深度学习：搜索推荐

基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（四）

系列文章目录基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（一）基于CNN+数据增强+残差网络Resnet50的少样本高准确度猫咪种类识别
小胡说人工智能·2023-12-17 01:35

基于Python+WaveNet+MFCC+Tensorflow智能方言分类—深度学习算法应用（含全部工程源码）（一）

目录前言引言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境TensorFlow环境JupyterNotebook环境Pycharm环境相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言博主前段时间发布了一篇有关方言识别和分类模型训练的博客，在读者的反馈中发现许多小伙伴对方言的辨识和分类表现出浓厚兴趣。鉴于此，博主决定专门撰写一篇关于方言分类的博客，以满足读者对这一主题的进一步了解和探索的需求。上
小胡说人工智能·2023-12-17 01:05

基于Python+WaveNet+MFCC+Tensorflow智能方言分类—深度学习算法应用（含全部工程源码）（四）

目录前言引言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理2.模型构建3.模型训练及保存4.模型生成系统测试1.训练准确率2.测试效果相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言博主前段时间发布了一篇有关方言识别和分类模型训练的博客，在读者的反馈中发现许多小伙伴对方言的辨识和分类表现出浓厚兴趣。鉴于此，博主决定专门撰写一篇关于方言分类的博客，以满足读者对这一主题的进一步了解和探索的需
小胡说人工智能·2023-12-17 01:29

深度学习基本概念

1.全连接层全连接层就是该层的所有节点与输入节点全部相连，如图所示。假设输入节点为X1，X2，X3，输出节点为Y1，Y2，Y3，Y4。令矩阵W代表全连接层的权重，W12也就代表X2对Y1的贡献，令b为全连接层的偏置项，b1代表Y1的偏置，有如下关系。Y1=W11×X1+W12×X2+W13X3+b1Y2=W21×X1+W22×X2+W23×X3+b2Y3=W31×X1+W32×X2+W33×X3+
才疏学浅，努力修炼·2023-12-17 01:06

【深度学习】注意力机制（四）

【深度学习】注意力机制（一）【深度学习】注意力机制（二）【深度学习】注意力机制（三）【深度学习】注意力机制（五）目录一、VIP二、CoAtNetAttention三、ScalingLocalSelf-Attention
justld·2023-12-17 01:06

基于深度学习YoloV7机动车乱停乱放违章检测系统

文章目录一项目简介系统概述系统工作原理主要组成部分技术实现优势和特点应用场景和前景二、功能三、系统四.总结一项目简介  深度学习在机动车乱停乱放违章检测系统中的应用是一个非常有挑战性的问题，而YoloV7
雅致教育·2023-12-17 01:05

【深度学习】强化学习（三）强化学习的目标函数

文章目录一、强化学习问题1、交互的对象2、强化学习的基本要素3、策略（Policy）4、马尔可夫决策过程5、强化学习的目标函数1.总回报（Return）2.折扣回报（DiscountedReturn）a.折扣率b.折扣回报的定义3.目标函数a.目标函数的定义2.目标函数的解释3.优化目标4、智能体走迷宫a.问题b.解析一、强化学习问题  强化学习的基本任务是通过智能体与环境的交互学习一个策略，使得
QomolangmaH·2023-12-17 01:35

深度学习测试流程

深度学习模型测试的功能旨在验证模型在各种情况下的性能和鲁棒性。以下是深度学习模型测试的主要功能：性能评估：测试模型在任务目标上的整体性能，例如分类准确性、回归误差等。
何处不逢君·2023-12-17 00:04

深度学习环境配置------windows系统（GPU）------Pytorch

深度学习环境配置------windows系统（GPU）------Pytorch准备工作明确操作系统明确显卡系列CUDA和Cudnn下载与安装1.下载2.安装环境配置过程1.安装Anacoda2.配置环境
I张小博I·2023-12-17 00:22

【深度学习】注意力机制（一）

【深度学习】注意力机制（二）【深度学习】注意力机制（三）【深度学习】注意力机制（四）【深度学习】注意力机制（五）目录一、SE（Squeeze-and-Excitation）二、ECA（EfficientChannelAttention
justld·2023-12-17 00:00

【深度学习】注意力机制（二）

【深度学习】注意力机制（一）【深度学习】注意力机制（三）目录一、EA（ExternalAttention）二、MultiHeadSelfAttention三、SK（SelectiveKernelNetworks
justld·2023-12-17 00:29

