深度神经网络gcForest

图神经网络发展进程,深度神经网络发展

1、神经网络的发展趋势如何？神经网络的云集成模式还不是很成熟，应该有发展潜力，但神经网络有自己的硬伤，不知道能够达到怎样的效果，所以决策支持系统中并不是很热门，但是神经网络无视过程的优点也是无可替代的，云网络如果能够对神经网络提供一个互补的辅助决策以控制误差的话，也许就能使神经网络成熟起来1人工神经网络产生的背景自古以来，关于人类智能本源的奥秘，一直吸引着无数哲学家和自然科学家的研究热情。生物学家
vvccyyqq·2023-11-20 03:01

CNN卷积神经网络

相比较其他浅层或深度神经网络，卷积神经网络需要考量的参数更少，使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。
Allmyg·2023-11-20 03:27

AI大模型的制作：RAG和向量数据库，分别是什么？

这种模型通常使用深度神经网络来构建，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。AI大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等任务上取得了
杨荧·2023-11-19 23:55

Milvus向量数据库

Milvusvectordatabase第一章Milvus概述Milvus创建于2019年，唯一的目标是：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embeddingvectors
PinkHub·2023-11-19 19:33

传统推荐模型

深度神经网络（DeepNerualNetwork，DNN）从一个神
小幸运Q·2023-11-19 04:05

深度学习到智能小车（1）深度学习框架

我手上的donkeycar刚好也涉及到Keras深度神经网络，所以出于好奇我去图书馆借回了一本叫《Keras深度神经网络》的书（这是我前两周在图书馆看到的，但一直没有去拿来看，刚好实验暂缓了，作为乐子人就试着来看一下
星影沉璧·2023-11-19 01:01

【腾讯云云上实验室-向量数据库】TAI时代的数据枢纽-向量数据库 VectorDB

一、向量数据库的发展历程和时代机遇回顾向量数据库的发展历程：2012年开始，深度神经网络的发展催生了向量数据库的发展；2015年至2016年，Google和微软发布了标志性的论文；2017年，Facebook
敖 丙·2023-11-18 22:57

【nlp】2.6 注意力机制Attention

注意力机制1注意力机制介绍1.1注意力概念1.2注意力计算规则1.3常见的注意力计算规则2什么是深度神经网络注意力机制3注意力机制的作用4注意力机制实现步骤4.1步骤4.2代码实现1注意力机制介绍1.1
lys_828·2023-11-16 19:26

免费GPT3.5

与传统的基于规则的自然语言处理方法不同，GPT3.5采用了深度神经网络和转换器（Transformer）架构
努力搬砖的NPC·2023-11-16 11:35

[深度学习]开源的深度学习框架

深度学习，也就是深度神经网络，是近来比较火热的领域。
王爷的大房子·2023-11-16 04:16

C++元模板第二部分深度学习框架

目录前言一、深度学习概述（前篇）1.1从深度学习到机器学习1.1.1深度学习2.1各式各样的人工神经网络2.1.1人工神经网络与矩阵计算2.1.2深度神经网络2.1.3循环神经网络2.1.4卷积神经网络
Fuxi-·2023-11-16 04:09

DQN算法

DQN算法概述DQN算法是由DeepMind提出的一种基于神经网络的强化学习算法，它的核心思想是将Q-learning算法与深度神经网络相结合。
发呆的比目鱼·2023-11-16 01:38

【Python&图像超分】Real-ESRGAN图像超分模型（超分辨率重建）详细安装和使用教程

基于深度学习的图像超分技术，可以利用深度神经网络学习图像的高频部分，从而提高了图像的分辨率和清晰度。目前应用较多的
RS迷途小书童·2023-11-15 09:00

CNN进展：AlexNet、VGGNet、ResNet 和 Inception

该文综合叙述了深度神经网络的革命性突破，从AlexNet开始，然后深度VGG的改进，然后是残差网络ResNet和Inception，如果能讲出各种特色改进点的和改进理由，那么该文的内容已经全掌握了。
无水先生·2023-11-15 08:32

