深度学习--语义分割

3D点云深度学习处理的基本概念

权重矩阵更新学习方法概述1.参数初始化：需要对权重矩阵初始化参数（通常使用随机初始化方法，如正态分布或者均匀分布生成随机数）2.前向传播：前向传播中，模型计算权重矩阵和输入数据的结果，得到输出。3.误差计算：根据模型的输出和标签计算误差。在NLP（自然语言处理）任务中，常使用损失函数是交叉墒损失函数。4.反向传播：利用误差更新权重矩阵。通过链式法则（ChainRule）计算损失函数相对于权重矩阵的
长安海·2024-01-20 23:24

Python深度学习

百度网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1RPYPAklmwwQd128ocgElYw解压码：h8vb封面图片
亮亮你看起风了·2024-01-20 22:37

[C#]winform部署openvino官方提供的人脸检测模型

通过优化神经网络，加速深度学习推理，OpenVINO可以帮助开发者更高效地在Intel硬件上部署机器学习应用。OpenV
FL1623863129·2024-01-20 22:27

RPA与ChatGPT的融合：智能化流程的未来

ChatGPT是一种基于深度学习的自然语言生成模型，可以根据给定的上下文生成流畅、连贯、有逻辑的文本。RPA与ChatGPT的结合，可以为各种场景带来更高效、更智能、更灵活的解决方案。
AI明说·2024-01-20 21:09

NAS入门（学习笔记）

文章目录AutoMLNAS初期NAS当前NAS框架One-ShotNAS权重共享策略Zero-ShotNASZen-NASNASWOTEPENAS参考资料AutoML深度学习使特征学习自动化AutoML
清风2022·2024-01-20 19:16

chagpt为什么永远不会产生意识

所谓深度学习也仅仅是一个计算的过程，而不是“我”学习的过程。
心物一元·2024-01-20 19:27

PIL、cv2、numpy，和pytorch(torch)之间的转换

在图像处理和深度学习中，经常需要在PIL（PythonImagingLibrary）、OpenCV（cv2）、NumPy和PyTorch之间进行图像数据的转换。下面是这些库之间常见的转换方法。
fsoule·2024-01-20 18:33

paddlepaddle在执行loss.item()的时候，报错an illegal memory access was encountered.

在深度学习框架中，这可能是由于多种原因引起的，例如：模型或数据的问题：确保你的模型结构和输入数据是正确的。计算资源不足：例如，如果你的GPU内存不足，这可能会导致此类错误。确保你有足够的资源来运行
樂小伍·2024-01-20 18:33

Datawhale 强化学习笔记(二）马尔可夫过程，DQN 算法

文章目录参考马尔可夫过程DQN算法（DeepQ-Network）如何用神经网络来近似Q函数如何用梯度下降的方式更新网络参数强化学习vs深度学习提高训练稳定性的技巧经验回放目标网络代码实战DQN算法进阶DoubleDQNDuelingDQN
RessCris·2024-01-20 17:54

【NPL】自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）的发展简述

目录背景发展线路研发关键词背景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。
全栈小5·2024-01-20 17:09

理解 Stable Diffusion、模型检查点(ckpt)和变分自编码器(VAE)

前言在探索深度学习和人工智能领域的旅途中，理解StableDiffusion、模型检查点(ckpt)以及变分自编码器(VAE)之间的关系至关重要。这些组件共同构成了当下一些最先进图像生成系统的基础。
CCSBRIDGE·2024-01-20 17:38

AI学习(2): PyTorch2.x环境安装

1.1什么是PyTorchPyTorch是一个由Facebook人工智能研究团队开发的开源机器学习库，用于开发人工智能和深度学习的应用程序。
猿码记·2024-01-20 16:55

#Tensor 阅读笔记

一般来说没有大量数据集（比如公司数据库，或者算法竞赛提供的数据库）的时候语音识别、图像识别和深度学习尤其
tsiic·2024-01-20 16:59

深度学习与神经网络实现分类实验

实验目的掌握神经网络及深度学习建模分析掌握使用神经网络实现分类的方法掌握使用Keras框架实现深度学习的方法了解各分类器之间的差异实验环境操作系统：Windows11应用软件：JupyterNotebook
小嘤嘤怪学·2024-01-20 16:23

