深度学习：搜索推荐

在浏览器中进行深度学习：TensorFlow.js (八）生成对抗网络 （GAN）

GenerativeAdversarialNetwork是深度学习中非常有趣的一种方法。GAN最早源自IanGoodfellow的这篇论文。
人工智能小豪·2023-12-23 15:11

人工智能大模型即服务时代：在网络安全中的应用

2.核心概念与联系2.1人工智能大模型人工智能大模型是指具有超过10亿个参数的深度学习模型，
AAI机器之心·2023-12-23 14:17

医学 YOLOv8 _ 脑肿瘤检测 Accuracy 99%

通过将深度学习与医学图像相结合，我们希望这种方法将提
twinkle 222·2023-12-23 14:13

NLP中的嵌入层

在自然语言处理（NLP）中，嵌入层（EmbeddingLayer）是一个特殊的层，通常用于深度学习模型的第一层，它的作用是将离散的文本数据（如单词或短语）转换为连续的向量表示。
天一生水water·2023-12-23 14:07

如何用自然语言分割图像

SegmentAnythingModel(SAM)是最近的一项重大突破，这是一种多功能的深度学习模型，旨在有效地从图像和输入提示中预测对象掩码。
xiangzhihong8·2023-12-23 13:01

PyTorch随机数生成：torch.rand，torch.randn，torch.randind，torch.rand_like

在用PyTorch做深度学习开发过程中，时常用到随机数生成功能，但经常记不住几个随机数生成函数的用法，现在正好有点时间，整理一下。
牧羊女说·2023-12-23 12:12

深度学习（01）——安装anaconda

安装anaconda：一、下载anaconda3的包因为现在主流电脑都是win10,64位系统（如果你的电脑达不到这个，还是换硬件吧，如果连什么是系统、位数，那还是洗洗睡吧）。下载途径：直接在官网下载安装包，官网地址https://www.anaconda.com/download/。不推荐，因为尤其的慢，而且通常是安装到一半就错误，如果您网速快随您（嘻嘻），安装相应版本就好，比如你是py3就安装
rexinx·2023-12-23 12:06

【深度学习实践】换脸应用dofaker本地部署

本文介绍了dofaker换脸应用的本地部署教程，dofaker支持windows、linux、cpu/gpu推理，不依赖于任何深度学习框架，是一个非常好用的换脸工具。
justld·2023-12-23 12:41

用树莓派4b构建深度学习应用（一）硬件篇

前言最近树莓派4b发布了8gb的版本，这么大的内存用在嵌入式设备上，简直是为了深度计算而生，果断入手了一块，遂开启了一轮踩坑之旅。为了避免重复网上已有的树莓派教程，后续系列文章，我尽量以2020年为基准，先打造一个最新最稳定的软硬件开发环境，再在其上构建AI应用。比如选择构建OpenCV4.4，pyTorch1.6和1.7，Tensorflow2.1，然后在上面跑yolov5应用，用intelNC
bluishfish·2023-12-23 11:05

2020-09-30随笔

目前我尚没有深度考证天网为什么会突然反叛，通过目前对深度学习系统的了解，我推测人类在最初让天网学习的就是更高效的在排除人性的状态下计算出如何攻击或防御这样一个可以总结为一句话的简单指令。
乌禅Wuzen·2023-12-23 10:24

联邦学习框架FATE学习笔记

双方各自有样本（特征值和标签），拥有共同的数据特征和数据标签，FedAverage算法，支持深度学习。各自训练自己小模型，加上随机数（保密）后放到第三方去优化，第三方汇总后，随机数彼此抵消，优化模型。
HJ很忙·2023-12-23 10:21

MATLAB Mobile - 使用预训练网络对手机拍摄的图像进行分类

系列文章目录前言此示例说明如何使用深度学习对移动设备摄像头采集的图像进行分类。在您的移动设备上安装和设置MATLAB®Mobile™。
kuan_li_lyg·2023-12-23 10:30

【AI】人工智能复兴的推进器之机器学习

目录一、机器学习的定义二、机器学习的发展历程2.1萌芽期（20世纪50年代-60年代）2.2符号主义时期（20世纪60年代-80年代）2.3统计学习时期（20世纪90年代-21世纪初）2.4深度学习时期
giszz·2023-12-23 10:48

