深度神经网络gcForest

算法工程师的基本职责概述（合集）

2、负责进行各类机器学习、深度神经网络产品的研发。3、负责设计研究相关算法，并优化算法性能。4、负责撰写相关算法研发报告、技术方案和专利申请材料。
极客11·2023-06-10 02:51

什么是cuDNN

什么是cuDNNNVIDIAcuDNN（CUDADeepNeuralNetwork）是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。
pjh23·2023-06-09 16:38

大语言模型（LLM）及使用方法

大语言模型（LLM，LargeLanguageModel）是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它使用深度神经网络来学习自然语言的统计规律，以便能够自动地生成、理解和处理自然语言。
FL17171314·2023-06-09 04:29

浅析三种主流深度神经网络

来源：青榴实验室1、引子深度神经网络(DNNs)最近在图像分类或语音识别等复杂机器学习任务中表现出的优异性能令人印象深刻。
Imagination官方博客·2023-06-09 03:53

量子计算机技术对人工智能的影响与发展

例如，在机器学习中，训练深度神经网络需要大量的计算资源。传统计算机需要耗费很长时间才能完成训练，而量子计算机可以更快地完成这个过程。这将有助于提高模型的准确性和效率。
蓝色心灵-海·2023-06-09 03:18

Milvus Lite 已交卷！轻量版 Milvus，主打就是一个轻便、无负担

Milvus是一款开源的向量数据库，专门用于索引、存储以及查询那些由深度神经网络和其他机器学习（ML）模型生成的向量，支持十亿级别的数据规模，已成为许多公司、研究人员和开发者处理大规模数据集相似性搜索的首选工具
Zilliz Planet·2023-06-09 00:20

kaldi在linux上编译,Kaldi在Linux下的安装和编译

同时也加入了深度神经网络的分类器(DNN)，本身由原来做HTK开发的人员制作而成，可以说是HTK的升级加强版。
weixin_39943926·2023-06-08 19:25

Milvus Lite 已交卷！轻量版 Milvus，主打就是一个轻便、无负担

Milvus是一款开源的向量数据库，专门用于索引、存储以及查询那些由深度神经网络和其他机器学习（ML）模型生成的向量，支持十亿级别的数据规模，已成为许多公司、研究人员和开发者处理大规模数据集相似性搜索的首选工具
·2023-06-08 19:20

PyTorch 深度学习 || 专题八：LeNet 深度卷积网络的搭建

深度神经网络的搭建1.使用torch.nn.Module类构建网络模型搭建自己的网络模型，我们需要新建一个类，让它继承torch.nn.Module类，并必须重写Module类中的init()和forward
Mr_LeeCZ·2023-06-08 15:50

opencv_c++学习（三十）

一、加载深度神经网络模型Netcv:dnn::readNet(constString&model,constString&config="",constString&framework="")model
小小小~·2023-06-08 12:33

前沿 | 数学优化视角下的深度神经网络建模与应用

目录一、引言二、最优化问题1、概念2、主要分支3、优化算法4、总结三、机器学习1、概念2、总结四、深度学习1、概念五、数学优化与深度学习之间的关系六、应用案例1、图像去噪——稀疏编码（fromSparseCoding）2、图像分割——fromCRF3、白化操作——whitening一、引言数学是一切科学的基础，是人类探索自然最为重要的语言。诺贝尔奖得主费曼曾说：“如果没有数学语言，宇宙似乎是不可以
ｌｉｆｅｉｎ·2023-06-08 05:55

深度学习--神经网络全面知识点总结（持续更新中）

1.2神经元和激活函数1.3前向传播和反向传播1.4损失函数和优化算法深度神经网络2.1卷积神经网络（CNN）2.2循环神经网络（RNN）2.3长短期记忆网络（LSTM）2.4生成对抗网络（GAN）神经网络训练技巧
旧言.·2023-06-08 01:53

