深度学习-Tensorflow 第26页

李沐《动手学深度学习》注意力机制

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·2024-02-07 16:27

深度学习的探索与实践

深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。

爱内卷的学霸一枚·2024-02-07 16:38

【DELM回归预测】基于深度学习极限学习机DELM实现数据回归预测附matlab代码

深度学习极限学习机（DeepExtr

matlab科研助手·2024-02-07 15:32

深度置信网络（深度信念网络）DBN回归预测-MATLAB代码实现

一、DBN介绍（完整代码获取：私信或评论区）深度置信网络（DeepBeliefNetworks，DBN）是一种深度学习模型，由多个堆叠的受限玻尔兹曼机（RestrictedBoltzmannMachines

L0392·2024-02-07 15:01

【MATLAB】使用随机森林在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

1.随机森林在神经网络的应用当使用随机森林进行特征选择时，算法能够为每个特征提供一个重要性得分，从而帮助识别对目标变量预测最具影响力的特征。这有助于简化模型并提高其泛化能力，减少过拟合的风险，并且可以加快模型训练和推理速度。通过剔除不重要的特征，模型的复杂度降低，同时保持了较高的预测准确性。随机森林是一种集成学习算法，利用多棵决策树对特征进行建模。由于其天然的并行化、抗过拟合的特性和对非线性关系的

编程到天明·2024-02-07 15:31

【MATLAB】使用梯度提升树在回归预测任务中进行特征选择（深度学习的数据集处理）

1.梯度提升树在神经网络的应用使用梯度提升树进行特征选择的好处在于可以得到特征的重要性分数，从而识别出对目标变量预测最具影响力的特征。这有助于简化模型并提高其泛化能力，减少过拟合的风险，并且可以加快模型训练和推理速度。此外，特征选择可以帮助理解数据，并为进一步的特征工程提供指导，有效地提高模型的预测性能。梯度提升树（GBT）是一种强大的监督学习算法，常用于回归和分类问题。通过利用多棵决策树的集成学

编程到天明·2024-02-07 15:59

PyTorch中基础模块torch的详细介绍

torch是PyTorch库的核心模块，提供了以下关键功能：张量（Tensor）：类似于NumPy的ndarray，但可以无缝地在CPU或GPU上运行，并且支持自动微分，是深度学习模型中数据的主要表示形式

科学禅道·2024-02-07 15:29

电力负荷预测 | 基于GRU门控循环单元的深度学习电力负荷预测，含预测未来（Python）

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述电力负荷预测|基于GRU门控循环单元的深度学习电力负荷预测，含预测未来（Python&

天天酷科研·2024-02-07 14:11

Anaconda python版本降级

Anacondapython版本降级在anaconda官网直接下载的软件默认python为3.8版本，因为要使用TensorFlow，但是目前TF仅支持到python3.7,需要降级。

DanielZzzsj·2024-02-07 13:41

人工智能 | 深度学习的进展

深度学习的进展深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。

卡尔曼的BD SLAMer·2024-02-07 13:02

CVPR 2023: SFD2 Semantic-Guided Feature Detection and Description

学习特征:这些特征是使用深度学习技术（例如卷积神经网络(CNN)）从数据中自动学习的。它们可以捕捉像素之间更复杂的关系，并有可能获得更好的性能，但计算成本可能很高。语义

结构化文摘·2024-02-07 12:20

Tensorflow2.0实现像素归一化与频谱归一化，一次彻底地梳理

中的像素归一化(Pixelnormalization，或称为像素规范化)和频谱归一化(Spectralnormalization，或称频谱规范化)，在高清图片生成中，这两种归一化技术得到了广泛使用，最后使用Tensorflow2

人工智能T哥·2024-02-07 12:29

挑战杯 python+大数据校园卡数据分析

0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于yolov5的深度学习车牌识别系统实现学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：4分工作量：4分创新点：3分该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐

laafeer·2024-02-07 12:37

神经网络和深度学习第一周学习笔记

neuronnetwork:是一种非常强大的学习算法，这种算法的灵感来源与人类的大脑组成ReLUReLU函数的特点是初始值为0，之后变为一条直线singleneuron上图圆圈的部分代表单个神经元，其完成的任务为输入x可以输出相对应的y上图表示由多个神经元聚集而成的神经网络（multipleneuronnetwork）上图为surpervisedlearning的一些具体应用对于第1，2种应用，使

