深度学习pytorch机器学习第18页

Python(PyTorch)物理变化可微分神经算法

非线性电子振荡器和光学二次谐波生成神经算法验证|训练输入数据，物理系统变换产生输出和可微分数字模型估计损失的梯度|多模振荡对输入数据进行可控卷积|物理神经算法数学表示、可微分数学模型|MNIST和元音数据集评估算法语言内容分比PyTorch

亚图跨际·2024-08-24 07:35

Python和MATLAB和R对比敏感度函数导图

要点深度学习网络两种选择的强制选择对比度检测贝叶斯自适应估计对比敏感度函数空间观察对比目标量化视觉皮质感知差异亮度、红/绿值、蓝/黄值色彩空间改变OpenCV图像对比度对比敏感度函数模型空间对比敏感度估计眼球运动医学研究空间时间颜色偏心率对比敏感度函数模型

亚图跨际·2024-08-24 07:33

校园打架行为识别检测系统 YOLOv5

校园打架行为识别检测系统基于python深度学习框架+边缘分析技术，校园打架行为识别检测系统自动对校园监控视频图像信息进行分析识别。

燧机科技SuiJi·2024-08-24 06:26

Magenta——利用深度学习生成音乐和艺术内容

一、Magenta介绍Magenta是由Google的Brain团队开发的一个开源研究项目，旨在探索机器学习在艺术和音乐创作中的应用。

爱研究的小牛·2024-08-24 05:23

opencv处理图片（实战指南）

一、OpenCV简介OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。

富士达幸运星·2024-08-24 05:50

《菜菜的机器学习sklearn课堂》随机森林应用泛化误差调参实例

clf=DecisionTreeClassifier()clf_s=cross_val_score(clf,wine.data,wine.target,cv=10)plt.plot(range(1,11),rfc_s,label=“RandomForest”)plt.plot(range(1,11),clf_s,label=“DecisionTree”)plt.legend()plt.show()

2401_83977689·2024-08-24 05:50

pytorch深度学习基础 7（简单的的线性训练，SGD与Adam优化器）

接下来小编来讲一下一些优化器在线性问题中的简单使用使用，torch模块中有一个叫optim的子模块，我们可以在其中找到实现不同优化算法的类SGD随机梯度下降基本概念定义：随机梯度下降（SGD）是一种梯度下降形式，对于每次前向传递，都会从总的数据集中随机选择一批数据，即批次大小1。参数更新过程：这个参数的更新过程可以描述为随机梯度下降法，随机梯度下降（SGD）是一种简单但非常有效的方法，多用于支持向

不是浮云笙·2024-08-24 05:49

pytorch中的zero_grad()执行时机

在反向传播(backward())前执行即可zero_grad()用以清除优化器的梯度对张量执行backward(),以计算累积梯度执行optimizer.step(),优化器使用梯度更新参数当优化器更新完成,梯度即失去意义,即可以清除,为保证下一次梯度开始累积时为0,则在下一次执行反向传播前清除即可

TomcatLikeYou·2024-08-24 05:16

机器学习先导课《数值分析》（1）——绪论及误差分析

数值分析——绪论及误差分析数值分析——绪论及误差分析全文目录数值分析的作用及其学习工具使用数值分析常用工具数值分析的具体实例（多项式简化求值）计算机数值误差产生机理计算机的数值存储方式计算机误差产生原因误差误差限与精度模型误差观测误差截断误差舍入误差有效数字缺失误差的产生和避免误差的传播算法设计的稳定性与病态条件病态问题计算的稳定性练习题ReferenceAboutMe联系方式全文目录（博客园）机

WarrenRyan·2024-08-24 04:28

【深度学习入门项目】一文带你弄清决策树（鸢尾花分类）

.基尼指数4.剪枝处理一、加载数据集二、配置模型三、训练模型四、模型预测五、模型评估六、决策树调参1.criterion2.max_depth实验原理决策树(decisiontree)是一种应用广泛的机器学习方法

