深度学习Trick 第46页

MiME: Multilevel Medical Embedding of Electronic Health Records for Predictive Healthcare

原文摘要使用电子病历的许多医学健康预测任务重，深度学习模型展示出了非常杰出的表现。但是这些模型大都需要大量的训练数据，以超过其他大多数医疗系统的能力。

稀里糊涂林老冷·2024-01-23 09:04

家长为什么会形成病态的自我批评？

美国作家帕特里克·范宁（PatrickFanning在《自尊》这本书里说，自我批评和不良自我感觉有直接关系，而决定人早期不良自我感觉的因素有五个。01家长将品位、个人需求等与道德挂钩的程度

小红帽来了·2024-01-23 09:11

区块链技术能为人工智能做些什么？

区块链与人工智能被认为是改变整个互联网底层发展逻辑的两大技术力量，人工智能需海量大数据作为机器人深度学习的“饲料”，并要以不同领域的大数据来“训练”相应的人工智能。

的机会我会对·2024-01-23 09:34

5个学习 CSS 的灵感网站

lhammer.cn/You-need-to-know-css2.css-Inspiration网站：https://chokcoco.github.io/CSS-Inspiration/3.css_tricks

Sherlock_9f71·2024-01-23 09:01

如何利用chatgpt提升工作效率？教你chatGTP怎么提高效率

ChatGPT是一种基于深度学习技术的生成式AI系统，它能够根据输入的信息生成出合理的回答或者文章，实现了自然语言的生成和理解。与其他传统的

YG亲测源码屋·2024-01-23 09:32

深入学习卷积神经网络（CNN）的原理知识

在深度学习领域中，已经经过验证的成熟算法，目前主要有深度卷积网络（DNN）和递归网络（RNN），在图像识别，视频识别，语音识别领域取得了巨大的成功，正是由于这些成功，能促成了当前深度学习的大热。

AAI机器之心·2024-01-23 08:20

深度学习与大数据技术的进步：自然语言处理的显著突破

引言：随着深度学习和大数据技术的迅速发展，自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）在过去几年取得了令人瞩目的进步。

梓德原·2024-01-23 08:33

视频美颜SDK与人工智能的结合：技术突破与挑战

一、技术原理：人工智能在美颜中的应用视频美颜SDK通过整合深度学习和计算机视觉技术，能够更准确地识别人脸特征、肤色、表情等信息，从而实现更加精细的美颜效果。

美狐美颜sdk·2024-01-23 08:27

四大深度学习框架：TensorFlow、PyTorch、Keras和Caffe的概述与应用

目前，基于Python的四大深度学习框架分别为TensorFlow、PyTorch、Keras和Caffe。然而，值得注意的是，深度学习领域在不断发展和演变，新的框架和库可能已经出现。

努力の小熊·2024-01-23 07:19

掌握未来的钥匙：深入探索注意力机制在深度学习中的革命性作用

文章目录一、引言二、基础知识回顾三、注意力机制的起源与发展四、理解注意力机制五、注意力在实践中的应用六、深度学习模型与注意力机制七、注意力机制的优势与挑战八、结语一、引言在深度学习和人工智能的迅速发展过程中

机智的小神仙儿·2024-01-23 07:49

Ubuntu 16.04 Server 安装深度学习环境(二)（Anaconda+Pytorch+TensorFlow+Caffe2）

Ubuntu16.04Server部署深度学习环境（二）（Anaconda+Pytorch+TensorFlow+Caffe2）前言深度学习框架介绍Anaconda（Python环境安装）TensorFlow

YeahHighly·2024-01-23 07:47

Caffe、Tensorflow和Pytorch通道维度顺序小结

目前世面上深度学习框架比较多，常用的有三大类：Caffe、Tensorflow和Pytorch，这三种深度学习框架都主要在英伟达显卡上面进行训练和测试，很奇怪的是，它们之间的通道维度顺序并没有保持一致，

天竺街潜水的八角·2024-01-23 07:15

2023-2024深度学习框架之争——选pytorch还是tensorflow？

深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用多层神经网络来模拟人类的学习和推理能力，解决各种复杂的问题，如图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等。

NCHU-Net·2024-01-23 07:43

自然语言处理的崛起：从初步分析到深度理解

随着时间的推移，NLP经历了一系列革命性的变化，从简单的规则和模式匹配到如今的深度学习模型，它们使计算机的理解能力接近人类水平。早期的NLP：规则中的艺术早期的NLP系统基于一系列硬编码的语言规则。

