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深度学习:图像语义分割
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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
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2024-02-20 06:02
人工智能
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
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2024-02-20 06:29
人工智能
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
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2024-02-20 06:59
深度学习
人工智能
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
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2024-02-20 06:59
深度学习
人工智能
【
深度学习
】使用tensorflow实现VGG19网络
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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
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2024-02-20 06:23
网络协议
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基于YOLOv8
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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、
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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
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2024-02-20 06:51
深度学习实战
AI应用软件开发实战
计算机视觉
深度学习
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车牌识别
YOLOv8
深度学习实战
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
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深度学习
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『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
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深度学习
目标检测
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无人机
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
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机器学习入门
机器学习
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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,
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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,
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2024-02-20 05:30
大数据
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《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
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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。
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2024-02-20 05:53
深入浅出OCR
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表格识别
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、
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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
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2024-02-20 04:50
java
人工智能
开发语言
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
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的基本原理和算法
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的应用实例
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的挑战和未来发展方向挑战未来发展方向
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与机器学习的关系
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与人类的智能交互什么是
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是一种基于神经网络的机器学习方法
Srlua
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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|
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|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
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深度学习
YOLO
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[计算机网络]
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传输层TCP协议
博客主页:从零开始的-CodeNinja之路⏩收录专栏:
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传输层TCP协议欢迎大家点赞评论收藏⭐文章[计算机网络]
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传输层TCP协议前提概括一:TCP协议段格式二:确认应答三:超时重传四:连接管理五
从零开始的-CodeNinja之路
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2024-02-20 02:36
计算机网络
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网络协议
深度学习
技巧应用37-模型训练过程中训练曲线的观察方法与超参数随机搜索方法
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下
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技巧应用37-模型训练过程中训练曲线的观察方法与超参数随机搜索方法。观察训练曲线可以帮助了解模型性能和诊断问题,如过拟合或欠拟合。
微学AI
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2024-02-20 02:59
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是人工智能领域的一个重要分支,它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程,通过大量数据训练模型,使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。
五行缺你94
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顾险峰:当
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遇到3D
本文中顾险峰老师分享了传统几何理论和方法与
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融合的相关知识。2019年10月底11月初,国际计算机视觉大会(ICCV2019)在韩国首尔举行,参会学者多达七千五百多人,创了历史记录。
喜欢打酱油的老鸟
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顾险峰:当深度学习遇到3D
Michael Bronstein 最新几何
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综述:超越 WL 和原始消息传递的 GNN
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旗手、牛津大学教授MichaelBrostein如是说。编辑丨陈彩娴来源|AI科技评论图可以方便地抽象关系和交互的复杂系统。
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大数据
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一周(2020.12.04-12.11)践行收获
一、
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日历软件。第一,点搜问,多点点,搜寻一下,不懂再问。第二,分组,不用太多,大类就好,免得陷于焦虑。第三,哪些进入日历。
常新美
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2024-02-20 02:16
仰望天空,脚踏实地
当你阶段性取得一定业绩时,应该多看看别人的“失败案例”,你会发现成功只是暂时的,偶然的,但失败大多数是相通的,研究失败可以做到“防范于未然”,当你到达了“天花板”时、要脱离“舒适圈”,让自己深度历练,
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一阳归来
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2024-02-20 01:35
深度学习
-图解反向传播算法
什么是正向传播网络?前一层的输出作为后一层的输入的逻辑结构,每一层神经元仅与下一层的神经元全连接,通过增加神经网络的层数虽然可为其提供更大的灵活性,让网络具有更强的表征能力,也就是说,能解决的问题更多,但随之而来的数量庞大的网络参数的训练,一直是制约多层神经网络发展的一个重要瓶颈。什么是反向传播?反向传播(Backpropagationalgorithm)全称“误差反向传播”,是在深度神经网络中,
AI_王布斯
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之反向传播算法的直观理解
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之反向传播算法的直观理解如何直观地解释backpropagation算法?
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之pytorch实现逻辑斯蒂回归
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之pytorch实现逻辑斯蒂回归解决的问题数学公式logiatic函数损失值代码与线性回归代码的区别数据损失值构造回归的函数结果分析解决的问题logistic适用于分类问题,这里案例(y为0和1
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之梯度下降算法
梯度下降算法梯度下降算法数学公式结果梯度下降算法存在的问题随机梯度下降算法梯度下降算法数学公式这里案例是用梯度下降算法,来计算y=w*x先计算出梯度,再进行梯度的更新importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0,4.0]y_data=[2.0,4.0,6.0,8.0]mse_list=[]w_list=[]w=1.0#
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机器学习
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梯度下降算法
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之反向传播算法(backward())
文章目录概念算法的思路概念反向传播(英语:Backpropagation,缩写为BP)是“误差反向传播”的简称,是一种与最优化方法(如梯度下降法)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数。(误差的反向传播)算法的思路多层神经网络的教学过程反向传播算法为了说明这一点使用如下图所示处理具有两个输入和一
Tomorrowave
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2024-02-20 01:27
人工智能
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算法
人工智能
深度学习
基础 叁:反向传播算法
注:封面画师:新雨林-触站说明本页面无手机端适配,强制缩放阅读。使用纯html格式,保存教学用ppt,添加了部分个人笔记。目录工作正常,可以跳转。反向传播这里对反向传播的讲解比较奇怪,可能比较适合初学者理解。想要通过严谨的数学推导理解反向传播的同学,可以搜索一下。反向传播算法反向传播算法什么是正向传播网络什么是反向传播反向传播算法为什么需要反向传播图解反向传播反向传播计算链式求导法则案例1:通过反
白拾Official
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2024-02-20 01:56
#
深度学习
神经网络
算法
网络
深度学习
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之反向传播算法
反向传播算法数学公式算法代码结果算法中一些函数的区别数学公式算法代码这里用反向传播算法,计算y=w*x模型importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasply#反向传播算法,需要使用pytorch框架,#这里导入pytorch框架,用torchimporttorch#用反向传播算法计算y=w*x模型x_data=[1.0,2.0,3.0,4.0]y_data=[2
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中的鲁棒性和泛化性有什么区别
鲁棒性(Robustness)和泛化性(Generalization)是评估模型性能时常用的两个术语,尤其在机器学习和统计建模领域。虽然这两个概念相关,但它们关注的方面有所不同。鲁棒性鲁棒性指的是模型在面对输入数据的小幅变动或存在噪声时仍能保持性能不受显著影响的能力。一个鲁棒的模型能够处理异常值、缺失数据点、或是不完美的输入数据,而不会导致预测结果出现显著偏差。鲁棒性强调的是模型对于输入数据中的不
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多模态推荐系统综述
它们集成了各种
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