深度学习-论文阅读

大语言模型推理提速：TensorRT-LLM 高性能推理实践

作者：顾静TensorRT-LLM如何提升LLM模型推理效率大型语言模型（Largelanguagemodels,LLM）是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型。
阿里云云原生·2024-01-25 13:00

李沐《动手学深度学习》卷积神经网络 相关基础概念

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《
丁希希哇·2024-01-25 13:21

李沐《动手学深度学习》深度学习计算

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丁希希哇·2024-01-25 13:47

吴恩达深度学习笔记(82)-深度卷积神经网络的发展史

为什么要探索发展史(实例分析)？我们首先来看看一些卷积神经网络的实例分析，为什么要看这些实例分析呢？上周我们讲了基本构建，比如卷积层、池化层以及全连接层这些组件。事实上，过去几年计算机视觉研究中的大量研究都集中在如何把这些基本构件组合起来，形成有效的卷积神经网络。最直观的方式之一就是去看一些案例，就像很多人通过看别人的代码来学习编程一样，通过研究别人构建有效组件的案例是个不错的办法。实际上在计算机
极客Array·2024-01-25 12:33

深度学习模型选择

作为机器学习科学家，我们的目标是发现模式（pattern）。但是，我们如何才能确定模型是真正发现了一种泛化的模式，而不是简单地记住了数据呢？接下来介绍几种模型选择时候需要注意的点误差训练误差训练误差（trainingerror）是指，模型在训练数据集上计算得到的误差。泛化误差泛化误差（generalizationerror）是指，模型应用在同样从原始样本的分布中抽取的无限多数据样本时，模型误差的期
良子c·2024-01-25 12:24

600万播放课程导师Jeremy：训练模型是门手艺，实践出真知

fast.ai是a16z首批支持的开源项目之一，该课程（https://course.fast.ai）目前已达到600万播放量，谷歌研究总监PeterNorvig曾力荐，“‘深度学习人人可学’是很多教程的主张
AI知识图谱大本营·2024-01-25 12:12

跨语言编程：在C#应用程序中调用Python

应用场景众所周知，Python在深度学习中占有绝对优势。而C#语言的优势在各种后端应用开发，特别是工业领域。当我们使用C#开发应用程序时，可能需要调用Python代码来实现某些功能。
算法channel·2024-01-25 12:40

自然语言处理（NLP）的发展

自然语言处理的发展随着深度学习和大数据技术的进步，自然语言处理取得了显著的进步。人们正在研究如何使计算机更好地理解和生成人类语言，以及如何应用NLP技术改善搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域。
志尊宝·2024-01-25 12:17

自然语言处理的发展

自然语言处理的发展随着深度学习和大数据技术的进步，自然语言处理取得了显著的进步。人们正在研究如何使计算机更好地理解和生成人类语言，以及如何应用NLP技术改善搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域。
胡图不迷糊·2024-01-25 12:17

视频美颜SDK与虚拟化妆：计算机视觉与美学的交融

一、美颜SDK的技术原理与应用接着，基于图像处理和深度学习技术，SDK会对面部进行细致的修饰，如皮肤磨皮、磨细皱纹、美白牙齿等，以达到美化效果。
美狐美颜sdk·2024-01-25 10:32

深入浅出自然语义处理原理并构建自然语义处理(NLP)模型GPT2

所以我们可以通过将字、词编码成为向量的形式，如此就可以输入进深度学习网络模型中。但是我们应该如何去编码呢？像做图像分类那样，使用one—hot的形式编码？但是这样会存在一个问题，在自然语言中，
「已注销」·2024-01-25 10:31

深入浅出特征工程 – 基于 OpenMLDB 的实践指南（上）

大家对模型一定很了解，平时也是接触的最多的，比如从经典的逻辑回归、决策树模型，到近几年大火的深度学习模型，都是聚焦于如何开发高质量的模型。对于特征工程，可能大家相对关注较少。
第四范式开发者社区·2024-01-25 10:01

深入浅出推荐系统（四）：召回：向量化的潮流

只要对机器学习稍有涉猎，就会发现如今机器学习，无论是推荐、图像、语言等领域，随处可见embedding，可以说，在深度学习主宰机器学习领域的今天，万物皆可embedding。
慕阮·2024-01-25 10:00

我的2023年终总结

我开始系统地学习深度学习框架
qq_469603589·2024-01-25 08:54

tensorflow画损失函数的代码_深度学习——Tensorflow学习（二）图片分类

在开始之前多说一句，本系列的教程均以Tensorflow官方为主，主要是考虑到有些同学英语不好的基础，而且Tensorflow官方的教材也较为简单，对很多基础性的问题没有涉及到，当然作者我也是一个半桶水，我想把我在学习过程中遇到的一些问题进行汇总，总的来说我觉得也可以理解这个学习教材可以称为笔记，之后在每一章我都会将Tensorflow官方教材的地址贴出来。今天要上代码了，直接实战出效果图片分类看
weixin_39999532·2024-01-25 08:23