Better Rose·2024-08-24 03:07

【机器学习】Whisper：开源语音转文本（speech-to-text）大模型实战

目录一、引言二、Whisper模型原理2.1模型架构2.2语音处理2.3文本处理三、Whisper模型实战3.1环境安装3.2模型下载3.3模型推理3.4完整代码3.5模型部署四、总结一、引言上一篇对ChatTTS文本转语音模型原理和实战进行了讲解，第6次拿到了热榜第一。今天，分享其对称功能（语音转文本）模型：Whisper。Whisper由OpenAI研发并开源，参数量最小39M，最大1550M

LDG_AGI·2024-08-24 03:06

Few-shot Learning

Few-shotLearning一、基本概念Few-shotlearning是一种机器学习方法，旨在从少量的样本中学习新的概念或任务。

代维7·2024-08-24 03:04

Unable to load weights from pytorch checkpoint file for ‘bert-base-uncased‘ at ...

OSError:Unabletoloadweightsfrompytorchcheckpointfilefor‘bert-base-uncased’at…方案一使用huggingface的bert时遇到预训练模型加载失败的问题

Ray Mond·2024-08-24 02:29

Scikit-learn：用于数据挖掘和数据分析的简单而有效的工具，建立在 NumPy, SciPy 和 Matplotlib 上。

引言Scikit-learn是一个基于Python的机器学习库，旨在为数据挖掘和数据分析提供简单而有效的工具。

Jr_l·2024-08-24 02:28

人工智能在医疗领域的应用与展望

通过深度学习算法，AI可以快速、准确地识别X光片、CT扫描和MRI图像中的病变，辅助医生做出诊

王东韦DvWooo·2024-08-24 01:23

机器学习：knn算法实现图像识别

1、概述使用K-近邻（K-NearestNeighbors,KNN）算法对手写数字进行识别的过程。通过读取一张包含多个手写数字的图片，将其分割成单独的数字图像，并将其作为训练和测试数据集。2、数据处理思路1、图像分割该数据有50行100列，每个数字占据20*20个像素点，可以进行切分2、划分出训练集和测试集3、每个数据的像素点为20*20，将其全部变成一列1*400格式，转换成数值特征4、最后使用

夜清寒风·2024-08-24 00:52

机器学习在旅游业的革新之旅

机器学习在旅游业的革新之旅随着科技的飞速发展，尤其是人工智能（AI）技术的广泛应用，各个行业都迎来了前所未有的变革。其中，旅游业作为全球经济的重要支柱之一，更是受益匪浅。

jun778895·2024-08-24 00:48

informer+TCN+通道注意力机制+SSA时间序列模型预测

1.informerInformer是一种用于时间序列预测的深度学习模型，特别适用于长序列的时间序列数据。

成为深度学习高手·2024-08-23 23:12

comsol大爆发，你什么时候见过comsol声学+光电+智能超材料+fdtd的联合操作？

在深度学习与超材料融合下，可以实现超材料结构参数的优化、电磁响应的预测、拓扑结构的自动设计、相位的预测及结构筛选。

好好学仿真·2024-08-23 23:41

Matplotlib 简介：Python 数据可视化的强大工具

在数据科学、数据分析和机器学习的工作流程中，数据可视化是不可或缺的一部分。可视化不仅能够帮助我们理解数据中的模式和趋势，还能够通过直观的图表来呈现分析结果。

chenkangck50·2024-08-23 22:34

深度学习--常用的调整张量形状的方法总结

在深度学习中，调整张量的形状是一个常见且重要的操作。它使我们能够调整数据的形式以适应模型的输入要求或进行其他处理。以下是一些常用的调整张量形状的方法，以及这些方法的详细解释和应用场景。

Ambition_LAO·2024-08-23 21:30

深度学习，创新点，模型改进

深度学习添加创新点①在现有模型上添加自己的创新点②或者混合多个模型等等③提供创新点添加各种注意力机制，各种模型block。

揽星河@·2024-08-23 21:00

深度学习 string 类之模拟实现一个 string 类（C++）

在学习string类时我们认识了很多关于string类的接口，这些接口可以很好的帮助我们解决问题并简化代码，所以接下来我们要自行实现一个string类来加深对string类的理解关于string类的详细讲解参考博文：面向对象程序设计(C++)之String类1.构造与析构函数string类中的构造函数通常有无参与带参构造，这里我们都进行实现并且整合优化usingnamespacestd;names

