深度学习_paddle 第8页

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜输出维度公式如何理解？｜16

如是我闻：当我们对输入图像进行卷积时，输出的宽度和高度可以通过以下公式计算：输出大小=输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小步长+1\text{输出大小}=\frac{\text{输入大小}-\text{卷积核大小}+2\cdot\text{填充大小}}{\text{步长}}+1输出大小=步长输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小+1池化（Pooling）的输出大小公式类似卷积，但更加简单：输出大小=输入

漂亮_大男孩·2025-02-04 19:21

深度学习-98-大语言模型LLM之基于langchain的代理create_react_agent工具

文章目录1Agent代理1.1代理的分类1.2ReAct和Structuredchat2代理应用ReAct2.1创建工具2.1.1嵌入模型2.1.2创建检索器2.1.3测试检索结果2.1.4创建工具列表2.2初始化大模型2.3创建Agent2.4运行Agent3参考附录1Agent代理Agent代理的核心思想是使用语言模型来选择要采取的一系列动作。(1)在链中，动作序列是硬编码的。(2)在代理中，

皮皮冰燃·2025-02-04 18:46

基于 FPGA 的 CNN 卷积神经网络整体实现

基于FPGA的CNN卷积神经网络整体实现介绍卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习架构，广泛用于图像识别、物体检测和自然语言处理等领域。

鱼弦·2025-02-04 18:37

【大模型应用开发动手做AI Agent】第二轮思考：模型决定计算

【大模型应用开发动手做AIAgent】第二轮思考：模型决定计算关键词：大模型，AIAgent，模型决定计算，模型优化，计算优化，硬件加速，效率提升1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展，大模型在自然语言处理

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-04 16:30

AI Agent: AI的下一个风口具身机器人的发展趋势

AIAgent:AI的下一个风口——具身机器人的发展趋势1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的快速发展，特别是深度学习的突破性进展，我们正目睹着从“智慧大脑”向“具身智能”的转变。

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-04 16:30

2025年最新最全的大模型学习路线规划，对于零基础入门到精通的学习者来说，可以遵循以下阶段进行

同时，了解常用的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch。深度学习基础：学习深度学习的基本原理和常用算法，

程序员辣条·2025-02-04 16:57

开源 OCR 工具大比拼：常用工具全解析与选择指南

一、独立OCR工具1.PaddleOCRGitHub地址：PaddleOCR星数：46k主要作者：百度飞桨

花千树-010·2025-02-04 16:56

什么是大模型？大模型从入门到精通（超详细）看这一篇就够了！！！

大模型（LargeModels），通常指的是拥有大量参数的深度学习模型。这些模型由于其规模庞大，能够捕捉到数据中的复杂模式，因此在自然语言处理（NLP）、计算机

AI产品经理·2025-02-04 15:51

超级好用、超准文字识别框架----飞浆PaddlePaddleOCR（文件检测+识别）实战篇

目录简介项目介绍安装难点问题解决办法参数介绍模型推理调用简介飞桨（PaddlePaddle）OCR（OpticalCharacterRecognition）是一个开源的深度学习框架，用于文字识别任务。

数虫·2025-02-04 14:46

基于Python实现机器视觉与深度学习相结合的项目

以下是一个基于Python实现机器视觉与深度学习相结合的项目，用于对茶汤照片进行背景处理、提取RGB值的详细步骤及代码示例。

max500600·2025-02-04 14:45

毕设开源深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎(源码分享)

文章目录0简介1前言2图像检索介绍(1)无监督图像检索(2)有监督图像检索3图像检索步骤4应用实例最后0简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎(源码分享)项目运行效果

knooor·2025-02-04 12:28

[paddle] 矩阵相关的指标

行列式det行列式定义参考det(A)=∑i1,i2,⋯ ,in(−1)σ(i1,⋯ ,in)a1,i1a2,i2,⋯ ,an,indet(A)=\sum_{i_1,i_2,\cdots,i_n}(-1)^{\sigma(i_1,\cdots,i_n)}a_{1,i_1}a_{2,i_2},\cdots,a_{n,i_n}det(A)=i1,i2,⋯,in∑(−1)σ(i1,⋯,in)a1,i1a

BlackPercy·2025-02-04 11:12

全场景深度学习开源框架（MindSpore）

MindSpore是华为推出的一款全场景深度学习开源框架。旨在实现不同计算平台（如云端、边缘端、端侧）和不同硬件（如CPU、GPU、Ascend等）之间的高效协同。

deepdata_cn·2025-02-04 11:41

AI学习指南HuggingFace篇-高级优化技巧

一、引言在深度学习和自然语言处理（NLP）中，模型训练的效率和性能至关重要。HuggingFace提供了多种高级优化技巧，帮助开发者提升模型训练的效率和效果。

俞兆鹏·2025-02-04 10:35

零信任赋予安全牙齿，AI促使它更锋利

之后的几年各种视觉识别遍地开花，AI四小龙在人脸识别上成熟应用，再然后到大热的机器学习、深度学习，对于AI一直都有关注，但商业价值均没有得到有效发挥，大部分都停在科研和实验室阶段。

