深度学习-Tensorflow

解决tensorflow.keras.datasets.imdb.load_data()连接超时问题

tensorflow.keras.datasets模块加载数据集出现的问题加载的结果是网络连接超时，原因是Keras下的datasets.load_data()方法会默认跳转到https://storage.googleapis.com
资料加载中·2024-01-08 20:12

python实现自动化裁图并保存在指定文件夹下

函数功能：自动化裁图并保存函数应用：在深度学习当中，尤其是工业场景，通常数据集的尺寸大小非常大，而网络输入尺寸是固定的，所以在送入网络之前图片会统一resize到网络输入尺寸，图片较大的话，resize
资料加载中·2024-01-08 20:42

遇见谷歌

昨天谷歌的流程是：暖场游戏、软件工程师介绍工作情况（顺便介绍谷歌的文化和复利）、机器学习团队管理者介绍TensorFlow、另一名软件工程师介绍谷歌的在线测试平台（测编程能力和算法）、HR介绍招聘流程、
邓文达·2024-01-08 20:15

大学生如何当一个程序员——第三篇：热门专业学习之路4

第三篇：热门专业学习之路41.机器学习2.深度学习3.Python数据分析模块4.SparkMLlib机器学习库5.做一个人工智能项目6.数学各位小伙伴想要博客相关资料的话关注公众号：chuanyeTry
笛秋白·2024-01-08 20:29

短视频矩阵系统+无人直播源码+视频批量分发----开发实践

更可针对短视频的使用场景进行创作，例如全店IP形象打造、达人口播探店、网红门店打卡、商家广告宣传等3.DAQ+文案库通过深度学习技术建模，为商家生成更符合实际业务场景需求的文案
张晓zz70933·2024-01-08 19:36

Pytorch从零开始实战15

Pytorch从零开始实战——ResNeXt-50算法实战本系列来源于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——ResNeXt-50算法实战环境准备数据集模型选择开始训练可视化总结环境准备本文基于
Liquor999·2024-01-08 19:55

对图片进行数据增强（基于pytorch）

背景在进行机器学习的任务中，我们的训练数据往往是有限的，在有限的数据集上获得较好的模型训练结果，我们不仅要在模型结构上下功夫，另一方面也需要对数据集进行数据增强图片数据增强图像数据增强是一种在训练机器学习和深度学习模型时常用的策略
草莓橙子碗·2024-01-08 19:55

PyTorch 中的批量规范化

批量规范化（BatchNormalization）是深度学习中一种常用的技术，用于加速训练过程并提高模型的稳定性和泛化能力。
不做梵高417·2024-01-08 19:24

2019-03-27 今日总结

今天用深度学习的方法，用买的一个笔记本，以30分钟为单位，来记录事情，计划的事情和实际做的事情有一些差距，整体上控制在了大概50%。更重要的是，掌控了时间，也就掌控了自己。
贝子晨·2024-01-08 18:03

AI与5G、IDC等成为数字经济的重要基础设施

通过机器学习和深度学习算法，AI可以自动处理海量数据，分析出有价值的信息和模式，为企业提供精准的决策支持。例如，在金融领域，AI可
广州硅基技术官方·2024-01-08 18:37

AI数字人国内人工智能产业发展趋势

随着计算机图形学、自然语言处理和深度学习等技术的快速发展，AI数字人越来
广州硅基技术官方·2024-01-08 18:37

【python爬虫开发实战 & 情感分析】利用爬虫爬取城市评论并对其进行情感分析

专栏：python网络爬虫从基础到实战带你学习爬虫从基础到实战深度学习带你感受AI的魅力往期推荐：⭐️前面比较重要的基础内容：【Python爬虫开发基础⑫】requests库概述（文件上传、cookies
为梦而生~·2024-01-08 18:23

论正确初始化深度学习模型参数的重要性

遇到的问题：在一般的深度学习训练过程中，我们建立好模型以后，程序就有自动的初始化一些模型的参数，比如全连接层中每一个节点的权重等等，在之前的网络训练过程中，我总是事先设下随机种子以后，让模型自己随机初始化参数
Believe yourself!!!·2024-01-08 17:40

