深度学习训练第14页

Transformer大模型实战对比ALBERT与BERT

关键词：Transformer，BERT，ALBERT，自然语言处理，深度学习，模型对比，实战应用摘

AI天才研究院·2025-03-13 17:06

Windows 10/11下安装labelImg标注工具

abelImg是深度学习最常用的标注工具之一，下面讲解安装方法！

czimt开摆·2025-03-13 17:05

适合机器学习的Linux系统推荐及基本配置指南

它不仅影响开发效率，还可能影响模型训练的性能。经过广泛调研和用户反馈，Ubuntu脱颖而出，成为众多机器学习爱好者的首选。下面将详细介绍为何推荐Ubuntu以及其基本配置需求。

金外飞176·2025-03-13 17:05

[每日一学]数据分析与可视化：anaconda与pythoncharm使用上的区别之处及优越点，使用哪款比较好用

一、Anaconda是一个开源的Python发行版本，集成了多个常用的数据科学、机器学习、深度学习等相关工具，例如JupyterNotebook、Spyder、

拼命绽放·2025-03-13 17:03

五分钟快速掌握windows深度学习环境配置：Anaconda、PyCharm、Pytorch、jupyter notebook

目录前言下载并安装Anaconda下载途径安装步骤下载并安装PyCharm安装pytorch安装jupyternotebook前言新手五分钟掌握windows深度学习环境配置：Anaconda、PyCharm

芝帕先生·2025-03-13 17:01

代码随想录算法训练营第一天| 704. 二分查找、27. 移除元素

一、Leetcode704二分查找题目链接：Leetcode704这个题目在之前秋招准备的时候就刷了，好几个月没刷又忘了这个题目的思想，二分法的使用前提是有序数组，这里主要是看查找区间是左闭右闭还是左闭右开，这两种方法都可以，不同方法对应着不同的while循环条件(是left&nums,inttarget){intleft=0,right=nums.size()-1,middle=(left+ri

Anjoubecoding·2025-03-13 17:31

深度学习核心技术深度解析

一、深度学习的本质与核心思想定义：通过多层非线性变换，自动学习数据层次化表征的机器学习方法核心突破：表征学习：自动发现数据的内在规律，无需人工设计特征端到端学习：直接从原始输入到最终输出，消除中间环节的信息损失分布式表示

月落星还在·2025-03-13 16:26

Vision Transformer (ViT)：将Transformer带入计算机视觉的革命性尝试（代码实现）

VisionTransformer(ViT)：将Transformer带入计算机视觉的革命性尝试作为一名深度学习研究者，如果你对自然语言处理（NLP）领域的Transformer架构了如指掌，那么你一定不会对它在序列建模中的强大能力感到陌生

阿正的梦工坊·2025-03-13 15:50

【蓝桥杯备赛】Day07:循环结构程序设计（上）

题目1:题目1151:C语言训练-计算一个整数N的阶乘计算一个整数N的阶乘输入格式一个整数N,(00.05:print('better')elifj-list1[i]>0.05:print('worse

凯强同学·2025-03-13 15:19

深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（一）：线性代数基础，矩阵，范数等

前面大概有2年时间，利用业余时间断断续续写了一个机器学习方法系列，和深度学习方法系列，还有一个三十分钟理解系列（一些趣味知识）；新的一年开始了，今年给自己定的学习目标——以补齐基础理论为重点，研究一些基础课题

chljerry_mouse·2025-03-13 15:19

全面解析RRU软件可测性设计引入AI算法的实践

异常检测与定位三、落地要求3.1数据基础3.2算法与模型3.3系统集成四、检查评估项4.1测试用例生成评估4.2异常检测与定位评估5AI算法设计和框架应用5.1.算法设计思路5.2.模型设计5.3.用例设计训练数据准备模型训练全面解析

youngerwang·2025-03-13 14:14

【图像去噪】论文复现：TPAMI 2025！全面提升单图像去噪泛化性！像素级零样本去噪方法Pixel2Pixel的Pytorch源码复现，跑通源码，修改各种报错，框架详解，注释详细！

