深度学习（神经网络）专题

AI手机是什么原理

这些原理主要包括：机器学习和深度学习：AI手机利用机器学习算法，尤其是深度学习模型，来分析和理解用户数据（如照片、视频、文本和语音）。
小黄人软件·2024-02-20 08:04

【IEEE出版、EI稳定检索】2024年机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2024)

2024年机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN2024)2024InternationalConferenceonMachinelearningandNeuralNetworks2024年4月19-
AEIC学术交流中心—李老师·2024-02-20 08:03

常用机器学习算法优缺点分析

比如说，神经网络并不是在任何情况下都能比决策树
一个数据人的自留地·2024-02-20 08:42

《探索与发现的旅程——整本书阅读之专题教学》读书笔记（五）

今天我阅读了《探索与发现的旅程——整本书阅读之专题教学》第一章的第四节——不同操控程度的专题教学。
野草r·2024-02-20 07:12

WSL安装Ubuntu22.04，以及深度学习环境的搭建

安装WSL安装WSL2之前，必须启用“虚拟机平台”可选功能。计算机需要虚拟化功能才能使用此功能。以管理员身份打开PowerShell并运行：dism.exe/online/enable-feature/featurename:VirtualMachinePlatform/all/norestart下载Linux内核更新包:l链接：https://wslstorestorage.blob.core.
静静AI学堂·2024-02-20 07:28

吴恩达深度学习-L1 神经网络和深度学习总结

作业地址：吴恩达《深度学习》作业线上版-知乎(zhihu.com)写的很好的笔记：吴恩达《深度学习》笔记汇总-知乎(zhihu.com)我的「吴恩达深度学习笔记」汇总帖（附18个代码实战项目）-知乎(zhihu.com
向来痴_·2024-02-20 07:26

党员领导干部2021年度专题民主生活会个人对照检查材料(五个带头)

党员领导干部2021年度专题民主生活会个人对照检查材料(五个带头)按照此次党史学习教育专题民主生活会的方案部署和通知要求，本人聚焦"大力弘扬伟大建党精神，坚持和发展党的百年奋斗历史经验，坚定历史自信，践行时代使命
海悦文稿库456·2024-02-20 07:21

【天幕系列 03】深度学习领域的最新前沿：2024年的关键突破与趋势

文章目录导言01深度学习的基本原理和算法1.1神经网络（NeuralNetworks）1.2前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork）1.3反向传播算法（Backpropagation
浅夏的猫·2024-02-20 07:41

Pytorch 配置 GPU 环境

1、Pytorch深度学习跑代码的时候，因为简单的操作不适合cpu运行，我们更习惯用GPU加速代码。
听风吹等浪起·2024-02-20 07:38

用 Python 制作一款炫酷的二维码！

来源：https://blog.csdn.net/jinyj1转自：深度学习算法与计算机视觉1.导入myqr库下载myqr库使用windows+R键，输入cmd调出命令窗口在黑框里输入(在python3
Python数据之道·2024-02-20 07:34

PyTorch使用Tricks：Dropout，R-Dropout和Multi-Sample Dropout等 ！！

Dropout是一种在神经网络训练过程中用于防止过拟合的技术。在训练
JOYCE_Leo16·2024-02-20 07:04

计算机设计大赛 深度学习人体语义分割在弹幕防遮挡上的实现 - python

文章目录1前言1课题背景2技术原理和方法2.1基本原理2.2技术选型和方法3实例分割4实现效果5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习人体语义分割在弹幕防遮挡上的应用该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向
iuerfee·2024-02-20 07:03

【PyTorch][chapter 16][李宏毅深度学习][Neighbor Embedding][t-SNE]

前言：前面LLE讲了两个点在高维空间距离相近，通过降维后也要保持这种关系但是如果两个点在高维空间距离很远（不属于K邻近）,降维后有可能叠加在一起了.t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种降维技术，LLE在进行降维时，都强调了降维后的相似的数据要尽可能地保持相似，但并没有说对于那些不相似的数据，要有多不相似这个问题.这就导致了在进行降维时
明朝百晓生·2024-02-20 07:33