基于深度学习的篮球战术数据自动采集技术研究——项目展示

1项目背景篮球运动除了需要统计如2分投中、2分投篮、3分投中、3分投篮、扣篮、助攻、盖帽、抢断、失误、犯规和得分等技术信息,还需要统计战术信息。现在统计工作大多数是通过手工完成的,这样的统计方式存在着一些缺点,如统计速度比较慢、统计的信息不全面、只能够统计一些简单信息、无法统计出每一次进攻或防守中球员的运动路线和篮球落点等。除了统计技战术数据外,教练员和运动员有时候还需要通过观看某个球队的某一场比
Iubco_cc·2024-01-08 17:04

超级干货 | 从神经元到CNN、RNN、GAN…神经网络看本文绝对够了

在深度学习十分火热的今天，不时会涌现出各种新型的人工神经网络，想要实时了解这些新型神经网络的架构还真是不容易。
AAI机器之心·2024-01-08 16:33

YOLO+SlowFast+DeepSORT 简单实现视频行为识别

工具简介YOLOYOLO是一个基于深度学习神经网络的对象识别和定位算法，前面我也用v5s训练了标注的扑克牌，实现了图片或视频中的点数识别，这里就跳
AAI机器之心·2024-01-08 16:31

探索人工智能：深度学习、人工智能安全和人工智能编程（文末送书）

文章目录学习AI要看的第一本书人工智能应当以人为本史蒂芬·卢奇（StephenLucci）萨尔汗·M·穆萨（SarhanM.Musa）丹尼·科佩克（DannyKopec）（已故）通晓六点，明白人工智能是怎么回事基本概念和历史基础知识基于知识的系统高级专题现在和未来安全和编程本书具备以下特点总结送书规则学习AI要看的第一本书人工智能知识对于当今的互联网技术人来说已经是刚需。但人工智能的概念、流派、技
阿Q说代码·2024-01-08 15:36

我的隐私计算学习——联邦学习（2）

深度学习算法由一个个计算单元组成，我们称这些计算单元为算子（Ope
Ataraxia8088·2024-01-08 15:59

起风了

（一）深度学习今天的课堂，效果较好，因为用了教具，学生们都很想上台来体验这四个立体图形的特征，兴致勃勃地举起小手，等待老师的决定。毕竟课堂的时间有限，不可能让每个人都到讲台上来体验一番。
qingqianshiguan·2024-01-08 15:16

2023.12.24周报

目录摘要ABSTRACT一、论文阅读1、题目2、摘要3、创新点4、模型整体架构5、文章解读1、Introduction2、相关工作3、实验4、结论二、深度学习一、GRU前向传播二、GRU反向传播三、GRU
Nyctophiliaa·2024-01-08 14:34

2024.1.7周报

目录摘要ABSTRACT一、文献阅读1、题目2、摘要3、模型架构4、文献解读一、Introduction二、创新点三、实验过程四、结论二、深度学习知识一、从Encoder-Decoder框架中理解为什么要有
Nyctophiliaa·2024-01-08 14:03

基于深度学习大模型实现离线翻译模型私有化部署使用，通过docker打包开源翻译模型，可到内网或者无网络环境下运行使用，可以使用一千多个翻译模型语言模型进行翻译

基于深度学习大模型实现离线翻译模型私有化部署使用，通过docker打包开源翻译模型，可到内网或者无网络环境下运行使用，可以使用一千多个翻译模型语言模型进行翻译，想要什么语种直接进行指定和修改就行。
代码讲故事·2024-01-08 14:33

2023年阿里云GPU云服务器新老用户最新优惠政策及活动报价表

阿里云GPU云服务器是一种适用于深度学习、科学计算、图形可视化、视频处理多种应用场景的具有超强的GPU算力的云服务器产品，2023年阿里云官方对GPU云服务器提供了首购4折起等众多优惠政策，小编来说说详细的优惠政策及最新活动报价表
阿里云最新优惠和活动汇总·2024-01-08 14:03

机器学习周刊03:如何学习深度学习？2024 年学习生成式 AI 路线图、如何构建高效的RAG系统、苹果 腾讯最新论文、阿里DreaMoving

机器学习周刊：关注Python、机器学习、深度学习、大模型等硬核技术1、如何学习深度学习？
机器学习算法与Python实战·2024-01-08 13:18

softmax回归+损失函数

本文章借鉴李沐老师动手深度学习,只作为个人笔记.3.4.softmax回归—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)文章目录前言一、回归vs分类二、分类问题独热编码(One-HotEncoding
笔写落去·2024-01-08 13:42

k8s 运行深度学习 k8s实现原理

在大型分布式系统中，定会存在大量并发写入的场景。在这种场景下如何进行更好的并发控制，即在多个任务同时存取数据时保证数据的一致性，成为分布式系统必须解决的问题。悲观并发控制和乐观并发控制是并发控制中采用的主要技术手段，对于不同的业务场景，应该选择不同的控制方法。悲观锁悲观并发控制（又名“悲观锁”，PessimisticConcurrencyControl，缩写“PCC”）是一种并发控制的方法。它可以
奔向理想的星辰大海·2024-01-08 13:00