ZZZ_O^O·2024-08-23 21:00

Keras深度学习库的常用函数与参数详解及实例

Keras以其用户友好、模块化、可扩展性而受到广泛欢迎，适用于从深度学习新手到经验丰富的研究人员。常用函数及其参数Dense()全连接层，用于构建神经网络中的线性部分。units:层中的神经元数量。

零度°·2024-08-23 21:56

python库——sklearn的关键组件和参数设置

文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn，简称sklearn，是Python中一个广泛使用的机器学习库

零度°·2024-08-23 21:26

决策树与随机森林：比较与应用场景分析

决策树与随机森林：比较与应用场景分析引言决策树和随机森林是机器学习中广泛使用的两种算法，因其简单性和强大的功能而被广泛采用。决策树是一种树形结构的决策模型，易于理解和解释。

范范0825·2024-08-23 20:22

深度学习学习经验——深度学习名词字典

深度学习名词字典1.张量（Tensor）2.神经网络（NeuralNetwork）3.损失函数（LossFunction）4.优化器（Optimizer）5.激活函数（ActivationFunction

Linductor·2024-08-23 20:51

四十一、【人工智能】【机器学习】- Bayesian Logistic Regression算法模型

系列文章目录第一章【机器学习】初识机器学习第二章【机器学习】【监督学习】-逻辑回归算法(LogisticRegression)第三章【机器学习】【监督学习】-支持向量机(SVM)第四章【机器学习】【监督学习

暴躁的大熊·2024-08-23 19:46

《深度学习》｜拆解稿1

《深度学习》这本书主要从4个方面来讲解，第1个方面知识体系是如何构建的？第2个方面是深度学习的方法和障碍。第3个方面什么是学习思维与批判性的思维？第4个方面就是一流的达人和探究者是怎么炼成的？

麦子的读书小岛·2024-08-23 16:25

深度学习学习经验——循环神经网络（RNN）

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一种适合处理序列数据的神经网络，它能够利用历史信息来预测当前输出，适用于时间序列预测、自然语言处理等任务。RNN的关键在于它具有“记忆”功能，可以将前一时刻的信息传递到下一时刻。RNN的这种特性主要体现在它的隐藏状态（HiddenState）和时间步长（Time

Linductor·2024-08-23 15:54

【PyTorch】torch.backends.cudnn.benchmark 和 torch.backends.cudnn.deterministic

1.torch.backends.cudnn.benchmark在PyTorch中，torch.backends.cudnn.benchmark是一个配置选项，用于在运行时自动选择最优的卷积算法，以提高计算效率

读思辨·2024-08-23 15:49

python实现梯度下降优化算法

在机器学习中，它常被用来更新模型的参数以最小化某个损失函数。以下是一个简单的Python示例，展示如何实现梯度下降算法来优化一个二次函数的参数。

孺子牛 for world·2024-08-23 15:49

PyTorch系列 - PyTorch数据读取 (二)

Pytorch系列：PyTorch系列-PyTorch使用总览(一)PyTorch系列-PyTorch数据读取(二)PyTorch系列-PyTorch网络构建(三)PyTorch系列-PyTorch网络配置

像风一样Pro·2024-08-23 15:18

7.3分非肿瘤生信，热点基因集+免疫浸润+WGCNA+调控网络+单细胞+实验验证，值得收藏！

2单个疾病结合免疫浸润，铁死亡，自噬等基因集，机器学习算法等。

生信小课堂·2024-08-23 14:08

Pytorch中使用SubsetRandomSampler做数据集划分

importtorchfromtorch.utils.dataimportTensorDataset,DataLoaderfromtorch.utils.data.samplerimportSubsetRandomSamplerdataset=TensorDataset(torch.tensor(list(range(20))))#构造一个数据集（0到19）idx=list(range(len(d

RAGERAGE_·2024-08-23 14:15

PyTorch踩坑记录1

1model.eval()无法关闭dropout因为model.eval()控制self.training参数，只有用nn.Dropout(0.5)声明才能在调用model.eval()后关闭，用F.dropout(x,p=0.5)是没办法自动关闭的，需要手动把self.training的参数传入到F.dropout()里才行。网上查到是因为model.eval()会影响继承nn.module类的

