深度学习YOLOV5 第19页

深度学习习题3

1.训练神经网络过程中，损失函数在一些时期（Epoch）不再减小,原因可能是：1.学习率太低2.正则参数太大3.卡在了局部最小值A1and2B.2and3C.1and3D.都是2.对于分类任务，我们不是将神经网络中的随机权重初始化，而是将所有权重设为零。下列哪项正确？A.没有任何问题，神经网络模型将正常训练B.神经网络模型可以训练，但所有的神经元最终将识别同样的事情C.神经网络模型不会进行训练，因

·2025-06-06 10:31

MLP多层感知机与Pytorch实现

参考文章：1.动手学深度学习——多层感知机（原理解释+代码详解）_多层感知机代码-CSDN博客2.4.1.多层感知机—动手学深度学习2.0.0documentation3.深度理解多层感知机（MLP）|

zs_dolphin·2025-06-06 10:30

MLP（多层感知机）

组成在深度学习中，MLP（多层感知机）是一种由多层全连接神经元组成的前馈神经网络，其核心组成部分包括以下几个部分：MLP是一种前馈神经网络，由至少三层神经元组成：输入层：接收原始数据（如像素值、特征向量

jerwey·2025-06-06 09:55

AI应用工程师面试

技术基础简述人工智能、机器学习和深度学习之间的关系。人工智能是一个广泛的概念，旨在让机器能够模拟人类的智能行为。

道亦无名·2025-06-06 08:46

python第三方库

深度学习框架：Tensorflow、Theano包装深度学习框架的库：Keras（tf和Theano）、tflearn(tf)机器学习库：sklearn、Gensim

SherlyYang_·2025-06-06 06:05

【python深度学习】Day 45 Tensorboard使用介绍

知识点：tensorboard的发展历史和原理tensorboard的常见操作tensorboard在cifar上的实战：MLP和CNN模型效果展示如下，很适合拿去组会汇报撑页数：作业：对resnet18在cifar10上采用微调策略下，用tensorboard监控训练过程。PS:tensorboard和torch版本存在一定的不兼容性，如果报错请新建环境尝试。tensorboard的代码还有有一

抽风的雨610·2025-06-06 06:04

LayoutLM模型使用记录

LayOutLM是一种创新的深度学习模型，结合了传统的文本处理能力和对文档布局的理解，从而在处理包含丰富布局信息的文档时表现出色。例如，在处理一份报告时，用户不仅关注报告中的文字内容，还会关注图

Mark_Aussie·2025-06-06 06:31

探索AI人工智能领域，PyTorch的无限可能

探索AI人工智能领域，PyTorch的无限可能关键词：PyTorch、深度学习框架、动态计算图、自动求导、AI应用摘要：在人工智能的浪潮中，PyTorch凭借其“动态计算图”的核心特性和“Python般丝滑

·2025-06-06 05:54

深度学习在计算机视觉中的应用：物体检测技术

背景简介随着机器学习（ML）、深度学习（DL）以及变换器神经网络等技术的快速发展，计算机视觉领域取得了显著进步。

小鹿嘻嘻·2025-06-06 04:49

北斗导航｜接收机自主完好性监测算法如何与机器学习，深度学习等结合，提高故障星检测识别精度

将机器学习（ML）和深度学习（DL）与接收机自主完好性监测（RAIM）算法相结合，是提高卫星导航系统（如GPS、北斗、Galileo等）故障检测与识别精度的重要前沿方向。

单北斗SLAMer·2025-06-06 04:19

Dive-into-DL-PyTorch项目解析：目标检测中的R-CNN系列算法演进

Dive-into-DL-PyTorch项目解析：目标检测中的R-CNN系列算法演进Dive-into-DL-PyTorch本项目将《动手学深度学习》(DiveintoDeepLearning)原书中的

