深度学习pytorch人工智能第66页

阅读《我们误解了自己》之人工智能时代，人类何去何从（现场问答）

向往明天：今天的学习，印象最深刻的是老师说物极必反，并通过网购红火，线下商店冷清来证明，告诉我们，无论人工智能如何发展，它不能代替我们生活中的乐趣。

晴天呀2020·2024-02-04 16:05

北大发表 AI Alignment综述：确保AI与人类价值观一致的四个关键设计原则

随着人工智能（AI）技术的快速发展，AI系统在社会各个领域的应用日益广泛，人类和AI之间的交流也需要对齐。AI对齐的目标是使AI系统的行为与人类意图和价值保持一致。

夕小瑶·2024-02-04 16:35

【无标题】

来源：深度学习一个乐观主义者的悲观估计随着大规模模型技术的兴起，我们正处于一个崭新的智能时代的黎明。

夕小瑶·2024-02-04 16:34

深度学习入门笔记4 深度神经网络

多层感知器在之前的课程中，我们了解到，感知器（指单层感知器）具有一定的局限——无法解决异或问题，即线性不可分的问题。将多个单层感知器进行组合，就可以得到一个多层感知器（MLP——Multi-LayerPerceptron）结构。多层感知器包含输入层，一个或多个隐藏层以及一个输出层。每层的神经元与下一层进行完全连接。如果网络中包含一个以上的隐层，则称其为深度人工神经网络。说明：通常我们说的神经网络的

深度学习从入门到放弃·2024-02-04 16:03

深度学习入门笔记：第二章感知机

深度学习入门笔记：第二章感知机笔记来源书籍：《深度学习入门：基于+Python+的理论与实现》文章目录深度学习入门笔记：第二章感知机前言为什么学习感知机2.1感知机是什么2.2简单逻辑电路2.2.1与门

维持好习惯·2024-02-04 16:03

深度学习入门学习笔记之——神经网络

神经网络上一章我们学习了感知机。关于感知机，既有好消息，也有坏消息。好消息是，即便对于复杂的函数，感知机也隐含着能够表示它的可能性。上一章已经介绍过，即便是计算机进行的复杂处理，感知机（理论上）也可以将其表示出来。坏消息是，设定权重的工作，即确定合适的、能符合预期的输入与输出的权重，现在还是由人工进行的。上一章中，我们结合与门、或门的真值表人工决定了合适的权重。神经网络的出现就是为了解决刚才的坏消

前丨尘忆·梦·2024-02-04 16:32

深度学习入门笔记（二）神经元激励函数神经网络

声明：本文内容源自《白话深度学习与tensorflow》高扬卫峥编著一书读书笔记！！！神经网络：神经网络又称为人工神经网络（artificialneutralnetwork,ANN）。

花落雨微扬·2024-02-04 16:32

2021-11-06《深度学习入门》笔记（二）

第二章感知机感知机也是作为神经网络（深度学习）的起源的算法。因此，学习感知机的构造也就是学习通向神经网络和深度学习的一种重要思想。首先，感知机是什么？感知机接收多个输入信号，输出一个信号。

新手小嵩·2024-02-04 16:02

Meta发布抽象链，大模型工具利用精度+6%，速度+40%！

在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）的发展已经取得了显著进步，特别是在理解和执行指令方面。然而，当涉及到需要调用和组合真实世界知识来生成响应时，这些模型仍然存在错误。

夕小瑶·2024-02-04 16:00

深度学习入门笔记（二）神经元的结构

神经网络的基本单元是神经元，本节我们介绍神经元的结构。2.1神经元一个神经元是由下面5部分组成的：输入：x1,x2,…,xk。权重：w1,w2,…,wk。权重的个数与神经元输入的个数相同。偏移项：可省略。激活函数：一般都会有，根据实际问题也是可以省略的。输出。2.2激活函数激活函数有很多种，不同的激活函数适用于不同的问题。二分类问题我们一般采用Sigmoid函数，多分类问题我们采用Softmax函

zhanghui_cuc·2024-02-04 16:30

2018年深度学习的主要进步

摘要：一文了解2018深度学习取得了哪些突破性进展！在过去几年中，深度学习改变了整个人工智能的发展。深度学习技术已经开始在医疗保健，金融，人力资源，零售，地震检测和自动驾驶汽车等领域的应用程序中出现。