机器学习||机器学习发展&人工智能 VS 机器学习 VS 深度学习一种新的编程范&机器学习机器学习分类&分类&回归&聚类$&降维&机器学习术语&机器学习的三个要素步骤假设空间\评价指标\优化目标寻解算

目录一、机器学习发展二、人工智能VS机器学习VS深度学习三、机器学习1.机器学习：一种新的编程范式2.机器学习任务四、机器学习分类1.分类2.回归3.聚类4.降维五、机器学习术语六、机器学习的三个要素（
小嘤嘤怪学·2024-01-20 15:21

Pytorch从零开始实战17

Pytorch从零开始实战——生成对抗网络入门本系列来源于365天深度学习训练营原作者K同学文章目录Pytorch从零开始实战——生成对抗网络入门环境准备模型定义开始训练总结环境准备本文基于Jupyternotebook
Liquor999·2024-01-20 15:13

ReLU函数

ReLU函数，全称为修正线性单元（RectifiedLinearUnit），是深度学习中常用的激活函数。
jiang_changsheng·2024-01-20 15:42

J4 - ResNet与DenseNet结合

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、项目定制目录环境模型设计模型效果展示总结与心得体会环境系统:Linux语言:Python3.8.10深度学习框架:Pytorch2.0.0
好名让狗申请了·2024-01-20 14:41

PyTorch中模型的可复现性

在深度学习模型的训练过程中，难免引入随机因素，这就会对模型的可复现性产生不好的影响。但是对于研究人员来讲，模型的可复现性是很重要的。
pprpp·2024-01-20 14:41

[C#]winform部署openvino调用padleocr模型

OpenVINO是一个由Intel开发的开源工具套件，主要用于加速深度学习推理，而PaddleOCR是PaddlePaddle框架的一个组件，主要用于光学字符识别（OCR）。下面将介绍如何使用Ope
FL1623863129·2024-01-20 13:50

[C#]C# winform部署yolov8目标检测的openvino模型

ultralytics/ultralytics【openvino介绍】OpenVINO（OpenVisualInference&NeuralNetworkOptimization）是由Intel推出的，用于加速深度学习模型推理的工具套件
FL1623863129·2024-01-20 13:19

深度学习记录--偏差/方差(bias/variance)

误差问题拟合神经网络函数过程中会出现两种误差：偏差(bias)和方差(variance)偏差和误差的区别欠拟合(underfitting)当偏差(bias)过大时，如左图，拟合图像存在部分不符合值，称为欠拟合(underfitting)过拟合(overfitting)当方差(variance)过大时，如右图，拟合图像过于特殊，不够集中(即方差过大)，称为过拟合(overfitting)误差和tra
蹲家宅宅·2024-01-20 12:09

「超级细菌」魔咒或将打破，MIT 利用深度学习发现新型抗生素

本文约3500字，建议阅读5分钟今天我们来详细研究这篇论文“Mamba：具有选择性状态空间的线性时间序列建模”。MIT利用图神经网络Chemprop识别潜在抗生素，特异性杀死鲍曼不动杆菌。自然界中充满了各种各样的微生物，例如结核杆菌（导致肺结核）、霍乱弧菌（导致霍乱）等严重危害了人们的健康。而在人类历史上，感染这些致病细菌，除了依赖人体自身的免疫系统，几乎无解。直到1928年，青霉素的发现，让人类
数据派THU·2024-01-20 12:30

11种开源即插即用模块汇总 ！！（附论文和代码）

SCConv：空间和通道重构卷积（2023）2、SENet：通道注意力模块（2018）3、ECA：高效通道注意力模块（2020）4、RefConv：重参数化重聚焦卷积（2023）5、SNA-SAW：域泛化语义分割模型
JOYCE_Leo16·2024-01-20 12:28

2019年12月24日

但是这台机器跑深度学习算法本身就很花时间，于是今天就试着在缩短时间开销的情况下调参，比如把双向网络变回单向的、用只需要维护一个权重矩阵的SimpleRNN代替三倍代价的GRU等等……最后结果也不好说怎样
真昼之月·2024-01-20 11:13