陆或愉·2025-06-06 03:18

Python 实战 LSTM：时间序列预测的高级玩法与性能优化

相较于传统的统计模型，基于深度学习的长短时记忆网络（LSTM）凭借其对长期依赖关系的卓越捕捉能力，在时间序列预测任务中展现出显著优势。

顾北12·2025-06-06 02:40

deepseek问答：torch.full() 函数详解

它在深度学习中有广泛应用，尤其是在初始化张量和创建特殊数据结构时。

溯源006·2025-06-06 00:58

《PyTorch Hub：解锁深度学习模型的百宝箱》

走进PyTorchHub在当今的深度学习领域，模型的复用和共享已成为推动技术飞速发展的关键力量。

空云风语·2025-06-05 22:11

【机器学习及深度学习】机器学习模型的误差：偏差、方差及噪声

机器学习模型的误差分析V1.0机器学习模型的衡量准则概念引入机器学习模型误差分析误差出现的原因及消除V1.0机器学习模型的衡量准则衡量机器学习模型的好坏可以考虑以下几个方面：偏差（Bias）：在充分训练的情况下，机器学习模型是否能够较好地拟合训练数据，以反映真实规律。这些问题可以被称为模型的能力，衡量这一问题的指标称为偏差（Bias）。方差（Variance）：在充分训练的情况下，不同的机器学习模

YoseZang·2025-06-05 17:33

深度学习之路——CNN卷积神经网络详解

深度学习之路——CNN卷积神经网络详解前言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）作为深度学习领域的基础模型，推动了人工智能在图像、视频等方向的爆炸式发展。

DeepLinkDeepLink·2025-06-05 13:08

深度学习中的负采样

深度学习中的负采样负采样（NegativeSampling）是一种在训练大型分类或概率模型（尤其是在输出类别很多时）中，用来加速训练、降低计算量的方法。

洪小帅·2025-06-05 10:47

深度学习工具jupyter创建并检测pytorch环境以及安装工具包

深度学习工具jupyter的new没有环境选项以

匆匆整棹还·2025-06-05 09:12

Python在大数据环境下的自然语言生成技术：深度解析与应用实践

在大数据背景下，这一技术呈现出三个显著特征：输入规模化：处理TB级甚至PB级的非结构化数据源输出多样化：支持从简短摘要到长篇报告的多种文本形态过程智能化：结合深度学习实现语义理解和上下文感知1.2技术架构演进第一代

老胖闲聊·2025-06-05 09:10

论文笔记：Large Language Models are Zero-Shot Next LocationPredictors

NL对于应对各种社会挑战至关重要，包括交通管理和优化、疾病传播控制以及灾害响应管理NL问题已经通过使用马尔可夫模型、基于模式的方法以及最近的深度学习（DL）技术（进行了处理。

UQI-LIUWJ·2025-06-05 07:59

【大模型入门指南 10】大模型推理部署：vLLM和llama.cpp

【大模型入门指南】系列文章：【大模型入门指南01】深度学习入门【大模型入门指南02】LLM大模型基础知识【大模型入门指南03】提示词工程【大模型入门指南04】Transformer结构【大模型入门指南05

青松ᵃⁱ·2025-06-05 06:18

TensorFlow解决MNIST数字识别问题

MNIST介绍MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集，通常用来作为深度学习的入门样例。MNIST的数据集可以在http://yann.lecu

Leslie_Leung·2025-06-05 04:33

AI原生时代：智能推荐系统的架构设计与优化

AI智能应用·2025-06-05 04:31

打卡第三十天：类的装饰器

装饰器思想的进一步理解：外部修改、动态3.类方法的定义：内部定义和外部定义作业：复习类和函数的知识点，写下自己过去29天的学习心得，如对函数和类的理解，对python这门工具的理解等，未来再过几个专题部分我们即将开启深度学习部分

