深度学习-keras 第15页

深度学习||YOLO（You Only Look Once）深度学习的实时目标检测算法（YOLOv1~YOLOv5）

目录YOLOv1:YOLOv2:YOLOv3:YOLOv4:YOLOv5:总结：YOLO（YouOnlyLookOnce）是一系列基于深度学习的实时目标检测算法。

小嘤嘤怪学·2024-02-19 23:35

DLRover：蚂蚁开源大规模智能分布式训练系统

文｜沙剑蚂蚁集团高级技术专家专注分布式深度学习领域主要负责蚂蚁大规模分布式训练引擎的设计和开发本文4491字阅读12分钟本文整体介绍了DLRover的项目动机与核心能力，未来我们会发布一系列文章，来从同步

·2024-02-19 23:04

实践案例｜孟宪超：基于隐语深度学习在保险联合定价中的应用（附演讲视频）

“隐语”是开源的可信隐私计算框架，内置MPC、TEE、同态等多种密态计算虚拟设备供灵活选择，提供丰富的联邦学习算法和差分隐私机制。开源项目：https://github.com/secretflowhttps://gitee.com/secretflow演讲实录11月25日，「隐语开源社区Meetup·西安站」顺利举办，本文为大家带来的是蚂蚁集团车险精算平台技术专家孟宪超，在「隐语开源社区Meet

·2024-02-19 23:04

草图三维模型生成论文阅读整理

目前基于大模型和深度学习的三维重建任务可以简单分类为text23D，也就是文本控制转三维模型，一般使用语言模型提取文本的特征，然后去噪概率扩散模型生成多视角图像，最后再用NeRF进行三维重建，例如Dreamfusion

fisherisfish·2024-02-19 22:05

指向有意义的深度学习

王老师认为，未来课程发展趋势是——指向有意义的深度学习。不管是北京十一中学、还是先锋学校，教育改革的出发点，都是源自于大家对现有教学的反思，学习效率低下，兴趣不浓，而这种结果又主要

梧桐雨_·2024-02-19 22:05

利用ChatGPT提升工作效率

ChatGPT，全称GenerativePre-trainedTransformer，是一种基于深度学习的自然语言处理技术。它由OpenAI团队开发，并已经在2018年6

沐知全栈开发·2024-02-19 21:49

深度学习loss骤降

深度学习中的loss骤降可能出现在训练过程中，这通常是因为模型在训练中逐渐找到了数据的分布规律，并开始更好地拟合数据。

eric-sjq·2024-02-19 20:47

互联网加竞赛基于设深度学习的人脸性别年龄识别系统

文章目录0前言1课题描述2实现效果3算法实现原理3.1数据集3.2深度学习识别算法3.3特征提取主干网络3.4总体实现流程4具体实现4.1预训练数据格式4.2部分实现代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习机器视觉的人脸性别年龄识别系统该项目较为新颖

Mr.D学长·2024-02-19 19:00

互联网加竞赛多目标跟踪算法实时检测 - opencv 深度学习机器视觉

先上成果3多目标跟踪的两种方法3.1方法13.2方法24TrackingByDetecting的跟踪过程4.1存在的问题4.2基于轨迹预测的跟踪方式5训练代码6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习多目标跟踪实时检测该项目较为新颖

Mr.D学长·2024-02-19 19:00

互联网加竞赛基于生成对抗网络的照片上色动态算法设计与实现 - 深度学习 opencv python

文章目录1前言1课题背景2GAN(生成对抗网络)2.1简介2.2基本原理3DeOldify框架4FirstOrderMotionModel5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于生成对抗网络的照片上色动态算法设计与实现该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分更多资料,项目分享：https://git

Mr.D学长·2024-02-19 19:59

GEE：关于在GEE平台上进行回归计算的若干问题

1.3问：GEE上能否运行深度学习算法？一、回归1.1问：GEE平台上可以进行哪些机器学习回归算法？答：GEE平台上有四种机器学习回归算法，分别是随机森林回归、CART（C