热爱生活的小谢·2024-02-07 12:18

专访Keras之父：关于深度学习、Keras的诞生和给初学者的建议

ETHK6aakAy0uHqJGdJiSHw新智元报道作者：SanyamBhutani编辑：肖琴【新智元导读】本文是对Keras的创造者、谷歌AI研究员FrancoisChollet的专访，内容包括François从何开始对深度学习感兴趣

喜欢打酱油的老鸟·2024-02-07 12:19

深度 | 从各种注意力机制窥探深度学习在NLP中的神威

选自arXiv作者：AntoineJ.-P.Tixier机器之心编译参与：思源随着层级表征的兴起，自然语言处理在很多方面都应用了深度神经网络。它们可以实现语言建模、情感分析、机器翻译、语义解析等非常多的任务，这些序列建模任务可以使用循环神经网络、卷积神经网络甚至近来比较流行的Transformer。机器之心也介绍过基于循环与卷积的序列建模方法，而近日一篇综述文章进一步介绍了NLP中各种深度技术。由

机器学习算法那些事·2024-02-07 12:18

人工智能|深度学习——使用多层级注意力机制和keras实现问题分类

代码下载使用多层级注意力机制和keras实现问题分类资源-CSDN文库1准备工作1.1什么是词向量?”词向量”（词嵌入）是将一类将词的语义映射到向量空间中去的自然语言处理技术。即将一个词用特定的向量来表示，向量之间的距离（例如，任意两个向量之间的L2范式距离或更常用的余弦距离）一定程度上表征了的词之间的语义关系。由这些向量形成的几何空间被称为一个嵌入空间。传统的独热表示（one-hotrepres

博士僧小星·2024-02-07 12:17

故障诊断 | 一文解决，TCN时间卷积神经网络模型的故障诊断（Matlab）

效果一览文章概述故障诊断|一文解决，TCN时间卷积神经网络模型的故障诊断（Matlab）模型描述时间卷积神经网络（TCN）是一种用于序列数据建模和预测的深度学习模型。

机器学习之心·2024-02-07 11:27

MxNet源码解析(1) KVStore，pslite源码解析

因此，今天将我一直以来的学习过程中的心得和收获总结在这里，也为以后对MxNet的继续学习做一个铺垫2.MxNet构成MxNet作为一个深度学习框架，它最大的特点应该是分布式训练的支持了。

Junr_0926·2024-02-07 11:37

PyTorch自动微分模块torch.autograd的详细介绍

torch.autograd是PyTorch深度学习框架中的一个核心模块，它实现了自动微分（AutomaticDifferentiation）的功能。

科学禅道·2024-02-07 10:05

PyTorch 中音频信号处理库torchaudio的详细介绍

torchaudio是PyTorch深度学习框架的一部分，是PyTorch中处理音频信号的库，专门用于处理和分析音频数据。

科学禅道·2024-02-07 10:32

第十四篇【传奇开心果系列】Python的OpenCV库技术点案例示例：图像特征提取与描述

库技术点案例示例系列短博文目录前言一、OpenCV图像特征提取与描述介绍二、OpenCV图像特征提取与描述初步示例代码三、扩展思路介绍四、特征点筛选和匹配优化示例代码五、多尺度特征提取示例代码六、非局部特征描述子示例代码七、基于深度学习的特征提取示例代码八

传奇开心果编程·2024-02-07 09:48

挑战杯 python+深度学习+opencv实现植物识别算法系统

0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的植物识别算法研究与实现学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：4分工作量：4分创新点：4分更多资料,项目分享：https://gitee.com

laafeer·2024-02-07 09:23

计算机设计大赛深度学习+python+opencv实现动物识别 - 图像识别

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4inception_v3网络5最后0

iuerfee·2024-02-07 09:20

动手学深度学习-02打卡

过拟合、欠拟合及其解决方案1.过拟合、欠拟合的概念2.权重衰减3.丢弃法模型选择、过拟合和欠拟合训练误差和泛化误差训练误差：模型在训练数据集上表现出的误差。泛化误差：模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望。模型选择验证数据集除训练集和测试集之外的数据。目的是为了从训练误差估计泛化误差。k折交叉验证把原始训练数据集分割成k个不重合的子数据集，然后做k次模型训练和验证。每一次我们使用一个子数据