第1周：Day 4-5 - 张量（Tensors）操作

张量是这两个框架中用于表示数据的基本单位，理解它们的操作对深度学习至关重要。1.PyTorch张量操作创建张量：PyTorch中，你可以使用torch.tensor来创建张量。
M.D·2024-01-20 09:46

树莓派也可以部署基于YOLO的目标检测

只使用OpenCV运行深度学习模型，而不使用“沉重”的框架如PyTorch或Keras，对于低功耗设备来说是有前途的，因此我决定深入研究这个主题，看看最新的YOLOv8模型在树莓派上的工作原理。
小北的北·2024-01-20 09:15

关于大模型学习中遇到的1

来源：网络深度学习框架是什么意思软件工具深度学习框架是一种软件工具，它的主要目的是为了简化和加速深度学习模型的开发、训练和部署过程。
ringthebell·2024-01-20 09:07

关于大模型学习中遇到的2

来源：网络一小时实践入门PyTorch简介PyTorch是一个开源的深度学习库，由Facebook的人工智能研究团队开发和维护。
ringthebell·2024-01-20 09:37

深度学习之pytorch环境搭建

一.安装pythonhttps://www.python.org/下载2.7或者3.7版本为常用版本.配置环境变量.可以同时安装两个版本.二.安装condahttps://www.anaconda.com/下载对应python版本的.傻瓜式安装.命令行下测试.condaorcondalist三.安装依赖库deeplearning：自定义的虚拟环境numpy：python数值计算包matplotli
KylinDong·2024-01-20 09:39

AIGC在时尚服装领域的应用

AIGC的核心是利用深度学习和机器学习算法，通过训练大量的数据，使AI能够自主创作出具有一定价值的内容。典型应用如ChatGPT，Midjourney等。
AI明说·2024-01-20 08:41

信息与内容安全期末复习

人工智能，机器学习，深度学习人工智能发展三起三伏常见生物特征：人脸虹膜指纹手型视网膜签名语音手部血管分布脸
北岛千奈·2024-01-20 08:08

深度学习的基本概念汇总

这里小小总结一下看论文时常见到的名词，不用再一个个搜索啦！！！1.batchsizebatchsize是指在训练集中取的样本数，batch的size设置的不能太大也不能太小，因此实际工程中最常用的就是mini-batch，一般size设置为几十或者几百。对于二阶优化算法，减小batch换来的收敛速度提升远不如引入大量噪声导致的性能下降，因此在使用二阶优化算法时，往往要采用大batch哦。此时往往b
-day day up-·2024-01-20 07:01

第4周：Pytorch——综合应用和实战项目 Day 28-30: 学习资源和社区参与

学习资源：论文：阅读最新的机器学习和深度学习论文，了解领域的最新进展。推荐资源包括arXiv、GoogleScholar。
M.D·2024-01-20 06:27

深度学习-第J1周：ResNet-50算法的Pytorch实现及解析

本文为[365天深度学习训练营]内部限免文章（版权归*K同学啊*所有）作者：[K同学啊]本周任务：●1.请根据本文TensorFlow代码（训练营内部阅读），编写出相应的Pytorch代码●2.了解残差结构
quant_day·2024-01-20 06:56

**PyTorch月学习计划 - 第一周；第6-7天: 自动梯度（Autograd）**

PyTorch月学习计划-第6-7天:自动梯度（Autograd）学习目标：掌握自动微分的基本原理，特别是在深度学习中的应用。学会如何在PyTorch中使用autograd模块进行自动梯度计算。
M.D·2024-01-20 06:56

Pytorch学习 第二周Day 10-11: 损失函数和优化器

Day10-11:损失函数和优化器在这两天的学习中，我深入了解了不同的损失函数和优化器，并通过使用两个流行的深度学习框架，PyTorch和TensorFlow，来对比学习这些概念的实际应用。
M.D·2024-01-20 06:56