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记3

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，本书源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode测试通过。Chapter3LinearNeuralNetworks3.1LinearRegression3.1.1BasicConcepts我们通常使用nnn来表示数据集中的样本数。对索引为iii的样本，其输入表示为x(i
南七澄江·2024-01-25 08:31

Task2 数据分析 (1)

赛题：零基础入门数据挖掘-零基础入门金融风控之贷款违约目的：1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况（缺失值，异常值），对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.2.了解变量间的相互关系
__y__·2024-01-25 08:57

论文阅读：Vary-toy论文阅读笔记

阶段Vary-toy结构数据集情况引言论文：SmallLanguageModelMeetswithReinforcedVisionVocabularyPaper|Github|Demo说来也巧，之前在写论文阅读
Liekkas Kono·2024-01-25 08:45

BIGVGAN: A UNIVERSAL NEURAL VOCODER WITHLARGE-SCALE TRAINING——TTS论文阅读

笔记地址：https://flowus.cn/share/a16a61b3-fcd0-4e0e-be5a-22ba641c6792【FlowUs息流】Bigvgan论文地址：BigVGAN:AUniversalNeuralVocoderwithLarge-ScaleTrainingAbstract背景：最近基于生成对抗网络（GAN）的声码器取得了一定的进展，这种模型可以基于声学特征生成原始波形。尽
pied_piperG·2024-01-25 08:14

论文阅读：Towards Automatic Testing of Reference Point Based Interactive Methods

TowardsAutomaticTestingofReferencePointBasedInteractiveMethods作者：VesaOjalehto、DmitryPodkopaev、KaisaMiettinen期刊：PPSN、2016DOI：10.1007/978-3-319-45823-645内容简介为了了解优化算法的优缺点，有必要了解不同类型的测试问题、定义良好的性能指标和分析工具。这样
还是要努力呀！·2024-01-25 08:44

mask transformer相关论文阅读

前面讲了mask-transformer对医学图像分割任务是非常适用的。本文就是总结一些近期看过的mask-transformer方面的论文。因为不知道masktransformer是什么就看了一些论文。后来得出结论，应该就是生成mask的transformer就是masktransformer。DETR很多这些论文都是受到DETR的启发得到的。DETR为数不多的目标检测里端到端的模型，它把目标检
鱼小丸·2024-01-25 08:43

LIO-SAM 论文阅读

论文链接LIO-SAM0.Abstract提出了一种通过平滑和映射进行紧耦合激光雷达惯性里程计的框架LIO-SAM，它实现了高精度、实时的移动机器人轨迹估计和地图构建LIO-SAM在因子图上制定激光雷达惯性里程计，允许将多种相对和绝对测量（包括闭环）从不同来源作为因子合并到系统中惯性测量单元(IMU)预积分的估计运动可以消除点云的倾斜，并为激光雷达里程计优化生成初始猜测对姿势优化进行了边缘化处理，
KrMzyc·2024-01-25 08:39

深度学习——nn.BCELoss(),nn.CrossEntropyLoss(),nn.BCEWithLogitsLoss()

nn.CrossEntropyLoss()A=torch.randn((1,2,3,4))torch.manual_seed(100)B=torch.randint(0,2,(1,3,4))#print(A)#print(B)entropy=torch.nn.CrossEntropyLoss()print(entropy(A,B))A=torch.randn((3,2,3,4))torch.man
千禧皓月·2024-01-25 08:36

深度学习——pycharm远程连接

Mappings步骤3配置本地项目的远程解释器技巧1pycharm中远程终端连接技巧2远程目录技巧3上传代码文件技巧4数据集和模型权重相关技巧5运行代码1、仅以此篇记录整个pycharm远程连接服务器，跑通深度学习代码的过程
千禧皓月·2024-01-25 08:31

图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V2模型算法详解

【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V2模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V2模型算法详解前言
牙牙要健康·2024-01-25 07:05

【深度学习】逻辑回归模型

逻辑回归模型机器学习的分类机器学习的两个种类：有监督学习：数据集带标签（题目有正确答案）无监督学习：数据集不带有标签，比如聚类算法有监督学习两大任务：回归任务：预测结果是无限个值，是连续值（体重值、分数值、可能性百分比…）分类任务：预测结果的种类有限，是离散值（是/不是、健康/不健康…）逻辑回归模型原理逻辑回归是利用回归的方法进行二分类。常用σ(x)σ(x)σ(x)或者sig(x)sig(x)si
wmh1024·2024-01-25 07:34