Ubuntu20.04 及深度学习环境anaconda、cuda、cudnn、pytorch、paddle2.3安装记录

学习目标：Ubuntu20.04下装好torch、paddle深度学习环境。选择的版本环境是：最新的nvidia驱动、cuda11.1、cudnnv8.1.1，下面会说为啥这么选。
凌峰的博客·2023-12-23 10:41

让Ilya都感到害怕的AGI是由什么东西创造出来的？

IlyaSutskever是OpenAI的首席科学家，是原董事会成员，是这次OpenAI的宫斗剧表面上的发起者，以至于他从一个学者，突然就成为了被互联网上千夫所指口诛笔伐的那个人（左边那个，这个时候他还有头发，右边是深度学习之父
周博洋K·2023-12-23 09:31

不敢想象自动给训练数据打标签能有多爽

深度学习有三个瓶颈算力：前几篇文章或多或少提了些，也比较容易理解，后续会写更细算法：在深度学习从入门到不想放弃的专栏里会一直写数据:今天写点前几天DeepMind发表了一篇文章，发现如果把CNN给做成和
周博洋K·2023-12-23 09:00

基于ElasticSearch+文本相似度模型的检索式智能对话方案

后面又引入深度学习模型（详见：深度学习技术选型——文本相似度计
chenxy02·2023-12-23 09:14

深度学习之为什么开展深度学习

深度学习的过程是师生共同成长的过程，开展小学数学学科的深度学习意义就在于：改变学习方式，以学生的核心素养为重点，促进学生整体发展;围绕具有挑战性的主题设计与设施有意义的学习活动，促进教师的专业成长。
马明洋河南信阳·2023-12-23 08:55

大创项目推荐 深度学习+python+opencv实现动物识别 - 图像识别

卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4inception_v3网络5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习的动物识别算法
laafeer·2023-12-23 08:48

大创项目推荐 深度学习+opencv+python实现车道线检测 - 自动驾驶

3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV56数据集处理7模型训练8最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习的自动驾驶车道线检测算法研究与实现
laafeer·2023-12-23 08:12

FCIS 2023网络安全创新大会-核心PPT资料下载

AI大模型是一种基于深度学习的模型，具有强大的特征提取和分类能力，可以用于检测和防御各种网络攻击。
百家峰会·2023-12-23 07:14

调整学习率（代码+作用）

第一章调整学习率的作用深度学习中，学习率调整非常重要。学习率大的优点：1、加快学习速率2、帮助跳出局部最优值学习率大的缺点：1、导致模型训练不收敛。
New___dream·2023-12-23 06:59

深度学习损失函数（含公式和代码）

基础知识包含公式和代码均方误差损失函数（MeanSquaredError，MSE）：适用于回归问题，计算预测值与真实值之间的平均平方误差。importtensorflowastf#构建神经网络模型model=tf.keras.Sequential([  tf.keras.layers.Dense(64,activation='relu'),  tf.keras.layers.Dense(10)])
New___dream·2023-12-23 06:28

DeepSORT（特点和核心）

DeepSORT是一种基于深度学习的目标跟踪算法，它结合了卡尔曼滤波和匈牙利算法，可以在视频中对目标进行跟踪。DeepSORT的主要优点是可以在多个帧之间跟踪目标，即使目标在某些帧中消失或重新出现。
New___dream·2023-12-23 06:28

【机器学习/深度学习】数学基础——矩阵求导

文章目录矩阵求导的实质分子布局和分母布局链式求导法则常用矩阵求导公式向量对向量求导标量对向量求导向量对标量求导矩阵求导的实质A矩阵对B矩阵求导，实质是矩阵A中的每个元素对矩阵B中的每个元素进行求导。分子布局和分母布局广义上，矩阵可以认为是一个单独的标量（矩阵中只有一个元素）、一个向量（m1矩阵或者1n矩阵）。那么矩阵对矩阵求导实际上可以分为以下几种：标量对向量求导向量对标量求导向量对向量求导求导结
第五季度·2023-12-23 05:58