Shining_Jiang·2025-06-04 23:23

相机成像原理_键盘摄影（一）——相机成像基本元件

写在前面笔者在就读本科期间，开始接触计算机视觉领域，主要包括传统的图像处理，研究生期间开始了解深度学习，三维重建和SLAM（同时定位和建图）。

weixin_39620273·2025-06-04 16:28

智能推荐系统：协同过滤与深度学习结合

layneyao·2025-06-04 12:31

***深度学习*框架与生成对抗网络：探索前沿技术的融合之美**摘要：本文将深入探讨深度学习框架在生成对抗网络（GANs）中的应用，分析大模型训练的实践，并展望联邦学习在未来技术趋势中的位置。我们将通过实例

深度学习框架与生成对抗网络：探索前沿技术的融合之美摘要：本文将深入探讨深度学习框架在生成对抗网络（GANs）中的应用，分析大模型训练的实践，并展望联邦学习在未来技术趋势中的位置。

2401_89451588·2025-06-04 12:59

科大讯飞前端一面（8.26）、二面（9.6）、HR面（9.21）

科大讯飞一面（8.26）一面一个面试官忘了问的啥了，反正都是老八股，想起来再补充然后聊了研究方向，深度学习为什么不搞深度学习来搞前端？

五彩斑斓的黑。·2025-06-04 11:17

消融实验简介

消融实验（AblationStudy）是一种在科学研究、特别是在机器学习和深度学习领域中常用的实验设计方法，用于评估模型中不同组件或特征对整体性能的影响。

Komorebi_9999·2025-06-04 07:53

《终面危机时刻：用Ray_OnNX加速PyTorch模型推理》

面试官已经问了许多技术问题，包括深度学习模型的架构设计、分布式训练框架的原理等。然而，就在面试的最后5分钟，面试官突然抛出了一个意想不到的难题：面试官提问面试官：小明，我们来聊个实战问题。

itAred·2025-06-04 05:32

让AI弹琴作曲不再是梦：Python+深度学习玩转自动化音乐创作

让AI弹琴作曲不再是梦：Python+深度学习玩转自动化音乐创作一、AI也能谱出动人的旋律？真不是科幻！还记得小时候学钢琴时老师的那句经典：“感觉不到情绪的乐句，是没灵魂的。”

Echo_Wish·2025-06-04 00:03

动手学深度学习笔记1

介绍定义：深度学习是一类基于人工神经网络的机器学习技术，通过构建具有多个层次的神经网络模型，让计算机自动从大量数据中学习特征和模式。

a3040218·2025-06-03 22:14

Python深度学习GRU、LSTM 、BiLSTM-CNN神经网络空气质量指数AQI时间序列预测及机器学习分析...

ZhixiongWeng人们每时每刻都离不开氧，并通过吸入空气而获得氧。一个成年人每天需要吸入空气达6500升以获得足够的氧气，因此，被污染了的空气对人体健康有直接的影响，空气品质对人的影响更是至关重要。每出现一次AQI指数数值过大，可以肯定它都会引起我们足够的重视，提醒我们要保护我们生存的环境，尽可能地减少对环境的破坏与污染。而从更高的层次来说，消除或减少空气污染对人类的危害，唯一可行的就是提高

egzosn·2025-06-03 21:40

【工业4.0实战】用Python打造智能质检系统，准确率超99%的缺陷检测算法！

本系统将结合计算机视觉和深度学习技术，开发一个能够自动检测产品缺陷、测量关键尺寸并识别标记的智能质检平台。系统可部署在生产线上实现7×24小时不间断检测，大幅提升质检效率和准确性。

全息架构师·2025-06-03 21:38

.train()和.eval()区别

在深度学习和神经网络的上下文中，.train()和.eval()是两个用于控制网络训练状态的方法，它们的主要区别如下：训练模式与评估模式：.train()：将网络设置为训练模式。