一技破万法·2024-02-07 09:06

深度学习基础--反向传播

image.png反向传播求误差image.png求对J的影响image.pngimage.png求对J的影响image.pngimage.png误差反传image.pngimage.pngimage.png参考：深度学习

掰不开桃子的男人·2024-02-07 09:13

如何快速入门深度学习

深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它模拟人脑的神经网络结构，通过大量的数据训练模型，使计算机能够自动学习和理解数据。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。

人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-07 09:07

解决方案：2024年Pytorch（GPU版本）+ torchvision手动安装教程[万能安装方法] win64、linux、macos、arm、aarch64均适用

1.2、创建虚拟环境1.3、搜索Pytorch包1.4、选择下载符合配置的Pytorch包1.4、安装离线包二、torchvision手动安装2.1、查找对应的版本2.2、安装torchvision对于深度学习新手和入门不久的同学来说

中杯可乐多加冰·2024-02-07 08:27

从事机器视觉，笔记本电脑该如何选型

机器视觉和深度学习，对计算机的CPU、内存、显卡、硬盘要求都较高，价位基本到7000以上，显卡一般不会差的！选型原因：1）CPU要好，是因为这2者都会涉及大量数据处理，数据计算。

他在从中笑·2024-02-07 08:55

“拍案叫绝”的语文课

6月6日，为期一天的全国深度学习教育研究联盟校思维课堂展示暨诊断活动在实验小学圆满结束。图片发自App最让人回味无穷的是夏老师的一节“拍案叫绝”的语文课！

义芳·2024-02-07 08:56

orin nx 安装paddlespeech记录

版本8.6.0.166Deepstream版本6.2Python版本3.8算力100T安装paddlepaddle：去飞桨官网下载jetpack版本的：下载安装Linux推理库-PaddlePaddle深度学习平台当需要调用语速的接口时

想努力的人·2024-02-07 08:35

【深度学习】Softmax实现手写数字识别

实训1：Softmax实现手写数字识别相关知识点:numpy科学计算包，如向量化操作，广播机制等1任务目标1.1简介本次案例中，你需要用python实现Softmax回归方法，用于MNIST手写数字数据集分类任务。你需要完成前向计算loss和参数更新。你需要首先实现Softmax函数和交叉熵损失函数的计算。y=softmax(WTx+b)L=CrossEntropy(y,label)y=softm

住在天上的云·2024-02-07 08:04

4、pyorch模型转换为onnx、.pb、.h文件

simpleimporttorchimportonnxfromonnx_tf.backendimportpreparefromonnx2kerasimportonnx_to_kerasimportkerasimporttensorflowastf

小树苗m·2024-02-07 08:31

1、深度学习环境配置相关下载地址整理（cuda、cudnn、torch、miniconda、pycharm、torchvision等）

小树苗m·2024-02-07 07:29

神经网络 | CNN 与 RNN——深度学习主力军

本文主要将卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）这两个深度学习主力军进行对比。我们知道，从应用方面上来看，CNN用于图像识别较多，而RNN用于语言处理较多。

半亩花海·2024-02-07 07:18

2.6总结

听一整章的深度学习网课了洛谷网课（网课还没听完，明天继续更）vector插入vector遍历前向星拓扑排序

莫欺少年穷。·2024-02-07 07:09

JCTC | 利用几何深度学习对蛋白质-配体结合pose进行等变灵活建模

作者提出了一种名为FlexPose的新型深度学习框架，它可以直接对复杂结构进行建模，而不需要传统的采样和评分策略。该模型结合了标量-向量双特征表示和SE(3)等变网络设计来处理动态结构变化。

