深度学习pytorch机器学习

机器学习常见公式推导

线性层的反向传播对于函数Y=XWY=XWY=XW（注：XXX是一个m×nm\timesnm×n的矩阵，WWW是一个n×kn\timeskn×k的矩阵，YYY是一个m×km\timeskm×k的矩阵。这里的WWW通常代表模型的权重，而XXX代表输入数据。）如何求∂Y∂W\frac{\partialY}{\partialW}∂W∂Y呢，通常我们只关心其一个特定的切片，即∂Yij∂Wrs\frac{\p
stubborn vegeta·2024-08-27 02:11

Python编程：高效数据处理与自动化任务实践

一、引言Python，作为一种解释型、交互式、面向对象的编程语言，凭借其简洁易懂的语法和强大的功能库，已经成为数据科学、机器学习、Web开发等多个领域的首选工具。
我的运维人生·2024-08-27 00:01

Cerebras DocChat发布：基于Llama 3构建，DocChat在几小时内完成GPT-4级别的对话问答训练

Cerebras以其在机器学习（ML）和大型语言模型（LLMs）方面的深厚专业知识而闻名，推出了DocChat系列的两个新模型：CerebrasLlama3-DocChat和CerebrasDragon-DocChat
科技大本营·2024-08-27 00:00

每天一个数据分析题（四百九十六）- 决策树模型

A.AdjustedR2B.F-measureC.AUCD.Precision&Recall数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-26 23:25

揭秘Sora：深度学习与自然语言处理驱动的智能视频生成与互动

Sora-探索AI视频模型的无限可能随着人工智能技术的飞速发展，AI视频模型已成为科技领域的新热点。而在这个浪潮中，OpenAI推出的首个AI视频模型Sora，以其卓越的性能和前瞻性的技术，引领着AI视频领域的创新发展。让我们将一起探讨Sora的技术特点、应用场景以及对未来创作方式的深远影响。方向一：技术解析技术架构：Sora的技术架构主要包括视频处理模块和智能生成模块。视频处理模块负责视频内容的
疾风终究没有归途·2024-08-26 22:50

PySpark，一个超级强大的 Python 库

一个新颖的思维方式，也许能激发我们无尽的创造力，一个独特的技巧，也许能成为我们的隐形盾牌……神奇的Python库之旅，第14章目录一、初识PySpark二、基本操作三、DataFrame和SparkSQL四、机器学习与流处理五
炒青椒不放辣·2024-08-26 22:18

TensorFlow 的基本概念和使用场景

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它允许开发者使用图形计算的方式构建和训练机器学习模型。
Envyᥫᩣ·2024-08-26 20:34

大模型微调方法总结：LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning、Prompt-tuning

随着深度学习技术的不断发展，大型预训练模型已成为许多任务的重要工具。然而，微调（finetuning）这些大模型以适应特定任务是一个复杂且计算密集型的过程。
百度_开发者中心·2024-08-26 19:14

Prompt-Tuning：大模型微调技术

随着深度学习技术的不断发展，大模型（如GPT、BERT等）在各种自然语言处理（NLP）任务中取得了显著的成功。然而，训练和部署大模型需要大量的计算资源和时间，这限制了其在一些资源有限场景中的应用。
百度_开发者中心·2024-08-26 19:14

深度学习学习经验——变换器（Transformer）

变换器（Transformer）变换器（Transformer）是一种用于处理序列数据的深度学习模型，与循环神经网络（RNN）不同，它不依赖于顺序处理数据，而是依靠一种称为注意力机制（AttentionMechanism
Linductor·2024-08-26 19:44

打手机检测算法源码样本展示打手机检测算法实际应用场景介绍

以下是关于打手机检测算法源码及其实际应用的详细阐述：1.算法实现-深度学习框架：打手机检测算法通常采用卷积神经网络(CNN)等深度学习模型，这些模型能够从图像或视频中提取使用手机时的视觉特征。
LNTON羚通·2024-08-26 17:04

什么是LLM，主要用途有哪些，在应用中有哪些优势和局限性？

2.技术突破：深度学习架构：LLM基于先进的深度学习技
好好学习的不知名程序员·2024-08-26 16:59

Pytorch构建网络模型结构都有哪些方式

目录前言1.使用nn.Module基类2.使用nn.Sequential容器3.使用nn.ModuleList4.使用nn.ModuleDict5.混合使用nn.Module和原生Python代码6.表格总结前言nn.Module：最通用、最灵活的方式，适用于几乎所有场景。nn.Sequential：适合简单的顺序模型，代码简洁。nn.ModuleList和nn.ModuleDict：适合需要动态
松小白song·2024-08-26 16:57

