深度学习：搜索推荐

【深度学习：Recurrent Neural Networks】循环神经网络（RNN）的简要概述

【深度学习】循环神经网络（RNN）：连接过去与未来的桥梁循环神经网络简介什么是循环神经网络(RNN)？传统RNN的架构循环神经网络如何工作？
jcfszxc·2024-01-01 17:29

吉良吉影狂喜！HandRefiner：一种可以有效修正畸形手部图像的技术

这种方法首先使用深度学习模型从图片中识别出手部区域。然后它将手部crops出来，并利用一个生成对抗网络试图生成一个更加符合人体工学标准的手部形状。
喜好儿aigc·2024-01-01 16:26

第二十三周：深度学习基础和pytorch学习

第二十三周：深度学习和pytorch学习摘要Abstract1.TensorBoard的使用2.transforms的使用2.1ToTensor的使用2.2Normalization的使用3.torchvision
@默然·2024-01-01 16:53

第二十一周：机器学习和深度学习基础回顾

第二十一周：机器学习和深度学习基础回顾摘要Abstract1.Transformer原理推导2.GAN3.RMSProp算法总结摘要本周复习回顾了Transformer、GAN、RMSProp优化算法，
@默然·2024-01-01 16:23

第二十二周：深度学习基础

第二十二周：深度学习基础摘要Abstract1.网络中的卷积及1x1卷积2.迁移学习3.数据扩充总结摘要在本文中，我们将探讨卷积神经网络中常用的两个核心概念：卷积和1x1卷积。
@默然·2024-01-01 16:23

第二十六周：学习笔记

Abstract全卷积网络FCN1.CNN与FCN2.全连接层-->成卷积层3.FCN的缺点摘要全卷积神经网络（FullyConvolutionalNetwork，FCN）是一种用于图像分割和语义分割任务的深度学习模型
@默然·2024-01-01 16:50

[C#]使用ONNXRuntime部署一种用于边缘检测的轻量级密集卷积神经网络LDC

源码地址：github.com/xavysp/LDCLDC:LightweightDenseCNNforEdgeDetection算法介绍：由于深度学习方法的快速发展，近年来，用于执行图像边缘检测的卷积神经网络
FL1623863129·2024-01-01 16:34

深度学习中的感知机

感知机是一种判别模型，其目标是求得一个能够将数据集中的正实例点和负实例点完全分开的分离超平面。感知机在1957年由弗兰克·罗森布拉特提出，是支持向量机和神经网络的基础。感知机是一种二类分类的线性分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，正类取1，负类取-1。感知机是一种判别模型，其目标是求得一个能够将数据集中的正实例点和负实例点完全分开的分离超平面。如果数据不是线性可分的，则最后无法获得分
人工智能MOS·2024-01-01 15:08

自家PC全盘安装Deepin V20.9

二、显卡驱动更换Deepin系统深度学习环境配置指南-知乎
鬼马老胖墩·2024-01-01 14:44

深度学习 | 注意力机制、自注意力机制

3、深度学习中的注
西皮呦·2024-01-01 14:50

机器学习&深度学习面试笔记

机器学习&深度学习面试笔记机器学习Q.在线性回归中，如果自变量之间存在多重共线性，会导致什么问题？如何检测和处理多重共线性？
卡卡南安·2024-01-01 13:01

深度学习核心技术与实践之自然语言处理篇

非书中全部内容，只是写了些自认为有收获的部分。自然语言处理简介NLP的难点（1）语言有很多复杂的情况，比如歧义、省略、指代、重复、更正、倒序、反语等（2）歧义至少有如下几种：1.有些歧义是指代不明确带来的。比如“曾记否，我与你认识的时候，还是个十来岁的少年，纯真无瑕，充满幻想。"其中十来岁的少年指代不明，有可能指你，也有可能指我。2.有些歧义是机器断句困难导致组合层次不同带来的。比如“我们四个人一
__如果·2024-01-01 12:10

深度学习核心技术与实践之计算机视觉篇

非书中全部内容，只是写了些自认为有收获的部分计算机视觉背景（1）视觉皮层的神经元是一列一列组织起来的，每一列神经元只喜欢某一种特定的形状或者某些简单的线条组合，而不是鱼、老鼠、鲜花（2）视觉的前期，并不是对鱼或老鼠进行整体识别，而是对简单的形状结构进行处理，这种简单的形状结构就是边缘（3）视觉是分层的（4）简单的3D摄像机就是用两个镜头，然后把图片叠加实现的。同样，对干语音问题，自然界的语音是重叠
__如果·2024-01-01 12:39

