深度学习pytorch人工智能

大语言模型技术专栏（三）：Attention机制——从RNN到Transformer的惊世一跃！

文章目录概要一、Attention机制：让AI学会「划重点」二、Attention机制的核心原理三、Self-Attention：Transformer的核心四、代码实战：用PyTorch实现Attention

北海yy·2025-03-02 22:53

56、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-17、关于为什么LSTM可以解决RNN的梯度爆炸和梯度消失的问题的解析。

我的话太苍白，你们可以去哔哩哔哩上搜索一个"大白话讲解LSTM长短期记忆网络如何缓解梯度消失，手把手公式推导反向传播”不仅仅解释了为什么，还把公式的推导也给了出来。讲的已经非常好了。还可以看一下他的专辑内容，其中有RNN，LSTM,GRU的详细解释。比我说的好。

小宇爱·2025-03-02 22:23

Transformer 代码剖析7 - 词元嵌入(TokenEmbedding) （pytorch实现）

一、类定义与继承关系剖析1.1代码结构图示神经网络基础模块词嵌入基类自定义词元嵌入构造函数定义基类初始化词汇量参数维度参数填充标识参数1.2代码实现精讲"""@author:Hyunwoong@when:2019-10-22@homepage:https://github.com/gusdnd852"""fromtorchimportnnclassTokenEmbedding(nn.Embeddi

lczdyx·2025-03-02 22:50

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）详细解释（带示例）

目录卷积神经网络示例Python案例代码解释卷积神经网络概述：卷积神经网络是一种专门为处理具有网格结构数据（如图像、音频）而设计的深度学习模型。

浪九天·2025-03-02 21:19

北京大学：2本手册，拓展AI应用深度与广度

《DeepSeek与AIGC应用》对DeepSeek-R1进行了详细解读，包括其技术特性、发展历程、应用场景以及在AIGC（人工智能生成内容）领域的定位。

2501_90766876·2025-03-02 21:48

如何学习训练大模型——100条建议（附详细说明）_如何训练自己的大模型_大模型如何训练

通过不断学习、实践和探索，可以不断提升自己在深度学习领域的技能和洞察力，同时也能为社会和行业带来创新和改进。从小规模的项目和模型开始，逐渐迭代和扩展到更大的模型，逐步

大耳朵爱学习·2025-03-02 21:18

Transformer模型详解

导读Transformer在许多的人工智能领域，如自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)、计算机视觉(ComputerVision,CV)和语音处理(SpeechProcessing

Yuki-^_^·2025-03-02 21:46

AIGC从入门到实战：探秘：ChatGPT 到底是什么

1.背景介绍1.1人工智能的浪潮近年来，人工智能(AI)发展迅猛，其应用已深入到各个领域，从自动驾驶汽车到智能家居，再到医疗诊断，AI正在改变我们的生活方式。

AI天才研究院·2025-03-02 21:11

DeepSeek在地铁应急响应与处理中的具体实现方案，包括技术架构、功能实现和代码示例：

通过深度学习算法（如目标检测和行为识别）对视频流进行分析，结合传感器数据，快速识别突发事件。自动警报触发：一旦检测到异常事件（如火灾、拥挤踩踏），系统立即通过预设的警报机制

人工智能专属驿站·2025-03-02 20:07

使用深度学习模型U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割数据集。PyTorch框架为例，如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测

使用深度学习模型如U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割。

计算机C9硕士_算法工程师·2025-03-02 20:04

C# 牵手DeepSeek：打造本地AI超能力

一、引言在人工智能飞速发展的当下，大语言模型如DeepSeek正掀起新一轮的技术变革浪潮，为自然语言处理领域带来了诸多创新应用。

步、步、为营·2025-03-02 20:02

matlab连接散射点,使用小波散射做信号分类

在时间序列信号的深度学习第二部分，我们将介绍一下怎样使用小波散射做信号分类。本视频将分为两部分。第一部分中我们已经简单介绍一下深度学习，包括它的概念和工作流程等。

死月絲卡蕾特·2025-03-02 18:21

周志华机器学习西瓜书第五章神经网络-学习笔记(超详细)

它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助

Sodas（填坑中....）·2025-03-02 18:50

注意力机制：让机器学会“挑重点”

而在人工智能领域，注意力机制则是一种让机器在处理大量数据时，能够自动识别并聚焦于关键信息的技术。注意力机制的工作原理注意力机制的工作流程可以简化为三个主要步骤

·2025-03-02 17:54

Matlab 大量接单

分享一个matlab接私活、兼职的平台1、技术方向满足任一即可2、技术要求3、最后技术方向满足即可MATLAB：熟练掌握MATLAB编程语言，能够使用MATLAB进行数据处理、机器学习和深度学习等相关工作

matlabgoodboy·2025-03-02 17:45

AI数据分析：用DeepSeek做数据清洗

随着人工智能技术的快速发展，AI驱动的数据分析工具正在改变我们处理和分析数据的方式。本文将着重介绍如何使用DeepSeek进行数据清洗。

atbigapp.com·2025-03-02 17:45

百度搜索语法

例如，搜索`"人工智能"`会找到包含完整短语"人工智能"的结果。2.减号(-)：用来排除搜索结果中的特定词汇。例如，搜索`手机-iphone`会找到包含"手机"但不包含"iphone"的结果。

