2024-09-11 21:34

《自然语言处理 Transformer 模型详解》

它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）架构，完全基于注意力机制，在机器翻译、文本生成、问答系统等众多任务中取得了卓越的性能。

黑色叉腰丶大魔王·2024-09-11 21:02

【定位系列论文阅读】-Patch-NetVLAD: Multi-Scale Fusion of Locally-Global Descriptors for Place Recognition（一）

介绍视觉位置识别的重要性）第二段（VPR的两种常见方法，本文方法结合了两种方法）第三段（本文贡献）第四段（为证明本文方法优越性，进行的测试以及比较）2.RelatedWork相关工作第一段（介绍早期与深度学习的全局图像描述符

醉酒柴柴·2024-09-11 21:32

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