小白学习深度学习之（一）——线性回归

线性回归什么是回归线性模型损失函数解析解随机梯度下降矢量化加速从线性回归到深度网络神经网络图线性回归的简洁实现生成数据集读取数据集定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练什么是回归回归问题是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。在自然科学与社会科学领域，回归经常用来表示输入和输出之间的关系在计算机视觉领域，大多数任务都和预测有关。当我们需要与预测一个数值时，就会涉及到回归问
维斯德尔·2024-01-08 12:10

小白学习深度学习之（二）——softmax回归

softmax回归什么是softmax回归分类问题网络架构全连接层的参数开销softmax运算图像分类数据集softmax回归的简洁实现初始化模型参数损失函数优化算法训练什么是softmax回归回归可以用于预测多少的问题，比如预测房屋被出售的价格，或者棒球队可能获胜的胜场数，又或者患者住院的天数。但是事实上，我们也对分类问题感兴趣：不是问“多少”，而是哪一个分类问题我们从一个图像分类问题开始。假设
维斯德尔·2024-01-08 12:10

小白学习深度学习之（三）——多层感知机

mlp隐藏层从线性到非线性通用近似定理多层感知机的简洁实现模型K折交叉验证泛化误差、训练误差、欠拟合、过拟合权重衰减暂退法(Dropout)在学习完线性回归和softmax回归后，我们开始对深度神经网络的的探索，这次我们将要介绍的是多层感知机隐藏层我们在之前描述了仿射变换，它是一种带有偏置值的线性变换。我们可以通过在网络中加入一个或多个隐藏层来克服线性模型的限制，使其能处理更普遍的函数关系类型。要
维斯德尔·2024-01-08 12:10

什么是GPU服务器

GPU服务器的应用场景通常包括但不限于以下几个方面：深度学习：GPU服务器可以加速深度学习算法的训练和推理过程，提高模型的准确性和效率。科学计算
重庆顶云网络·2024-01-08 12:09

深度学习中，如何对超参数进行最优化？

在深度学习中，超参数优化是一个寻找最优超参数组合以提高模型性能的过程。由于超参数直接影响模型的学习过程和最终性能，因此正确地选择和调整超参数至关重要。
CA&AI-drugdesign·2024-01-08 11:24

解决神经网络过拟合的策略有哪些？

解决神经网络过拟合的问题是深度学习中的一个重要课题。过拟合发生在模型对训练数据学得太好，以至于失去了泛化到新数据的能力。
CA&AI-drugdesign·2024-01-08 11:24

深度学习中的正则化指的是什么？

在深度学习中，正则化是一种技术，旨在减少模型的过拟合，提高其在未见数据上的泛化能力。过拟合是指模型在训练数据上表现得非常好，但在新数据上表现不佳的情况。
CA&AI-drugdesign·2024-01-08 11:24

人工智能知识点总结

人工智能涵盖很多子领域，分别是机器学习，深度学习，自然语言处理，计算机视觉，强化学习等。机器学习：是如何设计一个模型和算法来提取数据的模式，从而改善性能进行自主决策。
一只发呆的猪·2024-01-08 11:52

点云从入门到精通技术详解100篇-基于深度学习的室内场景三维点云语义分割（续）

目录CSegNet语义分割模型构建3.1引言3.2偏移注意机制3.3网络主干3.4边缘卷积模块
格图素书·2024-01-08 10:33

【Python】全连接神经网络

Backpropagation）3.1简单介绍3.2核心思想3.3应用三、全连接神经网络3.1基本原理3.2学习率和损失率3.2实现一、前言全连接神经网络（FullyConnectedNeuralNetwork）是一种常见的深度学习模型
Jc.MJ·2024-01-08 10:56

