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深度学习-Tensorflow
领域自适应简述
摘自https://zhuanlan.zhihu.com/p/21441807
深度学习
大讲堂领域自适应问题中两个至关重要的概念:源域(sourcedomain)表示与测试样本不同的领域,但是有丰富的监督信息
ltochange
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2024-02-11 20:43
C语言常见面试题:C语言中如何进行人工智能编程?
以下是一些基本步骤和注意事项,帮助你开始在C语言中进行AI编程:理解AI基础:学习AI的基本概念、算法和技术,如机器学习、
深度学习
、神经网络等。
广寒舞雪
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2024-02-11 20:06
c语言
人工智能
开发语言
深度学习
路线,包括书籍和视频
深度学习
是一个广泛而快速发展的领域,涉及多种技术和应用。以下是一个
深度学习
学习路线,包括书籍和视频资源。
jjm2002
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2024-02-11 19:25
深度学习
深度学习
人工智能
深度学习
-最简代码实现目标检测模型
一、项目介绍在
深度学习
领域中,目标检测一直是一个备受关注的研究方向。为了更深入地理解
深度学习
目标检测的原理和实现,我写了一个简单的单目标检测项目。
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2024-02-11 19:48
论文学习1----理解
深度学习
需要重新思考泛化Understanding deep learning requires rethinking generalization
——论文地址:Understandingdeeplearningrequiresrethinkinggeneralization1、有关新闻1.1新闻一:参考1:机器之心尽管深度人工神经网络规模庞大,但它们的训练表现和测试表现之间可以表现出非常小的差异。传统的思考是将小的泛化误差要么归结为模型族的特性,要么就认为与训练过程中的正则化技术有关。通过广泛的系统性实验,我们表明这些传统的方法并不能解释大
夏洛的网
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2024-02-11 18:02
机器学习
深度学习
论文
深度学习
神经网络
一文详解静态图和动态图中的自动求导机制
作者|FesianXu导读4年前在《AutoDiff理解》之第一篇“自动求导技术在
深度学习
中的应用”[1]中打算写一个关于autodiff的系列文章,因为工作和学习上比较忙碌(LanDuo:P),就一直拖到了现在
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2024-02-11 18:53
深度学习python
【
深度学习
】讲透
深度学习
第3篇:
TensorFlow
张量操作(代码文档已分享)
本系列文章md笔记(已分享)主要讨论
深度学习
相关知识。可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归(含代码),熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。
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2024-02-11 18:34
什么是 OpenAI 的 Dall-E 模型
这个模型基于
深度学习
和生成对抗网络(GAN)的原理,能够根据用户输入的描述生成高质量、富有创意的图像。
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2024-02-11 18:24
如何使用Python进行地址信息(省/市/区/姓名/电话)提取
paddle:百度开发的
深度学习
平台
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2024-02-11 17:50
phpy :PHP 与 Python 互调用库,为 PHP 引入 Python 生态,PHP 也可以写 AI 了
包括当下非常流行的PyTorch、transformers、
TensorFlow
等AI库,以及Numpy、Pandas、Scikit等科学计算库,还可以使用PyQt、wxPython等图形界面库。
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2024-02-11 17:07
phppythonai开发
DeepMind利用
深度学习
预测 220 万种新晶体
如今借助GoogleDeepMind发布的
深度学习
工具GNoME,科研人员在短时间内就发现了22
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2024-02-11 17:06
人工智能深度学习
2.1.1 摄像头
基于图像的物体检测和识别技术已经相当成熟,随着近几年
深度学习
的发展,基于
深度学习
的视觉感知算法已大量应用于实际生活和生产中,在某些任务上甚至已经超越人类水平。在自动驾驶车上,一般会安
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2024-02-11 17:43
人工智能
1.10 强化学习
与
深度学习
类似,强化学习的关键问题也是贡献度分配问题,每一个动作不能直接得到监督信息,需要通过整个模型的
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2024-02-11 17:09
人工智能
政安晨:梯度与导数~示例演绎《机器学习·神经网络》的高阶理解
这篇文章确实需要一定的数学基础,第一次接触的小伙伴可以先看一下我示例演绎这个主题的前两篇文章:示例演绎机器学习中(
深度学习
)神经网络的数学基础——快速理解核心概念(一):政安晨:示例演绎机器学习中(
深度学习
政安晨
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2024-02-11 15:00
政安晨的机器学习笔记
机器学习
神经网络
人工智能
Python
梯度与导数
TensorFlow
Conda
Deep Learning for Anomaly Detection: A Review(翻译)
前言一、引言二、异常检测:问题的复杂性和挑战1.主要问题复杂性2.深度异常检测所面临的主要挑战三、用深度异常检测应对挑战1.预备工作2.深度异常检测方法的分类四.