_养乐多_·2024-02-19 18:40

挑战杯基于Django与深度学习的股票预测系统

文章目录0前言1课题背景2实现效果3Django框架4数据整理5模型准备和训练6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于Django与深度学习的股票预测系统**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

laafeer·2024-02-19 16:15

挑战杯基于CNN实现谣言检测 - python 深度学习机器学习

文章目录1前言1.1背景2数据集3实现过程4CNN网络实现5模型训练部分6模型评估7预测结果8最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于CNN实现谣言检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1.1背景社交媒体的发展在加速信息传播的同时，也带来了虚假谣言信息的泛滥，往往

laafeer·2024-02-19 16:45

深度学习框架pytorch_PyTorch：深度学习框架的黑马（第1部分）

深度学习框架pytorchRecentlytheCES2020concludedinVegasandforthosewhoaren’taware,CESistheannualtradeshowforconsumerelectronicsaroundtheworld.Assuch

weixin_26737625·2024-02-19 16:39

基于PyTorch的深度学习模型中的张量（Tensor）尺寸变换操作

基于PyTorch的深度学习模型中的张量（Tensor）尺寸变换操作DateAuthorVersionNote2023.08.16DogTaoV1.0完成文档初稿（英文）2023.09.09DogTaoV1.1

全能骑士涛锅锅·2024-02-19 16:38

精通PyTorch：如何选择合适的优化器和损失函数

损失函数解析高级优化技巧优化器和损失函数的实战应用1.卷积神经网络（CNN）的应用实例2.循环神经网络（RNN）的应用实例3.优化过程中的常见问题及解决方案总结与展望1.重要性的总结2.实战应用3.未来展望引言PyTorch，作为一个强大的深度学习库

walkskyer·2024-02-19 16:38

深度学习：开启人工智能的未来探索之旅

科技的飞速发展使得人工智能（AI）成为当今科技领域的热点之一，其中，深度学习作为人工智能的关键技术，正逐渐成为推动AI发展的强大引擎。

快乐非自愿·2024-02-19 16:05

如何使用 MongoDB 构建采用 AI 技术的应用程序

这可以包括机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等。确定您需要收集和处理的数据类型以及这些数据如何支持AI模型。设计数据模型：根据AI模型的需求设计MongoDB的数据模型。

数字化信息化智能化解决方案·2024-02-19 16:03

PyTorch基本介绍

它提供了一组灵活且高效的工具，可用于构建和训练各种深度学习模型。

Rain松·2024-02-19 16:02

【深度学习】Pytorch 系列教程（二）：PyTorch数据结构：1、Tensor（张量）： GPU加速（GPU Acceleration）

.数据类型（DataTypes）3.GPU加速（GPUAcceleration）查看可用gpu张量移动经典语句device一、前言ChatGPT： PyTorch是一个开源的机器学习框架，广泛应用于深度学习领域

QomolangmaH·2024-02-19 16:28

深度学习的应用实例

深度学习在各个领域都有广泛的应用，下面我将为您介绍一些在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域的应用实例以及最新进展和突破。

数字化信息化智能化解决方案·2024-02-19 16:27

今日arXiv最热NLP大模型论文：上海AI Lab联合清华发布十项全能数学大模型InternLM-Math

近年来，随着深度学习技术的不断进步，LLMs在数学推理任务上取得了显著的进展。

夕小瑶·2024-02-19 16:56

【AGI视频】Sora的奇幻之旅：未来影视创作的无限可能

这种转变在Sora中是通过深度学习

德天老师·2024-02-19 16:24

见世面的成本有多低？这几个技术公众号告诉你答案

大数据分析挖掘和Python机器学习商业智能BI、数据分析、数据挖掘、大数据、Python、机器学习、深度学习、算法等技术分享

傅一平·2024-02-19 16:19

《深度学习》阅读笔记

林子闲_5f12·2024-02-19 16:48

深度学习的魅力：探索人工智能的未来之路

欢迎来到这篇关于深度学习的博客。在这个信息爆炸的时代，人工智能是一个备受瞩目的话题，而深度学习则是推动这一领域飞速发展的引擎。

洞深视界·2024-02-19 16:46

深度学习的新进展：探索人工智能的未来

文章目录引言深度学习技术概述计算机视觉领域的深度应用自然语言处理的深度革命跨领域应用的深度拓展深度学习的挑战与未来展望结语引言在科技日新月异的今天，深度学习作为人工智能领域的一颗璀璨明珠，正在引领着技术创新的浪潮