基于简化版python+VGG+MiniGoogLeNet的智能43类交通标志识别—深度学习算法应用(含全部python工程源码)+数据集+模型（一）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境Anaconda环境模块实现1.数据预处理相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目专注于解决出国自驾游特定场景下的交通标志识别问题。借助Kaggle上的丰富交通标志数据集，我们采用了VGG和GoogLeNet等卷积神经网络模型进行训练。通过对网络架构和参数的巧妙调整，致力于提升模型在不同类型交通标志识别方面的准确率。首先，我们
小胡说人工智能·2024-01-01 12:08

地球物理中的深度学习理论（DNN的架构、反向传播、梯度消失、梯度爆炸）

新的数据驱动技术，即深度学习（DL）引起了广泛的关注。DL能准确预测复杂系统，缓解大型地球物理应用中“维数灾难”。
hhhhhhhhhhyyyyyy·2024-01-01 12:56

【深度学习】第一章：深度学习的入坑线路

深度学习涉及的内容非常多，浩瀚如烟的各色资料，更是眼花缭乱，窥其一而不知全豹的情况常常存在。常常知识点看完了，也理解了，可学这是干啥的？用在什么地方？什么场景？为什么是这个思路？目的是什么？
宝贝儿好·2024-01-01 12:26

【深度学习】第二章：数据

深度学习：DNN一、环境搭建本来是打算从数据讲起的，但开讲前不搭建环境也说不过去，所以简单顺一下环境。下面我们的深度学习都是基于pytorch框架的，所以第一步就是你要有pytorch模块。
宝贝儿好·2024-01-01 12:26

【深度学习】第四章：反向传播-梯度计算-更新参数

四、训练模型：反向传播-梯度计算-更新参数1、计算图(ComputationalGraph)为什么深度网络模型不建议手写呢，因为底层有太多的东西，手写就写到地老天荒了，其中计算图就是一个难点。pytorch框架中还封装了计算图，计算图的通俗理解就是：只要你有计算，并且设置了requires_grad=True，pytorch就会自动同时帮你生成这个计算过程的计算图。我们先用个例子来直观的理解一下什
宝贝儿好·2024-01-01 12:26

【深度学习】第三章：搭建架构-正向传播-计算损失

三、DNN架构-正向传播-计算损失1、DNN的前生今世DNN，全称是deepneuralnetwork,深度神经网络。从名字上看DNN的起源就是神经网络NN(neuralnetwork),如上图A。人类大脑是最好的学习机器，所以从大脑的结构中寻找机器学习的方法也就显而易见。我们知道大脑的基本构成就是神经元，神经元通过树突接受信号，然后对信号进行加工，再通过轴突将信号传递给出去。所以我们模仿着大脑神
宝贝儿好·2024-01-01 12:55

pytorch深度学习环境配置

cuda10.2pipinstalltorch==1.10.0+cu102torchvision==0.11.0+cu102torchaudio==0.10.0-fhttps://download.pytorch.org/whl/torch_stable.htmlcuda11.1pipinstalltorch==1.8.0+cu111torchvision==0.9.0+cu111torchaud
纬领网络·2024-01-01 11:37

基于深度学习的视觉目标跟踪进展综述

基于深度学习的跟踪算法，采用的框架包括相关滤波器、分类式网络、双路网络等。处理跟踪任务的角度，分为基于匹配思路的双路网络和基于二分类的辨别式跟踪器。
pzb19841116·2024-01-01 10:25

编写C语言版本的卷积神经网络CNN之一：前言与Minst数据集

https://blog.csdn.net/tostq/article/details/51786265前言卷积神经网络是深度学习的基础，但是学习CNN却不是那么简单，虽然网络上关于CNN的相关代码很多
非鱼知乐·2024-01-01 10:55

Halcon DL-Model相关算子

create_dl_model_detection(::Backbone,NumClasses,DLModelDetectionParam:DLModelHandle)功能：创建一个用于目标检测或实例分割的深度学习网络
夏雪之晶莹·2024-01-01 09:26

交叉熵、Focal loss、L1，L2，smooth L1损失函数、IOU Loss、GIOU、DIOU和CIOU

GIOU、DIOU和CIOU联言命题2020-02-2321:36:3711978收藏11分类专栏：目标检测最后发布:2020-02-2321:36:37首次发布:2020-02-2321:36:37版权深度学习之损失函数小结在深度学习中
汽车行业小硕妹子·2024-01-01 09:21

机器学习基础--各种学习方式（5）--自动特征工程

隐式特征组合主要特点是对连续值特征非常友好，最成功的应用场景是语音和图像但是深度神经网络并不是万能的，在深度学习中，高维离散特征的变量处理非常复杂，同时缺乏可解释性，过于黑盒化也是神经网络大家关注的焦点
whitenightwu·2024-01-01 08:22

