深度学习-Tensorflow 第60页

大数据深度学习长短时记忆网络（LSTM）：从理论到PyTorch实战演示

文章目录大数据深度学习长短时记忆网络（LSTM）：从理论到PyTorch实战演示1.LSTM的背景人工神经网络的进化循环神经网络（RNN）的局限性LSTM的提出背景2.LSTM的基础理论2.1LSTM的数学原理遗忘门

星川皆无恙·2024-01-17 20:56

CloudLeak: Large-Scale Deep Learning Models一种黑盒的攻击方法

系统还是算法贡献)evaluationconclusion/futureworkCloudLeak:Large-ScaleDeepLearningModelsCloudLeak：通过对抗性示例窃取的大规模深度学习模型通过查询的方法可以发生信息泄露

叩钉吧zz·2024-01-17 19:12

【OUC深度学习入门】第6周学习记录：Vision Transformer & Swin Transformer & ConvNeXt

Part1VisionTransformer1网络结构ViT模型不仅适用于NLP领域，在CV领域也能取得不错的效果。在原论文中，作者对比了三种模型，一种是ViT，即“纯”Transformer模型；一种是ResNet网络；另一种是Hybrid模型，它是将传统CNN和Transformer混合起来的模型。最终发现，当迭代次数多时，ViT模型的精度会超过混合模型。ViT（VisionTransform

深蓝与夜的呼吸·2024-01-17 19:41

【深度学习：Micro-Models】用于标记图像和视频的微模型简介

【深度学习：Micro-Models】用于标记图像和视频的微模型简介微模型：起源故事微模型到底是什么？

jcfszxc·2024-01-17 19:09

【深度学习：BERT 】开源 BERT：最先进的自然语言处理预训练

【深度学习：BERT】开源BERT：最先进的自然语言处理预训练BERT有何不同？双向性的力量使用云TPU进行训练BERT结果让BERT为您服务自然语言处理（NLP）的最大挑战之一是训练数据的短缺。

jcfszxc·2024-01-17 19:27

近红外光谱分析技术与基于深度学习的化学计量学方法

//讲座内容1、近红外光谱基本理论、近红外光谱仪基本原理2、近红外光谱数据采集方法(样品制备、附件选择)3、近红外光谱预处理方法(去噪、一阶/二阶导数、基线校正等)4、常用化学计量学方法(机器学习、深度学习方法

梦想的初衷~·2024-01-17 19:56

【深度学习每日小知识】Computer Vision 计算机视觉

计算机视觉是人工智能的一个领域，涉及算法和系统的开发，使计算机能够解释、理解和分析来自周围世界的视觉数据。这包括从静态图像到视频流甚至3D环境的一切。使用对象检测和特征提取等方法，计算机视觉本质上需要从视觉输入中提取有用信息。为了定位图像或视频中的某些对象、形式、颜色和其他元素，这些算法会检查源材料中的像素值和模式。计算机视觉的应用计算机视觉在广泛的行业和领域都有应用。在医疗保健领域，它支持医学图

jcfszxc·2024-01-17 19:25

人工智能--认知放大器（上）

——特伦斯·谢诺夫斯基《深度学习》智能是一种神奇的力量倍增器。——微软CEO萨提亚·纳德拉《刷新》相信自己的才能是一成不变的--也就是固定型的思维模式--会使你急于一遍遍地证明自己的能力。

m0_61254808·2024-01-17 19:48

深度学习基础数据结构之张量：从一维到多维

张量在深度学习框架中广泛应用于模型的输入、输出以及中间计算过程。通过支持高维度矩阵运算、记录梯度信息等功能，张量成为实现深度学习算法的关键。

m0_61254808·2024-01-17 19:17

预备知识02-自动微分

线性代数、微积分这两个不作介绍，可以点击下方链接阅读原文2.3.线性代数—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)2.4.微积分—动手学深度学习2.0.0documentation

良子c·2024-01-17 18:13

线性回归理论+实战

线性回归什么是线性回归3.1.线性回归—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)模型损失函数模型拟合（fit）数据之前，我们需要确定一个拟合程度的度量。