深度学习(16)--基于经典网络架构resnet训练图像分类模型

目录一.项目介绍二.项目流程详解2.1.引入所需的工具包2.2.数据读取和预处理2.3.加载resnet152模型2.4.初始化模型2.5.设置需要更新的参数2.6.训练模块设置2.7.再次训练所有层2.8.测试网络效果三.完整代码一.项目介绍使用PyTorch工具包调用经典网络架构resnet训练图像分类模型，用于分辨不同类型的花二.项目流程详解2.1.引入所需的工具包importosimpor
GodFishhh·2024-02-20 07:31

Pytorch的常用模块和用途说明

PyTorch是一个开源的深度学习平台，提供了许多常用的模块来帮助开发者构建和训练神经网络。
肆十二·2024-02-20 07:30

Pytorch-Adam算法解析

关注B站可以观看更多实战教学视频：肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)Hi，兄弟们，这里是肆十二，今天我们来讨论一下深度学习中的Adam优化算法。
肆十二·2024-02-20 07:30

神经网络和TensorFlow

逻辑斯蒂分类模型几个关键值加权输入f(x)=(w1x1+w2x2+...+wnn)+b或扩展为f(x)=(w0x0+w2x2+...+wnn),其中w0=b，x0=1激活值a(activation)=delta(f),delta为激活函数，一般可选择sigmoid、relu、tanh、leak_relu等等sigmoid激活函数sigmoid(x)=1/(1+e^-x)性质输出在0-1之间在-6至
异同·2024-02-20 06:41

神经网络入门必备——BP神经网络

神经网络入门必备——BP神经网络文章目录神经网络入门必备——BP神经网络一、什么是BP神经网络二、BP神经网络的工作原理2.1BP神经网络的逻辑模型2.2BP神经网络的权重迭代原理三、BP神经网络训练示例四
爱吃柠檬的天天·2024-02-20 06:40

基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、运动物体追踪

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
阿_旭·2024-02-20 06:33

基于YOLOv8深度学习的100种中草药智能识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
阿_旭·2024-02-20 06:32

探索OpenAI首个AI视频模型Sora：技术创新与应用前景

该模型采用了先进的神经网络架构和训练技术，能够以惊人的方式生成逼真、连贯的视频内容。其视
小厂程序猿·2024-02-20 06:32

目标检测系列专栏：从基础到进阶，一步步掌握目标检测技术

随着深度学习技术的发展，目标检测技术取得了显著的进步，广泛应用于自动驾驶、智能监控、机器人视觉等领域。
小厂程序猿·2024-02-20 06:02

深度学习与机器学习的关系：比较、展望与交叉点

深度学习和机器学习，作为人工智能领域的两个重要分支，常常被人们相提并论。虽然它们在很多方面都有共同之处，但也有各自的特点和优势。
小厂程序猿·2024-02-20 06:02

强化学习入门到不想放弃-1

本来想写到深度学习里的，但是线下和别人聊RLHF，和PPO,DPO的时候，我发现大家一脑袋问号，其实也正常，深度学习里面数学的东西没那么多，入门容易一点，强化学习（现在也都谈强化深度学习，或者深度强化学习了
周博洋K·2024-02-20 06:29

多维时序 | Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心·2024-02-20 06:29

深度学习从入门到不想放弃-1

从今天开始陆续连载一些深度学习的基础，包括概念，数学原理，代码，最近也确实没什么热点可以蹭先看机器学习和深度学习的对比："数据和特征决定了机器学习的上限，而模型与算法则是逼近这个上限而已"，机器学习和深度学习的本质区别之一是特征工程
周博洋K·2024-02-20 06:59