药研猿·2024-02-07 05:33

人工智能|深度学习——基于全局注意力的改进YOLOv7-AC的水下场景目标检测系统

代码下载：基于全局注意力的改进YOLOv7-AC的水下场景目标检测系统.zip资源-CSDN文库1.研究的背景水下场景目标检测是水下机器人、水下无人机和水下监控等领域中的重要任务之一。然而，由于水下环境的复杂性和特殊性，水下目标检测面临着许多挑战，如光线衰减、水下散射、水下噪声等。因此，开发一种高效准确的水下场景目标检测系统对于提高水下任务的执行效果和水下资源的利用效率具有重要意义。目前，基于深度

博士僧小星·2024-02-07 05:25

【转载】详解残差网络

在深度学习中，网络层数增多一般会伴着下面几个问题计算资源的消耗模型容易过拟合梯度消失/梯度爆炸问题的产生问题1可以通过GPU集群来解决，对于一个企业资源并不是很大的问题；问题2的过拟合通过

yepeng2007fei·2024-02-07 05:15

【计算机视觉】浅谈计算机视觉中的Transformer

图像分类2.2目标检测3.典型实验典型实验详解：实验目的：实验设置：数据集：模型配置：训练策略：评估指标：实验过程：数据预处理：模型训练：模型验证：实验结果与分析：4.关键代码实现5.总结：摘要：随着深度学习的发展

沐风—云端行者·2024-02-07 05:43

tensorflow 简单的结构

程序如下：#导入importtensorflowastfimportnumpyasnp#数据X_data=np.random.rand(100).astype(np.float32)#在tensorflow

朱宏飞·2024-02-07 04:37

时间序列预测 —— DeepAR 模型

时间序列预测——DeepAR模型DeepAR模型是一种专门用于处理时间序列概率预测的深度学习模型，它可以自动学习数据中的复杂模式，提高预测的准确性。

Persist_Zhang·2024-02-07 04:21

论文阅读-通过云特征增强的深度学习预测云工作负载转折点

论文名称：CloudWorkloadTurningPointsPredictionviaCloudFeature-EnhancedDeepLearning摘要云工作负载转折点要么是代表工作负载压力的局部峰值点，要么是代表资源浪费的局部谷值点。预测这些关键点对于向系统管理者发出警告、采取预防措施以实现高资源利用率、服务质量（QoS）和投资收益至关重要。现有研究主要只关注于工作负载未来点值的预测，而没

向来痴_·2024-02-07 02:43

深度学习的进展

深度学习近年来的进展在各个领域均展现出非凡的实力，以下将进一步详述几个关键领域的具体突破和应用：1.计算机视觉图像分类与识别：随着深度卷积神经网络的发展，如AlexNet、VGG、Inception系列

李建军·2024-02-07 01:20

《学历案与深度学习》

1.深度学习的主要表征有三：一是高投入，即学生高度参与课堂学习，如倾听、专注和坚毅等；二是高认知，即超越了解、记住、复述、背诵等浅层次认知，强调深度理解、问题解决、创造性思维、批判性思维等高阶认知；三是复杂环境

教育小硕·2024-02-07 01:15

[深度学习]stable diffusion官方模型下载地址

由于老忘记下载地址还有官方给的下载地址我也是老找不到，因此放博客备份一下，同时也给有需要的人。1.4版本下载：CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original·HuggingFace1.5版本下载：runwayml/stable-diffusion-v1-5atmainsdxl-0.9.0版本下载https://huggingface.co/stabilityai/s

FL1623863129·2024-02-07 01:14

来自motionface目光直视AI工具Eyemock

这款AI软件利用深度学习技术，通过分析大量人脸图像数据，学习并复制人类的眼神动态。用户只需将视频导入软件，选择需要修改的片段，软件便会自动检测并修改人脸眼睛的方

Softboy_TM·2024-02-07 01:10

自学Python 1 介绍

Python是一款计算机语言，对大数据分析、人工智能等机器学习、深度学习都提供了大力的支持。它背后有最庞大的“代码库”，也称之它为“胶水语言”。

江南赴艽野·2024-02-07 01:58

一、Python的自述

1.我们为什么要学习pythonpython应用范围广对大数据分析、人工智能中至关重要的机器学习、深度学习都提供了大力支持背后有最庞大的“代码库”习惯称为“胶水语言”2.python能做啥能抢票，数据分析

多斯Niko·2024-02-07 01:54

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