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基于PyTorch的深度学习模型中的张量（Tensor）尺寸变换操作

基于PyTorch的深度学习模型中的张量（Tensor）尺寸变换操作DateAuthorVersionNote2023.08.16DogTaoV1.0完成文档初稿（英文）2023.09.09DogTaoV1.1
全能骑士涛锅锅·2024-02-19 16:38

精通PyTorch：如何选择合适的优化器和损失函数

损失函数解析高级优化技巧优化器和损失函数的实战应用1.卷积神经网络（CNN）的应用实例2.循环神经网络（RNN）的应用实例3.优化过程中的常见问题及解决方案总结与展望1.重要性的总结2.实战应用3.未来展望引言PyTorch，作为一个强大的深度学习库
walkskyer·2024-02-19 16:38

深度学习：开启人工智能的未来探索之旅

科技的飞速发展使得人工智能（AI）成为当今科技领域的热点之一，其中，深度学习作为人工智能的关键技术，正逐渐成为推动AI发展的强大引擎。
快乐非自愿·2024-02-19 16:05

如何使用 MongoDB 构建采用 AI 技术的应用程序

这可以包括机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等。确定您需要收集和处理的数据类型以及这些数据如何支持AI模型。设计数据模型：根据AI模型的需求设计MongoDB的数据模型。
数字化信息化智能化解决方案·2024-02-19 16:03

PyTorch基本介绍

它提供了一组灵活且高效的工具，可用于构建和训练各种深度学习模型。
Rain松·2024-02-19 16:02

【深度学习】Pytorch 系列教程（二）：PyTorch数据结构：1、Tensor（张量）： GPU加速（GPU Acceleration）

.数据类型（DataTypes）3.GPU加速（GPUAcceleration）查看可用gpu张量移动经典语句device一、前言ChatGPT：  PyTorch是一个开源的机器学习框架，广泛应用于深度学习领域
QomolangmaH·2024-02-19 16:28

深度学习的应用实例

深度学习在各个领域都有广泛的应用，下面我将为您介绍一些在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域的应用实例以及最新进展和突破。
数字化信息化智能化解决方案·2024-02-19 16:27

今日arXiv最热NLP大模型论文：上海AI Lab联合清华发布十项全能数学大模型InternLM-Math

近年来，随着深度学习技术的不断进步，LLMs在数学推理任务上取得了显著的进展。
夕小瑶·2024-02-19 16:56

【AGI视频】Sora的奇幻之旅：未来影视创作的无限可能

这种转变在Sora中是通过深度学习
德天老师·2024-02-19 16:24

见世面的成本有多低？这几个技术公众号告诉你答案

大数据分析挖掘和Python机器学习商业智能BI、数据分析、数据挖掘、大数据、Python、机器学习、深度学习、算法等技术分享
傅一平·2024-02-19 16:19

《深度学习》阅读笔记

chapter22.4线性相关和生成子空间一组向量的生成子空间：原始向量线性组合后能到达的点的所组成的空间的集合列向量的冗余称为线性相关，列向量线性相关的方阵称为奇异矩阵。2.5范数范数常被用于衡量向量的大小。L2范数即机器学习中常用的MSE，但在原点处增长太缓慢。当0和非0元素间的差异非常重要时，使用L1范数。衡量矩阵的大小：frobenius范数2.6特征分解由矩阵的特征值定义可以推得正定：所
林子闲_5f12·2024-02-19 16:48

全球20家科技公司承诺，联合打击“AI深度伪造”的欺诈内容

目录“深度伪造”带来的挑战识别“深度伪造”欺诈内容的策略国外媒体报道，在2月17日德国慕尼黑的一次安全会议上，包括亚马逊、谷歌、IBM、LinkedIn、McAfee、Meta、Microsoft、OpenAI
·2024-02-19 16:11

深度神经网络中的BNN和DNN：基于存内计算的原理、实现与能量效率

引言深度神经网络（DNN）在机器学习领域越来越受欢迎，其在一系列任务中展现出最先进的性能。为了达到最佳结果，通常需要大量的训练数据和大型模型，从而使得训练和推理过程变得复杂。
·2024-02-19 16:10

深度学习的魅力：探索人工智能的未来之路

欢迎来到这篇关于深度学习的博客。在这个信息爆炸的时代，人工智能是一个备受瞩目的话题，而深度学习则是推动这一领域飞速发展的引擎。
洞深视界·2024-02-19 16:46