Python(PyTorch)多语言图像感知质量指标算法

要点算法实现：PyTorch单尺度和多尺度质量指标算法|C++单尺度质量指标算法|Rust多尺度质量指标算法|LabVIEW单尺度质量指标算法|MATLAB单尺度质量指标算法|PyTorch完整参考图像质量测量指标
亚图跨际·2024-08-26 16:57

python深度学习框架——TensorFlow

TensorFlow，由Google开发的开源机器学习库，以其强大的功能和灵活性，在深度学习、计算机视觉和自然语言处理等领域发挥着重要作用。本文将深入探讨TensorFlow中的一些常用函数及其参数。
零 度°·2024-08-26 14:13

计算机毕业设计Hadoop+Spark知识图谱体育赛事推荐系统 体育赛事热度预测系统 体育赛事数据分析 体育赛事可视化 体育赛事大数据 机器学习 大数据毕业设计 大数据毕设 机器学习 人工智能

vue.js、element-ui、echarts后端：springboot、mybatis大数据：spark、hadoop数据库：mysql关系型数据库、neo4j图数据库算法：协同过滤推荐算法、MLP深度学习模型
计算机毕业设计大全·2024-08-26 13:43

PyTorch深度学习模型训练流程的python实现：回归

回归的流程与分类基本一致，只需要把评估指标改动一下就行。回归输出的是损失曲线、R^2曲线、训练集预测值与真实值折线图、测试集预测值散点图与真实值折线图。输出效果如下：注意：预测值与真实值图像处理为按真实值排序，图中呈现的升序与数据集趋势无关。代码如下：fromfunctoolsimportpartialimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.prepr
moyao_miao·2024-08-26 11:21

PhotoZoom Pro 9：AI加持让图像放大革命性飞跃 PhotoZoom下载

PhotoZoomPro9发布PhotoZoom9创新技术，卓越体验PhotoZoomPro9的S-SplineMaxAI技术，利用最新的机器学习技术，实现AI驱动的图像放
雨林谷·2024-08-26 11:20

极速安装的艺术：使用 Mamba 革新你的 Conda 环境管理

标题：极速安装的艺术：使用Mamba革新你的Conda环境管理引言在数据科学和机器学习领域，Conda是一个广受欢迎的包管理器和环境管理器。
2401_85742452·2024-08-26 09:40

深度学习--Transformer和BERT区别详解

Transformer的概念、作用、原理及应用概念Transformer是一种基于注意力机制（AttentionMechanism）的神经网络架构，由Vaswani等人在2017年提出。与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）不同，Transformer完全摒弃了循环和卷积结构，依赖于自注意力机制和并行化的处理方式，极大地提高了模型的训练效率和效果。作用Transformer的主要作
Ambition_LAO·2024-08-26 08:36

马尔可夫决策过程（Markov decision process，MDP）

文章目录马尔可夫决策过程(MDP)在机器学习中应用在机器学习中的引用示例引用：实例场景：机器人导航MDP的定义：引用示例：在此基础上更具体的描述，并给出每一步的推断计算过程场景描述：3x3网格中的机器人导航
太阳城S·2024-08-26 08:36

基于深度学习的环境数据分析

基于深度学习的环境数据分析利用深度学习技术处理和分析大量复杂的环境数据，以揭示隐藏的模式、趋势和关系，进而支持环境监测、管理和决策。
SEU-WYL·2024-08-26 08:05

在sklearn中如何实现参数网格搜索（GridSearch）？

深入理解Scikit-learn中的参数网格搜索（GridSearch）引言在机器学习模型的开发过程中，超参数的调整对于模型性能有着至关重要的影响。
2401_85761762·2024-08-26 08:34

小琳AI课堂：AIGC

首先，我们要明白，AIGC不仅仅是关于机器生成一些酷炫的图片或者文章，它融合了人工智能、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个学科的技术。
小琳ai·2024-08-26 07:59