良子c·2024-01-17 18:13

边缘计算AI智能分析网关V4客流统计算法的概述

客流量统计AI算法是一种基于人工智能技术的数据分析方法，通过机器学习、深度学习等算法，实现对客流量的实时监测和统计。

EasyNVR·2024-01-17 18:01

脚本抢GPU，可以指定比例和卡的数目可以监控进程

深夜，学长学姐已然入睡，深度学习进程已然结束可你不愿意爬起来，因为梦乡的香甜于是你白天通过ps-xal查找到了学长学姐训练的pid进程号悄悄地输入了下面代码pid=的后面让下面的python代码持续运行记为

JackHu-bme·2024-01-17 18:27

Python跑pytorch程序抢占公共GPU自动运行脚本

问题描述当我们有一个服务器，服务器上面有4-5个GPU，那么我们需要时刻看哪个GPU空着，当发现服务器空闲了，我们就可以跑自己的深度学习了。

小江江、·2024-01-17 18:26

论文-Multi-Domain Joint Semantic Frame Parsing using Bi-directional RNN-LSTM(Joint Seq)

2.摘要序列到序列深度学习是近年来在口语理解的监督学习中出现的一种新范式。然而，以前的大多数研究都是探索这一框架来为每个任务

魏鹏飞·2024-01-17 18:06

如何将ChatGPT4与Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模完美融合

2022年11月30日，可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5，将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月，更强版本的ChatGPT4.0上线，文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。2023年11月7日，OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”，吸引了全球广大用户的关注，为了熟练地掌

zmjia111·2024-01-17 16:14

基于深度学习的视觉应用

基于深度学习的视觉应用，又名：机器视觉之从调包侠到底层开发（第4天）PS:这个系列是准备做从Python一些接口应用开发，openCV基础使用场景原理讲解，做一些demo案例讲解，然后开始数学基础复习，

Wade_Crab·2024-01-17 15:23

pycharm联合docker进行深度学习开发——链接docker（1）

摘要docker在环境迁移中具有非常多的优势，我将一系列的学习进度记录下来，持续更新使用pycharm联合docker进行开发深度学习环境。

liqiang12689·2024-01-17 15:48

stanfordcorenlp 提示RuntimeError: Java not found.

遇到问题：/anaconda3/envs/tensorflow/bin/python3/anaconda3/demo/demo/gcn_eca/gcn_model_tf/get_w2v_corpus.pyTraceback

liqiang12689·2024-01-17 15:18

第十周周报

文章目录摘要ResNet深度学习硬件：CPU和GPU深度学习硬件TPU和其他单机多卡并行多GPU训练总结摘要本周学习了ResNet网络设计思想的由来，解决了对应的梯度爆炸或消失的问题，并基于梯度计算的层面理解

Joy_moon·2024-01-17 15:42

机器学习系统或者SysML&DL笔记

在使用过TVM、TensorRT等优秀的机器学习编译优化系统以及Pytorch、Keras等深度学习框架后，总觉得有必要从理论上对这些系统进行一些分析，虽然说在实践中学习是最快最直接的(指哪儿打哪儿、不会哪儿查哪儿

AAI机器之心·2024-01-17 15:34

tensorflowhe pytorch介绍

tensorflowhepytorch1.引言在当今快速发展的技术时代，机器学习和深度学习已经成为推动创新和发展的关键驱动力。

小昭dedug·2024-01-17 14:37

pytorch 定义torch类型数据_[Pytorch]PyTorch Dataloader自定义数据读取

PyTorch的文档质量比较高，入门较为容易，这篇博客选取官方链接里面的例子，介绍如何用PyTorch训练一个ResNet模型用于图像分类，代码逻辑非常清晰，基本上和许多深度学习框架的代码思路类似，非常适合初学者想上手

