深度学习（李沐老师）第30页

模型蒸馏、量化、裁剪的概念和区别

模型压缩概述1.1模型压缩的重要性随着深度学习技术的快速发展，神经网络模型在各种任务中取得了显著的成功。然而，这些模型通常具有大量的参数和复杂的结构，导致模型体积庞大、计算资源消耗高和推理时间长。

我就是全世界·2025-02-06 22:24

深度学习篇---深度学习相关知识点&关键名词含义

Ronin-Lotus·2025-02-06 21:21

深度学习篇---深度学习中的超参数&张量转换&模型训练

文章目录前言第一部分：深度学习中的超参数1.学习率（LearningRate）定义重要性常见设置2.批处理大小（BatchSize）定义重要性常见设置3.迭代次数（NumberofEpochs）定义重要性常见设置

Ronin-Lotus·2025-02-06 21:50

第十一章：突破技术瓶颈

在苏瑶的不懈努力下，林宇终于迎来了与李教授会面的日子。这一天，阳光透过窗户的缝隙，洒在林宇的书房里，形成一片片金色的光斑。

weixin_48445672·2025-02-06 21:50

Apache MXNet：灵活高效的深度学习库

ApacheMXNet是一个开源的深度学习框架，适用于灵活的研究原型设计和生产。它提供了一个混合前端，可以无缝地在Gluon（动态图）和Symbolic（静态图）模式之间转换，以提供灵活性和速度。

零度°·2025-02-06 21:48

空间注意力模块（SAM）和时间注意力模块（TAM）详解及代码复现

注意力机制原理注意力机制源于人类视觉系统的选择性注意能力，是深度学习领域的一项关键技术。它通过模拟人类视觉系统的选择性注意能力，使深度学习模型能够聚焦于图像中的关键信息。

清风AI·2025-02-06 21:47

Apache MXNet 深度学习框架教程

ApacheMXNet深度学习框架教程mxnetLightweight,Portable,FlexibleDistributed/MobileDeepLearningwithDynamic,Mutation-awareDataflowDepScheduler

娄妃元Kacey·2025-02-06 21:17

Ubuntu为julia安装深度学习框架MXNet（支持CUDA和OPenCV编译）

Ubuntu为julia安装深度学习框架MXNet（支持CUDA和OPenCV编译）环境介绍与注意事项下载源文件安装依赖编译环境配置安装MXNet测试后记环境介绍与注意事项Ubuntu18.04julia1.5.3CUDA10.1

盼小辉丶·2025-02-06 21:15

MXNet深度学习框架：高效与灵活性的结合

标题：MXNet深度学习框架：高效与灵活性的结合MXNet是一个由Apache软件基金会支持的开源深度学习框架，以其高效性能和灵活性而闻名。

原机小子·2025-02-06 20:44

labview计算机论文,毕业论文：基于Labview的信号发生器设计

1、虚拟函数信号发生器的设计[J]仪器仪表用户，，()：浙江工业大学之江学院毕业设计(论文)致谢致谢感谢田建创老师的悉心指导。

iiif·2025-02-06 20:11

T1:实现mnist手写数字识别

>-**本文为[365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/0dvHCaOoFnW8SCp3JpzKxg)中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊](https

哈维羊·2025-02-06 19:33

深度学习学习笔记 --- 动量momentum

一、动量momentum的由来训练网络时，通常先对网络的初始值按照某种分布进行初始化，如：高斯分布。初始化权值操作对最终的网络性能影响比较大，合适的网络初始权值操作能够使损失函数在训练过程中收敛速度快，从而获得更好的优化结果。但是按照分布随机初始化网络权值时，存在一些不确定的因素，并不能保证每一次初始化操作都能使得网络的初始值处在一个合理的状态。不恰当的初始权值可能使网络的损失函数在训练过程中先去