LSTM深度学习网络来预测时间序列的工具箱——支持单时间序列和多元时间序列的预测（基于MATLAB的深度学习工具箱二次开发）

让我们一起探索一款神奇的MATLAB工具箱，带你领略使用深度学习模型来预测时间序列的魅力！（赶紧分享给数学建模的队友学起来吧）轻松上手，功能全面你还在为复杂的时间序列预测头疼吗？
数学建模学习交流·2024-01-25 07:59

本科毕业设计过程中应该锻炼的能力 (深度学习方向)

摘要:本文以本科毕业设计做深度学习方向,特别是全波形反演为例,描述学生应在此过程中锻炼的能力.搭建环境的能力.包括Python,PyTorch等环境的安装.采集数据的能力.包括OpenFWI等数据集.查阅资料的能力
闵帆·2024-01-25 07:27

【自然语言处理】【深度学习】NLP中的N-gram理解

N-gram是自然语言处理（NLP）中的一个概念，它描述的是文本中连续的n个项（通常是单词或字符）。这个概念主要用于语言建模和文本分析中。具体来说：Unigram(1-gram):包含一个单词的序列，例如句子中的单个单词。Bigram(2-gram):包含两个相邻单词的序列。例如，在句子“Ilovenaturallanguageprocessing”中，“Ilove”、“lovenatural”、
忘却的旋律dw·2024-01-25 07:55

【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part3 化为己用

part1案例复现【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part2自有数据集构建【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part3化为己用在一个人体姿态估计的任务中，需要用深度学习模型来进行序列分类
钟的子期·2024-01-25 07:53

【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part2 自有数据集构建

part1案例复现【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part2自有数据集构建【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part3化为己用在一个人体姿态估计的任务中，需要用深度学习模型来进行序列分类
钟的子期·2024-01-25 07:52

深度学习中RGB影像图的直方图均衡化python代码and对图片中指定部分做基于掩模的特定区域直方图均衡化

深度学习很重要的预处理步骤就是需要对做直方图均衡化其中主要分成灰度图以及RGB图的直方图均衡化这俩的方法和代码不同想要去看具体原理的朋友可以查看下面这篇博客的内容写的很详细颜色直方图均衡化(https:
Laney_Midory·2024-01-25 07:21

深度学习(5)--Keras实战

目录一.Keras基础概念二.如何跑通Keras项目2.1.在cmd上跑通2.2.在PyCharm上跑通一.Keras基础概念Keras是深度学习中的一个神经网络框架，是一个高级神经网络API，用Python
GodFishhh·2024-01-25 07:50

【深度学习】初识深度学习

初识深度学习什么是深度学习关系：人工智能机器学习深度学习卷积神经网络深度学习和机器学习的关系：机器学习：随着数据量增加会改进性能的算法深度学习：使用多层神经网络学习。深度学习是机器学习的子集。
wmh1024·2024-01-25 07:19

【自然语言处理】【深度学习】文本向量化、one-hot、word embedding编码

例：假设我们有一个文档：“深度学习”，那么进行one-hot处理后得到的结果如下to
忘却的旋律dw·2024-01-25 07:47

不容错过的免费AI绘图软件

这个工具使用了深度学习技术，能够自动识别文本、按钮和图像等元素，并将它们转化为HTML代码。
诗雅颂·2024-01-25 06:28

手把手教你用深度学习做物体检测(一)： 快速感受物体检测的酷炫

我们先来看看什么是物体检测，见下图：如上图所示，物体检测就是需要检测出图像中有哪些目标物体，并且框出其在图像中的位置。本篇文章，我将会介绍如何利用训练好的物体检测模型来快速实现上图的效果，这里我们将会用到基于coco数据集训练的yolov3模型，该模型能识别80类物品，具体如下：人自行车汽车摩托车飞机公共汽车火车卡车船红绿灯消防栓停车标志停车收费码表长凳鸟猫狗马羊牛大象熊斑马长颈鹿双肩包雨伞手提包
AAI机器之心·2024-01-25 06:52

深度学习在物理层信号处理中的应用研究

近些年深度学习范式的发展使引起了学术界和工业界对基于深度学习的无线通信技术的研究，研究结果证实了深度学习技术可以提高无线通信
AAI机器之心·2024-01-25 06:49

【AI】深度学习与图像描述生成——看图说话（1）

还记得我闲来无事，用大模型来“洗图”吗，就是想抄袭别人的图，但是又要装作原创的样子。因为洗稿大家都熟悉，洗图其实也是一样的。【AIGC】今天想用AI“洗个图”，失败了，进来看我怎么做的-CSDN博客【AIGC】接着昨天的AI“洗图”骚操作，继续调戏国产大模型_aigc洗稿-CSDN博客通过提示词来生成图像，或者通过图像来生成描述，真是非常有意思的事情。我觉得这都是作为一个游戏来开发了。那么，图像描
giszz·2024-01-25 06:09