羊羊一洋·2025-03-02 17:45

如何在VSCode中使用OpenAI

如何在VSCode中使用OpenAI：从集成到应用场景详解人工智能（AI）正在改变软件开发的方式，而OpenAI提供的强大模型可以帮助开发者提升编码效率、优化工作流并自动化繁琐任务。

WeiLai1112·2025-03-02 17:42

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN解析

今天探讨它们各自适用的场景，让您知道在何种情况下选择何种模型；同时分析它们的优势与局限，助您全面评估这些模型的性能。一、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分

大模型_学习路线·2025-03-02 16:04

清华出版 | DeepSeek使用手册（全）

在科技迅猛发展的今天，人工智能技术正逐渐渗透到我们生活的每一个角落。

艾思科蓝 AiScholar·2025-03-02 16:33

Slurm作业调度系统常见操作（使用超算运行深度学习）

1.传输下载文件sftp远程命令cd,pwd等，本地命令lcd,lpwdget远程地址本地地址put本地地址远程地址上传文件夹1.在远程建立和本地一样名称的文件夹如data/2.put-rdata/2.建立虚拟环境moduleloadpython/3.8#加载modulevirtualenv--no-downloadENV#建立一个叫ENV的虚拟环境激活虚拟环境sourceENV/bin/acti

坐在云朵上的kiwi·2025-03-02 15:55

13个优秀的AI人工智能工具软件导航网站推荐

m0_68282957·2025-03-02 15:51

清华出品DeepSeek保姆级超实用手册，AI进阶之路的宝藏指南

DeepSeek资料大全」资源链接：https://pan.quark.cn/s/1352425b0645「完整版Dee...键整合包」链接：https://pan.quark.cn/s/7e851bca2dc2在人工智能飞速发展的时代

2501_90771647·2025-03-02 14:18

深度学习框架之主流学习框架

深度学习框架是一类专门设计用来简化和加速神经网络模型开发过程的软件工具。它们提供了构建、训练和部署神经网络所需的各种功能和库。

uu1224·2025-03-02 14:17

自然语言处理之语法解析：BERT：自然语言处理基础理论

自然语言处理之语法解析：BERT：自然语言处理基础理论自然语言处理基础自然语言处理的定义与应用自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向

zhubeibei168·2025-03-02 14:15

pytorch 机械臂逆运动学迭代数值解

https://github.com/UM-ARM-Lab/pytorch_kinematics分享一个求解运动学逆解的第三方库pytorch_kinematics，以下是我写的一份集成样例。

chase。·2025-03-02 14:12

Linux进程间的关系

文章目录Linux进程间的关系前言一、进程组二、会话三、ps命令查看进程间的关系四、系统资源限制五、改变工作目录和根目录六、服务器程序后台化前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展

油菜花的菜·2025-03-02 13:40

【Pytorch】基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN(各种KAN修改一行代码搞定)的共享单车租赁预测研究(数据可换)Python

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、TCN与KAN简介三、基于TCN-KAN的共享单车租赁预测模型四、研究挑战与展望基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN的共享单车租赁预测研究1.引言2.模型介绍

冒泡芳·2025-03-02 13:08

Transformer 代码剖析9 - 解码器模块Decoder （pytorch实现）

一、模块架构全景图1.1核心功能定位Transformer解码器是序列生成任务的核心组件，负责根据编码器输出和已生成序列预测下一个目标符号。其独特的三级注意力机制架构使其在机器翻译、文本生成等任务中表现出色。下面是解码器在Transformer架构中的定位示意图：解码器层组件解码器内部结构Transformer自注意力交叉注意力前馈网络残差连接+层归一化嵌入层位置编码解码器层1解码器层2...解码

lczdyx·2025-03-02 13:05

Pytorch神经网络魔改之：模型融合 - 速通（1）

本文将以几种常见方法为例，介绍如何进行Pytorch神经网络的模型融合：1.子模型串联(SequentialConcatenation)在这个方法中，输入数据x首先通过FeatureExtractor(

lczdyx·2025-03-02 13:05

Transformer预测 | 基于TCN-Transformer的股票价格预测（Pytorch）

文章目录预测效果文章概述程序设计参考资料预测效果文章概述Transformer预测|基于TCN-Transformer的股票价格预测（Python）Transformer模型本质上都是预训练语言模型，大都采用自监督学习(Self-supervisedlearning)的方式在大量生语料上进行训练，也就是说，训练这些Transformer模型完全不需要人工标注数据。Transformer模型的标志就