一尘之中·2024-01-23 07:09

深度学习之目标检测Fast-RCNN模型算法流程详解说明（超详细理论篇）

1.Fast-RCNN论文背景2.Fast-RCNN算法流程3.FastR-CNN问题和缺点这篇以对比RCNN来说明，如果你对RCNN网络没太熟悉，可访问这链接，快速了解，点下面链接深度学习之目标检测R-CNN

Studying 开龙wu·2024-01-23 07:33

基于ChatGPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模教程

详情点击链接：基于ChatGPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模教程第一：GPT41、ChatGPT（GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、GPT-4模型的演变）

夏日恋雨·2024-01-23 07:31

大创项目推荐疲劳驾驶检测系统 python

人脸数据库2.5人脸录入加识别效果3疲劳检测算法3.1眼睛检测算法3.2打哈欠检测算法3.3点头检测算法4PyQt54.1简介4.2相关界面代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是机器视觉opencv深度学习驾驶人脸疲劳检测系统该项目较为新颖

laafeer·2024-01-23 07:00

每天五分钟计算机视觉：揭秘迁移学习

本文重点随着人工智能的迅速发展，深度学习已经成为了许多领域的关键技术。然而，深度学习模型的训练需要大量的标注数据，这在很多情况下是不现实的。

幻风_huanfeng·2024-01-23 07:59

竞赛保研机器视觉目标检测 - opencv 深度学习

基于区域提名的方法5.2.1R-CNN5.2.2SPP-net5.2.3FastR-CNN5.3端到端的方法YOLOSSD6人体检测结果7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是机器视觉opencv深度学习目标检测该项目较为新颖

iuerfee·2024-01-23 07:54

每天五分钟计算机视觉：掌握迁移学习使用技巧

本文重点随着深度学习的发展，迁移学习已成为一种流行的机器学习方法，它能够将预训练模型应用于各种任务，从而实现快速模型训练和优化。然而，要想充分利用迁移学习的优势，我们需要掌握一些关键技巧。

幻风_huanfeng·2024-01-23 07:24

深度学习（5）---自注意力机制

文章目录1.输入与输出2.Self-attention2.1介绍2.2运作过程2.3矩阵相乘理解运作过程3.位置编码4.TruncatedSelf-attention4.1概述4.2和CNN对比4.3和RNN对比1.输入与输出 1.一般情况下在简单模型中我们输入一个向量，输出结果可能是一个数值或者一个类别。但是在复杂的模型中我们一般会输入一组向量，那么输出结果可能是一组数值或一组类别。 2.一句话

冒冒菜菜·2024-01-23 07:42

深度学习-多层感知器-建立MLP实现非线性二分类-MLP实现图像多分类

MLP实现非线性分类预测MLP模型框架MLP实现多分类预测实战准备KerasKeras是一个用Python编写的用于神经网络开发的应用接口，调用开接口可以实现神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等常用深度学习算法的开发特点

小旺不正经·2024-01-23 07:05

day01 深度学习介绍

目录1.1深度学习介绍1.2神经网络NN1、概念：2、神经元3、（单层）神经网络4、感知机（两层）5、多层神经网络6、激活函数（1）饱和与非饱和激活函数（2）饱和激活函数①Sigmoid激活函数②tanh

柠檬不萌只是酸i·2024-01-23 06:55

TVM安装

为什么选择TVM为提升深度学习模型的推理效率，设备平台制造商针对自己的平台推出优化的推理引擎，例如NAVIDA的tensorRT，Intel的OpenVINO，Tencent针对移动端应用推出NCNN等

血_影·2024-01-23 06:20

深度学习-活体检测发展之背景篇（一）

掀起波澜·2024-01-23 06:32

【人工智能大脑】仿生学与人工智能交汇：基于MP神经网络的精准农业实践

MCP由来深度学习的历史可以追溯到1943年，当时WalterPitts(数学家)和WarrenMcCulloch(神经科学家)基于人类大脑的

德天老师·2024-01-23 06:40

pytorch、显卡、显卡驱动、cuda版本是如何对应的

背景做深度学习的小伙伴们可能都会在安装环境的时候经常遇到的cuda版本驱动版本以及和显卡是如何对应的，经常搞得特别糊涂，官网没有直接提供他们的对应关系，导致我们在升级显卡的时候发现原来的软件环境不兼容，