自然语言处理(第17课 文本分类和聚类)

一、学习目标1.学习文本分类的两种传统机器学习方法：朴素贝叶斯和支持向量机2.学习文本分类的深度学习方法3.学习文本分类的性能评估标准4.学习文本聚类的相似性度量、具体算法、性能评估二、文本分类1.概述将文本分类
komjay·2024-01-01 08:13

致未来

当下“深度学习”作为机器学习最流行的核心算法之一，已经吸引越来越多人才和组织的极度关注。如果说未来要打破一个旧世界、打造一个新世界，那么技术就是手中的强大武器。
碌不平·2024-01-01 07:26

【深度学习笔记】4.前馈神经网络

前馈神经网络发展历程神经元（M-P）神经元是1943年由两名科学家首次提出的神经元模型。在M-P模型中，神经元接受其他n个神经元的输入信号(0或1)，这些输入信号经过权重加权并求和，将求和结果与阈值(threshold)θ比较，然后经过激活函数处理，得到神经元的输出。y=∑i=1nωijxi+θy=\sum^n_{i=1}\omega_{ij}x_i+\thetay=i=1∑nωijxi+θM-P
不休的turkeymz·2024-01-01 07:49

【深度学习】快速上手！关于 PyTorch 库的使用和基础方法整理

主要功能：Tensor创建Tensor：Tensor基本操作：Tensor的其他用法：Autograd简单示例写在最后PyTorchPyTorch（PythonTorch）是一个开源的机器学习库，主要用于深度学习任务
SuasyYi·2024-01-01 06:54

深度学习必备框架PyTorch简介和参考资料

目录引言本系列博客的目标和预期读者历史和发展易用性灵活性动态计算图学习资源和文档推荐书籍社区和支持总结引言欢迎来到PyTorch的世界——一个革命性的工具，正在重塑我们如何构建和理解机器学习和深度学习模型
E寻数据·2024-01-01 06:51

【深度学习：Convolutional Neural Networks】卷积神经网络入门指南

卷积神经网络（CNN）是深度学习领域最引人注目的成就之一。自从LeCun等人在20世纪90年代初引入以来，CNN在图像处理、视频分析和自然语言处理等领域取得了显著的成就。
脆鲨Nana7mi·2024-01-01 06:21

对比 PyTorch 和 TensorFlow：选择适合你的深度学习框架

目录引言深度学习在各行业中的应用PyTorch和TensorFlow简介PyTorch：简介与设计理念发展历史和背景主要特点和设计理念TensorFlow：简介与设计理念发展历史和背景主要特点和设计理念
E寻数据·2024-01-01 06:19

HBase内容分享（四）：深度学习HBase

目录1.引言2.HBase概述3.安装与配置4.数据操作5.数据模型与架构6.客户端开发7.HBase优化8.总结1.引言在当今数字化的时代，数据已经成为了推动商业、科研和社会发展的关键资源。随着互联网、物联网和传感器技术的快速发展，大规模数据的产生呈爆炸式增长，这种数据潮流已经超越了传统关系型数据库的处理能力。在这个新的数据格局下，分布式NoSQL数据库逐渐崭露头角，成为了解决大数据存储和处理难
之乎者也··2024-01-01 05:23

第五届脑电深度学习入门班（训练营：2023.9.12~9.20）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★脑电图（Electroencephalogram,EEG）是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映，包
茗创科技·2024-01-01 05:49

视觉学习笔记13——既是模型，又是模型中转站的onnx

系列文章目录入门级深度学习环境搭建文章目录系列文章目录前言一、ONNX是什么？
RanceGru·2024-01-01 05:45

一种简单的自编码器PyTorch代码实现

1.引言对于许多新接触深度学习爱好者来说，玩AutoEncoder总是很有趣的，因为它具有简单的处理逻辑、简易的网络架构，方便可视化潜在的特征空间。
赵卓不凡·2024-01-01 05:44

原来STATA也可以做机器学习或深度学习的内容，真的是学习了

微信公众号大数据金融统计大数据时代中的金融统计今天用STATA实现机器学习STATA●机器学习STATA●1什么是机器学习机器学习是通过分析研究数据集，挖掘大数据中存在的潜在价值，主要步骤为：数据准备、寻找规律、规律。数据挖掘任务主要有关联分析、分类分析、异常分析和演变分析等。在大数据时代背景下，数据挖掘是重要的工作内容。对于大数据的挖掘是从海量的大型数据库中挖掘数据中存在的潜在价值和有效的信息，
SMILE_9025·2024-01-01 05:27

satellite-image-deep-learning，一个遥感深度学习方向的宝藏网站

今天我们分享一个深度学习遥感相关的网站：「satellite-image-deep-learning」。这是一个github库，里面含有大量应用于卫星和航空图像的深度学习资源。
DataAssassin·2024-01-01 05:41