多兴趣模型之推荐系统算法

1、背景深度学习在CTR预估领域已经有了广泛的应用，常见的算法比如Wide&Deep，DeepFM等。
aikiliger·2023-12-16 23:16

基于VGG-16+Android+Python的智能车辆驾驶行为分析—深度学习算法应用(含全部工程源码)+数据集+模型（四）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理2.模型构建3.模型训练及保存4.模型生成系统测试1.训练准确率2.测试效果3.模型应用相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目采用VGG-16网络模型，使用Kaggle开源数据集，旨在提取图片中的用户特征，最终在移动端实现对不良驾驶行为的识别功能。首先，通过使用VGG-16网络模型，本项目能够深入学习和理解驾驶场景图像
小胡说人工智能·2023-12-16 23:45

signet matlab_SigNet（使用机器学习/深度学习检测签名相似性）：这是人类法医分析的终点吗？...

signetmatlabMygrandfatherwasanexpertinhandwritinganalysis.HespentallhislifeanalyzingdocumentsfortheCBI(CentralBureauOfInvestigation)andotherorganizations.Hisuniquewayofanalyzingdocumentsusingamagnifyi
weixin_26726011·2023-12-16 23:16

(九)把一切放在一起：用深度伪造换脸

目录将src人脸转换为dst人脸用dst人脸交换来自src帧的人脸视频重建：获取我们的深度伪造视频下载项目文件-75.5MB深度伪造——使用深度学习在视频中将一个人的脸换成另一个人的脸——是当今使用人工智能的最有趣和最可怕的方式之一
寒冰屋·2023-12-16 23:43

【python】Debian安装miniconda、spyder、tushare

1.miniconda安装—动手学深度学习2.0.0documentation中有安装Miniconda的一些说明。
一尘之中·2023-12-16 22:33

利用深度学习进行组水平大脑解码

摘要脑成像数据解码越来越受欢迎，可用于脑机接口和神经表征等方面的研究。解码通常是特定于个体的，由于不同被试之间的差异较大，因而不能很好地泛化。克服这一问题的技术不仅需要能够提供更丰富的神经科学见解，而且还能使组水平模型的性能优于特定个体模型。在这里，本文提出了一种使用个体嵌入的方法(类似于自然语言处理中的词嵌入)，来学习并利用个体间变异性的结构作为解码模型的一部分，即WaveNet架构的分类自适应
茗创科技·2023-12-16 22:38

【入坑指南】| OpenCV4.8 + CUDA + 扩展模块支持编译

大家好，今天给大家分享一下最新版本OpenCV4.8如何编译支持CUDA加速，实现深度学习模型部署速度提升。
gloomyfish·2023-12-16 22:26

AI视觉检测在制造业缺陷检测中的运用

AI和深度学习的简介AI，或人工智能，是指使计算机系统模拟人类智能的科技。其中，深度学习作为AI的一部分，基于复杂的人工神经网络来模拟人类大脑的学习过程。
csray_aoi·2023-12-16 22:55

神经网络基础详解

相信喜欢机器学习、深度学习的小伙伴对神经网络这个词肯定不陌生，那么什么是神经网络呢？它可以用来做什么呢？怎么做呢？今天好好总结一下。一、神经网络是什么？
寒塘独恪·2023-12-16 21:46

神经网络基础

进入21世纪，尤其是在过去十年中，神经网络，特别是深度学习，已经成为人工智能领域的核心技术
小昭dedug·2023-12-16 21:41

TrustGeo代码理解（五）sublayers.py

ICDM-UESTC/TrustGeo一、导入模块importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF这段代码是一个简单的神经网络的定义，用于深度学习任务
别致的SmallSix·2023-12-16 20:30

PyTorch机器学习与深度学习实践技术应用

尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。
梦想的初衷~·2023-12-16 19:07

基于yolov2深度学习网络的人员跌倒检测识别matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1YOLOv2深度学习网络4.2人员跌倒检测识别原理5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本matlab2022a3
简简单单做算法·2023-12-16 18:52

有哪些常用的计算机视觉工具和库？

TensorFlow：是一个由Google开发的开源机器学习框架，支持多种机器学习和深度学习算法，包括计算机视觉。PyTorch：是一个由Facebook开发的开源机器学
程序媛珂珂·2023-12-16 18:46