残差连接的作用

残差连接（residualconnection）是深度神经网络中的一种常见技术，它的作用是解决梯度消失和梯度爆炸问题，同时也可以帮助模型更快地收敛。
Hailey的算法学习笔记·2023-11-14 04:00

Adversarial Training Methods for Deep Learning: A Systematic Review

AdversarialTrainingMethodsforDeepLearning:ASystematicReview----《面向深度学习的对抗训练方法:系统回顾》摘要  通过快速梯度符号法(FGSM)、投影梯度下降法(PGD)和其他攻击算法，深度神经网络暴露在对抗攻击的风险下
今我来思雨霏霏_JYF·2023-11-13 21:27

DeepFool: a simple and accurate method to fool deep neural networks

DeepFool:asimpleandaccuratemethodtofooldeepneuralnetworks----《DeepFool：一种简单而准确的欺骗深度神经网络的方法》摘要  最先进的深度神经网络已经在许多图像分类任务上取得了令人印象深刻的结果
今我来思雨霏霏_JYF·2023-11-13 21:54

卷积操作中的padding和strides

卷积操作中的padding和strides作者：原文网址：来源网络，如有侵犯到您的权益请联系lmc22#qq.com（#换成@）进行下架处理Pad和Stride都是深度神经网络里的惯例操作，所以要记住它两的作用和概念
cuisidong1997·2023-11-13 20:34

卷积操作中的padding和strides

卷积操作中的padding和strides作者：原文网址：来源网络，如有侵犯到您的权益请联系lmc22#qq.com（#换成@）进行下架处理Pad和Stride都是深度神经网络里的惯例操作，所以要记住它两的作用和概念
cuisidong1997·2023-11-13 20:32

TensorRT环境配置（2023完整版）

CUDA和英伟达驱动版本，下载对应的CUDNN：nvidia-smi类似这样，如图我的显卡驱动版本为515.65.01，CUDA版本为11.7安装CUDNN到官网下载对应CUDA版本的CUDNN，链接如下：深度神经网络下载需要英伟达账号
epic_Lin·2023-11-13 17:18

硬件加速器及其深度神经网络模型的性能指标理解

前言：现如今，深度神经网络模型和硬件加速器，如GPU、TPU等的关系可谓是“不分彼此”，随着模型参数的增加，硬件加速器成为了训练、推理深度神经网络不可或缺的一个工具，而近年来硬件加速器的发展也得益于加速人工智能模型的训练和推理
张小殊.·2023-11-13 17:12

深度神经网络算子参数量和计算量分析—卷积篇

前言在用于计算机视觉任务的深度神经网络模型中，卷积算子作为一种重要的特征提取方式被广泛应用，本文针对常见的卷积算子参数量和计算量的计算方法进行分析，主要包括普通卷积、深度可分离卷积、分组卷积，以及自动计算模型参数量和计算量的工具库
张小殊.·2023-11-13 17:05

使用 Azure 机器学习实现图像分类

随着深度学习的发展，利用深度神经网络对图像进行分类已经成为一种主流方法。而Azure机器学习平台提供了丰富的工具和功能，使我们能够轻松地搭建和训练图像分类模型，并将其部署到实际应用中。
嵌入式杂谈·2023-11-13 05:42

神经网络常用的训练方式,神经网络是怎么训练的

深度神经网络是如何训练的？Coursera的Ng机器学习，UFLDL都看过。没记错的话Ng的机器学习里是直接给出公式了，虽然你可能知道如何求解，但是即使不知道完成作业也不是问题，只要照着公式写就行。
小六oO·2023-11-13 01:10

Analysis of Explainers of Black Box Deep Neural Networks for Computer Vision: A Survey