鱼游九天·2024-01-23 06:10

走向核心素养，开展深度学习——以三年级下册《面积》为例

小学数学深度学习是在教师引领下，学生围绕着具有挑战性的学习主题，全身心积极参与，体验成功，获得发展的有意义的数学学习过程。

A_thinker·2024-01-23 05:37

深度学习|RCNN&Fast-RCNN

1.RCNN2014年提出R-CNN网络，该网络不再使用暴力穷举的方法，而是使用候选区域方法（regionproposalmethod）创建目标检测的区域来完成目标检测的任务，R-CNN是以深度神经网络为基础的目标检测的模型，以R-CNN为基点，后续的FastR-CNN、FasterR-CNN模型都延续了这种目标检测思路。1.1RCNN算法流程RCNN的流程如下图所示：步骤是：候选区域生成：使用选

AI小白龙*·2024-01-23 04:18

Transformer 深度学习模型

文章目录Transformer是一种深度学习模型，最初由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionisAllYouNeed》中提出。

JNU freshman·2024-01-23 03:44

李沐深度学习-多层感知机从零开始

！！！梯度的产生是由于反向传播，在自定义从零开始编写代码时，第一次反向传播前应该对params参数的梯度进行判断importtorchimportnumpyasnpimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvision.datasetsimporttorchvision.transformsastransformsimportsyssys.path.append

大小猫吃猫饼干·2024-01-23 02:16

【AI】深度学习在编码中的应用（11）

——隐式神经表示隐式神经表示（ImplicitNeuralRepresentations,INR）是近年来在深度学习和计算机视觉领域中涌现的一种技术。

giszz·2024-01-23 00:37

【AI】深度学习在编码中的应用（10）

目录先看2个定义：P帧和B帧基于层次学习的高效视频压缩技术基于B帧的B-EPIC方法今天来学习编码配置优化技术。先看2个定义：P帧和B帧在视频压缩中，P帧和B帧都是关键的概念，它们与I帧一起构成了视频压缩的三种基本帧类型。P帧，即预测帧，是通过充分降低图像序列中前面已编码帧的时间冗余信息来压缩传输数据量的编码图像。它采用运动补偿的方法传送它与前面的I帧或P帧之间的差值及运动矢量，解码时必须将这一差

giszz·2024-01-23 00:36

【AI】深度学习在编码中的应用（4）

目录一、基于自编码器的架构二、基于可逆网络的架构三、基于GAN模型的架构四、多层结构图像压缩框架今天学习和梳理基础架构设计的4种模式：一、基于自编码器的架构在人工智能应用中，自编码器（Autoencoder,AE）是一种无监督的神经网络模型，用于学习输入数据的编码表示（即特征），并能够从这种编码表示中重构原始数据。自编码器通常用于数据降维、特征学习、去噪等任务。在基础架构设计中，基于自编码器的架构

giszz·2024-01-23 00:34

pytorch和pycharm的区别

PyTorch是一个深度学习框架，它主要用于深度学习模型的开发、训练和部署。它提供了很多用于深度学习的工具，例如自动求导、神经网络构建和训练等。

low sapkj·2024-01-23 00:02

深入浅出Pytorch(一）

Task01:Pytorch认知和安装python实现的深度学习的科学计算包，提供了一套深度学习框架。发展好，框架简洁，项目开源，上手快。

qq_42194332·2024-01-23 00:31

基于图神经网络与深度学习的商品推荐算法

谦谦菜鸟·2024-01-23 00:58

深度学习记录--指数加权平均

指数加权移动平均(exponentiallyweightedmovingaverages)如何对杂乱的数据进行拟合？通过指数加权平均可以把数据图近似拟合成一条曲线公式：其中表示第t个平均数，表示第t-1个平均数，表示第t个数据，表示变化参数下图为拟合结果()当参数变化时，拟合结果也会发生变化例子：时，近似取10个数据平均值(红色曲线)时，近似取50个数据平均值(绿色曲线)时，近似取2个数据平均值(