城市中迷途小书童·2024-02-04 16:15

pytorch在加载模型时CUDA error: out of memory

在加载模型的时候出现了RuntimeError:CUDAerror:outofmemory，如图1所示，之后查到https://blog.csdn.net/weixin_43509263/article/details/103841657这里面是说这个错误代表的显存不够，但在这里我只是加载一个LeNet-5的模型，这么多显存应该完全是够的。后面发现因为之前的程序之前在另一个卡上运行，这样加载时会默

csh_b293·2024-02-04 16:57

【具身智能】目标导航实验复现详细教程

文章目录【具身智能】目标导航实验复现详细教程1.源码测试2.训练3.验证（附）问题Pytorch与CUDA版本问题项目文件引用问题循环引用问题libstdc++库文件旧显存爆炸问题【具身智能】目标导航实验复现详细教程参考论文

Moresweet猫甜·2024-02-04 16:42

2024电子互连技术创新大会重磅开启

首届电子互连技术创新大会，正式定档3月1-2日，相聚深圳2023年，ChatGPT掀起全球性热潮，各大资本和巨头纷纷入场，人工智能的技术得到迅速发展，仅一年时间，中国涌现了200多个AI大模型，这一年被称为

EDA365电子论坛·2024-02-04 16:10

查看当前虚拟环境中的pytorch版本

1.进入anaconda，输入activatevm1，回车，vm1是我的虚拟环境名，换成自己的就可以了activatevm12.输入python3.依次输入如下指令

ffemininity·2024-02-04 15:08

linux Pytorch（GPU版本）后出现torch.cuda.is_available()返回False，解决方案来啦

解决方案：一级目录二级目录第一次的下载过程如何判断是否是CPU的版本解决方案一级目录二级目录第一次的下载过程我当时下载GPU版本的pytorch的时候，就是直接从官网首页给的命令下载的，如下图：但是好像他们给出的命令默认安装的是

芝麻芝麻快长头发·2024-02-04 15:04

[动手学深度学习-PyTorch版]-5.11卷积神经网络-残差网络（ResNet）

5.11残差网络（ResNet）让我们先思考一个问题：对神经网络模型添加新的层，充分训练后的模型是否只可能更有效地降低训练误差？理论上，原模型解的空间只是新模型解的空间的子空间。也就是说，如果我们能将新添加的层训练成恒等映射f(x)=x，新模型和原模型将同样有效。由于新模型可能得出更优的解来拟合训练数据集，因此添加层似乎更容易降低训练误差。然而在实践中，添加过多的层后训练误差往往不降反升。即使利用

蒸饺与白茶·2024-02-04 15:45

在云服务器上安装Anaconda，安装CPU版的pytorch，运行pytorch代码

安装步骤Anaconda安装：下载anaconda的包在linux中执行.sh文件配置环境变量检验是否安装成功创建虚拟环境激活虚拟环境退出虚拟环境CPU版本的pytorch安装：官网安装验证pytorch

芝麻芝麻快长头发·2024-02-04 15:34

在anaconda中下载pytorch

下载pytorch流程（十大步，中国人不骗中国人）下载anaconda，直接在官网下载即可（https://www.anaconda.com/）在anaconda里创建虚拟环境：------使用命令：condacreate-n

芝麻芝麻快长头发·2024-02-04 15:04

GitHub上高标星开源智能体框架汇总！最高33K+！

在当今人工智能领域，智能体框架已经成为开发高效、灵活和可扩展应用的关键工具，而GitHub作为全球最大的开源代码托管平台，汇聚了众多优秀的智能体框架项目，这些项目展示了智能体技术的最新进展。

AI热心分享家·2024-02-04 15:58

如何利用 AI 做乘法，制作一款龙年贺卡小程序

2022年底AIGC的出现，让2023年成为通用人工智能元年。这是最好的时代，利用AI，之前仅能存在幻想中的事物落地成现实。只需要寥寥几句话，就可以描绘一张斑斓的画，真实而又丰富的画。