小琳AI课堂：AI（人工智能）和AIGC（AI生成内容）的关系

AI的关键技术包括机器学习、深度学习和自然语
小琳ai·2024-08-26 07:58

基于深度学习的生产流程自动化

基于深度学习的生产流程自动化是一种将深度学习技术应用于工业生产流程中，以实现更高效、智能化和自适应的生产管理和控制的方式。
SEU-WYL·2024-08-26 07:58

基于spark+hadoop+hive大数据分析的电影推荐系统的设计与实现

部分代码如下：**总结****大家可以帮忙点赞、收藏、关注、评论啦****有问题评论区交流**一、开发介绍1.1开发环境技术栈：spark+hadoop+hive离线ETL+在线数据分析(OLAP)+流计算+机器学习
毕设木哥·2024-08-26 06:26

【机器学习】机器学习与大模型在人工智能领域的融合应用与性能优化新探索

文章目录引言机器学习与大模型的基本概念机器学习概述监督学习无监督学习强化学习大模型概述GPT-3BERTResNetTransformer机器学习与大模型的融合应用自然语言处理文本生成文本分类机器翻译图像识别自动驾驶医学影像分析语音识别智能助手语音转文字大模型性能优化的新探索模型压缩权重剪枝量化知识蒸馏分布式训练数据并行模型并行异步训练高效推理模型裁剪缓存机制专用硬件未来展望跨领域应用智能化系统人
E绵绵·2024-08-26 06:25

深度学习五种不同代码实现,神经网络,机器学习

第一种importnumpyasnpimporttensorflowastfmnist=tf.keras.datasets.mnistimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibmatplotlib.use("TkAgg")(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()x_train=x_train
学呗～那不然呢·2024-08-26 05:18

《机器学习》—— OpenCV 对图片的各种操作

文章目录1、安装OpenCV库2、读取、显示、查看图片3、对图片进行切割4、改变图像的大小5、图片打码6、图片组合7、图像运算8、图像加权运算1、安装OpenCV库使用pip是最简单、最快捷的安装方式pipinstallopencv-python==3.4.2还需要安装一个包含了其他一些图像处理算法函数的opencv扩展库pipinstallopencv-contrib-python==3.4.2
张小生180·2024-08-26 05:44

论机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常见的机器学习算法，用于将数据集分为预先指定数量的簇。下面是对K-均值聚类算法以及其优缺点的讲解：算法步骤：a.随机选择K个中心点作为初始聚类中心。
风跟我说过她·2024-08-26 05:43

Stable Diffusion快速安装及prompt的使用

StableDiffusion是一种基于深度学习的文本到图像生成技术，它可以生成高质量的图像。以下是一篇快速安装教程，适合初学者理解和操作。什么是StableDiffusion？
老童聊AI·2024-08-26 04:41

每天一个数据分析题（五百）- 关联规则

（Association）D.预测（Prediction）数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-26 04:40

每天一个数据分析题（四百九十）- 主成分分析与因子分析

A.特征值B.特征向量C.协方差矩阵D.相关系数矩阵数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习
跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-26 04:07

人工智能开源库有哪些

TensorFlow：由Google开发的深度学习库，提供了丰富的工具和API，支持CPU和GPU计算。PyTorch：由Facebook开发的深度学习框架，提供动态图和静态图两种模式，并且易于使用。
openwin_top·2024-08-26 02:59

通过python调用谷歌官方翻译API满足外贸需求

机器学习技术：借助先进的机器学习技术，google可以根据海量用户的翻译数据不断优化和提升翻译的准确性，使其翻译结果更
探数API数据·2024-08-26 02:58

【Python机器学习】NLP概述——自然语言智商

就像人类的智能一样，如果不考虑多个智能维度，单凭一个智商分数是无法轻易衡量NLP流水线的能力的。衡量机器人系统能力的一种常见方法是：根据系统行为的复杂性和所需的人类监督成都这两个维度来衡量。但是对自然语言处理流水线而言，其目标是建立一个完全自动化的自然语言处理系统，会消除所有的人工监督（一旦模型被训练和部署）。因此，一对更好的IQ维度应该能捕捉到自然语言流水线复杂的广度和深度。像Alexa或All
zhangbin_237·2024-08-26 01:20