杨鑫newlfe·2025-02-06 18:01

在深度学习中，样本不均衡问题是一个常见的挑战，尤其是在你的老虎机任务中，某些的中奖倍数较高

在深度学习中，样本不均衡问题是一个常见的挑战，尤其是在你的老虎机任务中，某些的中奖倍数较高在深度学习中，样本不均衡问题是一个常见的挑战，尤其是在你的老虎机任务中，某些的中奖倍数较高而其他的中奖倍数较低。

zhangfeng1133·2025-02-06 17:53

茶思屋直播|构建多元共生的生态空间：TinyEngine生态的融合之道

11月21日17点，华为云前端工程师，云计算用户体验部体验技术团队TinyEngine项目成员姚赟老师，将为大家带来#茶思一

·2025-02-06 17:15

深度可分离卷积_主干网络系列(6) - Xception: 使用深度可分离卷积的深度学习

论文地址：Xception:DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutions工程代码：Github链接0.摘要该论文对Inception模块做了新的解释，认为Inception模块是常规卷积神经网络到深度可分离卷积神经网络的过渡手段，基于这种思想，深度可分离卷积可以看作一个具有最大数量tower的Inception模块(tower是指Inception模

weixin_39630106·2025-02-06 17:22

她说没找到好用的画ER图工具，于是我们自己手搓了一个

无论是老师布置的数据库设计任务，还是毕业项目中的系统建模，ER图似乎成了必经的难关。但你是否意识到，ER图其实与数据库中的表结构一一对应，难道我们真的需要一个个手动绘制表、字段和关系吗？答案是否定的！

爱好读书·2025-02-06 14:03

深度学习No module named ‘torchvision.transforms.functional_tensor‘问题解决

问题在进行深度学习训练过程中出现ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'torchvision.transforms.functional_tensor'报错，多方查阅资料后得到了解决方案

winrisef·2025-02-06 11:44

深度学习与搜索引擎优化的结合：DeepSeek的创新与探索

目录引言1.传统搜索引擎的局限性2.深度学习在搜索引擎中的作用3.DeepSeek实现搜索引擎优化的关键技术3.1神经网络与搜索引擎优化3.2自然语言处理与查询理解3.3深度强化学习与搜索结果排序4.DeepSeek

云边有个稻草人·2025-02-06 10:37

探索深度学习：开启智能新时代

目录深度学习究竟是什么？

顾漂亮·2025-02-06 10:35

基于深度学习的时空特征融合摔倒检测基于图像序列分析与主成分分析（PCA）的摔倒检测

基于深度学习的时空特征融合摔倒检测该方法采用卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）相结合的方式，通过提取时空特征来进行摔倒检测。

人工智能专属驿站·2025-02-06 09:31

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现

遗传算法与深度学习实战（33）——WGAN详解与实现0.前言1.训练生成对抗网络的挑战2.GAN优化问题2.1梯度消失2.2模式崩溃2.3无法收敛3WassersteinGAN3.1Wasserstein

盼小辉丶·2025-02-06 09:29

遗传算法与深度学习实战（32）——生成对抗网络详解与实现

遗传算法与深度学习实战（32）——生成对抗网络详解与实现0.前言1.生成对抗网络2.构建卷积生成对抗网络小结系列链接0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN

盼小辉丶·2025-02-06 09:59

【Python】已解决：ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement cv2 (from versions: none)

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·2025-02-06 09:28

（Aliyun AI ACP 04）人工智能建模流程与基础知识：深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述

文章目录阿里云人工智能工程师ACP认证考试知识点辅助阅读（AliyunAIACP04）人工智能建模流程与基础知识：深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述I.深度学习算法1️⃣前馈神经网络(FFNs)详解

North_D·2025-02-06 08:24

AI大模型探秘：核心能力与应用场景深度解析

AI：包含很多术语，如：模式识别、自然语言处理、神经网络、机器学习、深度学习、强化学习、人类反馈强化学习等。类比：AI是电力–吴恩达。

程序员辣条·2025-02-06 08:53

二值连接：深度神经网络的轻量级革命

引言：深度学习的下一步是什么？深度神经网络（DeepNeuralNetworks,DNN）近年来在语音识别、图像分类和自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。

步子哥·2025-02-06 06:11

算法问题整理（二）

从基础架构ResNet到最强检测器Yolov7再到最新部署神器GhostNetV2【深度学习】YOLO检测器家族所有版本（2024最新汇总、详细介绍）_yolo各个版本-CSDN博客YOLO系列算法全家桶