人工智能计算机视觉：解析现状与未来趋势

2.最新进展深度学习驱动的视觉识别：深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN），在
鳗小鱼·2023-12-16 18:14

基于caffe的DeepId人脸检测/识别模型训练

前言如今，深度学习开发成为了cv开发工程师必备的技能之一，许多在校学生入门深度学习往往是从最经典的LetNet-5，然后学习AlexNet,VGGNet,GoogLeNet,ResNet。
侠之大者_7d3f·2023-12-16 17:23

【送书活动】探究AIGC、AGI、GPT和人工智能大模型

文章目录前言01《ChatGPT驱动软件开发》推荐语02《ChatGPT原理与实战》推荐语03《神经网络与深度学习》推荐语04《AIGC重塑教育》推荐语05《通用人工智能》推荐语后记赠书活动前言人工智能技术在过去几年中发展迅猛
想你依然心痛·2023-12-16 17:14

深度学习python编译器的配置及法宝函数的作用

一、python编辑器的配置（pycharm和jupyter）（1）pycharm在pycharm导入conda环境：新建项目，更改编译器，选择已有的编译器选择python.exe时会出现错误：找不到conda可执行文件网上给出的方法是选择conda.exe文件并选择创建的虚拟环境pytorch大部分可以成功，若还是出现错误：无效的解释器解决方法：高版本在系统解释器里面设置配置成功后会显示出Ana
shi_jiaye·2023-12-16 17:13

深度学习环境配置

一、Anaconda安装下载：从清华大学开源软件镜像下载镜像网址出现base即为安装成功：检查显卡的驱动是否正确安装：（GPU可以显示出名称）·GPU0是集显=集成显卡是主板自带的显卡。·GPU1是独显即独立显卡，是单独的一张显卡，性能一般会比集显要高。管理环境用conda指令创建一个pytorch环境condacreate-npytorchpython=3.8激活condaactivatepyt
shi_jiaye·2023-12-16 17:09

光流深度学习

光流模型概述：从PWC-Net到RAFT-腾讯云开发者社区-腾讯云(tencent.com)光流估计（三）PWC-Net模型介绍_阿阿阿安的博客-CSDN博客【入门向】光流法（opticalflow）基本原理+深度学习中的应用
gaopengxiazhibing·2023-12-16 16:06

学习Python能给我们带来什么？有什么帮助？

文章目录前言学习Python能做什么1、抓取各类数据、文本等信息2、批量清洗和处理数据3、提供可视化工具4、进行深度学习Python的用途有哪些普通人学习python有什么好处关于Python技术储备一
只存在于虚拟的King·2023-12-16 16:02

深度学习以CPU方式读入模型参数

state_dict=torch.load('../train-output/'+args.model_name_or_path.split('/')[-1]+'/unet/diffusion_pytorch_model.bin',map_location='cpu')#state_dict=torch.load('../train-output/'+args.model_name_or_path
计算机视觉-Archer·2023-12-16 15:49

人工智能文本分类

在本文中，我们全面探讨了文本分类技术的发展历程、基本原理、关键技术、深度学习的应用，以及从RNN到Transformer的技术演进。
!chen·2023-12-16 15:48

YOLOv8重要文件解读

本文为[365天深度学习训练营学习记录博客参考文章：365天深度学习训练营原作者：[K同学啊|接辅导、项目定制]文章来源：[K同学的学习圈子](https://www.yuque.com/mingtian-fkmxf
风筝超冷·2023-12-16 15:06

【动手学深度学习】(十二)现代卷积神经网络

文章目录一、深度卷积神经网络AlexNet1.理论知识2.代码二、使用块的网络VGG三、网络中的网络（NiN）1.理论2.代码四、含并行结的网络（GoogLeNet）2.代码五、批量归一化1.理论2.代码六、残差网络ResNet【相关总结】torch.nn.AdaptiveAvgPool2d()一、深度卷积神经网络AlexNet1.理论知识ImageNet(2010)图片自然物体的彩色图片手写数字
释怀°Believe·2023-12-16 14:28

【动手学深度学习】(十三)深度学习硬件

文章目录一、CPU和GPU二、更多的芯片1.DSP:数字信号处理2.可编程阵列(FPGA)3.AIASIC三、单机多卡并行一、CPU和GPU提升CPU利用率在计算a+b之前，需要准备数据主内存->L3->L2->L1->寄存器(数据只有进入寄存器才可以参与运算)提升空间和时间的内存本地性时间：重要数据使得保持它们在缓存里空间：按序读写数据使得可以预读取GPUCPUvsGPU提升GPU利用率并行使用
释怀°Believe·2023-12-16 14:58