焦糖不苦·2024-01-17 14:01

设置随机种子以确保结果的可复现性（pytorch、numpy、random、os）

在机器学习和深度学习任务中，随机性是一个常见的因素。在某些情况下，我们希望能够获得可复现的结果，以便于调试、复现实验结果或确保结果的一致性。为了实现这一目标，设置随机种子是一种常用的方法。

chen_znn·2024-01-17 13:05

Udacity.深度学习.从机器学习到深度学习.2017-11-07

1.练习-softmax模型测试样例scores=[1.0,2.0,3.0]printsoftmax(scores)[0.090030570.244728470.66524096]scores=np.array([[1,2,3,6],[2,4,5,6],[3,8,7,6]])[[0.090030570.002428260.015876240.33333333][0.244728470.017942

小异_Summer·2024-01-17 13:10

深度学习入门基于Python的理论与实现（第3章神经网络）

image.png图3-1中的网络一共由3层神经元构成，但实质上只有2层神经元有权重，因此将其称为“2层网络”。“朴素感知机”是指单层网络，指的是激活函数使用了阶跃函数的模型。“多层感知机”是指神经网络，即使用sigmoid函数等平滑的激活函数的多层网络。sigmoid函数defsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))sigmoid具有平滑性，对神经网络的学习具有重要意义

无思不晓·2024-01-17 12:16

pytorch学习（一）线性模型

文章目录线性模型pytorch是一个基础的python的科学计算库，它有以下特点：类似于numpy，但是它可以使用GPU可以用它来定义深度学习模型，可以灵活的进行深度学习模型的训练和使用线性模型线性模型的基本形式为

@@老胡·2024-01-17 12:28

【深度学习】Anaconda3 + PyCharm 的环境配置 5：手把手带你运行 predict.py 文件，史上最全的问题解决记录

前言文章性质：实操记录主要内容：主要记录了运行predict.py文件时遇到的错误以及相应的解决方案。项目源码：GitHub-SZU-AdvTech-2022/213-Rethinking-Image-Restoration-for-Object-Detection相关文档：睿智的目标检测26：Pytorch搭建yolo3目标检测平台冷知识+1：小伙伴们不经意的点赞与收藏✨可以让作者更有创作动力！

作者正在煮茶·2024-01-17 11:23

ChatGPT 和文心一言哪个更好用？

这两个模型都是基于深度学习的自然语言处理模型，但它们在训练数据、模型架构、优化方法等方面可能存在差异。功能和应用场景：ChatGPT和文心一言都可以用于多种自然语言处理任务，如

BZD数模社·2024-01-17 11:40

ChatGPT人工智能对话系统源码一款非常强大的AI智能系统附带完整的搭建教程

它基于深度学习技术，通过学习大量的语料库，实现了自然语言理解和生成的能力，能够与用户进行智能化的交互。

源码集结地·2024-01-17 11:38

windows环境下安装CUDA（用GPU训练Tensorflow-YOLOv3）

训练tensorflow-yolov3这个网络模型，图集400张，4个分类，要训练十多个小时才能看到检出效果，现在可以尝试使用GPU训练了。

dvlee1024·2024-01-17 11:47

FaceChain V2，Human AIGC开源应用平台

一、概览简介：facechain是一个可以用来打造个人数字形象的深度学习模型工具平台。用户仅需要提供最低一张照片即可获得属于自己的个人形象数字替身。

AI记忆·2024-01-17 11:32

FaceChain集成最强开源SDXL，生成人像质感拉满！

FaceChain是一个可以用来打造个人数字形象的深度学习模型工具。用户仅需要提供最低一张照片即可获得属于自己的个人形象数字替身。结合不同的风格模型和写真模版，可以生成超乎想象空间的个人写真作品。

AI记忆·2024-01-17 11:02

ICLR 2024 Oral InfoBatch 助力大模型时代训练加速！FaceChain与NUS尤洋团队最新工作！

随着深度学习的网络参数量和数据集规模增长，算力需求日益增加，如何节省训练成本正在成为逐渐凸显的需求。现有的数据集压缩方法大多开销较高，且难以在达到无损的情况

AI记忆·2024-01-17 11:56

PolarNet: 一种改进的时实激光雷达点云语义分割网格表示方法

github工程代码：https://github.com/edwardzhou130/PolarSeg点云语义分割在自动驾驶领域的感知模块占据重要地位,从多年前基于传统的点云聚类和分割,到近些年基于深度学习的点云语义分割方法

