深度学习：搜索推荐第102页

大模型技术的发展与实践

大语言模型是一种深度学习模型，特别是属于自然语言处理（NLP）的领域，一般是指包含数干亿（或更多）参数的语言模型，这些参数是在大量文本数据上训练的，例如模型GPT-3，PaLM，LLaMA等，大语言模型的目的是理解和生成自然语言

攻城狮Wayne·2023-12-06 03:45

深度学习在计算机视觉中的应用

深度学习在计算机视觉中的应用摘要：本文介绍了深度学习在计算机视觉领域的应用，包括目标检测、图像分类、人脸识别等。

a谷雨c·2023-12-06 03:28

深度学习在图像识别中的应用

深度学习在图像识别中的应用摘要：本文介绍了深度学习在图像识别领域的应用，包括卷积神经网络（CNN）的基本原理、常见模型以及在图像识别中的优势。并通过实验展示了深度学习在图像识别中的实际应用和效果。

a谷雨c·2023-12-06 03:57

分享2024年第一期！全国高校大数据与人工智能师资研修班

全国高校大数据与人工智能师资研修班2024年第一期上海线下班：数据采集与机器学习实战广州线下班：大数据技术应用实战（Hadoop+Spark）线上班（十一大专题）PyTorch深度学习与大模型应用实战数据采集与处理实战大数据分析与机器学习实战大数据技术应用实战

泰迪智能科技·2023-12-06 03:22

在机器学习或者深度学习中是否可以直接分为训练集和测试集而不需要验证集？我的答案如下：

总结在机器学习和深度学习项目中，通常会将数据集划分为三个部分：训练集，验证集和测试集。一、训练集是什么？训练集：用于训练模型。这是你提供给模型学习算法的主要数据。

小桥流水---人工智能·2023-12-06 02:45

思腾云计算

处理器的新一代高性能推理卡，融合“通用处理器、AICore、编解码”于一体，提供超强AI推理、目标检索等功能，具有超强算力、超高能效、高性能特征检索、安全启动等优势，可广泛应用于OCR识别、语音分析、搜索推荐

STGPU·2023-12-06 01:32

【深度学习笔记】08 欠拟合和过拟合

08欠拟合和过拟合生成数据集对模型进行训练和测试三阶多项式函数拟合（正常）线性函数拟合（欠拟合）高阶多项式函数拟合（过拟合）importmathimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l生成数据集给定xxx，我们将使用以下三阶多项式来生成训练和测试数据的标签：y=5+1.2x−3.4x22!+5.6x33!+

LiuXiaoli0720·2023-12-06 00:50

【深度学习笔记】07 多层感知机

07多层感知机多层感知机在网络中加入隐藏层从线性到非线性激活函数ReLU函数sigmoid函数tanh函数多层感知机的从零开始实现初始化模型参数激活函数模型损失函数训练多层感知机的简洁实现模型多层感知机在网络中加入隐藏层我们可以通过在网络中加入一个或多个隐藏层来克服线性模型的限制，使其能处理更普遍的函数关系类型。要做到这一点，最简单的方法是将许多全连接层堆叠在一起。每一层都输出到上面的层，直到生成

LiuXiaoli0720·2023-12-06 00:49

【深度学习笔记】06 softmax回归

06softmax回归softmax运算损失函数对数似然Fashion-MNIST数据集读取数据集读取小批量整合所有组件softmax回归的从零开始实现初始化模型参数定义softmax操作定义模型定义损失函数分类精度训练预测softmax回归的简洁实现softmax运算softmax函数能够将未规范化的预测变换为非负数并且总和为1，同时让模型保持可导的性质。为了完成这一目标，首先对每个未规范化的预

LiuXiaoli0720·2023-12-06 00:19

【深度学习笔记】09 权重衰减

09权重衰减范数和权重衰减利用高维线性回归实现权重衰减初始化模型参数定义L2L_2L2范数惩罚定义训练代码实现忽略正则化直接训练使用权重衰减权重衰减的简洁实现范数和权重衰减在训练参数化机器学习模型时，权重衰减（decayweight）是最广泛应用的正则化技术之一，它通常也被称为L2L_2L2正则化。这项技术通过函数与零的距离来衡量函数的复杂度，因为在所有函数fff中，函数f=0f=0f=0（所有输

LiuXiaoli0720·2023-12-06 00:18

深度学习技巧应用10-PyTorch框架中早停法类的构建与运用

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习技巧应用10-PyTorch框架中早停法类的构建与运用，文章将介绍深度学习训练过程中的一个重要技巧—早停法，以及如何在PyTorch框架中实现早停法。

微学AI·2023-12-06 00:45

深度学习技巧之Early Stopping（早停法）

深度学习技巧之EarlyStopping（早停法）|数据学习者官方网站(Datalearner)当我们训练深度学习神经网络的时候通常希望能获得最好的泛化性能（generalizationperformance

