在智能科技的浪潮中，机器学习如同一股神秘的力量，悄然改变着我们的世界。它不仅仅是编程代码的延伸，更是一种让机器通过“学习”来解决问题的魔法。

基于深度学习的缺陷检测在众多领域中都得到了广泛应用，其主要优势在于可以通过学习数据更新参数，避免了人工设计复杂的算法流程，同时拥有极高的鲁棒性和精度。

支持向量机走的路和之前介绍的模型不同之前介绍的模型更趋向于进行函数的拟合，而支持向量机属于直接分割得到我们最后要求的内容1支持向量机SVM基本原理当我们要用一条线（或平面、超平面）将不同类别的点分开时，我们希望这条线尽可能地远离最靠近它的点。这些最靠近线的点被称为支持向量。而这条线到最靠近它的点的距离被称为间隔。支持向量机就是要找到一个最大间隔的线（或平面、超平面），这样可以更好地区分不同类别的点

原文链接：ChatGPTGPT4科研应用、数据分析与机器学习、论文高效写作、AI绘图技术https://mp.weixin.qq.com/s?

深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究。入门深度学习可以分为以下几个步骤：基础知识准备：（1）掌握基础数学知识，特别是线性代数、概率论和统计学、微积分。

你好，我是郭震在深度学习中，尤其是在处理图像相关任务时，卷积和反卷积（转置卷积）都是非常核心的概念。它们在神经网络中扮演着重要的角色，但用途和工作原理有所不同。

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图6.3语言模型数据集（周杰伦专辑歌词）本节将介绍如何预处理一个语言模型数据集，并将其转换成字符级循环神经网络所需要的输入格式

文章目录0前言1技术背景2技术介绍3重识别技术实现3.1数据集3.2PersonREID3.2.1算法原理3.2.2算法流程图4实现效果5部分代码6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习行人重识别

机器学习（MachineLearning）、深度学习（DeepLearning）和神经网络（NeuralNetworks）之间存在密切的关系，它们可以被看作是一种逐层递进的关系。

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图6.4循环神经网络的从零开始实现在本节中，我们将从零开始实现一个基于字符级循环神经网络的语言模型，并在周杰伦专辑歌词数据集上训练一个模型来进行歌词创作

文章目录0前言1课题描述2实现效果3算法实现原理3.1数据集3.2深度学习识别算法3.3特征提取主干网络3.4总体实现流程4具体实现4.1预训练数据格式4.2部分实现代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习机器视觉的人脸性别年龄识别系统该项目较为新颖

文章目录0前言1技术介绍1.1技术概括1.2目前表情识别实现技术2实现效果3深度学习表情识别实现过程3.1网络架构3.2数据3.3实现流程3.4部分实现代码4最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的人脸表情识别该项目较为新颖

R：P95-103何为深度学习1946年，美国学者埃德加·戴尔提出了“学习金字塔”理论。

原理定义随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（EnsembleLearning）方法。

1，入门建议少看书，多看csdn上帖子总结（主要就是BP神经网络，CNN，rnn），建立宏观的概念和主要框架，书可以作为进阶补充作为工具书查阅。2,目前的神经网络还处于前牛顿时代，就是实践中图像识别效果很好，但是原理不太清楚3，现在的人工智能有点像通信行业2g时代，从2012年alexnet到openai的chatgpt，未来还有很长的发展潜力。丰田不是汽车的发明者，但现在销量最高。oepnai在

在深度学习领域，PyTorch已经成为了一个革命性的框架。自2016年开源以来，它以其高效、灵活和易于使用的特性，迅速获得了研究者和开发者的青睐。

机器学习这个词是让人疑惑的，首先它是英文名称MachineLearning(简称ML)的直译，在计算界Machine一般指计算机。这个名字使用了拟人的手法，说明了这门技术是让机器“学习”的技术。

大数定律及中心极限定理一、大数定律1.1基本概念1.2弱大数定理二、中心极限定理独立同分布的中心极限定理定理总结第五章、大数定律及中心极限定理写博客比想象中费劲得多，公式得敲好久，所以只得随缘更更了，想写一些机器学习相关的东西