竞赛保研 基于GRU的 电影评论情感分析 - python 深度学习 情感分类

文章目录1前言1.1项目介绍2情感分类介绍3数据集4实现4.1数据预处理4.2构建网络4.3训练模型4.4模型评估4.5模型预测5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于GRU的电影评论情感分析该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1.1项目介绍其实，很明显这个项目和
iuerfee·2023-12-23 04:05

ImageProcessing，ComputerVision，DeepLearning中的名词

深度学习，机器学习里有很多名词，它们分别代表什么呢？
程序媛一枚~·2023-12-23 03:52

深度学习中的损失函数

1损失函数概述大多数深度学习算法都会涉及某种形式的优化，所谓优化指的是改变以最小化或最大化某个函数的任务，我们通常以最小化指代大多数最优化问题。
智慧医疗探索者·2023-12-23 03:49

深度学习（4）数据预处理-均值减法

深度学习（4）数据预处理均值减法1、什么是均值？2、为什么要去均值？
香博士·2023-12-23 03:45

Caffe学习系列——工具篇：计算数据集的图像均值

本系列文章介绍深度学习框架Caffe及其实践，本文主要介绍Caffe的实用工具——compute_image_mean计算图像均值.1.图像预处理——零均值化数据预处理在深度学习中非常重要，数据预处理中
Solomon1588·2023-12-23 03:41

深度学习计算数据集里所有图像像素点的均值方差

代码怕忘记，现在贴上来，以防丢失fromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvision.datasetsimportImageFolderimporttorchfromtorchvisionimporttransformsdefget_mean_and_std(data_path,in_chans=3):dataset=ImageFolder(roo
kelly1250230225·2023-12-23 03:09

深度学习之正则化方法

神经网络的拟合能力非常强，通过不断迭代，在训练数据上的误差率往往可以降到非常低，从而导致过拟合（从偏差-方差的角度来看，就是高方差）。因此必须运用正则化方法来提高模型的泛化能力，避免过拟合。在传统机器学习算法中，主要通过限制模型的复杂度来提高泛化能力，比如在损失函数中加入L1范数或者L2范数。这一招在神经网络算法中也会运用到，但是在深层神经网络中，特别是模型参数的数量远大于训练数据的数量的情况下，
weixin_30369087·2023-12-23 02:21

量化交易学习笔记：XGBoost 在量化选股中的应用

一、引言本篇文章通过借鉴传统机器学习算法——XGBoost——对相同的量价因子进行实验，方便与深度学习模型进行对比实践。
朝花夕拾666·2023-12-23 02:22

深度学习 Day20——P9YOLOv5-Backbone模块实现

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制文章目录前言1我的环境2代码实现与执行结果2.1前期准备2.1.1引入库2.1.2设置GPU（如果设备上支持GPU就使用GPU
LittleRuby·2023-12-23 01:39

深度学习 Day19——P8YOLOv5-C3模块实现

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制文章目录前言1我的环境2代码实现与执行结果2.1前期准备2.1.1引入库2.1.2设置GPU（如果设备上支持GPU就使用GPU
LittleRuby·2023-12-23 01:39

深度学习 Day21——J1ResNet-50算法实战与解析

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制文章目录前言一、我的环境二、代码实现与执行结果1.引入库2.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）3.导入数据4.查看数据
LittleRuby·2023-12-23 01:39

语义分割之Unet

近年来，基于深度学习的语义分割方法取得了显著的成果，其中Unet网络作为一种特殊的卷积神经网络结构，在语义分割任务中表现出了优越的性能。
黑夜寻白天·2023-12-23 00:10

视觉学习之注意力机制（SE、ECA、CBAM）

没空写，先看这个应急吧，写的还怪好咧【深度学习】(1)CNN中的注意力机制（SE、ECA、CBAM），附Pytorch完整代码_se注意力机制_立Sir的博客-CSDN博客
黑夜寻白天·2023-12-23 00:40