Tina Tang·2023-12-06 00:44

深度学习早停机制（Early Stopping）与早退机制（Early exiting）

早停机制，一种机器学习模型调优策略，提升调优效率下图损失值明显经过了欠拟合到过拟合使用早停机制后，模型不再过拟合模型早停是面向模型训练过程的。而在模型内部，也会出现类似的现象，这一现象被叫做过度思考(Overthinking)现象，好比爱迪生让助理计算灯泡的容积。一个博士生助理将问题过度复杂化，计算半天计算不出来。而一个头脑清晰的普通助理反而可以直接用灯泡能容纳的水量，很快就计算出容积。模型早退参

追忆苔上雪·2023-12-06 00:12

吴恩达深度学习笔记(36)-神经网络的梯度消失/梯度爆炸

梯度消失/梯度爆炸（Vanishing/Explodinggradients）训练神经网络，尤其是深度神经所面临的一个问题就是梯度消失或梯度爆炸，也就是你训练神经网络的时候，导数或坡度有时会变得非常大，或者非常小，甚至于以指数方式变小，这加大了训练的难度。这节课，你将会了解梯度消失或梯度爆炸的真正含义，以及如何更明智地选择随机初始化权重，从而避免这个问题。假设你正在训练这样一个极深的神经网络，为了

极客Array·2023-12-05 23:01

【深度学习】性能监控

性能监控判断系统，然后再监控程序运行期间机器的性能importpsutilimportmatplotlib.pyplotaspltimporttimeimportmatplotlibimportsubprocessimportplatformimportostry:importGPUtilimportpynvmlexceptImportErrorase:print(f"导入GPU模块失败,请先安装

zsh_abc·2023-12-05 23:29

语义分割 U-net网络学习笔记（附代码）

Unet是一种用于图像分割的深度学习网络模型，其结构由编码器和解码器组成，可以对图像进行像素级别的分割。具体来说，编码器部分采用卷积神经网络对图像进行特征提取和降维，解码器部分则采用反卷积神经网络对特

无妄无望·2023-12-05 23:58

语义分割 U2net网络学习笔记（附代码）

U2-Net是一种用于显着性目标检测的深度学习网络，它采用了嵌套U结构，可以在保持高精度的同时实现快速的图像分割。它在多个数据集上进行了测试，并取得了优异的表现。U2

无妄无望·2023-12-05 23:58

【yolov8】与yolov5的区别及改进详解

而深度学习中的目标检测技术，能够帮助我们对图像中的目标进行识别，进而实现自动化控制。目前，Yolov8和Yolov5是目标检测领域热门的模型。

嘿♚·2023-12-05 22:10

今日收获

如何学习的，方式，发现未知的世界，深度学习。忽略了学习的乐趣和内在的深层次思考。看待问题的思维受限。家长不停叨，打压孩子，孩子把学习=写作业。

洛府诗扬·2023-12-05 22:17

一个不会学习的老师带不出一个会学习的学生！

2.教师要去保护孩子的个性，真实、自然、顺势、有意义的深度学习。

水静冰晴ff·2023-12-05 22:20

AI：大语言模型训练方法 - 机器学习

TransformerTransformer是一种深度学习的模型架构，特别适用于自然语言处理任务。

AnyaPapa·2023-12-05 21:25

深度学习点云质量增强方法综述

题目：深度学习点云质量增强方法综述(Deeplearning-basedqualityenhancementfor3Dpointclouds:asurvey)期刊：《中国图象图形学报》2023年第28卷第

EE_Lily·2023-12-05 21:52

深度学习进阶 - 深度学习的优化方法

Hi,你好。我是茶桁。上一节课中我们预告了，本节课是一个难点，同时也是一个重点，大家要理解清楚。我们在做机器学习的时候，会用不同的优化方法。SGD上图中左边就是BatchGradientDescent，中间是Mini-BatchGradientDescent,最右边则是StochasticGradientDescent。我们还是直接上代码写一下来看。首先我们先定义两个随机值，一个x，一个ytrue

茶桁·2023-12-05 20:52

Haiku库和Jax库介绍

Haiku是由DeepMind开发的一个深度学习库，它建立在JAX（JustAnotherXLA，为AcceleratedLinearAlgebra的缩写）之上。

qq_27390023·2023-12-05 17:27

损失函数&代价函数

代价函数（CostFunction）和损失函数（LossFunction）是深度学习中两个相关但不完全相同的概念，它们用于衡量模型的性能，并在训练过程中进行参数优化。

星宇星静·2023-12-05 16:42

python医学图像处理之三维点云模型特征提取

解决这个问题的方法有很多，例如，下采样，iss，甚至是深度学习等方法。今天，我会教大家几种基础的方法来进行特征点的提取。先清楚咱们今天的主角——示例的点云模型吧。