详细总结的决策树的来龙去脉，决策树的底层原理是什么？应用的场景如何快速高效应用决策树

决策树是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归任务。它通过将数据递归地划分成更小的子集来构建一个树状模型，从而做出决策。
九张算数·2024-08-25 23:13

深度探索：决策树算法在机器学习中的原理与应用

引言与背景决策树算法作为机器学习领域的一种基础而重要的监督学习方法，以其直观易理解、解释性强以及能处理离散和连续属性等特点，在数据挖掘、数据分析和预测建模等诸多领域占有不可或缺的地位。
生瓜蛋子·2024-08-25 23:42

深度学习多GPU训练原理

详细参考《动手学深度学习》P233，8.4节多GPU计算。数据并行的方法把一个batch的所有数据平均分配到每块GPU的显存里，把模型参数在每个GPU显存上拷贝一份。
浦东新村轱天乐·2024-08-25 22:31

TensorFlow库详解：Python中的深度学习框架

TensorFlow是一个开源的深度学习框架，由GoogleBrain团队开发，并于2015年正式发布。TensorFlow被广泛应用于各种深度学习任务，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。
Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

深度学习--自监督学习

自监督学习是一种无需大量人工标注的数据驱动方法，在生成模型中应用广泛。自监督学习通过利用数据中的固有结构或属性创建“伪标签”，使模型在没有人工标签的情况下进行学习。这种方法既提高了模型的训练效率，又降低了对标注数据的依赖。概念自监督学习：自监督学习是一种半监督学习的形式，模型通过从未标注的数据中创建自己的监督信号来进行学习。常见的方法包括通过预测数据的一部分来学习（例如，给定图像的部分，预测其余部
Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

深度学习--复制机制

复制机制（CopyMechanism）是自然语言处理（NLP）中特别是在文本生成任务中（如机器翻译、摘要生成等）使用的一种技术。它允许模型在生成输出时不仅仅依赖于其词汇表中的单词，还可以从输入文本中“复制”单词到输出文本中。这种机制非常有用，尤其是在处理未见过的词汇或专有名词时。1.概念复制机制的基本思想是，在生成每个输出单词时，模型不仅从其词汇表中选择一个词，还可能直接从输入序列中复制一个词。这
Ambition_LAO·2024-08-25 21:28

GNN的理解难点：一种不同于传统神经网络的复杂性

图神经网络（GNN）已经成为深度学习领域的一颗新星，它在处理图形数据方面显示出了巨大的潜力和优势。然而，许多研究者和开发者发现GNN比传统的神经网络更难以理解和掌握。
小桥流水---人工智能·2024-08-25 21:27

机器学习（西瓜书）学习笔记导览

本篇文章会持续更新直到更新完毕，关注博主不迷路~（如果没有超链接，表示还没有更新到）第一章绪论1.1引言1.2基本术语1.3假设空间1.4归纳偏好第二章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4比较检验2.5偏差与方差第三章线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5多分类学习3.6类别不平衡问题第四章决策树4.1基本流程4.2划分选择
盛寒·2024-08-25 18:11

机器学习——逻辑回归

目录一、逻辑回归1.1、模型原理1.2、损失函数二、实例2.1、定义sigmoid函数2.2、数据集2.3、梯度上升算法2.4、预测函数2.5、绘画函数三、代码运行结果：四、总结优点：缺点：一、逻辑回归逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，用于解决二分类或多分类问题。逻辑回归模型，尽管名字中包含“回归”二字，实际上是一种分类方法，特别是用于处理二分类问题。它通过将线性回归的结果通过某种函数映射到(
wsdswzj·2024-08-25 17:06

机器学习中的逻辑回归

机器学习中的逻辑回归简介逻辑回归是机器学习领域中一种用于二分类问题的常用算法。尽管其名字中包含"回归"一词，但实际上，逻辑回归是一种分类算法，用于估计输入特征与某个事件发生的概率之间的关系。
极客李华·2024-08-25 17:35

机器学习最优化方法之梯度下降

另外，在绝大多数机器学习算法情况下(如LR)，损失函数要复杂的多，根本无法得到参数估计值的表达式。因此需要一种更普适的优化方法，这就是梯度下降。
whemy·2024-08-25 17:45

决策树——ID3算法

机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。
ok的ok路·2024-08-25 16:00

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发并维护。它用于构建和训练各种机器学习模型，包括神经网络模型。
乔丹搞IT·2024-08-25 16:27
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