AI松子666·2024-01-17 10:12

爬虫学习笔记（十八）—— 点触验证码：超级鹰、12306自动登录

解决方案有两种：一种是直接解决，这需要深度学习机器学习等图像处理技术，以大量的数据训练识别模型，最终达到模型足矣识别图片中的文字提示和应该点击的区域之间的对应关系。

别呀·2024-01-17 10:35

关注背后的数学思想方法

在读深度学习时，里面有一

666小飞鱼·2024-01-17 10:43

边缘智能--Edgent

论文：EdgeIntelligence:On-DemandDeepLearningModelCo-InferencewithDevice-EdgeSynergy边缘智能：设备-边缘协同进行按需深度学习模型联合推理

游子_18f5·2024-01-17 09:51

Python和Julia TensorFlow科学计算常微分方程求解器

常微分方程常微分方程（ODE）可用于描述动态系统。从某种程度上来说，我们生活在一个动态系统中，窗外的天气从黎明到黄昏都在变化，我们体内发生的新陈代谢也是一个动态系统，因为随着时间的推移，成千上万的反应和分子被合成和降解。更正式地说，如果我们定义一组变量，比如一天的温度，或者某个时间点X分子的数量，并且它随着自变量的变化而变化（在动态系统中，通常是时间t）。ODE为我们提供了一种以数学方式描述定义变

亚图跨际·2024-01-17 08:11

部署大模型API的实战教程

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2024-01-17 08:30

配环境记录

使用conda激活虚拟环境之后，在虚拟环境下载例如tensorflow、dlib一直下载不了。例如condainstalltensorflow，会报错找不到匹配版本，就算指定版本后还是下载失败。

懒羊羊（学习中）·2024-01-17 08:56

深度学习笔记（八）——构建网络的常用辅助增强方法：数据增强扩充、断点续训、可视化和部署预测

文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解，如有遗漏或错误，欢迎评论或私信指正。

絮沫·2024-01-17 08:45

深度学习预备知识-数据存储、数据预处理

1.数据操作存储为了能够完成各种数据操作，我们需要某种方法来存储和操作数据。通常，我们需要做两件重要的事：（1）获取数据；（2）将数据读入计算机后对其进行处理。如果没有某种方法来存储数据，那么获取数据是没有意义的。首先，我们介绍n维数组，也称为张量（tensor）。张量表示一个由数值组成的数组，这个数组可能有多个维度。存储有很多中方式,比如:x=np.arange(12)x=torch.arang

良子c·2024-01-17 08:14

【人工智能与深度学习】当输入层维度为1024，输出层维度为100时，为什么全连接层参数量为1024*100+100

当输入层维度为1024，输出层维度为100时，为什么全连接层参数量为1024*100+100在神经网络中，全连接层（也称为稠密层或线性层）的参数量计算通常包括权重（weights）和偏置（biases）。对于一个全连接层，如果输入层维度（即输入特征的数量）为1024，输出层维度（即输出特征的数量）为100，那么参数的计算方式如下：权重：每个输入特征都与每个输出特征连接。因此，权重的总数等于输入特征

你好，Albert·2024-01-17 07:37

深度学习基础知识整理

自动编码器Auto-encoders是一种人工神经网络，用于学习未标记数据的有效编码。它由两个部分组成：编码器和解码器。编码器将输入数据转换为一种更紧凑的表示形式，而解码器则将该表示形式转换回原始数据。这种方法可以用于降维，去噪，特征提取和生成模型。自编码器的训练过程是无监督的，因为它不需要标记数据。它的目标是最小化重构误差，即输入数据与解码器输出之间的差异。这可以通过反向传播算法和梯度下降等优化

Do1phln·2024-01-17 07:01

一文了解ChatGPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模应用