蹲家宅宅·2024-01-22 22:05

python有必要学数据结构么_学习算法必须要了解的数据结构

本文首发于公众号《深度学习与Python》，欢迎关注瑞士计算机科学家尼克劳斯沃斯于1976年写了一本书提出算法+数据结构=程序，40多年后，这个等式仍然成立。

h61102725·2024-01-22 22:32

十分钟带你复现YOLOv8

YOLOv8是Ultralytics在2023年初推出的一个重大更新版本，建立在以前YOLO版本成功的基础上，基于深度学习和计算机视觉的前沿进展，采用最先进的SOTA模型，引入了

Hello阿尔法·2024-01-22 21:02

【算法小记】深度学习——循环神经网络相关原理与RNN、LSTM算法的使用

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。卷积神经网络在图像领域取得了良好的效果，卷积核凭借优秀的特征提取能力通过深层的卷积操作可是实现对矩形张量的复杂计算处理。但是生活中除了图像这样天然以矩阵形式存储的数据以外，还有众多以时间轴方向的连续数据。例如传感器的采集的复合数据，某个事件的历史发展数据等。同时我们日常生活中无时无刻存在的自

絮沫·2024-01-22 20:24

深度学习笔记（九）——tf模型导出保存、模型加载、常用模型导出tflite、权重量化、模型部署

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。本篇博客主要是工具性介绍，可能由于软件版本问题导致的部分内容无法使用。首先介绍tflite:TensorFlowLite是一组工具，可帮助开发者在移动设备、嵌入式设备和loT设备上运行模型，以便实现设备端机器学习。框架具有的主要特性：延时（数据无需往返服务器）隐私（没有任何个人数据离开设备）

絮沫·2024-01-22 20:20

目标文献分析方法

发现问题选择方向调查研究分析论证确定选题中国知网深度学习+方向词1检索：深度学习医疗影像1发表时间要最新2显示50个，全选3导出文献格式Ref4导出，保存5利用citespace整理热门词，定研究问题4

小蒋的学习笔记·2024-01-22 20:03

保留图片原画质图片无损放大

该功能利用了人工智能和深度学习技术，通过对大量图片的学习和分析，

yun132792·2024-01-22 20:54

使用Python对音频进行特征提取

在几年前写的使用Python对音频进行特征提取使用的是人为特征的方法进行特征提取的，近些年随着深度学习的普及，这里尝试使用深度学习方法进行特征提取。

bagell·2024-01-22 19:12

程序员，想转型人工智能吗？先补补数学课吧！

人工智能很火，也很高端，深度学习、机器学习、视觉识别，听上去就很高大上。而且不仅仅是听上去高大上，现实当中确实也是实实在在的高大上。在互联网圈子里，有一句话流传甚广：得人工智能者得天下。

月落无敌·2024-01-22 18:46

【深度学习目标检测】十七、基于深度学习的洋葱检测系统-含GUI和源码（python，yolov8）

使用AI实现洋葱检测对农业具有以下意义：提高效率：AI技术可以快速、准确地检测出洋葱中的缺陷和问题，从而提高了检测效率，减少了人工检测的时间和人力成本。提高准确性：AI技术通过大量的数据学习和分析，能够更准确地识别出有缺陷的洋葱，降低了误判和漏检的可能性。提高农产品质量：通过AI技术对洋葱进行检测，可以及时发现并处理有缺陷的产品，从而提高了农产品的整体质量。提供决策支持：AI技术可以通过数据分析，

justld·2024-01-22 17:29

【AI】深度学习在编码中的应用（5）

接上，我们今天来梳理和学习第2步，分析/合成变换的几种方式。一、基于RNN架构的方法基于RNN架构的方法定义：在分析/合成变换中，基于RNN（循环神经网络）架构的方法是指利用RNN模型来学习和表示输入数据（如序列数据）中的模式、结构和依赖关系，并根据这些学习到的特征来进行分析或合成新的数据。RNN具有循环连接的特性，能够处理变长输入和输出，并捕捉序列中的时序信息。特点：时序建模：RNN能够捕捉序列

giszz·2024-01-22 17:29

“深度学习”之感

第一次听到“深度学习”这个问题，我全蒙了，想着学习还要深度学习，什么是深度学习，怎么深度学习呢？图片发自App听了贾老师的课，才知道什么是“深度学习”，让我受益匪浅。

陇西060张艳·2024-01-22 15:40

PyTorch深度学习实战（31）——生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)

PyTorch深度学习实战（31）——生成对抗网络0.前言1.GAN2.GAN模型分析3.利用GAN模型生成手写数字小结系列链接0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks

盼小辉丶·2024-01-22 15:46

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