ChatGPT四大基本使用场景分析

ChatGPT是一种基于深度神经网络的自然语言生成模型，它能够通过大量的数据训练和学习，以模拟人类的自然语言交互方式来理解和回答用户提出的问题。
企业SDWAN网络@夽谷科技·2023-06-07 22:43

AI实战营：深度学习预训练与MMPreTrain

MMPretrain算法库介绍算法库与任务组成&框架概览预训练工具箱MMPretrainPython推理API环境搭建OpenMMLab项目中的重要概念——配置文件代码框架数据流配置文件的运行方式二、经典主干网络深度神经网络精度退化问题
guwuyue·2023-06-07 19:29

深度学习常见trick的理论

Normalizationhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/33173246原因：InternalCovariateShift深度神经网络涉及到很多层的叠加，而每一层的参数更新会导致上层的输入数据分布发生变化
log1302·2023-06-07 17:54

CVPR2023（论文笔记）

BoostingVerifiedTrainingforRobustImageClassificationsviaAbstraction基于抽象的鲁棒图像分类模型高效训练与验证方法：针对问题：深度神经网络在面对对抗性攻击时的鲁棒性问题提出了一种基于抽象的
白兔1205·2023-06-07 15:12

【回顾经典AI神作】理解和实现ResNeXt(比ResNet最先进的图像分类模型)

//arxiv.org/pdf/1611.05431.pdf以下三篇是介绍和改进残差网络的论文:用于图像识别的深度残差学习（链接到微软研究的论文）)深度残差网络中的身份映射（链接到微软研究院的论文）)深度神经网络的聚合残差转换
源代码杀手·2023-06-07 13:49

解决raise FileNotFoundError(f“Couldn’t find any class folder in {directory}.“) FileNotFoundError: Coul

在用pycharm运行深度神经网络加载数据时，发现报错Traceback(mostrecentcalllast):File“D:/PyCharmWorkPlace/graduate_project/lsgan
等等邓邓·2023-06-07 07:46

pytorch lightning 按照频率/epoch/step保存模型或checkpoint

需求在训练深度神经网络时，如果训练时间较长，我们通常希望在训练过程中定期保存模型的参数，以便稍后从该点恢复训练或进行推理。
qcwlmqy·2023-06-07 07:43

被比尔盖茨选中的GPT技术，是如何演进，又革谁的命？

在这个突破的前沿领域，是GenerativePre-trainedTransformer（GPT）——专门针对自然语言处理任务设计的深度神经网络模型。它出色的表现和有效对话的能力使其成为该
夕小瑶·2023-06-07 04:03

Lesson14---卷积神经网络

而算法就是逼近这个上限传统的机器学习特证工程依靠人工方式提取和设计特征需要大量的专业知识和经验特征设计和具体任务密切相关特征的计算、调整和测试需要大量的时间隐含层的作业就是提取特征层，因此隐含层也被叫做特征层深度神经网络
YoLo-8·2023-06-07 01:08

深度人工神经网络模拟单个皮层神经元2

训练深度神经网络(DNN)以在毫秒（尖峰）分辨率下忠实地复制皮层神经元的各种
L5PC·2023-04-21 07:20

（学习笔记）浅谈深度学习之TensorFlow

本文章只是学习笔记，不具备任何参考性DNN（深度神经网络算法）神经网络是一个生物启发式的计算和学习模型。像生物神经元一样，它们从其他细胞（神经元或环境）获取加权输入。
Daaangawa·2023-04-21 07:54

dropout | 深度学习

1、原理深度神经网络训练过程中，随机删除一些神经元（或节点）服务阶段（让神经元以一定概率p停止工作），每个神经元的权重要乘p，以减少网络的复杂度和过拟合的风险。
小云从0学算法·2023-04-21 03:07