机器学习 Pytorch 教程

https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/torch/在我们学习完机器学习、深度学习、卷积神经网络以及结构化机器学习项目等理论知识后
苏高峰·2024-01-01 05:18

【深度学习】Normalizing flow原理推导+Pytorch实现

1、前言Normalizingflow\boxed{Normalizing\hspace{0.1cm}flow}Normalizingflow，流模型，一种能够与目前流行的生成模型——GAN、VAE\boxed{\mathbf{GAN、VAE}}GAN、VAE相媲美的模型。其也是一个生成模型，可是它的思路和另外两个的迂回策略却很大不同。本文我们就简单来介绍一个这个模型吧2、引入在生成模型中，我们的
篝火者2312·2024-01-01 04:51

【深度学习】GAN生成对抗网络原理推导+代码实现（Python）

1、前言本文将讲近些年来挺火的一个生成模型GAN生成对抗网络\boxed{\mathbf{GAN生成对抗网络}}GAN生成对抗网络，其特殊的思路解法实在让人啧啧称奇。2、原理2.1、GAN的运行机理在传统的生成模型中，我们总是对我们的训练数据（或观测变量和隐变量）进行建模，得到概率分布，然后进行数据的生成。可GAN却不是这样，其利用神经网络这个函数逼近器，求解出了模型中概率分布的参数在不知道概率分
篝火者2312·2024-01-01 04:50

作为一名学生，如何培养我们深度学习的能力|板凳带你读书

2019-12-1~night文|板凳全文共2167字，预计阅读时间6分钟这里是你与板凳相遇的第xx天上篇文章，我带大家讲解了《深度工作》中的一些内容，本周我们将继续上个周的分享，讲一下我们究竟该从何处培养我们的深度工作能力。上个周我们说到，由于深度工作的稀缺性和不可复制性，会让其在未来的社会生活中显得格外重要，能培养深度工作能力的人，能形成深度工作习惯的人，其竞争优势会越来越明显。本周，我会综合
冷板凳的成长·2024-01-01 03:01

工智能基础知识总结--什么是CNN

什么是CNN卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习
北航程序员小C·2024-01-01 02:58

【吴恩达deeplearning】第一门课 - 第二周 - 神经网络的编程基础（笔记+习题+编程作业）

第一门课-神经网络和深度学习（第二周-神经网络的编程基础）2.1二分类（BinaryClassification）二分类中的逻辑回归2.2逻辑回归（LogisticRegression）2.3逻辑回归的代价函数损失函数
卷卷0v0·2024-01-01 02:45

【吴恩达deeplearning】第一门课 - 第一周 - 深度学习引言（笔记+习题）

第一门课-神经网络和深度学习（第一周-深度学习引言）1.2什么是神经网络1.3神经网络的监督学习【概念习题】1.2什么是神经网络在预测房屋价格时，除了房屋的面积，其他的特征例如卧室的数量也会影响房屋的价格
卷卷0v0·2024-01-01 02:15

2024年原创深度学习算法项目分享

原创深度学习算法项目分享，包括以下领域：图像视频、文本分析、知识图谱、推荐系统、问答系统、强化学习、机器学习、多模态、系统界面、爬虫、增量学习等领域…有需要的话，评论区私聊
Jason160918·2024-01-01 01:00

本文来自网络文章——“输出型”教学与“深度学习”——2019年湛江市小学、学前教育专兼职教研员研修培训之个人学习总结

在讲座中，邝丽湛教授对“输出型”教学与“深度学习”的关系从四个方面进行了诠释，并分享了她对“输出型”教学与“深度学习”的认知。
Cyyyy·2024-01-01 01:22

【计算之魂】读书笔记

【计算之魂】吴军|—人工智能：就是基于大数据的深度学习，目前只能应付可知的大数据，对数据之外的意外情况，无法做出合适的判断。|—中国古代是十六进制：一斤等于16两，所以说半斤八两。
西一月·2024-01-01 00:05

全网最全深度学习案例整理汇总

一.入门资料完备的AI学习路线，最详细的中英文资源整理⭐AiLearning:机器学习-MachineLearning-ML、深度学习-DeepLearning-DL、自然语言处理NLMachine-Learning
xiaoshun007～·2024-01-01 00:07

【42页动态规划学习笔记分享】动态规划核心原理详解及27道LeetCode相关经典题目汇总

《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】四、【StableDi
阿_旭·2024-01-01 00:01
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