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图6.10双向循环神经网络之前介绍的循环神经网络模型都是假设当前时间步是由前面的较早时间步的序列决定的，因此它们都将信息通过隐藏状态从前往后传递

基于卷积神经网络增强微光图像0.前言1.MBLLEN网络架构2.增强微光图像小结系列链接0.前言在本节中，我们将学习如何基于预训练的深度学习模型执行微光/夜间图像增强。

1引言函数式语言在深度学习领域应用很广泛，因为函数式与深度学习模型的契合度很高，TheBeautyofFunctionalLanguagesinDeepLearning — ClojureandHaskell

什么是机器学习：机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率

深度学习是一门令人着迷的领域，但初学者可能会感到有些困惑。让我们从头开始，用通俗易懂的语言来探讨深度学习的基础知识。1.基础知识深度学习需要一些数学和编程基础。

AI图像识别算法通过利用先进的计算机视觉和深度学习技术，能够有效提高风险监测效率，保障企业的安全生产。

一、引言大语言模型是指能够处理大规模文本数据的深度学习模型，如BERT、GPT等。这些模型在自然语言处理任务中取得了显著的成果，包括文本分类、情感

使用Rust的Linfa库和Polars库来实现机器学习中的线性回归算法。Linfacrate旨在提供一个全面的工具包来使用Rust构建机器学习应用程序。

文章目录1前言1课题背景2实现效果3Yolov5算法3.1简介3.2相关技术4数据集处理及实验5部分核心代码6最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习YOLO抽烟行为检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

深度学习的一个完整过程通常包括以下几个步骤：问题定义和数据收集：定义清晰的问题，明确任务的类型（分类、回归、聚类等）以及预期的输出。收集和整理用于训练和评估模型的数据集。

什么是机器学习机器学习是让计算机像人类一样学习和行动的科学，旨在通过数据，观察和与世界的互动为计算机提供知识，让计算机能够不断的获得新知识，并允许其推广到新设置，从而得到改善以及提升，最终趋于人类——机器学习的理想目标或最终目标

先简单介绍一下我的个人经历：985硕士24届毕业生，实验室方向:CV深度学习就业：工程-java后端关注大模型相关技术发展校招offer:阿里巴巴字节跳动等10+研究生期间独立发了一篇二区SCI实习经历

文章目录0简介1项目架构2项目的主要过程2.1数据清洗、预处理2.2分桶2.3训练3项目的整体结构4重要的API4.1LSTMcells部分：4.2损失函数：4.3搭建seq2seq框架：4.4测试部分：4.5评价NLP测试效果：4.6梯度截断，防止梯度爆炸4.7模型保存5重点和难点5.1函数5.2变量6相关参数7桶机制7.1处理数据集7.2词向量处理seq2seq7.3处理问答及答案权重7.4训

一、技术进展：深度学习与自动化技术的融合2024年，AI辅助研发的技术进展将主要体现在深度学习与自动化技术的深度融合。深度学习使得AI能够更精准地理解研发需求，而自动化技术则能够大幅提升研发效率。

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★基于血氧水平依赖的功能磁共振成像(fMRI)技术,利用其数据构建的功能性脑网络后,发现脑并不是一个单纯对外界刺激进行

总结本系列是机器学习课程的第02篇，主要介绍机器学习中专家系统的应用介绍本门课程的目标完成一个特定行业的算法应用全过程：定义问题（ProblemDefinition）->数据收集(DataCollection

它基于Transformer架构，这是一种在自然语言处理（NLP）领域取得突破的深度学习方法。通过在海量的互联网文本数据上进行预训练，ChatGPT获得了强大的语言理解和生成能力。

15实战：Kaggle房价预测+课程竞赛：加州2020年房价预测1.访问和读取数据集importhashlibimportosimporttarfileimportzipfileimportrequestsDATA_HUB=dict()DATA_URL='http://d2l_data.s3-accelerate.amazonaws.com/'defdownload(name,cache_dir=

图像加载与保存2.图像基本操作3.图像滤波4.边缘检测5.图像分割6.特征检测与描述子7.目标识别与跟踪8.图像融合与拼接9.形状匹配与模板匹配10.颜色空间转换与直方图11.图像转换与绘制12.图像分类与机器学习