图像去噪（ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部

十小大·2025-03-13 14:11

图像去雾常见数据集

近年来，随着深度学习技术的快速发展，图像去雾任务成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。高质量的数据集是算法研究的基础，本文将介绍一些常用的图像去雾数据集，包括其特点、应用场景以及下载地址。

梦姐的编程日志·2025-03-13 13:09

分布式训练中的参数local_rank

local_rank是一个常用于分布式训练中的参数，用于指示当前进程的本地编号。它帮助在分布式环境中区分不同的进程。

挨打且不服66·2025-03-13 13:09

点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达点云的三维目标检测

数据集2.1.2车载激光雷达2.2地面点云滤波算法2.2.1RANSAC算法2.2.2CSF算法本文篇幅较长，分为上下两篇，下篇详见基于激光雷达点云的三维目标检测（续）前言近几年来，在计算机视觉领域，利用深度学习卷积

格图素书·2025-03-13 13:08

深度学习中的异构特征介绍

深度学习，特别是现在的大模型，数据永远是最紧要的基础和前提。数据中有大量的各种各样的特征，这些特征类型不同、来源不同，因此称之为”异构特征“。

赫连达·2025-03-13 13:08

Epoch 和 Batch Size的设计 + 模型的早停策略（基于上篇）

一.epoch和batchsize的设计epoch和batchsize是训练神经网络时的两个关键超参数，它们的设计会直接影响模型的训练速度、收敛性和最终性能。

一只小铁柱·2025-03-13 13:08

(4-8)基于DeepSeekMoE架构的DeepSeek-V3：测试模型

4.8测试模型DeepSeek-V3是一款基于PyTorch的深度学习模型，主要用于文本生成任务。在加载模型时，首先需要从指定路径加载模型的配置文件和预训练权重。

码农三叔·2025-03-13 13:37

人工智能 - TensorRT与DeepDP终极指南：释放GPU潜能的深度学习推理优化之道

TensorRTTensorRT（TensorRuntime）是英伟达（NVIDIA）推出的高性能深度学习推理（Inference）优化器和运行时库，专为在NVIDIAGPU上高效部署深度学习模型而设计

天机️灵韵·2025-03-13 13:36

AIGC论文查重和传统论文查重有什么区别？

技术原理：主要利用自然语言处理和深度学习技术，分析文本的风格、语法结构和语义连贯性，以判断内容是否可能由AI模型产生。传统论文查重检测目标：主要检测论文中是否存在抄袭或剽窃

真不二价825·2025-03-13 13:06

图像识别技术与应用

工资是怎么样的岗位职责和任职要求看到了人类工业文明的演变了解了人工智能的研究、开发、模拟、延伸、理论、方法和技术看到了生活方式的转变比如智能语音闹钟控制系统、自动驾驶和人脸识别考勤智能购物、医疗日常生活的智能比如指纹、淘宝、抖音还能用软件看到天气的好坏了解了典型训练和机器学习中的关键组件机器学习中的关键组件包含

超帅的好吧·2025-03-13 13:36

一个基于LSTM的字符级文本生成模型的训练+使用(pytorch)

一、代码实现1.配置文件config.pyimporttorch#设备配置DEVICE=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')#超参数和配置SEQ_LENGTH=100#输入序列长度BATCH_SIZE=64#批大小EMBEDDING_DIM=256#嵌入层维度HIDDEN_SIZE=512#LSTM隐藏层大小NUM_LAY

一只小铁柱·2025-03-13 12:04

模型训练和推理

训练时需要梯度，推理时不需要怎么理解“梯度”？

一杯水果茶！·2025-03-13 12:02

PyTorch安装与环境配置终极指南：从零搭建高效深度学习开发环境（一）

一、环境搭建的核心意义与准备工作1.1深度学习环境的核心挑战深度学习开发环境涉及复杂的软件栈依赖关系：硬件兼容性：GPU型号（NVIDIA系列）与CUDA版本的匹配软件依赖链：Python版本→PyTorch