Cherry330·2023-12-05 15:04

Python-医学图像处理之三维重建（进行切片级重建）

首先，通过深度学习或者传统方法对医学图像进行分割，得到二值化的分割结果（如图1所示）。将分割结果放置在一个文件夹里。图1

Cherry330·2023-12-05 15:34

深度学习与TensorFlow:FCN论文学习笔记

这篇文章陆陆续续看了快两周,其中也遇到了自己很多的知识的漏洞,踩了很多坑,这里希望能够和大家说一说,也希望大家可以分享一下自己的看法.1:FCN基本思路自从CNN成功之后,很多人都在尝试使用CNN进行图像分割,个人认为CNN最厉害的地方是他的多层结构可以自动提取学习的特征,并且将其学习,并且将提取的这些特征进行分类,但是我们当用CNN进行图像分割的时候,CNN的这项优势反而变成了劣势,因为在特征提

云时之间·2023-12-05 15:28

消融实验：深度学习的关键分析工具

消融实验：深度学习的关键分析工具在深度学习和机器学习领域，消融实验（AblationStudy）是一种重要的实验方法，用于理解和评估模型的各个组成部分对其整体性能的贡献。

来自宇宙的曹先生·2023-12-05 15:22

动手学深度学习(一) 线性回归

线性回归主要内容包括：线性回归的基本要素线性回归模型从零开始的实现线性回归模型使用pytorch的简洁实现线性回归的基本要素模型为了简单起见，这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素，即面积（平方米）和房龄（年）。接下来我们希望探索价格与这两个因素的具体关系。线性回归假设输出与各个输入之间是线性关系:数据集我们通常收集一系列的真实数据，例如多栋房屋的真实售出价格和它们对应的面积和房龄。我们希望在

致Great·2023-12-05 13:00

智安网络|语音识别技术：从历史到现状与未来展望

随着计算机性能的提升和深度学习算法的发展，语音识别技术在准确性和速度上都取得了巨大的进步。2.应用领域语音识别技术已经广泛应用于各个领域，包括智能助手、语音导航、语音交互、智能家居等。通过语音识别

智安网络·2023-12-05 13:08

实用篇 | 利用Flask+Postman为深度学习模型进行快速测试(超详细)

利用Flask+Postman为深度学习模型进行快速测试，以及算法中的一些实例，以后会更新一些新的模板~~#本文环境：服务器Ubuntu20.04(docker)目录1.下载postrman2.编写flas

夏天｜여름이다·2023-12-05 12:31

实用篇 | 一文学会人工智能中API的Flask编写(内含模板)

1.深度学习流程2.Flask重要函数2.1.flask语法：flask()：创建一个flask应用程

夏天｜여름이다·2023-12-05 12:28

【ArcGIS Pro微课1000例】0048：深度学习--人群计数

文章目录一、小学回忆录二、深度学习计算人头数三、案例实现一、小学回忆录加载配套实验数据包中的图片及训练模型。你还记得当年的小学毕业班有多少同学吗？

刘一哥GIS·2023-12-05 12:27

一个上班族的“深度学习法”

首先声明一点，标题所称的“深度学习”，与当前人工智能使用的深度学习算法并非同一概念，是借鉴《深度工作》一书提出“深度工作”概念，专注进行的学习活动。

荒原苍狼·2023-12-05 11:49

Python机器学习、深度学习入门丨气象常用科学计算库、气象海洋常用可视化库、爬虫和气象海洋数据、气象海洋常用插值方法、EOF统计分析、WRF模式后处理等

目录专题一Python软件的安装及入门专题二气象常用科学计算库专题三气象海洋常用可视化库专题四爬虫和气象海洋数据专题五气象海洋常用插值方法专题六机器学习基础理论和实操专题七机器学习的应用实例专题八深度学习基础理论和实操专题九深度学习的应用实例专题十

WangYan2022·2023-12-05 11:14

使用GPU运行基于pytorch的yolov3代码的准备工作

pytorch的yolo目标检测程序，是B站的一个up分享的，链接如下：https://www.bilibili.com/video/BV14f4y1q7ms1下载安装cuda以及CUDNN教程参考：深度学习环境搭建

little han·2023-12-05 11:01

基于字面的文本相似度计算和匹配搜索

汀、人工智能·2023-12-05 10:59

单 bit 测频接收机原理仿真

这个思路被用在了不同的研究领域中，比如超表面阵列、混合精度深度学习芯片、混合精度MIMO通信，而单bit接收机就是其在电子对抗领域中比较典型的应用，通过简单的仿真可以理解其核心的技术原理。一