深度学习从入门到不想放弃-3

不知不觉我写了5篇公众号了，这个系列也写到了第三章了，我发现做什么事情还是自驱力很重要，如果觉得有意思，就能一直坚持下去，如果我公众号能写到50篇，我就去起点开一个号写仙侠小说去，我觉得小说可能我也能坚持写下去。继续写基础，这东西之所以学起来很麻烦就是基础太多上一篇文章我们介绍了,可以查中括号来确定张量是几维的，也能通过shape数量看到，同时shape也提供了每个维度的与元素个数，像上图前面每个
周博洋K·2024-02-20 06:59

神经网络——循环神经网络（RNN）

神经网络——循环神经网络（RNN）文章目录神经网络——循环神经网络（RNN）一、循环神经网络（RNN）二、循环神经网络结构1、一对一（OnetoOne）2、一对多（OnetoMany）3、多对多（ManytoMany
爱吃柠檬的天天·2024-02-20 06:23

【深度学习】使用tensorflow实现VGG19网络

【深度学习】使用tensorflow实现VGG19网络本文章向大家介绍【深度学习】使用tensorflow实现VGG19网络，主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项，具有一定的参考价值
杨得江-君临天下wyj·2024-02-20 06:23

基于YOLOv8深度学习的智能车牌检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
阿_旭·2024-02-20 06:51

深度学习从入门到不想放弃-7

上一章的内容深度学习从入门到不想放弃-6(qq.com)今天讲的也算基础（这个系列后来我一寻思，全是基础），但是可能要着重说下，今天讲前向计算和反向传播，在哪儿它都永远是核心，不管面对什么模型前向计算：
周博洋K·2024-02-20 06:21

多维时序 | Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测模型

多维时序|Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测模型目录多维时序|Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-02-20 06:21

神经网络权重初始化

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录（如果只想看代码，请直接跳到“方法”一节，开头我介绍我的常用方法，后面介绍具体的各种方案）神经网络通过多层神经元相互连接构成，而这些连接的强度就是通过权重（Weight
诸神缄默不语·2024-02-20 06:49

『论文阅读|利用深度学习在热图像中实现无人机目标检测』

利用深度学习在热图像中实现无人机目标检测摘要1引言1.1小物体检测1.2物体检测中的模型组合1.3热图像处理2提出的模型2.1预测头数量2.2骨干网络优化2.3Transformerencoder模块2.4
Dymc·2024-02-20 06:42

机器学习入门--LSTM原理与实践

LSTM模型长短期记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）是一种常用的循环神经网络（RNN）变体，特别擅长处理长序列数据和捕捉长期依赖关系。
Dr.Cup·2024-02-20 05:14

机器学习入门--双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）原理与实践

双向长短记忆网络（BiLSTM）BiLSTM（双向长短时记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够处理序列数据并保持长期记忆。
Dr.Cup·2024-02-20 05:14

机器学习入门--循环神经网络原理与实践

循环神经网络循环神经网络（RNN）是一种在序列数据上表现出色的人工神经网络。相比于传统前馈神经网络，RNN更加适合处理时间序列数据，如音频信号、自然语言和股票价格等。
Dr.Cup·2024-02-20 05:44

机器学习入门--门控循环单元(GRU)原理与实践

GRU模型随着深度学习领域的快速发展，循环神经网络（RNN）已成为自然语言处理（NLP）等领域中常用的模型之一。但是，在RNN中，如果时间步数较大，会导致梯度消失或爆炸的问题，这影响了模型的训练效果。
Dr.Cup·2024-02-20 05:43

数据仓库、大数据平台、数据中台的区别

层出不穷的新名词现在各种新名词层出不穷：顶层的有数字城市、智慧地球、智慧城市、城市大脑；企业层面的有数字化转型、互联网经济，数字经济、数字平台；平台层面的有物联网，云计算，大数据，5G，人工智能，机器智能，深度学习
000X000·2024-02-20 05:30