深度学习
的特征提取1.预训练模型2.特定的特征提取模型五
appron
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2024-02-11 14:50
入侵检测
异常检测
网络攻击检测
fast.ai
深度学习
笔记(六)
深度学习
2:第2部分第12课原文:medium.com/@hiromi_suenaga/deep-learning-2-part-2-lesson-12-215dfbf04a94译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0
绝不原创的飞龙
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2024-02-11 14:13
人工智能
人工智能
python
深度学习
deep learning update error loss = nan
为什么用
tensorflow
训练网络,出现了loss=nan最常见的原因是学习率太高。
xyq_learn
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2024-02-11 14:52
使用阿里的pip源安装
TensorFlow
失败处理
指定安装源为阿里的地址时,安装报错,提示如下:(testPython)C:\Users\yangs\testPython\Scripts>pipinstall--ignore-installed--upgrade
tensorflow
-ihttp
Andy9918
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2024-02-11 13:32
PyTorch版本说明与安装
PyTorch版本说明与安装PyTorch可以看作是Python的一个库,准确地说,它是一个
深度学习
框架,提供了许多用于构建、训练和部署神经网络模型的功能和工具。
YuanDaima2048
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2024-02-11 13:52
工具使用
深度学习
pytorch
机器学习
人工智能
python
笔记
tensorflow
安装版本问题
TensorFlow
安装问题解决查看安装版本信息
TensorFlow
与cuda对应关系cudnn和cuda版本对应创建Anconda环境自己创建的环境配置如下:环境名称Python版本
tensorflow
-gpu
YuanDaima2048
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2024-02-11 13:51
工具使用
tensorflow
人工智能
python
2019-10-31 人工智能、机器学习、
深度学习
的概念
一、什么叫人工智能、机器学习、
深度学习
人工智能:computationalagents(机器)可计算的机器andactintelligentlyAIaresystems(系统),可以做以下的事情:rationally
可乐W
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2024-02-11 12:30
[论文总结]
深度学习
在农业领域应用论文笔记12
文章目录1.3D-ZeF:A3DZebrafishTrackingBenchmarkDataset(CVPR,2020)摘要背景相关研究所提出的数据集方法和结果个人总结2.Automatedflowerclassificationoveralargenumberofclasses(ComputerVision,Graphics&ImageProcessing,2008)摘要背景分割与分类数据集和实
落痕的寒假
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2024-02-11 12:26
论文总结
深度学习
论文阅读
人工智能
【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】(1)人工智能、机器学习、
深度学习
之间的关系
6.1人工智能、机器学习与
深度学习
的关系必须要掌握的内容:如上图:人工智能>机器学习>
深度学习
。机器学习是人工智能的一个分支,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改进具体算法的性能。
giszz
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2024-02-11 12:26
学习笔记
人工智能
人工智能
学习
笔记
政安晨:示例演绎机器学习中(
深度学习
)神经网络的数学基础——快速理解核心概念(二){两篇文章讲清楚}
这一篇与上一篇是兄弟篇,意在通过两篇文章讲清楚
深度学习
中神经网络的数学基础,第一次看到这篇文章的小伙伴可以从上一篇文章看起(包括搭建环境等等都在上一篇),上一篇链接如下:政安晨:示例演绎机器学习中(
深度学习
政安晨
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2024-02-11 12:56