普通攻击往后拉·2024-08-23 14:43

FastAPI部署大模型Llama 3.1

Llama3_1/01-Llama3_1-8B-InstructFastApi部署调用.mdatmaster·datawhalechina/self-llm(github.com)目的：使用AutoDL的深度学习环境

记得叫Mark周更·2024-08-23 14:12

24.8.19学习笔记（MNIST，）

pytorchMNIST手写数字识别：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets

kkkkk021106·2024-08-23 13:10

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱美食推荐系统美食价格预测美团推荐系统美团爬虫大众点评爬虫美食数据分析美食可视化大屏大数据毕设

创新点：1.支付宝沙箱支付2.支付邮箱通知(JavaMail)3.短信验证码修改密码4.知识图谱5.四种推荐算法(协同过滤基于用户、物品、SVD混合神经网络、MLP深度学习模型)6.线性回归算法预测房价

计算机毕业设计大全·2024-08-23 13:22

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱高考分数预测系统高考志愿推荐系统高考可视化大屏高考大数据高考数据分析高考爬虫大数据毕业设计

开发技术hadoopsparkspringbootvue.jsPython爬虫、机器学习、深度学习mybatis-plusneo4j知识图谱图数据库mysql协同过滤算法(基于物品、基于用户模式)MLP

计算机毕业设计大全·2024-08-23 11:05

方差：理解数据的离散程度

理解方差有助于我们更好地分析数据，并在金融、科学研究、机器学习

迷路爸爸180·2024-08-23 10:52

【Python机器学习】NLP概述——聊天机器人的自然语言流水线

构建对话引擎或者聊天机器人所需的NLP流水线类似于某些问答系统。聊天机器人需要4个处理阶段和一个数据库来维护过去语句和回复的记录。这4个处理阶段中的每个阶段都可以包含一个或多个并行或串行工作的处理算法。如下图所示：1、解析：从自然语言文本中提取特征、结构化数值数；2、分析：通过对文本的情感、语法合法度及语义打分，生成和组合特征；3、生成：使用模板、搜索或语言模型生成可能的回复；4、执行：根据对话历

zhangbin_237·2024-08-23 10:51

【机器学习理论基础】一文看尽朴素贝叶斯算法

在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。

大数据AI·2024-08-23 10:20

机器学习·day4梯度下降

参考原文地址：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes文章目录前言一、梯度下降？二、梯度下降的直观理解梯度下降的线性回归前言梯度下降是一个用来求函数最小值的算法，我们将使用梯度下降算法来求出代价函数J(θ_0,θ_1)的最小值。一、梯度下降？批量梯度下降（batchgradientdescent）算法的公式为：其中a是学习率（le

#include<菜鸡>·2024-08-23 10:20

【深度学习】吴恩达-课后作业-搭建多层神经网络以及应用

Ng的深度学习，其实前几个月就听完了，课后作业也是大懂不懂的都做了一遍，代码也跟着各种各样的参考敲了一遍，但暑假几个月没怎么学习。。。

—Xi—·2024-08-23 10:17

使用Python去除PNG图片背景

要使用Python自动去除PNG图片的背景，你可以使用remove.bg的API，或者使用一些图像处理库如OpenCV和Pillow结合MaskR-CNN等深度学习模型。

天天进步2015·2024-08-23 09:46

用python实现图片背景移除

在Python中，实现图片背景移除通常需要使用计算机视觉库，如OpenCV或深度学习库，如TensorFlow或PyTorch，结合预训练的模型。

数字化信息化智能化解决方案·2024-08-23 09:16

stable diffusion和GAN网络的区别，优点缺点是什么

稳定扩散（stablediffusion）和生成对抗网络（GAN）是两种不同的深度学习方法。稳定扩散是一种无监督学习方法，用于图像超分辨率重建。

爱好很多的算法工程师·2024-08-23 09:15

深度学习像专家一样思考

24da79ec989e·2024-08-23 07:49

机器学习基础篇（八）——逻辑回归

机器学习基础篇（八）——逻辑回归一、简介分类问题是机器学习中常见的一种问题，而逻辑回归则是非常适合二分类问题的一种算法。逻辑回归可以将数据集中的点划分成为两个类别。例如，我们可以将数据分成A类和B类。

柚子味的羊·2024-08-23 04:46

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