深度迁移学习十八问

编者按深度迁移学习是基于深度神经网络的迁移学习方法，BERT通过预训练模型达到深度迁移学习的效果，自从2018年底BERT横空出世以来，就以势不可挡的姿态横扫了众多榜单，甚至在阅读理解任务SQuAD中超越人类水平
Percent_bigdata·2023-04-21 02:54

锱铢必较：程序员生存指南——正则表达式中使用断言

比如多源异构群智协同负反馈深度神经网络（当然了，这是我瞎编的）。
大神带我来搬砖·2023-04-20 19:38

分享一个国内使用的ChatGPT的方法

该模型使用了深度神经网络和Transformer等先进技术，其优势在于
書盡·2023-04-20 06:23

为什么深度学习网络越往后卷积核通道数越大

在深度神经网络中，通常将前面的卷积层设计为提取较为基础的特征(物理轮廓、边缘、颜色、纹理)，后面的卷积层则负责进一步提取更加高级的特征(和类别相关的抽象特征)。
WTIAW.TIAW·2023-04-20 06:29

基于深度学习的手写数字识别、python实现

基于深度学习的手写数字识别、python实现一、whatis深度学习二、加深层可以减少网络的参数数量三、深度学习的手写数字识别一、whatis深度学习深度学习是加深了层的深度神经网络。
算法技术博客·2023-04-19 18:59

Grad-CAM的详细介绍和Pytorch代码实现

Grad-CAM(Gradient-weightedClassActivationMapping)是一种可视化深度神经网络中哪些部分对于预测结果贡献最大的技术。
deephub·2023-04-19 12:24

最牛大佬教你快速用Python 脚本批量下载 Google 图像？

问题《如何用Python和深度神经网络识别图像？》一文中，我给你展示了如何用深度学习，教电脑区分机器人瓦力和哆啦a梦。
璃沫仙人·2023-04-19 11:20

Grad-CAM的详细介绍和Pytorch代码实现

Grad-CAM(Gradient-weightedClassActivationMapping)是一种可视化深度神经网络中哪些部分对于预测结果贡献最大的技术。
·2023-04-19 11:38

DeepFM论文翻译

本文提出的DeepFM模型，结合了推荐系统的FM和深度神经网络中的特征学习能力，相比于Google的Wide&Deep模型，DeepFM共享wide和
独影月下酌酒·2023-04-19 01:44

PyTorch入门教程—手写数字图像分类

文章目录PyTorch入门教程安装PyTorch构建简单神经网络模型训练神经网络模型测试神经网络模型结论PyTorch入门教程PyTorch是一个开源的机器学习框架，可以用于实现深度神经网络模型。
百年孤独百年·2023-04-19 01:01

【2023 · CANN训练营第一季】：AscendCL应用开发深入讲解 基础知识介绍

它的深度神经网络应用开发流程可以分为以下几个主要步骤AscendCL应用开发，深度学习网络推理应用开发流程主要步骤如下：准备模型：首先，使用TensorFlow、PyTorch、Caffe等主流深度学习框架训练一个
你干嘛，哎呦！·2023-04-19 00:47

使用docker搭建Milvus向量数据库

官网是这样说的：Milvus创建于2019年，目标单一：存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习（ML）模型生成的大量嵌入向量。
YuanlongWang·2023-04-18 18:12

机器学习——数据处理

注：对于每一行数据我们可以称之为样本有些数据集可以没有目标值——聚类深度学习与机器学习的关系：深度学习是使用深度神经网络的机器学习。——机器学习里面有种结构叫神经网络，神
北边一颗小星星·2023-04-18 18:07

昇思MindSpore“自动向量化Vmap”介绍与示例

什么是“自动向量化Vmap”自动向量化Vmap官方地址MindSpore这应该是非常常见的问题了：自动向量化Vmap是MindSpore深度学习框架中的一个重要特性，用于自动地将数据并行化执行，以提高深度神经网络
在下周周ovo·2023-04-18 12:58

tensorflow深度神经网络实现鸢尾花分类

tensorflow深度神经网络实现鸢尾花分类本文目录tensorflow深度神经网络实现鸢尾花分类获取数据集相关库的导入数据展示和划分对标签值进行热编码模型搭建使用Sequential模型搭建模型模型训练对训练好的模型进行评估使用
anjushi_·2023-04-17 02:15