楷鹏 : )·2024-02-04 15:58

李沐《动手学深度学习》循环神经网络经典网络模型

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《

丁希希哇·2024-02-04 14:43

李沐《动手学深度学习》卷积神经网络经典网络模型

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《

丁希希哇·2024-02-04 14:42

动手学深度学习(二)——正则化(从零开始)

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|注：本文为李沐大神的《动手学深度学习》的课程笔记！

SnailTyan·2024-02-04 14:13

智慧城市行业盛会:2024北京国际智慧城市展览会（世亚智博会）

为了展示和推广国内外数字技术与新应用成果，引领数字产业发展新方向，积极推动5G、人工智能、大数据、云计算、物联网、移动互联网、元宇宙等新型数字技术与智慧城市相结合，促进智慧城市建设的全面发展，2024北京国际智慧城市展览会

高登先生·2024-02-04 14:19

SVDiff: Compact Parameter Space for Diffusion Fine-Tuning——【论文笔记】

本文发表于ICCV2023论文地址：ICCV2023OpenAccessRepository(thecvf.com)官方代码：mkshing/svdiff-pytorch:Implementationof"SVDiff

我是浮夸·2024-02-04 14:19

深度学习的进展：人工智能时代的里程碑

深度学习的进展：人工智能时代的里程碑摘要深度学习作为机器学习领域的重要分支，近年来取得了巨大的进展。

你不懂、、、·2024-02-04 14:49

NLP自然语言处理的基本语言任务介绍

自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是计算机科学、人工智能和语言学领域的一个分支，它致力于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。

人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-04 14:43

读《深度工作》有感

1创造深度学习的环境本很了解自己很难做到深度工作，因此当他决定学习编程的时候，他知道自己同时还要教会自己的大脑如何深入下去。他的方法很极端，却很有效。

小小那·2024-02-04 14:01

【年度盛会征稿】第二届全国精准营养与生命健康创新大会（PNHIC 2024）

“精准营养”研究借助多组学、可穿戴、影像学、生物信息学、人工智能等多种新技术和新理论对不同个体营养状况和需求开展系统研究，提供量身定制的膳食和生活方式干预和指导，从而更有效地促进健康和防控重大疾病。

搞科研的小刘选手·2024-02-04 14:41

助力国内外疫情，中国5大高科技大显身手

人工智能这次疫情中，不少企业体现出强烈的担当，为抗疫做出了积极的贡献。阿里巴巴达

柯维科技·2024-02-04 14:48

mongodb数据库集合（表）的创建和修改【数据直接插入数据库也行】

（博客的参考源码可以在我主页的资源里找到，如果在学习的过程中有什么疑问欢迎大家在评论区向我提出）发现宝藏前些天发现了一个巨牛的人工智能学

东离与糖宝·2024-02-04 13:03

新零售时代，传统便利店如何转型？

为了适应这些变化，传统便利店需要进行转型，以下是几个建议：引入智能化技术：传统便利店可以引入智能化技术，如人工智能、物联网、大数据等，实现智能化管理和运营。

Runwise 即能创新·2024-02-04 13:02

#人工智能#科技

这些工具不仅可以快速生成高质量的文本内容，还可以根据用户的需求进行个性化定制。它们可以帮助我们节省大量的时间和精力，让我们更加专注于创意和细节的打磨。本文将为大家详细介绍几个AI写作工具，让你在写作领域更上一层楼。1.红桃写作这是一个微信公众号面向专业写作领域的ai写作工具，写作助手包括，ai论文,ai开题报告、ai公文写作、ai商业计划书、文献综述、ai生成、ai文献推荐、AI论文摘要，帮助用户

米饭闷了·2024-02-04 13:57

OpenSSL:configure: error: OpenSSL library not found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·2024-02-04 13:53

人工智能基础-Numpy-创建Numpy数组和矩阵

查看版本importnumpyasnpnp.__version__array的缺点是没有将数据当做向量或者矩阵，不支持基本运算。nparr=np.array([iforiinrange(10)])nparr[5]=100nparr[5]="MachineLearning"查看数据类型nparr.dtype对于整型来说赋值浮点数会隐式转换创建numpy.array的方法importnumpyasnp