屿小夏·2024-02-19 16:14

深度学习基础之《TensorFlow框架（2）—图》

一、什么是图结构1、图包含了一组tf.Operation代表的计算单元对象和tf.Tensor代表的计算单元之间流动的数据图结构：数据(Tensor)+操作(Operation)二、图相关操作1、默认图通常TensorFlow会默认帮我们创建一张图查看默认图的两种方法：（1）通过调用tf.compat.v1.get_default_graph()访问，要将操作添加到默认图形中，直接创建OP即可（2

csj50·2024-02-19 15:39

深度学习中Batch/Layer/Instance/Group normalization方法

图片中，N是batchsize，c是channel。BN：在每一个channel内，对H，W，Batch做平均LN：在每一个batch内，对H，W，Channel做平均IN：在每一个channel和batch内，对H，W做平均GN：在每一个batch内，将channel进行分组，在分组内对H，W做平均。

__momo__·2024-02-19 15:11

VScode远程连接服务器搭建深度学习环境-利用anaconda安装pytorch

本地VScode安装+ssh远程连接+服务器账号内的anaconda+conda命令搭建pytorch环境这里写目录标题本地安装VScode并建立ssh远程连接服务器账号内安装anaconda并搭建pytorch环境本地安装VScode并建立ssh远程连接1、本人考虑的是在电脑本地安装VScode并与服务器建立远程连接，因而即按照windows系统上安装VScode的流程来操作即可，读者们可参考以

不懂就问的风橘子·2024-02-19 15:06

深度学习环境配置常见指令

首先打开anacondaprompt，激活对应虚拟环境。导入torch并获取对应版本importtorchtorch.__version__导入torchvision并获取对应版本importtorchvisiontorchvision.__version__检查cuda是否可用torch.cuda.is_available()获取CUDA设备数torch.cuda.device_count()获

牛哥带你学代码·2024-02-19 15:22

从零实现softmax回归【基于Pytorch】

参考资料：沐神——动手学深度学习importtorchimporttorchvisionfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransformsfromd2limporttorchasd2lfromIPythonimportdisplaydefget_dataloader_work

卡仕达酱·2024-02-19 15:52

深度学习之pytorch实现线性回归

度学习之pytorch实现线性回归pytorch用到的函数torch.nn.Linearn()函数torch.nn.MSELoss()函数torch.optim.SGD()代码实现结果分析pytorch用到的函数torch.nn.Linearn()函数torch.nn.Linear(in_features,#输入的神经元个数out_features,#输出神经元个数bias=True#是否包含偏置

温柔了岁月.c·2024-02-19 15:48

计算机设计大赛深度学习二维码识别

文章目录0前言2二维码基础概念2.1二维码介绍2.2QRCode2.3QRCode特点3机器视觉二维码识别技术3.1二维码的识别流程3.2二维码定位3.3常用的扫描方法4深度学习二维码识别4.1部分关键代码

iuerfee·2024-02-19 14:06

计算机设计大赛深度学习中文汉字识别

文章目录0前言1数据集合2网络构建3模型训练4模型性能评估5文字预测6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习中文汉字识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！

iuerfee·2024-02-19 14:36

计算机设计大赛深度学习OCR中文识别 - opencv python

文章目录0前言1课题背景2实现效果3文本区域检测网络-CTPN4文本识别网络-CRNN5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习OCR中文识别系统**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

iuerfee·2024-02-19 14:31

深度学习-分类任务---经典网络

文章目录经典网络1LeNet51.1模型结构1.2模型结构1.3模型特性2AlexNet2.1模型介绍2.2模型结构2.3模型解读2.4模型特性3可视化ZFNet-转置卷积3.1基本的思想及其过程3.2卷积与转置卷积3.3卷积可视化3.4ZFNet和AlexNet比较4VGGNet4.1模型结构4.2模型特点5NetworkinNetwork5.1模型结构5.2模型创新点6GoogleNet6.1