分享总结快乐·2025-02-06 04:47

探秘 GitCode 上的开源项目：91pron - AI 引擎驱动的智能视频处理工具

技术分析1.AI模型应用91pron使用了深度学习模型，尤其是计算机

毕艾琳·2025-02-06 04:47

大模型的底层逻辑及Transformer架构

2.深度学习架构大模型基于深度学习技术，通常采用多层神经网络进行特征学习与抽象。其中，Transformer架构是目前主流的大模型架构，它通过自注意力机制和前馈神经网络来处理输入数据。

搏博·2025-02-06 02:04

【深度学习】权重衰减

权重衰减前一节我们描述了过拟合的问题，本节我们将介绍一些正则化模型的技术。我们总是可以通过去收集更多的训练数据来缓解过拟合。但这可能成本很高，耗时颇多，或者完全超出我们的控制，因而在短期内不可能做到。假设我们已经拥有尽可能多的高质量数据，我们便可以将重点放在正则化技术上。回想一下，在多项式回归的例子中，我们可以通过调整拟合多项式的阶数来限制模型的容量。实际上，限制特征的数量是缓解过拟合的一种常用技

熙曦Sakura·2025-02-06 02:33

AIGC从入门到实战：基于大模型的人工智能应用的涌现和爆发

AIGC借助深度学习模型，能够生成逼真的图像、视频、音频、文本等内容，为人类的创造力和生产力带来了革命性的改变。1.2大模型：AIGC的基石AIGC的核心驱动力在于大规模预训练模型（简称“大模型”）。

AI天才研究院·2025-02-06 01:00

大语言模型应用指南：工作记忆与长短期记忆

1.2研究现状近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的语言模型逐渐崭露头角。其中，长短期记忆网

AI天才研究院·2025-02-06 00:51

【书生·浦语大模型实战营】学习笔记（一）：全链路开源体系介绍

GoAI·2025-02-06 00:50

DeepSeek R1技术报告关键解析(5/10)：知识蒸馏：如何让小模型也能具备强推理能力？

知识蒸馏（KnowledgeDistillation）是一种让小模型从大模型学习的技术，类似于一位资深老师将自己的知识浓缩后，传授给学生。

董董灿是个攻城狮·2025-02-05 19:43

基于springboot+mybatis+vue的学生成绩管理系统

文章目录一、数据库设计ER图二、系统功能三、技术栈四、项目主要功能演示五、部分源代码一、数据库设计学生(学号，姓名，专业，班级，性别，学分)老师(教师编号，姓名，学院)课程(课程号，课程名，学分，教师编号

Mae_strive·2025-02-05 18:11

深度学习实战一：线性回归（基于Pytorch，含数据和详细注释）

，这就是回归分析的本质2、回归的分类线性回归（又分为一元线性回归和多元线性回归）广义线性回归（又分为逻辑回归和对数回归）非线性回归3、线性回归线性回归是深度学习中最基础、最简单的模型。

若北辰·2025-02-05 17:34

MATLAB机器学习、深度学习

目录第一章MATLAB图像处理基础第二章BP神经网络及其在图像处理中的应用第三章卷积神经网络及其在图像处理中的应第四章迁移学习算法及其在图像处理中的应用第五章生成式对抗网络（GAN）及其在图像处理中的应用第六章目标检测YOLO模型及其在图像处理中的应用第七章讨论与答疑近年来，随着无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是在计算机

Yolo566Q·2025-02-05 17:01

机器学习在金融领域的应用

1.2.1大数据时代的到来1.2.2计算能力的提升1.2.3算法的不断创新2.核心概念与联系2.1机器学习的定义与分类2.1.1有监督学习2.1.2无监督学习2.1.3强化学习2.2机器学习与人工智能、深度学习的关系