AnalysisofExplainersofBlackBoxDeepNeuralNetworksforComputerVision:ASurvey----《计算机视觉黑盒深度神经网络解释器分析综述》摘要
今我来思雨霏霏_JYF·2023-11-12 13:29

Tensorflow中的张量操作

它被设计为一个符号式数学系统，可用于构建和训练各种人工神经网络，如深度神经网络和卷积神经网络。TensorFlow支持各种编程语言和平台，包括Python、C++、Java和移动设备。
Older司机渣渣威·2023-11-12 08:26

第十三章《搞懂算法:神经网络是怎么回事》笔记

常见的神经网络模型有深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，以及由这些基本网络优化而形成的各种深度学习
Mamong·2023-11-12 05:39

【读点论文】结构化剪枝

结构化剪枝在一个神经网络模型中，通常包含卷积层、汇合层、全连接层、非线形层等基本结构，通过这些基本结构的堆叠，最终形成我们所常用的深度神经网络。
羞儿·2023-11-11 20:46

深度学习经典网络：GoogleNet

GoogleNet1、为什么要提出Inception2、为什么是Inception3、实际中的Inception4、GoogleNet整体网络结构GoogLeNet是google推出的基于Inception模块的深度神经网络模型
Code_LiShi·2023-11-11 11:39

pytorch中对nn.BatchNorm2d()函数的理解

在深度神经网络训练过程中，通常一次训练是一个batch，而非全体数据。
Code_LiShi·2023-11-11 11:28

深度学习之PyTorch实战计算机视觉--深度神经网络基础

深度神经网络基础3.1监督学习和无监督学习3.1.1监督学习3.1.2无监督学习3.2欠拟合和过拟合3.2.1欠拟合3.2.2过拟合3.3后向传播3.4损失和优化3.4.1损失函数3.4.2优化函数3.5
Monday______·2023-11-11 06:25

一文详解多模态大模型发展及高频因子计算加速GPU算力 | 英伟达显卡被限，华为如何力挽狂澜？

★深度学习、机器学习、多模态大模型、深度神经网络、高频因子计算、GPT-4、预训练语言模型、Transformer、ChatGPT、GenAI、L40S、A100、H100、A800、H800、华为、GPU
高性能服务器·2023-11-11 06:41

深度学习-VGG19网络识别手写汉字（基于HWDB1.1trn_gnt）

深度神经网络有许多值得学习的网络结构，今天就给大家带来一个经典网络：VGG19。
四维空间151·2023-11-11 06:46

深度学习——激活函数sigmoid

1.sigmoid函数数学表达式如下：函数图像如下所示：特征：输入：正负均可（图示为-10~+10）输出（0,1）当输入极大或极小时，可以取到实数0和实数1.缺点：1.在深度神经网络中梯度反
千岁千岁千千岁_·2023-11-11 01:15

OCR技术狂潮：揭秘最新发展现状，引爆未来智能时代

借助深度神经网络和大规模数据训练，现代OCR系统能够更精准地识别各种字体、
pictoexcel·2023-11-10 11:22

让深度神经网络绘画以了解它们是如何工作的

尽管有一些关于深度神经网络为何如此有效的线索，但事实是没有人完全确定，并且深度学习的理论理解是一个非常活跃的研究领域。在本教程中，我们将以一种不寻常的方式触及问题的一个小方面。
无水先生·2023-11-10 11:15

使用深度神经网络预测股票价格

该项目将引导您完成端到端数据科学生命周期，即使用AlphaVantageAPI和称为长短期记忆(LSTM)的强大机器学习算法开发股票价格变动预测模型。通过完成这个项目，您将学习机器学习/深度学习的关键概念，并为股票市场构建功能齐全的预测模型，所有这些都在一个Python文件中。#@titleLoadPythonlibraries!pipinstallalpha_vantage-q#pipinsta
Omer_·2023-11-10 11:45