小旺不正经·2024-02-04 13:35

听毕诗文主任讲座的感受

随着知识的大爆炸，知识性的教学将会被人工智能所替代，教师业务重心将发生转移。

黄春荣1·2024-02-04 12:36

Yolov8方法笔记

目录1、安装yolov8的虚拟环境（1）创建虚拟环境（2）安装pytorch编辑2、下载yolov8模型3、解压缩，解压后的文件4、将转换数据集（以口罩检测为准）5、配置和执行6、验证7、测试1、安装yolov8

我闻如是·2024-02-04 12:04

LEETCODE的第二题——两数相加（链表）

LEETCODE的第二题——两数相加（链表）本文主要用于记录刷力扣的题解，因为自己算法太菜，所以想通过深度学习力扣的每一道题目的原理来提高自己。

宁77吖·2024-02-04 12:03

池化层的本质思想及其过程

池化层的由来在深度神经网络中池化层非常普遍，而在传统的神经网络中却很少见，原因是传统的神经网络的输入特征很少，不是太多，深度学习中特别是图像领域输入特征非常多，所以在卷积过程中有必要把主要的特征抽取出来

机器不会学习·2024-02-04 12:34

重新认识学习

重新认识学习——读《深度学习》前言有感近段时间在打卡时，自己能明显感受到两点，一是在发表看法时，自己感觉很多内容不能够清楚表达自己的想法，但有没有合适的词语来表达，感觉特尴尬。

程景轩河南桥头小学·2024-02-04 11:56

演讲，就是把一个人观点，变为我们的观点

马云曾说在未来的时代，人们必须要掌握两个技能，一个是演说能力，还有一个是艺术能力，因为这两项是人工智能无法代替的能力。

孙键_心和塾·2024-02-04 11:22

Python从入门到精通学习的十个阶段

文章目录前言一、Python开发基础二、Python高级编程和数据库开发三、前端开发四、WEB框架开发五、爬虫开发六、全栈项目实战七、数据分析八、人工智能九、自动化运维&开发十、高并发语言GO开发关于Python

python零基础入门小白·2024-02-04 11:27

Python入门，盘点Python最常用的20 个包总结~

文章目录前言1.numpy（数据处理和科学计算）2.pandas（数据处理和分析）3.matplotlib（数据可视化）4.scikit-learn（机器学习工具）5.tensorflow（深度学习框架

python零基础入门小白·2024-02-04 11:24

SSVEPNet:使用标签平滑与谱归一化的高效CNN-LSTM网络

.正则化技术4.1.基于视觉注意力机制的标签平滑技术4.2.谱归一化技术5.实验结果5.1被试内实验结果5.2跨被试实验结果5.3消融实验结果5.4t-SNE可视化结果6.讨论与思考6.1网络参数量对深度学习模型性能的影响

Ethan Hunt丶·2024-02-04 11:54

2024数学建模美赛B题参考思路+代码+论文

在此背景下，本文主要研究了在大雾情况下能见度主要影响因素和诸多估计方法，对给定数据进行了细致处理，并综合运用主成分分析、多元回归分析、预训练模型图像特征提取、随机森林深度学习算法、LSTM神经网络、摄像机标定算法等统计与算法

2024数学建模·2024-02-04 11:22

【大厂AI课学习笔记】1.4 算法的进步（5）关于GPU

然而，随着时间的推移，研究人员发现GPU的并行处理能力非常适合执行深度学习中的大规模矩阵运算。这一点在吴恩达教授的论文中得到了充分体现，他利用GPU进行大规模深度无监督学习，取得了显著的效果。

giszz·2024-02-04 11:51

基于深度学习的SSVEP分类算法简介

基于深度学习的SSVEP分类算法简介1、目标与范畴2、深度学习的算法介绍3、参考文献1、目标与范畴稳态视觉诱发电位（SSVEP）是指当受试者持续注视固定频率的闪光或翻转刺激时，在大脑枕-额叶区域诱发的与刺激频率相关的电生理信号

Ethan Hunt丶·2024-02-04 11:48

【大厂AI课学习笔记】1.4 算法的进步（3）关于Hinton

GeoffreyHinton：深度学习之父的传奇人生与杰出贡献在人工智能领域，有一位科学家的名字如同星辰般闪耀，他就是GeoffreyHinton。

giszz·2024-02-04 11:47

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