深度学习训练第30页

深度学习之核函数

深度学习之核函数在机器学习中，常看到多项式核函数、高斯核函数，那什么叫核函数（KernelFunction，或者KernelTrick）呢？它有什么用呢。

fpcc·2025-02-01 12:38

深度学习模型在汽车自动驾驶领域的应用

汽车自动驾驶是一个高度复杂的系统，深度学习和计算技术在其中扮演核心角色。今天简单介绍一下自动驾驶领域常用的深度学习模型及其计算原理的解析。

eso1983·2025-02-01 12:37

跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现申报书上

比较跨架构解决方案和各架构最优方法组合解决方案在函数识别、漏洞挖掘上的优劣性一、项目技术路线（1）构建统一规范全面的多架构物联网设备二进制程序数据集（2）针对跨架构下的二进制程序，利用逆向工具提取为图、抽象语法树等中间语言，对于不同中间语言，选择合适的深度学习方法提取出中间语言数据结构的特征

XLYcmy·2025-02-01 12:37

基于Pyhton的人脸识别（Python 3.12+face_recognition库）

face_recognition库是一个强大的工具，它基于dlib的深度学习模型，可以轻松实现人脸检测和识别功能。本教程适合初学者，我们将通过一个简单的项目来了解这个库的基本用法和环境配置。

F2022697486·2025-02-01 10:52

AI 计算的未来：去中心化浪潮与全球竞争格局重塑

引言人工智能（AI）正以前所未有的速度发展，尤其是大模型训练和推理效率的提升，使得AI计算成本迅速下降，呈现出向去中心化演进的趋势。

智识微光Intelligence·2025-02-01 09:16

聊聊AI中的“蒸馏”技术

1.知识蒸馏的过程教师模型（TeacherModel）训练先训练一个大规模基础模型，这个模型能力很强，但计算开销大。生

自由鬼·2025-02-01 09:15

AI协助探索AI新构型的自动化创新概念

训练AI自生成输出模块化代码，生成元代码级别的AI功能单元代码，然后再由AI组织为另一个AI，实现AI开发AI的能力；用AI协助探索迭代新构型AI将会出现，并成为一种新的技术路线潮流。

liron71·2025-02-01 09:15

大模型蒸馏与大模型微调技术有啥差别?

通过训练学生模型模仿教师模型的行为，实现模型压缩和性能保留的目标。蒸

kcarly·2025-02-01 08:37

从 0 到 1，DEEPseek 大模型瞬间 “霸榜” AI 赛道的秘密

deepseek官网传送门：DeepSeek下面就对本文标题来剖析一下：目录一·本篇背景：二.技术实力：突破创新的基石:2.1强大的模型能力:2.1.1高效的训练方法:2.2.2优化的推理速度:三·市场策略

羑悻的小杀马特.·2025-02-01 08:36

《DeepSeek-R1 问世，智能搜索领域迎来新变革》

DeepSeek-R1的核心特点强大的语言理解能力：DeepSeek-R1采用先进的深度学习算法，能够精准解析复杂的语义结构

黑金IT·2025-02-01 08:35

AI绘画关键词（咒语）分析与热点研究

语义文本图像生成技术关键词分析与热点研究一、研究背景与研究意义随着深度学习的发展，语义文本到图像的生成技术已经取得长足进步，AI绘画也因此快速崛起。

集eee·2025-02-01 08:04

基于深度学习的大规模模型训练

基于深度学习的大规模模型训练涉及训练具有数百万甚至数十亿参数的深度神经网络，以处理复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉和语音识别。

SEU-WYL·2025-02-01 07:56

「DeepSeek接班OpenAI」，最新开源的R1推理模型，让AI圈爆了

多阶段训练：创新的模型架构DeepSeek-R1的训练方式采用了多阶段循环的策略，具体包括基础训练、强化学习（RL）、微调等多个阶段。这

人工智能学家·2025-02-01 06:23

【Python TensorFlow】入门到精通

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发，广泛应用于机器学习和深度学习领域。

极客代码·2025-02-01 06:49

【学习心得】Python好库推荐——PEFT

PEFT（Parameter-EfficientFine-Tuning）是一种在深度学习中进行参数高效微调的技术。

小oo呆·2025-02-01 06:48

深度学习训练模型损失Loss为NaN或者无穷大（INF）原因及解决办法

文章目录一、可能原因==1.学习率过高====2.batchsize过大==3.梯度爆炸4.损失函数不稳定5.数据预处理问题6.数据标签与输入不匹配7.模型初始化问题8.优化器设置问题9.数值问题==10.模型结构设计缺陷==二、调试步骤三、常见预防措施一、可能原因1.学习率过高原因：学习率过高可能导致梯度爆炸，权重更新幅度过大，导致模型参数变为无穷大或NaN。学习率设置过大是常见问题，它会让参数