雷锋网按：本文为AI研习社编译的技术博客，原标题HowIimplementediPhoneX'sFaceIDusingDeepLearninginPython，作者为SHIVAMBANSAL。翻译|陶玉龙余杭校对|Lamaric整理|MY在最近推出的iPhoneX中，它被讨论最多的特点之一是它采用了新的解锁方法，即TouchID：FaceID。在研发出无边框手机后，苹果公司想开发一种新的方法来快捷

从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前文讲解如何实现中文命名实体识别研究，构建BiGRU-CRF模型实现。

C1符号含义x\boldxx：向量，曲线拟合问题中的x坐标数值序列。元素个数为N。t\boldtt：向量，曲线拟合问题中的y坐标(target)数值序列。w\boldww：向量，曲线拟合问题中的待估计的参数，即M阶多项式的各阶系数。β\betaβ：标量，协方差的倒数，表示样本的精度。α\alphaα：标量，同上，曲线拟合例子中的先验的精度。多项式曲线拟合E(w)=12∑n=1N{y(xn,w)−t

MachineLearninginMarketing感谢李宏毅《回归-案例研究》部分内容为听取李宏毅老师讲座的笔记，也融入了自己对机器学习理解，个人推荐李宏毅老师的机器学习系列课程，尤其对于初学者强烈推荐

文章目录一、前言二、两阶段目标检测算法2.1RCNN2.2Fast-RCNN2.3FasterR-CNN三、多阶段目标检测算法3.1CascadeR-CNN四、单阶段目标检测算法4.1编码方式4.1.1基于中心坐标4.1.1.1方案14.1.1.2方案24.1.1.3方案34.2YOLOv14.3SSD4.4YOLOv24.5RetinaNet4.6YOLOv34.7YOLOv44.8YOLOv5

第8章深层神经网络（DNN）目录8.1神经网络为什么要深？8.2深层神经网络标记符号8.3正向传播8.4反向传播8.5多分类Softmax8.6总结上一课是实战内容，我们使用Python一步步搭建了一个最简单的神经网络模型，只包含单层隐藏层。并使用这个简单模型对非线性可分的样本集进行分类，最终得到了不错的分类效果。本节将继续从深度神经网络入手，介绍深层神经网络的数学原理和推导过程。8.1神经网络为

文章目录0前言1课题描述2实现效果3算法实现原理3.1数据集3.2深度学习识别算法3.3特征提取主干网络3.4总体实现流程4具体实现4.1预训练数据格式4.2部分实现代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是毕业设计人脸性别年龄识别系统

摘要：本文将介绍机器学习的概念、原理、应用领域及未来发展趋势。通过本文，读者可以对机器学习有一个全面、系统的了解。一、引言随着科技的飞速发展，人工智能逐渐成为时代的焦点。

1.引言1.1背景：神经网络和深度学习的崛起介绍神经网络和深度学习在计算机科学和人工智能中的重要性。1.2PyTorch简介：张量计算框架的演进回顾PyTorch作为张量计算框架的发展历程。

文章目录基于pytorch的LSTM进行字符集文本生成前言一、数据集二、代码实现1.到入库和LSTM进行模型构建2.数据预处理函数3.训练函数4.预测函数5.文本生成函数6.主函数完整代码总结前言本文介绍了机器学习中深度学习的内容使用

R语言是一种流行的统计计算和数据可视化语言，广泛用于数据科学、统计学和机器学习领域。RStudio提供了许多功能强大的工具，包括代码编辑器、调试器、数据可视化工具和集成的帮助文档。

基于区域提名的方法5.2.1R-CNN5.2.2SPP-net5.2.3FastR-CNN5.3端到端的方法YOLOSSD6人体检测结果7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是机器视觉opencv深度学习目标检测该项目较为新颖

它是科学计算和数据分析的基础库之一，被广泛应用于各种领域，包括数值计算、数据处理、机器学习、图像处理等。二、基础知识  NumPy的主要对象是同构多维数组。它是一个元素表（通常是数字