【动手学深度学习】(十一)池化层+LeNet

文章目录一、池化层1.理论知识2.代码二、LeNet1.理论知识2.代码实现【相关总结】nn.MaxPool2d()卷积层对位置比较敏感一、池化层1.理论知识二维最大池化填充、步幅和多个通道池化层与卷积层类似，都具有填充和步幅没有可学习的参数在每个输入通道应用池化层以获得相应的输出通道输出通道数=输入通道数平均池化层最大池化层：每个窗口中最强的模式信号平均池化层：将最大池化层中的“最大”操作替换为
释怀°Believe·2023-12-16 14:28

【深度学习】注意力机制（五）

【深度学习】注意力机制（一）【深度学习】注意力机制（二）【深度学习】注意力机制（三）【深度学习】注意力机制（四）目录一、CSRA（class-specificresidualattention）二、SpatialShift
justld·2023-12-16 14:27

深度学习在人体动作识别领域的应用：开源工具、数据集资源及趋动云GPU算力不可或缺

人体动作识别检测是一种通过使用计算机视觉和深度学习技术，对人体姿态和动作进行实时监测和分析的技术。该技术旨在从图像或视频中提取有关人体姿态、动作和行为的信息，以便更深入地识别和理解人的活动。
virtaitech·2023-12-16 14:24

【动手学深度学习】(十四)数据增广+微调

文章目录一、数据增强1.理论知识2.代码二、微调1.理论知识一、数据增强1.理论知识增加一个已有数据集，使得有更多的多样性在语言里面加入各种不同的背景噪音改变图片的颜色和形状使用增强数据训练翻转左右翻转上下翻转不总是可行切割从图片中切割一块，然后变形到固定形状随机高宽比随机大小随机位置颜色改变色调，饱和度，明亮度[总结]数据增广通过变形数据来获取多样性从而使得模型泛化性能更好常见图片增广包括翻转、
释怀°Believe·2023-12-16 14:49

生成式模型对比：扩散模型、GAN 与 VAE

随着深度学习技术的快速发展，近年来不同的深度生成模型出现了爆炸式的增长。这导致人们越来越有兴趣比较和评估这些模型的性能和对不同领域的适用性。
Garry1248·2023-12-16 14:39

PyTorch机器学习与深度学习实践技术应用

尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。
思考的小猴子·2023-12-16 14:05

机器学习笔记 - 了解学习率对神经网络性能的影响

一、简述深度学习神经网络使用随机梯度下降优化算法进行训练。学习率是一个超参数，它控制每次更新模型权重时响应估计误差而改变模型的程度。
坐望云起·2023-12-16 14:33

10月9日上午《核心概念统领下的单元整体教学》——以“图形的认识与测量”为例(金岚）

《义务教育课程标准(2011年版)2014.3提出将组织研究学生发展核心素养体系2014.9“深度学习”教学项目启动2016.9《中国学生核心素正式颁布，“步入素养”时代2018.1提出高中阶段6个数学核心
19吉林榆树焦艳丰·2023-12-16 14:40

深度结构化语义模型 (Deep Structured Semantic Models, DSSM)

PaddlePaddle-Documentation深度学习解决NLP问题：语义相似度计算——DSSM-CSDN博客
菜鸟瞎编·2023-12-16 13:37

PyTorch机器学习与深度学习实践技术应用

尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。
Mr.靳靳477302280·2023-12-16 12:00

文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《基于时空注意力卷积模型的超短期风电功率预测》

基于时空注意力卷积模型：时空注意力卷积模型是一种深度学习模型，它结合
电网论文源程序·2023-12-16 12:22

再看经典召回算法

在学习和应用推荐算法的过程中，发现越来越多的文章在描述深度学习应用在推荐系统上的方法，不可否认深度学习的发展给推荐系统带来了巨大的进步，但是传统的经典算法仍然是非常值得学习的，毕竟可以作为一个比较高的baseline
DeepRec·2023-12-16 11:01

前（反）向传播，梯度消失和爆炸，batch normalization

反向传播是一种在神经网络中计算参数梯度的方法，它是深度学习中的基础算法。
hadiii·2023-12-16 11:50
上一页 91 92 93 94 95 96 97 98 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他