零信任Enlink_Young·2025-02-04 09:01

PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型

PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型关键词：PyTorch、动态计算图、自动微分、反向传播、神经网络、模型构建、计算图优化文章目录PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型1.背景介绍1.1深度学习框架的发展

AI天才研究院·2025-02-04 07:47

深度学习框架PyTorch原理与实践

作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.背景介绍3.基本概念和术语3.1PyTorch简介3.2PyTorch的特点1）自动求导机制2）GPU加速3）模型部署4）数据管道5）代码阅读友好4.核心算法原理4.1神经网络结构4.2神经网络层4.3激活函数5.实际案例——MNIST手写数字识别数据准备模型定义训练测试整体代码1.简介Deeplearning(DL)hasbeenanincreas

AI天才研究院·2025-02-04 07:47

自定义数据集使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

1.引言在这篇博客中，我们将使用PaddlePaddle框架实现一个逻辑回归模型，利用NumPy自定义数据集进行训练，并保存模型。最后，我们将演示如何加载保存的模型并进行预测。

辞落山·2025-02-04 07:16

Paddle进阶实战系列（三）：基于SVTR算法的手写英文单词识别

‍作者简介：CSDN、阿里云人工智能领域博客专家，新星计划计算机视觉导师，百度飞桨PPDE，专注大数据与AI知识分享。公众号：GoAI的学习小屋，免费分享书籍、简历、导图等，更有交流群分享宝藏资料，关注公众号回复“加群”或➡️链接加群。专栏推荐：➡️

GoAI·2025-02-04 07:45

python中keras_Python深度学习——keras（一）

大多数深度学习，都是将若干个简单的层给链接起来，实现渐进式的数据过滤，也就是数据蒸馏(过滤到一定程度就等同于蒸馏)首先来看一个数字识别的案例(1)读取训练集和测试集fromkeras.datasetsimportmnist

weixin_39534321·2025-02-04 04:48

基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现

##一、背景在当今快速发展的数据驱动的时代，尤其是在自然语言处理（NLP）、时间序列预测、语音识别等任务中，深度学习技术的应用已经变得越来越普遍。

追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

关于双塔模型的简单介绍

eso1983·2025-02-04 02:08

DeepSeek在协同过滤和深度学习技术中的应用场景

DeepSeek作为一个集成多种先进技术的平台，利用协同过滤和深度学习技术在多个领域实现了创新应用。以下是一些具体的场景和示例，展示了这些技术如何被应用于实际问题中。

python算法(魔法师版)·2025-02-04 02:07

一篇文章了解AI大神何凯明

何凯明（KaimingHe）是一位在国际计算机视觉和深度学习领域享有盛誉的科学家。以下是对他的一些详细介绍：个人背景：何凯明出生于中国，后赴美国深造。

Ai知识精灵·2025-02-04 02:04

基于深度学习的物体分割技术：从理论到实践

随着深度学习的迅猛发展，尤其是卷积神经网络（CNN）的应用，物体分割技术已取得了显著的进展。它被广泛应用于医学影像分析、自动驾驶、视频监控、机器人感知等领域。

人工智能_SYBH·2025-02-04 01:57

动手学PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型

在人工智能时代，机器学习技术日新月异，深度学习是机器学习领域中一个全新的研究方向和应用热点，它是机器学习的一种，也是实现人工智能的必由之路。

王国平·2025-02-04 00:51

AI浪潮下程序员的职业转型与技术进阶之路

从早期简单的专家系统到如今复杂的深度学习模型，AI技术经历了从理论探索到广泛应用的巨大跨越，正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。近年来，AI技术取得了一系列突破性进展。

nbsaas-boot·2025-02-03 23:40

TensorFlow实现卷积神经网络CNN

CNN作为一个深度学习架构被提出的最初诉求是降低对图像数据预处理的要求，避免复杂的特征工程。在卷积神经网络中，第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入，每一层卷积（滤波器）都会提取

红叶骑士之初·2025-02-03 23:40

打架检测系统：基于YOLOv5的实时人群打架行为识别

通过深度学习技术，尤其是基于YOLOv5的目标检测，我们能够对实时视频流中的人群行为进行实时监控，并有效地检测和识别人群中的打架行为。

2025年数学建模美赛·2025-02-03 21:56

深度学习目标检测中的_单目测距原理与实现关键点及改进建议

深度学习目标检测中的_单目测距原理与实现关键点及改进建议文章目录单目测距的进一步解释1.焦距的确定2.物体宽度\(W\)的获取3.图像处理技巧4.提高性能的建议5.实现代码中的注释添加一、前言单目视觉测距

QQ_767172261·2025-02-03 21:24

神经架构搜索：自动化设计神经网络的方法

神经架构搜索：自动化设计神经网络的方法一、引言在深度学习领域，神经网络架构的设计对模型的性能具有至关重要的影响。传统的神经网络设计依赖于专家经验和大量实验，这一过程繁琐且耗时。