WHCIS·2025-03-13 12:02

【梯度下降算法】

1947年FrankRosenblatt在感知机研究中首次系统应用梯度下降思想1.2机器学习时代的复兴21世纪深度学习革命使梯度下降算法获得新生：2006年Hinton团队在深度信念网络中的突破应用2

蝉叫醒了夏天·2025-03-13 12:01

【Agent实战】RAG方式+结构化prompt（CoT）+API工具结合ChatGPT4o能力Agent项目实践（货物上架位置推荐助手）

本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。

姚瑞南·2025-03-13 12:56

YOLO系列模型从v1到v10的演进

文章目录引言YOLOv1:开创单阶段目标检测先河发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv2:提升精度与速度的平衡发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv3:多尺度检测与残差连接发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化

剑走偏锋o.O·2025-03-13 11:25

sparkML入门，通俗解释机器学习的框架和算法

Tometor·2025-03-13 11:53

深度学习基础-onnxruntime推理模型

以下是一个完整的示例，展示如何加载ONNX模型、获取模型信息并运行推理：importonnxruntimeimportnumpyasnp#模型路径bev_head_onnx_path="path/to/your/bev_head.onnx"#加载模型session=onnxruntime.InferenceSession(bev_head_onnx_path)#获取模型元信息model_meta=

yuweififi·2025-03-13 11:49

神经网络机器学习中说的过拟合是什么意思

在神经网络和机器学习中，过拟合（Overfitting）是指模型在训练数据上表现非常好，但在未见过的测试数据上表现较差的现象。

yuanpan·2025-03-13 10:46

分布式并行策略概述

数据并行（DataParallelism）内容：数据并行通过将训练数据分割成多个小批次，并在多个处理单元（如GPU）上同时训练模型的副本来工作。

灵海之森·2025-03-13 10:11

基于大模型的Text2SQL微调的实战教程(二)

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。

herosunly·2025-03-13 09:36

突破：海量倾斜高斯OPGS Cesium高效渲染！

在重建大师7.0新品发布会上，我们首次推出了倾斜摄影测量高斯飞溅（OPGS）从训练到实时渲染的软件工具解决方案，使得用户能够在常用的重建农场计算节点下，就能够实现城市级地理场景3DOPGS成果的高质量、

大势智慧·2025-03-13 09:34

计算机视觉算法实战——茶园害虫识别（主页有源码）

随着深度学习技术的快速发展，茶园害虫识别的准确性和效率得到了显著提升，为智慧农业提供了强有力的技术支持。2.当前相关算法在茶园害虫识别领域，常

喵了个AI·2025-03-13 08:24

LLM填坑：训练自己的分词器-Tokenizer

说明：文本搬运以下文章，略微调整，有需求可参考原文。paper:https://zhuanlan.zhihu.com/p/625715830code:Chatterbox/example/TrainTokenizersExample/train_tokenizers.pyatmain·enze5088/Chatterbox·GitHubHuaggingface教程：

微风❤水墨·2025-03-13 08:53

LLM填坑：训练自己的分词器-Tokenizer 2

merges.txtmerges文件存放的是训练tokenizer阶段所得到的合并词表结果，就是tokenizer.json中，model.merges下的内容。

微风❤水墨·2025-03-13 08:53

整理：开启新征程！四篇文章助力 AI，告别 “3D理解困难户”

目前的MLLM主要是用2D图片训练出来的，也就是说，它们更擅长识别平面的信息，比如照片中的人和物体。但是，现实世界是三维的（3D），仅靠2D图片训练的模型很难准确理解物体的立体关系。

mslion·2025-03-13 07:17

训练大模型LLM选择哪种开发语言最好

训练大型语言模型（LLM）时，选择合适的编程语言主要取决于效率、生态支持、开发便利性以及特定需求（如性能优化或硬件适配）。

大0马浓·2025-03-13 05:09

动手深度学习笔记（二十九）5.5. 读写文件

动手深度学习笔记（二十九）5.5.读写文件5.深度学习计算5.5.读写文件5.5.1.加载和保存张量5.5.2.加载和保存模型参数5.5.3.小结5.5.4.练习5.深度学习计算5.5.读写文件到目前为止