余弦的倒数·2025-02-01 05:17

通过命令行工作流提升工作效率的实战教程（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。

herosunly·2025-02-01 05:37

第03课：Anaconda 与 Jupyter Notebook

本文将为大家介绍深度学习实战非常重要的两个工具：Anaconda和JupyterNotebook。Anaconda为什么选择Anaconda我们知道Python是人工智能的首选语言。

红色石头Will·2025-02-01 04:34

AI大模型在智能客服系统中的应用

目录引言1.基于大模型的智能客服系统架构2.对话生成与上下文管理对话生成上下文管理3.提高客服系统响应精度的策略1.使用专门训练的数据集2.引入实体识别和意图分类3.反馈循环和持续优化4.AI大模型在企业中的优化与调优策略

季风泯灭的季节·2025-02-01 04:33

深度学习（DL/ML）学习路径

其中以机器学习技术中深度学习最受瞩目。主要原因是这些技术在科研领域和工业界的应用效果非常好，大幅提升了算法效率、降低了成本。因而市场对相关技术有了如此大的需求。

jackl的科研日常·2025-02-01 04:00

yolov8使用Python训练识别

环境要求:根据《yolov8训练环境搭建》搭建好运行环境参考文献:1、yolo官方文档python版本：https://docs.ultralytics.com/usage/python/2、github

枫林古月·2025-02-01 03:58

基于深度学习的行人检测与识别系统：YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10与UI界面的实现

近年来，深度学习的进步，尤其是目标检测领域的快速发展，为行人检测提供了强有力的支持。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型，作为目前目标检测领域

2025年数学建模美赛·2025-02-01 03:25

基于深度学习的行人检测识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现

随着深度学习技术的迅猛发展，基于卷积神经网络（CNN）的方法，尤其是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法，在行人检测中取得了显著的效果。

2025年数学建模美赛·2025-02-01 03:55

对抗训练对模型性能有何影响？

关注我，持续分享逻辑思维&管理思维&面试题；可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导；推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》，目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用，让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站，到公众号、小程序，再到AI大模型网站。干货满满。学成后可接项目赚外快，绝对划算。不仅学会如何编程，还将学会如何将AI技术应用到实际问题中，为您的职业生涯增添一笔宝贵的财富

借雨醉东风·2025-02-01 01:12

（3-5）文生图模型架构：扩散模型

3.5扩散模型扩散模型（DiffusionModels）是一类用于生成图像的深度学习模型，近年来在图像生成任务中取得了显著的进展。

码农三叔·2025-02-01 01:08

机器学习笔记 - 将音频转换为图像进行分类的机器学习模型

4.模型训练：在特征提取完

坐望云起·2025-02-01 00:32

毕业设计项目深度学习人体目标检测

1简介今天学长向大家介绍一个机器视觉的毕设项目，基于深度学习的人体目标检测算法研究与实现项目运行效果：毕业设计深度学习行人目标检测系统项目分享:见文末!

bee_dc·2025-01-31 23:26

A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）算法

A3C主要解决了传统深度强化学习中的一些问题，如训练稳定性和数据效率问题。A3C算法的关键点A

C7211BA·2025-01-31 23:25

AI计算的未来：中心化与去中心化的博弈

因此，本文将探讨人工智能训练成本的降低、推

智识微光Intelligence·2025-01-31 23:51

DeepSeek 推出全新推理模型 R1-Lite 预览版

R1系列模型采用强化学习训练，推理过程中包含大量反思和验证，思维链长度可达数万字。该系列模型在数学、代码以及各种复杂逻辑推理任务上，取得了媲美o1-preview的推理效果。

三花AI·2025-01-31 22:47

【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

HyperAI超神经·2025-01-31 22:43

深度学习篇---数据存储类型

文章目录前言第一部分：C语言中的数据存储类型1.char（通常是8位）优点缺点2.short（通常是16位）优点缺点3.int（通常是32位）优点缺点4.long（通常是32位或64位）优点缺点5.longlong（通常是64位）优点缺点6.float（通常是32位）优点缺点7.double（通常是64位）优点缺点第二部分：Python中的数据存储类型1.int（整数类型）优点缺点2.float（

Ronin-Lotus·2025-01-31 21:42

深度学习篇---深度学习框架

简介特点动态计算图易于上手强大的社区支持与Python的集成度高核心组件2.TensorFlow简介特点静态计算图跨平台强大的生态系统Keras集成核心组件3.PaddlePaddle简介特点易于使用高性能工业级应用丰富的预训练模型核心组件第二部分