政安晨的机器学习笔记
机器学习
深度学习
神经网络
Python
数学基础
张量运算
Numpy
TF张量类型和运算
TF张量类型和运算
TensorFlow
有一些基础的数据类型和对数据的运算,我们来进行简单介绍本节目录TF数据类型TF数学运算数据类型TF的数据基础是张量,零维的张量是一个标量(Scalar),二维张量是一个向量
焜俞
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2024-02-11 10:48
《零基础实践
深度学习
》波士顿房价预测任务 02
1.3波士顿房价预测任务上一节我们初步认识了神经网络的基本概念(如神经元、多层连接、前向计算、计算图)和模型结构三要素(模型假设、评价函数和优化算法)。本节将以“波士顿房价预测”任务为例,向读者介绍使用Python语言和Numpy库来构建神经网络模型的思考过程和操作方法。波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务,类似于程序员世界的“HelloWorld”。和大家对房价的普遍认知相同,波士顿地区的房价
软工菜鸡
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2024-02-11 09:20
《零基础实践深度学习》
python
波士顿房价
百度
飞桨
深度学习
机器学习
第二天 寻找了三篇
深度学习
综述(
深度学习
,目标检测,图像分割)
##################ImageSegmentationUsingDeepLearning:ASurvey本文梳理了172篇相关文献。本文全面回顾了撰写本文时候的文献。包括但不限于全卷积像素标记网络(FCN),编码器-解码器体系结构,多尺度以及基于金字塔的方法,递归网络,视觉注意模型和对抗环境中的生成模型;从最早的方法(阈值化,K均值聚类,分水岭)到后来(随机场,细数方法一类的)再到
kim_ed33
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2024-02-11 09:16
Python 编程1000例(6):打印成绩等级和出租车计费问题
文章目录一、设计条件运算二、打印成绩等级三、出租车计费问题本系列文章通过1000(一篇文章表示1个实例)个实例,为读者提供较为详细的练习题目,以便读者举一反三,
深度学习
。
Amo Xiang
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2024-02-11 08:23
Python3入门与进阶
算法
数据结构
python
如何进行深度课时学情分析、课时教材分析?
一一《
深度学习
设计模板与示例》阅读札记导读提纲:为青年教师示范对一本书如何摘录与批注;向无暇读原著青年教师推荐深度课时学情分析、课时教材分析方法与案例。备课、说课时经常提到要备学情、备教材。
王红顺
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2024-02-11 07:57
第十八篇【传奇开心果短博文系列】Python的OpenCV库技术点案例示例:图像修复和恢复
Python的OpenCV库技术点案例示例系列短博文目录前言一、常用的图像修复与恢复技术二、插值方法示例代码三、基于纹理合成的方法示例代码四、基于边缘保持的方法示例代码五、基于图像修复模型的方法示例代码六、基于
深度学习
的方法示例代码七
传奇开心果编程
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2024-02-11 07:53
Python库OpenCV
技术点案例示例短博文
python
opencv
计算机视觉
人工智能
GPT-4模型的创造力
它们不仅能够精确地模拟和再现各类文本样式、结构和内容,而且在生成新的文本时,能够通过
深度学习
算法对海量训练数据中捕捉到的模式进行创新性的重组与拓展:词汇创新:基于已学习的大量词汇及其搭配关系,GPT-4
科学禅道
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2024-02-11 07:23
大模型专栏
人工智能
AIGC
自然语言处理
10大机器学习开源项目推荐(Github平均star为1385)
翻译|suisui出品|人工智能头条(AI_Thinker)本文推荐的10大机器学习开源项目是由Mybridge从250个机器学习开源项目中挑选出来的,Github平均star为1385,主题包含:
Tensorflow
城市中迷途小书童
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2024-02-11 07:41
《动手学
深度学习
(PyTorch版)》笔记8.3
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,书上的源代码是在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在python3.9.18下测试通过,同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter8RecurrentNeuralNetworks8.3LanguageModelsandtheDataset假设长度为TTT的文本序列中