落花逐流水·2025-03-13 04:29

【深度学习】从全连接层到卷积

从全连接层到卷积我们之前讨论的多层感知机十分适合处理表格数据，其中行对应样本，列对应特征。对于表格数据，我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互，但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。此时，多层感知机可能是最好的选择，然而对于高维感知数据，这种缺少结构的网络可能会变得不实用。例如，在之前猫狗分类的例子中：假设我们有一个足够充分的照片数据集，数据集中是拥有标注的照片，每张照片具有百万级像素，

熙曦Sakura·2025-03-13 04:56

【深度学习】微积分

微积分在2500年前，古希腊人把一个多边形分成三角形，并把它们的面积相加，才找到计算多边形面积的方法。为了求出曲线形状（比如圆）的面积，古希腊人在这样的形状上刻内接多边形。如图2.4.1所示，内接多边形的等长边越多，就越接近圆。这个过程也被称为逼近法（methodofexhaustion）。事实上，逼近法就是积分（integralcalculus）的起源。2000多年后，微积分的另一支，微分（di

熙曦Sakura·2025-03-13 04:26

大语言模型（LLM）的微调与应用

一、微调与应用的核心区别目标差异微调（Fine-tuning）：针对预训练模型进行参数调整，使其适应特定任务或领域（如医疗问答、法律文本分析）。

AI Echoes·2025-03-13 03:50

PyTorch分布式训练

本文结构：分布式训练概述环境设置数据并行（DDP）模型并行启动训练性能优化建议示例代码参考资料和相关问题以下是为您整理的PyTorch分布式训练教程指南：一、PyTorch分布式训练核心概念数据并行：通过分割数据集实现多

阳光明媚大男孩·2025-03-13 02:16

29.代码随想录算法训练营第二十九天|134. 加油站，135. 分发糖果，860. 柠檬水找零，406. 根据身高重建队列

29.代码随想录算法训练营第二十九天|134.加油站，135.分发糖果，860.柠檬水找零，406.根据身高重建队列134.加油站-力扣（LeetCode）在一条环路上有n个加油站，其中第i个加油站有汽油

白鹭鸣鸣！·2025-03-13 02:12

LeNet-5卷积神经网络详解

LeNet-5卷积神经网络详解1.历史背景LeNet-5是由YannLeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络架构，是深度学习领域的一个重要里程碑。

LChuck·2025-03-13 02:12

基于yolov11的瓶盖缺陷检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面

该系统采用YOLOv11作为核心检测算法，这一算法融合了先进的深度学习技术和创新的网络架构，

FL1623863129·2025-03-13 02:12

书生大模型全链路开源体系，学习

优点书生·浦语开源大模型，是一个开源的大模型，大家可以一起学习还有配套的教学视频，很快就能上手，而且还奖励算力，可以直接训练，讨论学习，非常nice。

小方abc·2025-03-13 01:37

论文阅读笔记：Graph Matching Networks for Learning the Similarity of Graph Structured Objects

论文做的是用于图匹配的神经网络研究，作者做出了两点贡献:证明GNN可以经过训练，产生嵌入graph-leve的向量可以用于相似性计算。

游离态GLZ不可能是金融技术宅·2025-03-13 01:07

论文阅读 EEG-TCNet

AnAccurateTemporalConvolutionalNetworkforEmbeddedMotor-ImageryBrain–MachineInterfaces1.Intrduction本文提出了一种新颖的时间卷积网络（TCN），在需要很少的可训练参数的情况下实现了出色的精度

Plan-C-·2025-03-13 01:36

FLOW MATCHING FOR GENERATIVE MODELING 阅读笔记

FlowMatching(FM)是一种训练连续标准化流ContinuousNormalizingFlow(CNF)的方法。FM是一种通用的方法。FM可以用于训练扩散路径，用FM训练扩散路径更稳定。

冰冰冰泠泠泠·2025-03-13 01:35

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