俊星学长·2025-02-03 20:46

深度学习盛行，还记得哪些传统机器学习方法和模型？

传统机器学习是指在深度学习盛行之前开发的机器学习和人工智能技术。这些传统方法通常依赖于手工设计的特征提取和模型结构。而深度学习是一种机器学习技术，它通过深层神经网络从原始数据中学习特征表

硬件学长森哥·2025-02-03 19:11

【PyTorch】6.张量运算函数：一键开启！PyTorch 张量函数的宝藏工厂

目录1.常见运算函数个人主页：Icomi专栏地址：PyTorch入门在深度学习蓬勃发展的当下，PyTorch是不可或缺的工具。它作为强大的深度学习框架，为构建和训练神经网络提供了高效且灵活的平台。

Icomi_·2025-02-03 19:39

线性回归的简单实现

本文是《动手学深度学习》的笔记文章目录线性回归的简单实现生成随机数据集读取数据初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简洁实现生成数据集读取数据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模型线性回归的简单实现用了

SkaWxp·2025-02-03 14:58

初入机器学习

辰尘_星启·2025-02-03 14:54

深度学习：基于MindNLP的RAG应用开发

什么是RAG？RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是一种结合检索（Retrieval）和生成（Generation）的技术，旨在提升大语言模型（LLM）生成内容的准确性、相关性和时效性。基本思想：通过外部知识库动态检索与用户查询相关的信息，并将检索结果作为上下文输入生成模型，辅助生成更可靠的回答。与传统LLM的区别：传统LLM仅依赖预训练参数中的静态知

Landy_Jay·2025-02-03 13:47

深度学习篇---张量&数据流动处理

文章目录前言第一部分：张量张量的基本概念1.维度标量（0维）向量（1维）矩阵（2维）三维张量2.形状张量运算1.基本运算加法减法乘法除法2.广播3.变形4.转置5.切片6.拼接7.矩阵分解8.梯度运算：深度学习框架中的张量运算

Ronin-Lotus·2025-02-03 13:46

PyTorch生态系统中的连续深度学习：使用Torchdyn实现连续时间神经网络

神经常微分方程（NeuralODEs）是深度学习领域的创新性模型架构，它将神经网络的离散变换扩展为连续时间动力系统。

·2025-02-03 12:59

基于CNN(一维卷积Conv1D)+LSTM+Attention 实现股票多变量时间序列预测(PyTorch版)

前言系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络

矩阵猫咪·2025-02-03 12:42

DeepSeek：开启智能搜索与AI发展的新纪元

作为一款基于深度学习技术的智能搜索引擎和AI模型，DeepSeek不仅在技术上取得了重大突破，还在多个应用场景中展现了巨大的应用潜力，为用户带来了前所未有的智能体验。

gs80140·2025-02-03 08:08

【Java】已解决java.lang.ClassNotFoundException异常

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-02-03 08:38

Megatron：深度学习中的高性能模型架构

Megatron：深度学习中的高性能模型架构Megatron是由NVIDIA推出的深度学习大规模预训练模型框架，主要针对大规模Transformer架构模型的高效训练与推理。

gs80140·2025-02-03 08:06

AIGC的底层框架和技术模块

以下是对AIGC底层框架和技术模块的详细解析：底层框架AIGC的底层框架主要基于深度学习的语言模型，特别是Transformer模型及其变种，如GPT（GenerativePre-trainedTransformer

五岔路口·2025-02-03 07:27

深度学习：基础原理与实践

1.深度学习概述1.1定义与发展历程深度学习是机器学习的一个分支，它基于人工神经网络的学习算法，特别是那些具有多层（深层）结构的网络。

阿尔法星球·2025-02-03 06:49

什么是MoE？

一、概念MoE（MixtureofExperts）是一种深度学习架构，它结合了多个专家模型（Experts）和一个门控机制（GatingMechanism）来处理不同的输入数据或任务。

CM莫问·2025-02-03 05:14

【书生·浦语大模型实战营】学习笔记（三）：“茴香豆” 搭建你的RAG 智能助理

GoAI·2025-02-03 05:10

课程内容摘要生成：基于知识蒸馏与事实增强的深度学习模型实践

当前主流方法依赖于深度学习模型，但存在事实性偏差、可解释性不足等缺陷。本文提出一种融合知识蒸馏与事实三元组增强的摘要生成框架，结合

二进制独立开发·2025-02-03 04:04

详解大模型微调数据集构建方法(持续更新)

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。本文详细介绍了大模型微调数据集构建方法，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。

herosunly·2025-02-03 04:03

基于深度学习的基于视觉的机器人导航

基于深度学习的视觉机器人导航是一种通过深度学习算法结合视觉感知系统（如摄像头、LiDAR等）实现机器人在复杂环境中的自主导航的技术。

SEU-WYL·2025-02-03 03:29

【深度学习】softmax回归的简洁实现

softmax回归的简洁实现我们发现(通过深度学习框架的高级API能够使实现)(softmax)线性(回归变得更加容易)。同样，通过深度学习框架的高级API也能更方便地实现softmax回归模型。

熙曦Sakura·2025-02-03 02:22

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