南七澄江
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2024-02-11 07:15
python
深度学习笔记
深度学习
pytorch
笔记
人工智能
python
《零基础实践
深度学习
》实践导学 01
1.1前言一、课程介绍《零基础实践
深度学习
》(第1版)2020年正式上线,深受开发者和高校师生追捧,累积学习人数超过9万人。
软工菜鸡
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2024-02-11 07:15
《零基础实践深度学习》
百度飞桨
深度学习
机器学习
AI
人工智能
paddle
《动手学
深度学习
(PyTorch版)》笔记8.4
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,书上的源代码是在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在python3.9.18下测试通过,同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter8RecurrentNeuralNetworks8.4RecurrentNeuralNetworks对nnn元语法模型,单词xtx_tx
南七澄江
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2024-02-11 07:15
深度学习笔记
python
深度学习
pytorch
笔记
算法
人工智能
python
【正在更新】从零开始认识语音识别:DNN-HMM混合系统语音识别(ASR)原理
|Introduction近期想深入了解语音识别(ASR)中隐马尔可夫模型(HMM)和深度神经网络-隐马尔可夫(DNN-HMM)混合模型,但是尽管网络上有许多关于DNN-HMM的介绍,如李宏毅教授的《
深度学习
人类语言处理
EthanLifeGreat
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2024-02-11 06:11
语音识别
dnn
人工智能
使用
深度学习
进行序列分类
最近在准备毕业设计,题目是关于使用
深度学习
进行序列数据进行分类的问题,神经网络在特征识别和分类上具有超常的优势。
小白lite
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2024-02-11 06:00
神经网络
神经网络
LSTM
序列分类
MATLAB
深度学习
使用
深度学习
进行“序列到序列”分类
目录加载序列数据定义LSTM网络架构测试LSTM网络此示例说明如何使用长短期记忆(LSTM)网络对序列数据的每个时间步进行分类。要训练深度神经网络以对序列数据的每个时间步进行分类,可以使用“序列到序列”LSTM网络。通过“序列到序列”LSTM网络,可以对序列数据的每个时间步进行不同预测。此示例使用从佩戴在身体上的智能手机获得的传感器数据。该示例训练一个LSTM网络,旨在根据表示三个不同方向上的加速
jk_101
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2024-02-11 06:59
Matlab
深度学习
分类
人工智能
[PyTorch]PyTorch中张量(Tensor)拼接和拆分操作
PyTorch
深度学习
总结第四章PyTorch中张量(Tensor)拼接和拆分操作文章目录PyTorch
深度学习
总结前言一、张量拼接二、张量拆分前言上文介绍了PyTorch中张量(Tensor)的切片操作
咸鱼鲸
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2024-02-11 04:51
pytorch
人工智能
python
【PyTorch】改变张量(Tensor)形状操作
PyTorch
深度学习
总结第二章PyTorch中改变张量(Tensor)形状操作文章目录PyTorch
深度学习
总结一、前言二、改变张量形状一、前言上文讲解了张量生成和信息获取的知识,本文将针对张量的操作进行详细讲解
咸鱼鲸
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2024-02-11 04:21
PyTorch
pytorch
人工智能
python
【PyTorch】PyTorch中张量(Tensor)切片操作
PyTorch
深度学习
总结第三章PyTorch中张量(Tensor)切片操作文章目录PyTorch
深度学习
总结一、前言二、获取张量中的元素1、切片(行、列数)方法2、torch.where()函数3、使元素置零的操作一
咸鱼鲸
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2024-02-11 04:21
PyTorch
pytorch
人工智能
python
【PyTorch】张量(Tensor)的生成
PyTorch
深度学习
总结第一章Pytorch中张量(Tensor)的生成文章目录PyTorch
深度学习
总结一、什么是PyTorch?