Ronin-Lotus·2025-01-31 21:05

DeepSeek-V3 技术报告

为了实现高效的推理和经济高效的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力（MLA）和DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。

mingo_敏·2025-01-31 20:01

原创prompt：员工加班助手

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·2025-01-31 19:45

修改训练配置记录

修改影响:调整此值可以显著影响模型的训练速度和最终性能。

positive546·2025-01-31 18:42

特征选择（机器学习）

伪代码示例）：2.3嵌入式（EmbeddedMethods）小示例（Lasso伪代码示例）：3.实践建议4.小结1.为什么需要特征选择在机器学习任务中，经常会遇到以下问题：特征（变量）数量过多，导致计算量大、训练速度

赵孝正·2025-01-31 18:10

YOLO系列之训练环境（GPU）搭建篇

YOLOv8专栏导航：点击此处跳转Pytorch环境配置（Windows）Anaconda安装此处下载安装即可⭐温馨提示：安装路径

w94ghz·2025-01-31 17:01

【大模型入门必看】LLM大语言模型导读

本章将简要梳理大语言模型的技术要点以及构建过程，并且列举了可用于预训练以及微调模型的常用数据集，介绍了目前开发大语言模型常用的代码库、预训练大语言模型的步骤以及涉及的关键技术，包括数据准备阶段、模型

古-月·2025-01-31 16:24

python 使用Whisper模型进行语音翻译

多尺寸预训练模型：官方提供了5个不同大小的模型（tiny,

哦里哦里哦里给·2025-01-31 15:16

讯飞绘镜（ai生成视频）技术浅析（三）：自然语言处理（NLP）

每个模块都依赖于先进的深度学习模型和算法，以下将逐一详细讲解。2.语义分析语义分析的目标是从用户输入的文本中提取

爱研究的小牛·2025-01-31 14:43

讯飞智作 AI 配音技术浅析（一）

其核心技术主要涵盖以下几个方面：1.深度学习与神经网络讯飞智作AI配音技术以深度学习为核心驱动力，通过以下关键模型实现语音合成：Tacotron模型：该模型采用端到端的编码器-解码器架构，将输入文本直接转换为梅尔频谱

爱研究的小牛·2025-01-31 14:42

python 阴暗图像亮度增强对比度增强去雾

解决时，可以在训练样本中加入类似的图像，或者手动把相关图像进行颜色变化。这里主要介绍手工颜色变化。

weixin_37763484·2025-01-31 14:06

DeepSeek优势方法策略

DeepSeek优势方法策略目录DeepSeek优势方法策略DeepSeek在训练阶段压缩时间空间复杂度的方法DeepSeek和ChatGPT在压缩时间空间复杂度上的不同之处DeepSeek能降低显卡使用的原因

ZhangJiQun&MXP·2025-01-31 14:03

基于YOLOv11无人机视角船舶检测系统：项目概述与技术实现

**实时处理能力**数据准备与模型训练1.**数据集构建**2.**模型训练**系统功能与使用方法1.**实时目标检测**2.**静态图片检测**3.**视频文件处理**4.

qq1309399183·2025-01-31 14:03

简述Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、DarkNet、PyTorch 等模型

PyTorch等模型的简述：Caffe：Caffe（ConvolutionArchitectureForFeatureExtraction）是一个用于特征抽取的卷积框架，它是一个清晰、可读性高且快速的深度学习框架

科学的发展-只不过是读大自然写的代码·2025-01-31 12:21

超实用的Python深度学习教程 - 基于TensorFlow和Keras框架（含实例及完整代码）

一、深度学习概述（一）深度学习的定义与发展历程深度学习在当今的科技领域占据着极为重要的地位。

AI_DL_CODE·2025-01-31 12:49

2025年美赛数学建模2025 MCM Problem A: Testing Time: The Constant Wear On Stairs A题测试时间：楼梯上的持续磨损代码解析

行进方向偏好分析深度神经网络（DNN）用于方向性分析3.多人同时使用分析卷积神经网络（CNN）用于磨损模式识别4.时间序列分析LSTM模型用于时间序列预测matlab代码Python我们将采用更多的机器学习和深度学习技术

2025年数学建模美赛·2025-01-31 11:42

Llama大型语言模型原理详解

Llama大型语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它在文本生成、问答、摘要等多种NLP任务中展现出强大的性能。

摆烂大大王·2025-01-31 11:40

利用ChatGPT阅读文献：指南与技巧

阅读文献对于学术研究和深度学习至关重要。ChatGPT作为一款高级人工智能聊天机器人，可以帮助用户更高效地阅读和理解文献。以下是如何利用ChatGPT阅读文献的一些指南和技巧。