AI天才研究院·2025-02-05 17:01

PyTorch深度学习实战（2）——PyTorch快速入门

PyTorch的简洁设计使得它易于入门，在深入介绍PyTorch之前，本文先介绍一些PyTorch的基础知识，以便读者能够对PyTorch有一个大致的了解，并能够用PyTorch搭建一个简单的神经网络。1TensorTensor是PyTorch中最重要的数据结构，它可以是一个数（标量）、一维数组（向量）、二维数组（如矩阵、黑白图片等）或者更高维的数组（如彩色图片、视频等）。Tensor与NumPy

shangjg3·2025-02-05 17:30

NVIDIA的算力支持

NVIDIA的算力支持关键词：NVIDIA,GPU,Turing架构,RTX,AI,AIoT,云计算,大数据,深度学习1.背景介绍NVIDIA作为全球领先的图形处理芯片制造商，近年来在人工智能领域也取得了显著的进展

杭州大厂Java程序媛·2025-02-05 16:55

基于深度学习的文本情感分析

基于深度学习的文本情感分析关键词：深度学习、文本情感分析、自然语言处理、卷积神经网络、循环神经网络、BERT、情感分类、情绪识别1.背景介绍文本情感分析（TextSentimentAnalysis），又称情感计算

杭州大厂Java程序媛·2025-02-05 16:25

一切皆是映射：神经网络在图像识别中的应用案例

一切皆是映射：神经网络在图像识别中的应用案例关键词：神经网络、图像识别、深度学习、卷积神经网络、映射、模式识别1.背景介绍1.1问题的由来图像识别问题的研究源于人类对于智能机器的渴望。

AI大模型应用之禅·2025-02-05 16:24

人工智能基础知识速成 - 机器学习、深度学习算法原理及其实际应用案例

一、机器学习概念与原理什么是机器学习？机器学习是人工智能的一个分支，通过从数据中学习和改进算法，使计算机系统在没有明确编程的情况下也能够自动地学习和改进。机器学习是一种实现人工智能的技术手段，能够让计算机“自我学习”，从而实现更准确的预测和决策。机器学习的基本原理机器学习的基本原理是通过构建数学模型，使用大量的数据进行训练，使得模型能够智能地预测和决策。在机器学习中，常用的模型包括线性回归、逻辑回

苹果酱0567·2025-02-05 16:23

【LangChain编程：从入门到实践】代码实践

然而,随着大数据时代的到来和计算能力的飞速提升,机器学习和深度学习技术开始占据主

AI天才研究院·2025-02-05 14:09

因果推断与机器学习—因果表征学习与泛化能力

近十年来，深度学习在多个领域取得了巨大成功，包括机器视觉、自然语言处理、语音识别和生物信息等。这些成功为机器学习技术的进一步发展和应用奠定了基础。表征学习是深度学习的核心技术之一。

樱花的浪漫·2025-02-05 14:39

基于深度学习的植物病害检测系统

深度学习技术，尤其是YOLO（YouOnlyLookOnce）模型，在图像识别和目标检测领域取得了显著的成果。

A等天晴·2025-02-05 14:06

NeuralCF 模型：神经网络协同过滤模型

RecSys--deep-learning-recommendation-system/tree/main引言NeuralCF模型由新加坡国立大学研究人员于2017年提出，其核心思想在于将传统协同过滤方法与深度学习技术相结合

Lewis@·2025-02-05 13:31

AI 图像生成器，如何使用 Janus-Pro 和 Janus， Deepseek 的 Janus-Pro、Janus 和其他领先工具的比较

人工智能驱动的图像生成器使用深度学习算法将文本描述转换为逼真或艺术化的视觉效果，可满足营销、广告、游戏和内容创作等各种行业的需求。

知识大胖·2025-02-05 13:30

深度学习篇---深度学习框架图像预处理&各部分组件

文章目录前言第一部分：图像预处理PaddlePaddle图像预处理PyTorch图像预处理第二部分：框架各部分组件PaddlePaddle1.卷积层(ConvolutionalLayer)2.池化层(PoolingLayer)3.全连接层(FullyConnectedLayer)4.激活函数(ActivationFunction)5.优化器(Optimizer)6.归一化(Normalizatio

Ronin-Lotus·2025-02-05 13:26

机器学习，深度学习，神经网络，深度神经网络

人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习（是其中比较重要的分支）。深度学习源自于人工神经网络的研究，但是并不完全等于传统神经网络。

武昌库里写JAVA·2025-02-05 12:52

推荐频道

深度学习（李沐老师）