李弘毅机器学习笔记：第七章—深度学习的发展趋势

李弘毅机器学习笔记：第七章—深度学习的发展趋势回顾一下deeplearning的历史：1958:Perceptron(linearmodel)1969:Perceptronhaslimitation1980s
weixin_mm975247003·2024-01-08 10:56

[PyTorch][chapter 9][李宏毅深度学习][CNN]

前言：卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks）是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器，常用来分析视觉图像。
明朝百晓生·2024-01-08 10:54

【Python】卷积神经网络

2.3实现一、前言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）是一种包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习
Jc.MJ·2024-01-08 10:23

第二章 神经网络的数学基础

要理解深度学习，需要熟悉很多的数学概念：张量、张量运算、微分、梯度下降等。初始神经网络关于类和标签的说明在机器学习中，分类问题中某个类别称为类（class）。
庵下桃花仙·2024-01-08 10:50

深度学习15—（迁移学习）冻结和解冻神经网络模型的参数

冻结与解冻代码：deffreeze_net(net):ifnotnet:returnforpinnet.parameters():p.requires_grad=Falsedefunfreeze_net(net):ifnotnet:returnforpinnet.parameters():p.requires_grad=True这段代码定义了两个函数：`freeze_net`和`unfreeze_
Top Secret·2024-01-08 09:37

通用图形处理器设计——GPGPU编程模型与架构原理（一）

概述GPGPU（GeneralPurposeGraphicsProcessingUnit,通用图形处理器）：由GPU逐渐发展成为并行计算加速的通用图形处理器；能够很好地适应当今并行计算的需求，已经成为深度学习训练和推理任务最重要的计算平台
AHAHAya_·2024-01-08 09:57

2020最强图像匹配综述论文-全部引文免费下载

不可否认的是，此文透彻分析了从基于传统特征到深度学习的匹配算法，对于匹配领域新进学者快速把握匹配相关历史和算
柚有所思·2024-01-08 09:53

师傅领进门之6步教你跑通一个AI程序！

内容提纲：环境搭建了解Tensorflow运行机制MNIST(手写数字识别)softmax性线回归MNIST深度卷积神经网络（CNN）t
weixin_30915275·2024-01-08 09:19

使用tensorflow框架在Colab上跑通猫狗识别代码

更多编程教程请到：菜鸟教程https://www.piaodoo.com/友情链接：高州阳光论坛https://www.hnthzk.com/人人影视http://www.sfkyty.com/一、前提：有Google账号（具体怎么注册账号这里不详述，大家都懂的，自行百度）在你的Google邮箱中关联好colab（怎样在Google邮箱中使用colab在此不详述，自行百度）二、现在开始：因为我们使
liming89·2024-01-08 09:47

GaitSet在Windows下配置到跑通的全过程记录

1、HelloWorld最近有同学课设做的深度学习，但是他并不了解，所以我来帮他一起弄我对GaitSet具体算法内容不了解，只参与了环境搭建和改一些简单bug的过程在debug的过程中遇到了一些问题，现已全部解决并完美训练测试结束
猫老板来嗨·2024-01-08 09:47

快速入门深度学习——跑通TensorFlow的MNIST图集

学编程都喜欢运行HelloWorld，而深度学习的HelloWorld便是跑通MNIST。MNIST是一个手写数字的图集库，图集非常精小，非常适合作为深度学习练手的图集。
DvLee1024·2024-01-08 09:46

lesson5 part 2 协同过滤

它与矩阵乘法很像，矩阵乘法是最常见的仿射函数，至少在深度学习是这样。
不愿透露身份的美凌格·2024-01-08 08:52

深度学习中的大模型「幻觉」问题：解析、原因及未来展望

什么是大模型「幻觉」大模型幻觉是指在深度学习领域中，尤其是涉及大型神经网络时，模型展现出在理论上不应具备的性能或能力。
ZShiJ·2024-01-08 08:24

李沐-《动手学深度学习-02-目标检测

一、目标检测算法1.R-CNNa.算法步骤使用启发式搜索算法来选择锚框（选出多个锚框大小可能不一，需要使用Rolpooling）使用预训练好的模型（去掉分类层）对每个锚框进行特征抽取（如VGG,AlexNet…)训练一个SVM来对每个类进行分类训练一个线性回归模型来预测边缘框偏移b.RolPooling每个锚框的大小是不一样的大的，所以需要对锚框进行处理2.FastR-CNNR-CNN对于每个锚框
叮咚Zz·2024-01-08 08:40
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