深度学习｜9.7迁移学习transfer learning

文章目录迁移学习迁移学习的定义如何实现迁移学习为什么要选择迁移学习？迁移学习迁移学习的定义迁移学习是指将针对某项任务学习到的知识应用到其他任务的问题解决中去。如何实现迁移学习可以下载别人训练好的网络，保留网络中训练好的参数（参数分两种，一种是人为设置好的超参数，另外一种是在训练过程中学习/调整到的参数）注意的是，原先训练好的网络可能会有多个输出结果，而某次任务所需的结果可能只是其中的一个子集，也就
晓源Galois·2024-01-20 06:19

Pytorch学习第二周--Day 12-13: 构建你的第一个神经网络

使用了两个主流的深度学习框架：PyTorch和TensorFlow，以对比和理解它们在神经网络构建方面的不同。目标：构建一个全连接的神经网络来处理分类问题。
M.D·2024-01-20 06:16

复现图神经网络（GNN）论文的过程以及PyTorch与TensorFlow对比学习

三、实现模型：使用合适的深度学习框架（如PyTorch、TensorFlo
M.D·2024-01-20 06:16

Pytorch第2周：深度学习基础 - Day 8-9: 神经网络基础

Pytorch第2周：深度学习基础-Day8-9:神经网络基础学习目标：理解神经网络的基础概念。学习如何使用PyTorch的nn模块构建神经网络。
M.D·2024-01-20 06:16

第1周：Day 3 - PyTorch与TensorFlow的异同介绍（入门级）

它由Facebook的人工智能研究团队开发，提供了丰富的API，便于进行深度学习模型的快速开发和原型验证。PyTorch的主要特点包括动态计算图（即命令式编程风格），直观的API设计，以及强大
M.D·2024-01-20 06:46

数据预处理中的插值操作

用于深度学习模型的训练数据有时会遇到分辨率不统一的情况，不利于模型训练出最优的结果。
chunleiml·2024-01-20 05:30

Codalab平台学习笔记

简介Codalab是一个用于复现深度学习研究的协作平台，由斯坦福大学和微软合作开发。
Q同学的nlp笔记·2024-01-20 05:59

动手学深度学习5 矩阵计算

矩阵计算--矩阵怎么求导数1.导数和微分2.偏导数3.梯度1.向量-标量求导2.向量-向量求导3.拓展到矩阵4.链式法则5.小结QA练习课程安排：视频：https://www.bilibili.com/video/BV1eZ4y1w7PY/?spm_id_from=autoNext&vd_source=eb04c9a33e87ceba9c9a2e5f09752ef8课件：https://zh-v2
陌上阳光·2024-01-20 04:49

动手学深度学习3 数据操作+数据预处理

数据操作+数据预处理1.基础数据结构-N维数组2.数据操作实现--基础的张量运算1.张量--创建与赋值1.数据生成--创建torch.arange2.张量的属性--shape、numel3.reshape--改变张量的shape但是不改变其值4.初始化张量oneszeros等5.使用python列表或嵌套列表为张量赋值2.张量的运算1.标准算术运算符（+、-、*、/和**）加减乘除幂运算2.指数运
陌上阳光·2024-01-20 04:48

动手学深度学习6 自动求导

5.为什么深度学习中一般对标量求导而不是对矩阵或者向量6.多个lo
陌上阳光·2024-01-20 04:47

AI智能大模型与低代码：现代应用开发的潮流趋势

AI智能大模型可以处理复杂的数据问题，并通过深度学习和自然语言处理等技术实现卓越的性能。而低代码开发则减少了传统软件开发的繁琐过程，使非专业开发者也能快速开发
液态不合群·2024-01-20 04:13

人工智能简史第五章：第三次浪潮期-2006年以后

第三次人工智能浪潮兴起的标志可能要数2006年杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton）等人提出的深度学习，或者说Hinton等人吹响了这次浪潮的号角。
ChatGPT_X·2024-01-20 04:40

视频快速转人体关键点检测

快速视频转人体关键点检测【决胜最强王者】前言人体关键点检测与深度学习项目介绍：人工智能挑战水城余哥项目实施步骤Step1:上传视频文件Step2:修改文件名为in.mp4Step3:点击按钮运行Step4
OverlordDuke·2024-01-20 03:43
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