我该建数仓、大数据平台还是数据中台？看完脑子终于清醒了

层出不穷的新名词现在各种新名词层出不穷：顶层的有数字城市、智慧地球、智慧城市、城市大脑；企业层面的有数字化转型、互联网经济，数字经济、数字平台；平台层面的有物联网，云计算，大数据，5G，人工智能，机器智能，深度学习
zl1zl2zl3·2024-02-20 05:30

《深入浅出OCR》第八章：文档处理多模态预训练

面向对象：本篇前言知识主要介绍深度学习知识，全面总结知知识点，方便小白或AI爱好者学习基础知识。
GoAI·2024-02-20 05:53

Java和人工智能哪个好？

而在人工智能领域，像机器学习工程师、深度学习工程师、自然语言处理工程师、数据科学家等方向的
华清远见成都中心·2024-02-20 04:50

深度学习疆界：探索基本原理与算法，揭秘应用力量，展望未来发展与智能交互的新纪元

目录什么是深度学习深度学习的基本原理和算法深度学习的应用实例深度学习的挑战和未来发展方向挑战未来发展方向深度学习与机器学习的关系深度学习与人类的智能交互什么是深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法
Srlua·2024-02-20 04:54

上交最新「基于神经网络的生成式三维数字人研究综述：表示、渲染与学习」...

来源：专知本文约6000字，建议阅读10+分钟本文对三维数字人的典型应用进行分析,并对当前挑战与未来发展方向进行总结和展望。随着人工智能技术的高速发展,计算机视觉与图形学等相关学科的交叉融合掀起了一场数字人生成技术的新革命,人类进入“元宇宙”等数字空间的梦想正逐渐变为现实。面对大规模三维数字人的生产需求,基于传统图形学的建模过程繁琐,周期冗长,阻碍了虚拟数字人的普及和应用,而利用生成式人工智能技术
数据派THU·2024-02-20 03:12

参数化三维地下管网建模系统MagicPipe3D操作视频

，本地离线参数化构建地下管网三维模型（包括管道、接头、附属设施等），输出标准3Dtiles服务、Obj模型等格式，支持Cesium、Unreal、Unity、Osg等引擎加载进行三维可视化、语义查询、专题分析
MagicUrban·2024-02-20 03:37

第二十五周

——武志红的心理学课感这句话读着有种“努力不一定成功，但不努力一定失败”的感觉，然后学完这个专题“被看见”这个词一直在脑袋打转，这个词是大二某天在本书上get的，当时理解的是希望自己做的事被看见。
你本大王·2024-02-20 03:40

【Vickyの杭州印象】中国扇博物馆 China Fan Museum#1

杭州扇业背景资料Backgroundinformation位于杭州市拱宸桥桥西历史文化街区的中国扇博物馆是由杭州市政府出资建设的三个国家级专题性博物馆之一，另外两个是中国刀剪剑博物馆和中国伞博物馆。
冰冰的小城堡·2024-02-20 03:51

BN介绍：卷积神经网络中的BatchNorm

在输入神经网络之前可以对数据进行处理让数据消除共线性，但是这样的话输入层的激活层看到的是一个分布良好的数据，但是较深的激活层看到的的分布就没那么完美了，分布将变化的很严重。
是Dream呀·2024-02-20 03:03

杂记(九) 本文(4000字) | 推荐免费使用GPT-4的四种工具 |

点击进入专栏：《人工智能专栏》Python与Python|机器学习|深度学习|目标检测|YOLOv5及其改进|YOLOv8及其改进|关键知识点|各种工具教程不可否认，由OpenAI带来的GPT-4已是全球最受欢迎的
小酒馆燃着灯·2024-02-20 03:01

【AIGC】大语言模型

这些模型基于Transformer架构，其中包含多头注意力层，堆叠在一个非常深的神经网络中。常见的LLM包括GPT-3、PaLM、Gala
AIGCExplore·2024-02-20 02:57
上一页 17 18 19 20 21 22 23 24 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他