深度学习基础篇之深度神经网络（DNN）

神经网络不应该看做是一个算法，应该看做是一个特征挖掘方法。在实际的业界发展过程中，数据的作用往往大于模型，当我们把数据的隐藏特征提取出来之后，用很简单的模型也能预测的很好。神经网络模型由生物神经中得到启发。在生物神经元细胞中，神经突触接收到信号，经过接收并处理信号后判断信号的信息强弱，来做出不同神经电位变化反应。受此启发，科研人员设计出基础的神经网络模型结构，神经元模型（NeuronModel）。
崔中江·2023-04-16 14:28

该如何对「半监督学习算法」实际性应用进行评估？Google给出了新答案

近期，基于深度神经网络的SSL算法已被证明在标准基准任务上是成功的。然
人工智能学家·2023-04-15 08:30

机器学习笔记之正则化(五)Dropout

mathcalB\mathcalC\mathcalDABCD题目解析回顾：集成学习方法：Bagging\text{Bagging}BaggingDropout\text{Dropout}Dropout方法深度神经网络中
静静的喝酒·2023-04-15 06:44

如何计算感受野(Receptive Field)

深度神经网络中的感受野(ReceptiveField)本文转载自知乎：深度神经网络中的感受野(ReceptiveField)-蓝木达的文章-知乎在机器视觉领域的深度神经网络中有一个概念叫做感受野，用来表示网络内部的不同位置的神经元对原图像的感受范围的大小
Sylvan Ding·2023-04-14 23:52

强化学习中DQN算法的相关超参数背后的意义

其主要特点如下：使用深度神经网络作为策略网络，可以处理高维、复杂的输入数据。引入经验回放（ExperienceReplay）机制，通过存储并随机采样过去的经验来减少样本间的相关性，提高学习的稳定性。
菩提树下的呆子·2023-04-14 21:39

深度学习导航（二）——DNN、RNN、CNN的基本讲解

目录书接上回DNN（全连接神经网络或叫深度神经网络）RNN（循环神经网络）CNN（卷积神经网络）卷积的定义(Convolution)权值共享Padding机制池化操作（Pooling）局部感受野全连接层
晨风默语·2023-04-14 15:10

DQN的Python代码

DQN(DeepQ-Network)是一种强化学习算法，通过使用深度神经网络来学习Q函数来实现对智能体的控制。
老光私享·2023-04-14 14:40

【论文 | 复现】YOLO-landmark detection

【论文阅读】论文(MICCAI2021_PART5_85-95)、代码Abstract：检测解剖学Landmarks有重要意义近些年很多深度神经网络都是高度专业化但singletaskwith特定解剖区域
우 유·2023-04-14 13:50

Batch Normalization详解

目录1.BatchNormalization的基本思想2.BN层的作用3.训练阶段和测试阶段的BN层4.BN、LN、IN、GN与SN1.BatchNormalization的基本思想BN解决的问题：深度神经网络随着网络深度加深
香菜烤面包·2023-04-14 08:09

七个用于图形深度学习的开源代码库

如果你是一名深度学习的爱好者，那么可能已经熟悉一些基本的数学原语，这些原语推动了具有强大功能的深度神经网络的发展。
鹤子青云上·2023-04-14 07:08

python 图片比较 猫_我用Python实现了12500张猫狗图像的精准分类

在这篇文章中，我们将展示如何建立一个深度神经网络，能做到以90%的精度来对图像进行分类，而在深度神经网络，特别是卷积神经网络兴起之前，这还是一个非常困难的问题。
weixin_39967096·2023-04-12 23:29
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