【Python深度学习第二版】学习笔记之——神经网络

首先来说对于神经网络这几章看的很懵，虽然作者已经去掉了数学公式相关内容，讲得已经很想让读者容易理解了，奈何读完还是一知半解，下面就以我目前的理解简单记录一下吧，往后了解的多了再回头看一看。一、张量运算作者把张量运算比作神经网络的”齿轮“，那么什么是张量呢？神经网络的数据以张量的形式表示，即存储在多维NumPy数组中数据。对于文本、时间序列、图片、视频数据，分别按不同阶张量表示。二、双向传播算法将训
没有竹蜻蜓的小叮当·2023-12-23 00:39

深度学习——关于adam优化器和交叉熵损失函数介绍

在深度学习中，选择优化器和损失函数是非常重要的决策，因为它们直接影响模型的训练和性能。
没有竹蜻蜓的小叮当·2023-12-23 00:08

深度学习美化图片，绝对可行，美化效果挺好 DPED

一、背景要美化生成的图片的效果，找到一个效果如下：二、步骤1、python3.6环境，TensorFlow2.0.02、下载代码：https://github.com/aiff22/DPEDx3、将要增强的照片放在以下目录中，没有就新建：dped/iphone/test_data/full_size_test_images/执行pythontest_model.pymodel=iphone_ori
君臣Andy·2023-12-23 00:14

chineseocr项目不使用web推理-docker容器化

整个流程介绍拉取ufoym/deepo镜像--因为包含了主流深度学习框架，镜像4G出头。拉取chineseocr项目代码。修改代码，不使用web，增加命令行传入图片路径的功能打包成docker镜像。
Dreamcatcher风·2023-12-22 23:56

OpenCV | 告别人工目检：深度学习技术引领工业品缺陷检测新时代

文章目录机器视觉缺陷检测工业上常见缺陷检测方法内容简介作者简介目录读者对象如何阅读本书获取方式机器视觉机器视觉是使用各种工业相机，结合传感器跟电气信号实现替代传统人工，完成对象识别、计数、测量、缺陷检测、引导定位与抓取等任务。其中工业品的缺陷检测极大的依赖人工完成，特别是传统的3C制造环节，产品缺陷检测依赖于人眼睛来发现与检测，不仅费时费力还面临人员成本与工作时间等因素的制约。使用机器视觉来实现产
程序边界·2023-12-22 23:55

神经网络：深度学习优化方法

1.有哪些方法能提升CNN模型的泛化能力采集更多数据：数据决定算法的上限。优化数据分布：数据类别均衡。选用合适的目标函数。设计合适的网络结构。数据增强。权值正则化。使用合适的优化器等。2.BN层面试高频问题大汇总BN层解决了什么问题？统计机器学习中的一个经典假设是“源空间（sourcedomain）和目标空间（targetdomain）的数据分布（distribution）是一致的”。如果不一致，
是Dream呀·2023-12-22 23:21

情感智能与人机交互：研究方向的发展与未来展望

1.2深度学习的崛起随着深
鳗小鱼·2023-12-22 22:05

Caffe开发环境搭建

在Windows7/10上快速搭建深度学习框架Caffe开发环境之前在http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50987353中介绍过在Windows7
神木惊蛰·2023-12-22 22:48

从零开始创建GPTs 人人都可以编写自己的ChatGPT产品

GPTs的强大在于其深度学习的能力，它
AI架构师易筋·2023-12-22 21:09

直播美颜SDK的背后：算法、深度学习与实时处理

实际上，直播美颜并非简单的滤镜效果，它背后涉及了复杂的算法、深度学习和实时处理技术。一、算法的精妙设计直播美颜的第一步是算法的设计。各种美颜滤镜背后蕴藏着对图像处理的深刻理解。
美狐美颜sdk·2023-12-22 21:31

U-Net代码复现--utils dice_score.py

本文记录自己的学习过程，内容包括：代码解读：Pytorch-UNet深度学习编程基础：Pytorch-深度学习（新手友好）UNet论文解读：医学图像分割：U_Net论文阅读数据：https://hackernoon.com
北方骑马的萝卜·2023-12-22 20:15

深度学习（Deep Learning） 简介

深度学习（DeepLearning）深度学习在海量数据情况下的效果要比机器学习更为出色。
草明·2023-12-22 20:10
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