【AI】深度学习与图像描述生成——看图说话（2）

目录一、计算机视觉应用场景重要意义二、自然语言处理应用场景重要意义三、二者的联系与结合联系结合场景重要意义四、图像描述处理（生成）关键技术发展历程五、一些补充计算机视觉和自然语言处理是人工智能领域的两大重要分支，它们各自有着不同的定义、应用场景和重要意义，同时也存在着紧密的联系和结合点。图像和文字经常是伴随出现的，最经典的比如PPT。图像描述生成，包括获取图像信息，分析视觉内容，生成文本描述，以及
giszz·2024-01-25 06:34

大模型：人工智能的强大引擎

从简单的机器学习算法到深度学习，再到如今的大模型，AI技术正以前所未有的速度改变着我们的世界。在这篇文章中，我们将深入探讨大模型这一新兴领域，以及它对未来的影响。一、什么是大模型？
GT开发算法工程师·2024-01-25 05:57

深度学习数据集大合集—鱼类数据集

最近收集了一大波有关于各类鱼类的数据集，有淡水鱼、有深海鱼、有鱼的状态、有鱼的分类。大家可以详细查看。废话不多说，接下下来逐一的给大家介绍！！1、鱼类检测数据集包含鱼类的对象检测数据集本数据集包含4种鱼类及其相关的.xm[文件。这可以用于物体检测。该物种是:Catla、Silver、Gulfaam、Grass共254张图片。数据查看地址：https://www.dilitanxianjia.com
地理探险家·2024-01-25 05:05

李宏毅《机器学习 深度学习》简要笔记（一）

一、线性回归中的模型选择上图所示：五个模型，一个比一个复杂，其中所包含的function就越多，这样就有更大几率找到一个合适的参数集来更好的拟合训练集。所以，随着模型的复杂度提高，trainerror呈下降趋势。上图所示：右上角的表格中分别体现了在train和test中的损失值大小，可以看出，从第三个模型开始，就呈过拟合（Overfitting）状态。二、分种类的训练模型当模型会根据种类不同而有较
AI小白龙*·2024-01-25 05:04

深度学习 | 基于 CPU 的 tensorflow + keras + python 版本对照及环境安装

要让一个基于CPU的tensorflow和keras开发的深度学习模型正确运行起来，配置环境是个重要的问题，本文介绍了tensorflow和keras和对应的python版本以及安装环境的部分流程。
源于花海·2024-01-25 05:02

记录第一次跑深度学习

因为需要将点云图优化，于是在github上找到深度学习包，直接跑。
zerogin+·2024-01-25 05:31

图像处理深度学习python代码改写成c++推理

目录前言一、模型导出与导入导出模型加载模型一、代码改写ONNX模型总结前言深度学习的代码一般采用python编写，因为python有很多开源的库可以直接引用，但是如果对推理速度有更高的要求，可以采用c+
cdyyyyyyy·2024-01-25 05:30

深度机器学习满足网络安全

安全防御是一个大数据问题3、坏的行动者具有自动性能够产生大量的恶意代码4、好的行动者不能跟上节奏仍然采用手工的恶意代码检测规则二、解决方案：深度机器学习应用于网络安全训练数据集：数百万的恶意代码存储+深度学习
Threathunter·2024-01-25 04:28

深度学习-Pytorch数据集构造和分批加载

深度学习-Pytorch数据集构造和分批加载pytorch目前在深度学习具有重要的地位，比起早先的caffe，tensorflow，keras越来越受到欢迎，其他的深度学习框架越来越显得小众。
Alex_StarSky·2024-01-25 03:14

仿真机器人-深度学习CV和激光雷达感知(项目2)day7【ROS关键组件】

文章目录前言Launch文件了解XML文件Launch文件作用Launch文件常用标签实例--作业1的Launch文件TFTree介绍发布坐标变换--海龟例程获取坐标变换--海龟自动跟随例程rqt_工作箱前言你好，我是辰chen，本文旨在准备考研复试或就业本文内容是我为复试准备的第二个项目欢迎大家的关注，我的博客主要关注于考研408以及AIoT的内容预置知识：基本Python语法，基本linux命
辰chen·2024-01-25 01:15

[学习笔记] ONNX 基础知识

通过短短几年的发展，已经成为表示深度学习模型的实际标准，并且通过ONNX-ML，可以支持传统非神经网络机器学习模型，大有一统整个AI模型交换标准。1.2ONNX的核心思想O
Le0v1n·2024-01-25 01:54
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