O_o381·2025-06-03 21:07

深入对比：PyTorch与TensorFlow的异同及应用场景分析

引言在人工智能（AI）领域，尤其是深度学习中，PyTorch与TensorFlow是两大最流行的框架。

一休哥助手·2025-06-03 20:04

【Plotly-环境搭建】一文搞懂python最美画图工具plotly环境搭建

算法驯化师·2025-06-03 17:10

【python深度学习】Day43 复习日

主题：cnn训练+grad-cam做可视化数据集信息：1000多张猫和狗的图片。构建一个模型，该模型可以尽可能准确地在图像中的猫和狗之间进行分类。图像大小范围从大约100x100像素到2000x1000像素。导入需要的库importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimporttorchim

抽风的雨610·2025-06-03 17:37

大模型、AI人工智能：核心技术与发展趋势

其通常基于深度学习架构，通过海量数据进行训练

milk_yan·2025-06-03 17:04

CUDA内存溢出问题解决方案

GTX1660SUPER只有6GB显存，在处理大型深度学习模型时确实容易遇到内存不足的问题。以下是几种解决方案：1.减少批量大小（BatchSize）这是最直接的方法，降低每个批次处理的样本数量：

shangjg3·2025-06-03 16:57

正面吊集装箱箱号识别系统：AI+OCR技术赋能智慧港口高效运营

基于深度学习的正面吊集装箱箱号识别系统，通过AI+OCR技术实现箱号全自动采集、校验与数据联动，大幅提升作业效率，助力智慧港口数字化转型。

深圳华明视讯科技·2025-06-03 15:24

大数据最新大模型学习路线与建议：掌握大模型学习路径

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新第一章深度学习基础第二章智能对话系统基础第三章大模型基础第四章大模型应用实践第五章大模型实战项目第一章深度学习基础深度学习基础深度学习经典模型解

大模型教程·2025-06-03 13:10

DAY25

知识点回顾：异常处理机制debug过程中的各类报错try-except机制try-except-else-finally机制在即将进入深度学习专题学习前，我们最后差缺补漏，把一些常见且重要的知识点给他们补上

weixin_71046789·2025-06-03 11:23

深度学习模型中的“层”概念解析

在深度学习模型中，“层”通常是指模型中具有可学习参数或固定运算功能及构建神经网络的基本构建块，它包含可学习参数或固定计算操作，用于数据变换和特征提取。不同框架对"层"的定义略有差异，但核心原则相同。

浩瀚之水_csdn·2025-06-03 06:55

Keras模块介绍

它旨在实现快速实验，能够简单、快速地构建和训练深度学习模型。Keras具有用户友好的API，支持多种网络层，如卷积层、循环层、全连接层等，并提供了丰富的优化器和损失函数选择。

听风二里·2025-06-03 06:20

python学习打开day25

DAY25异常处理知识点回顾：异常处理机制debug过程中的各类报错try-except机制try-except-else-finally机制在即将进入深度学习专题学习前，我们最后差缺补漏，把一些常见且重要的知识点给他们补上

vijaycc·2025-06-03 05:41

强化学习-深度学习和强化学习领域

在深度学习和强化学习领域，SFT（SupervisedFine-Tuning）和GRPO（可能指Gradient-basedPolicyOptimization或ReinforcementLearningwithPolicyOptimization

高效匠人·2025-06-03 04:38

机器学习 Day1

机器学习概述机器学习与人工智能、深度学习关系什么是机器学习数据集算法机器学习与人工智能、深度学习关系什么是机器学习机器学习是从数据中自动分析获取模型，并利用模型对未知数据进行预测。

不会敲代码的灵长类·2025-06-03 04:06

深度学习FPGA开发方式

https://blog.csdn.net/weixin_35729512/article/details/79763952FPGA深度学习的方向概述传统的CNN（Tensorflow、caffe）是在

jack_201316888·2025-06-03 01:45

【深度学习】数据集划分、数据集格式转换一文带你搞定！复制就能用！！！

1、数据集划分importos,shutil,randomrandom.seed(0)importnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitval_size=0.1test_size=0.2postfix='jpg'imgpath='VOCdevkit/JPEGImages'txtpath='VOCdevkit/txt'os

猫天意·2025-06-03 00:37

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