CyberInversion·2023-12-05 10:26

【Rust日报】2023-12-02 深度学习框架 Burn 发布 v0.11.0

深度学习框架Burn发布v0.11.0深度学习框架Burn发布v0.11.0，新版本引入了自动内核融合（KernelFusion）功能，大大提升了访存密集型（memory-bound）操作的性能。

Rust语言中文社区·2023-12-05 09:47

Halcon深度学习药片检测

1.应用示例思路(1)标注数据并获取halcon字典形式的训练数据；(2)数据预处理；(3)模型训练；(4)模型评估和验证；(5)模型推理。数据的标注使用labelimg工具，具体的参考以下博文：https://blog.csdn.net/ctu_sue/article/details/1272801832.应用示例相关参数说明(1)创建目标检测模型(create_dl_model_detecti

夏雪之晶莹·2023-12-05 09:44

Batch Normalization

批量归一化（BatchNormalization），由Google于2015年提出，是近年来深度学习（DL）领域最重要的进步之一。

无妄无望·2023-12-05 09:43

【动手学深度学习】(十)PyTorch 神经网络基础

文章目录一、层和块1.自定义块2.顺序块3.在前向传播函数中执行代码二、参数管理1.参数访问2.参数初始化3.参数绑定三、自定义层1.不带参数的层2.带参数的层四、读写文件1.加载和保存张量2.加载和保存模型参数[相关总结]state_dict()一、层和块为了实现复杂神经网络块，引入了神经网络块的概念。使用块进行抽象的一个好处是可以将一些块组合成更大的组件。从编程的角度来看，块由类表示。impo

释怀°Believe·2023-12-05 09:35

【深度学习】Stable Diffusion中的Hires. fix是什么？Hires. fix原理

文章目录**Hires.fix****Extranoise**UpscalersHires.fixhttps://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Features#hires-fix提供了一个方便的选项，可以部分地以较低分辨率呈现图像，然后将其放大，最后在高分辨率下添加细节。换句话说，这相当于在txt2img中生成图像，通过

XD742971636·2023-12-05 08:23

法律情境扮演、逆向推理文字游戏、AIGC创作……见证AI极致生产力！

在成立的5年以来，已汇集660+万AI开发者，覆盖深度学习初学者、在职开发者、企业开发者、高校教师、创业者等，已成为AI领域最具影响力的社区之一，无论是AI爱好者还是AI开发者，都能在这里探索AI的无限可能

飞桨PaddlePaddle·2023-12-05 08:42

12月下旬《学习共同体—走向深度学习》读书心得

对于不同的个体，教师要努力让每个孩子都有学习和“说话”的权利，这一切都依靠教师的设计。陈老师分享了几点经验，让新教师获益匪浅。第一，学习中要人人都有学习单，人人落笔，独立面对学习任务；第二是需求分享或求助，培养学生与同伴交流的能力，可以首先从两个人开始；第三是让学生轮流回答问题，不止找举手的同学；第四是困难的学生可以获得“若无其事”的优先权。陈老师还介绍，获得学习优先权的学困生可能会有“逆袭”现象

Besty_866·2023-12-05 08:25

根据已有安装的cuda配置合适的pytorch环境

目前网络上根据电脑配置安装合适的深度学习环境的帖子已经很多了，但是现实中会出现很久之前已经安装了对应的cuda，但是现在忘记了当时安装的是什么版本。本文针对这一问题展开攻略。

woshicaiji12138·2023-12-05 07:26

Bishop新著 - 深度学习:基础与概念 - 前言

译者的话十几年前，笔者在MSRA实习的时候，就接触到了ChristopherM,Bishop的经典巨著《PatternRecogitionandMachineLearning》(一般大家简称为PRML)。Bishop大神是微软剑桥研究院实验室主任，物理出身，对机器学习的基本概念和思想解释的深入浅出，鞭辟入里。以至于这本书被当时从事机器学习和AI方向的研究者奉为圣经。许多同学如饥似渴的阅读全书，连每

Garry1248·2023-12-05 07:49

Bishop新著 - 深度学习:基础与概念 - 第一章 - 深度学习革命

《DeepLearning:FoundationsandConcepts》系机器学习领域大神ChristopherBishop的最新力作，于2023年11月由Springer出版社出版。Bishop是微软剑桥研究实验室主任、微软技术院士(MicrosoftTechnicalFellow),爱丁堡大学计算机教授,英国皇家工程院院士,同时也是经典巨著《PatternRecogitionandMachi

Garry1248·2023-12-05 07:17

软著项目推荐深度学习的口罩佩戴检测 - opencv 卷积神经网络机器视觉深度学习

口罩佩戴检测算法评价指标3.1准确率（Accuracy）3.2精确率(Precision)和召回率(Recall)3.3平均精度(AverageprecisionAP)4最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的口罩佩戴检测

iuerfee·2023-12-05 07:23

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