咸鱼鲸
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2024-02-11 04:20
PyTorch
pytorch
人工智能
python
深度学习
图像分类相关概念简析+个人举例1(ANN相关概念与计算)
(1)神经网络:英文全称ArtificialNeuralNetwork,简称为ANN。神经网络是一种模仿人脑神经元结构和功能的人工智能模型。它由多个神经元(也称节点、单元)组成,每个神经元通过计算输入和权重的线性组合,并经过激活函数的非线性转换来产生输出。神经网络可以通过调整权重和偏置来学习输入数据的特征和模式。以下是神经网络中的一些重要概念和组成部分:[1]输入层:接受原始数据输入,将数据传递给
是lethe先生
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2024-02-11 04:50
深度学习
分类
人工智能
深度学习
图像分类相关概念简析+个人举例2(CNN相关原理概念与计算)
(2)卷积神经网络:英文全称ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN是一种常用于图像分类的
深度学习
模型,其主要特点是包含了卷积层和池化层,能够提取图像的局部特征。
是lethe先生
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2024-02-11 04:50
深度学习
分类
cnn
深度学习
图像分类相关概念简析+个人举例3(CNN相关补充,附详细举例代码1)
【1】激活函数(ActivationFunction):在
深度学习
(CNN)中,激活函数用于引入非线性性质,帮助模型学习复杂的关系。常见的激活函数有ReLU、Sigmoid和Tanh等。
是lethe先生
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2024-02-11 04:50
深度学习
分类
cnn
2020-03-12今日表现超创业板6%
简介程序选股逻辑根据
深度学习
模型对个股的打分选择对应池子中的前N个标的。
云浪行川
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2024-02-11 04:35
政安晨:示例演绎机器学习中(
深度学习
)神经网络的数学基础——快速理解核心概念(一){两篇文章讲清楚}
进入人工智能领域免不了与算法打交道,算法依托数学基础,很多小伙伴可能新生畏惧,不用怕,算法没那么难,也没那么玄乎,未来人工智能时代说不得人人都要了解算法、应用算法。本文试图以一篇文章,用程序演绎的方式给大家把这里面的数学基础先讲清楚,以便于咱们未来深入,呵呵。第一次接触机器学习的小伙伴,环境搭建参考我的这篇文章(只参考这个里面关于环境搭建的部分就可以):政安晨的机器学习笔记——跟着演练快速理解Te
政安晨
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2024-02-11 03:34
政安晨的机器学习笔记
神经网络
人工智能
深度学习
Python
数学基础
机器学习
Conda
【
深度学习
】实验7布置,图像超分辨
清华大学驭风计划因为篇幅原因实验答案分开上传,实验答案链接http://t.csdnimg.cn/P1yJF如果需要更详细的实验报告或者代码可以私聊博主有任何疑问或者问题,也欢迎私信博主,大家可以相互讨论交流哟~~
深度学习
训练营案例
X.AI666
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2024-02-11 03:00
深度学习
深度学习
人工智能
深度学习
入门--参数的优化算法
1.梯度下降法(GradientDescent)梯度下降法的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值,也可以沿梯度上升方向求解最大值。假设模型参数为θ\thetaθ,损失函数为J(θ)J(\theta)J(θ),损失函数关于参数的偏导数,也就是梯度为▽θJ(θ)\triangledown_\thetaJ(\theta)▽θJ(θ),学习率为α\alphaα,则使用梯度下降法更新参数为:梯度下降法目前
我只钓小鱼
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2024-02-11 03:53
深度学习
Anaconda安装
tensorflow
、pytorch
tensorflow
与pytorch都是机器学习常用的工具,本文用anaconda为
tensorflow
与pytorch创建两个环境0.准备首先需要有安装过anaconda,并且会使用anaconda,
zht1999
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2024-02-11 03:02
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