丁引·2024-02-19 14:46

计算机设计大赛深度学习乳腺癌分类

部分代码实现5.2.1导入库5.2.2图像加载5.2.3标记5.2.4分组5.2.5构建模型训练6分析指标6.1精度，召回率和F1度量6.2混淆矩阵7结果和结论8最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习乳腺癌分类该项目较为新颖

iuerfee·2024-02-19 13:40

使用深度学习进行序列分类

目录加载序列数据准备要填充的数据定义LSTM网络架构训练LSTM网络测试LSTM网络此示例说明如何使用长短期记忆(LSTM)网络对序列数据进行分类。要训练深度神经网络以对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络允许您将序列数据输入网络，并根据序列数据的各个时间步进行预测。此示例使用Waveform数据集。此示例训练LSTM网络来识别给定时间序列数据的波形类型。训练数据包含四种波形的时间

jk_101·2024-02-19 13:40

深度学习优化算法

虽然深度学习在ImageNet上取得了巨大成功，但是一个现实的问题是，很多应用的训练集是较小的，如何在这种情况下应用深度学习呢?有三种方法可供读者参考。

丁引·2024-02-19 13:42

深度学习基础之《TensorFlow框架（4）—Operation》

一、常见的OP1、举例类型实例标量运算add，sub，mul，div，exp，log，greater，less，equal向量运算concat，slice，splot，canstant，rank，shape，shuffle矩阵运算matmul，matrixinverse，matrixdateminant带状态的运算variable，assgin，assginadd神经网络组件softmax，sig

csj50·2024-02-19 13:37

【AIGC】Stable Diffusion的ControlNet参数入门

下面是关于ControlNet的界面参数的详细解释：低显存模式是一种在深度学习任务中用于处理显存受限设备的技术。

AIGCExplore·2024-02-19 12:26

【AIGC】Stable Diffusion大模型分类

这些模型通常采用了深度学习技术，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，以实现对文本和

AIGCExplore·2024-02-19 12:55

生成式网络与判别式网络

生成式网络（GenerativeNetworks）和判别式网络（DiscriminativeNetworks）是两类在机器学习和深度学习中常见的网络类型，它们在数据处理和学习任务中扮演不同的角色。

一条小小yu·2024-02-19 12:23

best，best，best ......何恺明开挂之路

裂开了研究兴趣据我观察，何恺明的研究兴趣大致分成这么几个阶段：传统视觉时代：HazeRemoval(3篇)、ImageCompletion(2篇)、ImageWarping(3篇)、BinaryEncoding(6篇)深度学习时代

风度78·2024-02-19 12:51

机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关联与区别

本文主要了解并初步探究机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关系与区别，通过清晰直观的关系图展现出四种“学习”之间的关系。

半亩花海·2024-02-19 12:43

预训练和微调在迁移学习中的作用

在机器学习和深度学习中，"pre-training"（预训练）和"fine-tuning"（微调）是两个常见且重要的概念，它们通常在迁移学习场景中使用，以提高模型在特定任务上的性能。

一条小小yu·2024-02-19 12:42

scIMC：scRNA-seq插补方法基准

为了解决这个问题，已经做了很多努力，并开发了几种基于模型和基于深度学习的scRNA-seq插补方法。但是，目前还缺乏对现有方法进行全面、系统的比较。

tzc_fly·2024-02-19 12:03

3D人体姿态估计（教程+代码）

3D人体姿态估计是指通过计算机视觉技术和深度学习算法，从图像或视频数据中准确地推测出人体的三维姿态信息，包括关节位置、角度和运动轨迹等。

毕设阿力·2024-02-19 12:49

斥资建造全景分割养猪场，AI 养猪，到底靠不靠谱？

近年来，基于深度学习算法的应用案例，取得了令人满意的效果，特别是物体和关键点探测器已经被用来检测单个动物。尽管效果很好，但边界框和稀疏关键点并不能跟踪

不脱发的程序猿·2024-02-19 12:42

推荐频道

深度学习-keras