Visual Interpretability for Deep Learning: a Survey

尽管深度神经网络在各种任务中表现出了优越的性能，但可解释性始终是深度神经网络的致命弱点。目前，深度神经网络获得了高辨别力，但代价是其黑箱表示的低可解释性。我们相信高模型可
今我来思雨霏霏_JYF·2023-11-10 01:01

深度神经网络压缩与加速综述 Deep Neural Network Compression and Acceleration: A Review

13.深度神经网络压缩与加速综述DeepNeuralNetworkCompressionandAcceleration:AReview摘要：深度神经网络在人工智能的应用中，包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理方面
daisyxyr·2023-11-10 01:18

A Survey on Neural Network Interpretability

ASurveyonNeuralNetworkInterpretability----《神经网络可解释性调查》摘要  随着深度神经网络的巨大成功，人们也越来越担心它们的黑盒性质。
今我来思雨霏霏_JYF·2023-11-10 01:45

细粒度结构化稀疏神经网络：第二节

摘要深度神经网络(DNN)中的稀疏性已被广泛研究以压缩和加速资源受限环境中的模型。
L5PC·2023-11-09 13:49

论文翻译：Mastering the Game of Go without Human Knowledge (第一部分)

在AlphaGo中，使用深度神经网络来进行树搜索，评估位置，和选择下一步动作。这些神经网络使用人类的专家数据进行监督学习，以及通过自我对弈进行强化学习。
weixin_33709364·2023-11-09 05:56

Mastering the game of Go without human knowledge (AlphaGo Zero)

AlphaGo的树搜索结合了深度神经网络，这些网络是由专家知识进行监督式学习以及从selfplay中进行强化学习。AlphaGoZero仅基于强化学习，一个神经网络被训练来预测行为的选择和价值。
困比比·2023-11-09 05:19

论文《Masteing the game of Go without human knowledge》解读

1、整体解读AlphaGoZero中使用的是强化学习方法，使用的深度神经网络记为fθfθ(其中θθ是网络的参数)。
HawardScut·2023-11-09 05:41

SSD: Single Shot MultiBox Detector 论文翻译

3.1PASCALVOC20073.2模型分析3.3PASCALVOC20123.4COCO3.5初步的ILSVRC结果3.6针对小对象精度的数据增强3.7推理时间四、相关工作五、结论摘要我们提出了一种利用单一的深度神经网络来检测图像中的目标的方法
~拾捌~·2023-11-09 02:45

SSD:Single Shot MultiBox Detector

论文：https://arxiv.org/abs/1512.023250摘要我们提出了一种使用单个深度神经网络进行图像中目标检测的方法。
cdknight_happy·2023-11-09 02:14

第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第四节-从头开始的具有前向和反向传播的深度神经网络 – Python)

本文旨在从头开始实现深度神经网络。我们将实现一个深度神经网络，其中包含一个具有四个单元的隐藏层和一个输出层。实施将从头开始，并实施以下步骤。
geeks老师·2023-11-08 22:19

Reluplex：一种用于验证深度神经网络的高效的SMT求解器

Reluplex：一种用于验证深度神经网络的高效的SMT求解器摘要背景介绍背景知识从Simplex到Reluplex高效实现Reluplex案例研究：ACASXu系统评估过程总结和未来工作文献来源：GuyKatz
GGG_Yu·2023-11-08 20:43

python深度神经网络文本二分类代码_如何用 Python 和 BERT 做中文文本二元分类？...

所谓语言模型，就是利用深度神经网络结构，在海量语言文本上训练，以抓住一种语言的通用
weixin_39783360·2023-11-08 19:26

SVM实现小尺寸图片分类

问题背景在工业识别的场景中，经常会遇到误判与误识别，所以最后输出的结果，需要再通过N分类算法去过滤一遍，确保识别到的物体，是我们想要的，能实现这个方案有很多，传统机器学习与深度神经网络都可以做到，传统机器学习
余生的观澜·2023-11-08 12:46
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