机器学习之心·2025-03-02 13:35

win11编译pytorchvision cuda128版本流程

1.前置条件本篇续接自win11编译pytorchcuda128版本流程，阅读前请先参考上一篇配置环境。

System_sleep·2025-03-02 13:04

stars and seas·2025-03-02 11:50

DeepSeek应用场景及其解决的问题

DeepSeek是一种基于深度学习的智能技术，能够处理复杂的非结构化数据（如文本、图像、语音等），并在企业级应用开发中发挥重要作用。

杏花春雨江南·2025-03-02 11:18

HTML AI 编程助手

HTMLAI编程助手引言随着人工智能技术的飞速发展，编程领域也迎来了新的变革。HTML，作为网页制作的基础语言，与AI技术的结合，为开发者带来了前所未有的便利。

wjs2024·2025-03-02 09:01

首发实测：地表最强AI？马斯克发布新一代AI模型Grok3

近年来，人工智能的迅猛发展让人们对其未来充满了无限期待。尤其是以马斯克为首的企业家们，始终走在AI技术的前沿。就在近期，马斯克宣布推出新一代AI模型——Grok3。

Code_流苏·2025-03-02 09:59

LeetCode - #219 存在重复元素 II

网罗开发（小红书、快手、视频号同名）大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java

网罗开发·2025-03-02 08:46

pytorch与深度学习随记——AlexNet

AlexNet和LeNet的设计理念非常相似，但也存在显著差异：基本结构对比网络深度：AlexNet比LeNet-5要深得多，AlexNet由八层组成：五个卷积层、两个全连接隐藏层和一个全连接输出层。激活函数：AlexNet使用ReLU而不是sigmoid作为其激活函数，这有助于缓解梯度消失问题并加速训练过程。AlexNet架构的创新点局部响应归一化(LRN)：AlexNet引入LRN层，可以创建

黑色的山岗在沉睡·2025-03-02 08:46

深度学习-138-LangGraph之应用实例(七)构建自动绘图系统

文章目录1初始化核心功能1.1大语言模型1.2结构化输出1.3搜索引擎1.4Python执行环境2编排流2.1创建图2.2可视化图2.3应用图3绘图指定线型4添加工具增强4.1执行工具和打印工具4.2绑定工具4.3编排流4.4可视化图4.5应用1初始化核心功能1.1大语言模型importosos.environ['OLLAMA_HOST']='127.0.0.1'os.environ['OLLAM

皮皮冰燃·2025-03-02 08:16

穿越AI边界：深度集成DeepSeek API与云平台的实践之路

云边有个稻草人-CSDN博客随着人工智能技术的日益发展，深度学习和自然语言处理（NLP）已经在很多领域得到了广泛的应用。

云边有个稻草人·2025-03-02 07:45

AI在农业中的应用:精准农业的新时代

AI,农业,精准农业,机器学习,深度学习,计算机视觉,农业机器人1.背景介绍农业是人类文明的基石，也是全球经济的重要支柱。

AI大模型应用之禅·2025-03-02 07:43

AI驱动的企业学习管理系统

AI、机器学习、深度学习、企业学习管理系统、个性化学习、学习路径推荐、知识图谱1.背景介绍在当今瞬息万变的数字化时代，企业面临着前所未有的挑战和机遇。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-02 07:43

AI 驱动的智慧大脑：打造企业动态知识库，开启高效管理新时代

网罗开发（小红书、快手、视频号同名）大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java

网罗开发·2025-03-02 07:12

量子计算如何提升机器学习效率：从理论到实践

量子计算如何提升机器学习效率：从理论到实践在人工智能和机器学习的高速发展中，传统计算方法已经逐渐面临性能瓶颈。随着数据量的激增、算法复杂度的提高，传统计算机在处理某些特定任务时的效率显得捉襟见肘。

Echo_Wish·2025-03-02 07:41

云计算相关工作岗位有哪些，薪资怎么样？

云计算、大数据、人工智能作为新一代信息技术产业，未来发展前景不可估量，就业前途一片光明，自然薪资待遇也不会差。

欧米说云·2025-03-02 06:07

从零到精通：小白DeepSeek全栈入门指南

第一部分：认知准备（1-3天）1.1基础概念搭建人工智能三要素：数据/算法/算力深度学习与传统机器学习的区别神经网络基本结构（输入层/隐藏层/输出层）常用术语解析：epoch、batch、loss、accuracy1.2

好东西不迷路·2025-03-02 06:37

Python vLLM 实战应用指南

加载模型并生成文本3.2参数说明4.实战应用场景4.1构建聊天机器人示例对话：4.2文本补全输出示例：4.3自定义模型服务启动服务调用服务5.性能优化5.1GPU加速5.2动态批处理6.总结vLLM是一种高性能的开源深度学习推理引擎

ghostwritten·2025-03-02 06:34

从零到一：利用DeepSeek构建高精度图像分类模型实战解析

在计算机视觉领域，图像分类作为基础任务，其技术演进经历了从传统特征工程到深度学习的革命性转变。

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-02 06:03

深度学习模型可视化：通俗易懂的全面解读

目录1.什么是深度学习模型可视化？

Crazy learner·2025-03-02 06:33

查看Python库依赖关系的解决方案

现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。

爱编程的喵喵·2025-03-02 06:32

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