深度学习的新进展：探索人工智能的未来

文章目录引言深度学习技术概述计算机视觉领域的深度应用自然语言处理的深度革命跨领域应用的深度拓展深度学习的挑战与未来展望结语引言在科技日新月异的今天，深度学习作为人工智能领域的一颗璀璨明珠，正在引领着技术创新的浪潮
屿小夏·2024-02-19 16:14

#千里之行打卡34/1000#大脑的“性别优势”：女性重社交，男性重争斗

罗宾·邓巴《社群的进化》，深度理解社群四部曲在《最好的亲密关系》一书中，邓巴提出，互联网虽然提供了新的社交方式，但并没有改变社交的本质。
三少爷的见·2024-02-19 16:24

全球20家科技公司承诺，联合打击“AI深度伪造”的欺诈内容

目录“深度伪造”带来的挑战识别“深度伪造”欺诈内容的策略国外媒体报道，在2月17日德国慕尼黑的一次安全会议上，包括亚马逊、谷歌、IBM、LinkedIn、McAfee、Meta、Microsoft、OpenAI
·2024-02-19 16:03

掌握Go并发：Go语言并发编程深度解析

️个人主页：鼠鼠我捏，要死了捏的主页️系列专栏：Golang全栈-专栏️个人学习笔记，若有缺误，欢迎评论区指正前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站AI学习网站。前言当我们开发一个Web服务时，我们希望可以同时处理成千上万的用户请求，当我们有大量数据要计算时，我们希望可以同时开启多个任务进行处理，随着硬件性能的提升以及应用数据的增长，有越来
牵着猫散步的鼠鼠·2024-02-19 16:07

P5019 [NOIP2018 提高组] 铺设道路

整段道路可以看作是�n块首尾相连的区域，一开始，第�i块区域下陷的深度为��di。春春每天可以选择一段连续区间[�,�][L,R]，填充这段区间中的每块区域，让其下陷深度减少11。
谁动了我的奶酪＼(`Δ’)／·2024-02-19 15:47

深度学习基础之《TensorFlow框架（2）—图》

一、什么是图结构1、图包含了一组tf.Operation代表的计算单元对象和tf.Tensor代表的计算单元之间流动的数据图结构：数据(Tensor)+操作(Operation)二、图相关操作1、默认图通常TensorFlow会默认帮我们创建一张图查看默认图的两种方法：（1）通过调用tf.compat.v1.get_default_graph()访问，要将操作添加到默认图形中，直接创建OP即可（2
csj50·2024-02-19 15:39

根据邻接表画广度优先生成树和深度优先生成树

不保证正确，也希望你们发现错误在评论区评论题目画出邻接表，根据邻接表写出从V1开始的广度优先遍历序列画出广度优先生成树广度优先遍历序列V1V2V4V3广度优先生成树深度优先遍历序列V1V2V3V4深度优先生成树
Just right·2024-02-19 15:26

是你将我点燃（希夏的故事之三）

我已习惯与刚刚不陌生的人交欢，这种感觉很好，当然偶尔也有小挫折，但年轻的少妇通常没阻碍，我从女人身上得到了自信希夏中等个，皮肤显黑，深度近视眼镜，背有点驼，给人的感觉有点蔫。
敬超·2024-02-19 15:38

深度学习中Batch/Layer/Instance/Group normalization方法

图片中，N是batchsize，c是channel。BN：在每一个channel内，对H，W，Batch做平均LN：在每一个batch内，对H，W，Channel做平均IN：在每一个channel和batch内，对H，W做平均GN：在每一个batch内，将channel进行分组，在分组内对H，W做平均。
__momo__·2024-02-19 15:11

给你学习的四个层次，一定会有帮助

对，但是还有另外一个维度，就是每一个知识的内在深度是没有止境的，至少能分为4层，听过，知道，理解和能讲。1：听过。是知识从你的脑袋当中淌过一遍。2：知道。是知识你已经能记住了，渗透进你的脑子了。
德罗巴007_592·2024-02-19 15:54

VScode远程连接服务器搭建深度学习环境-利用anaconda安装pytorch

本地VScode安装+ssh远程连接+服务器账号内的anaconda+conda命令搭建pytorch环境这里写目录标题本地安装VScode并建立ssh远程连接服务器账号内安装anaconda并搭建pytorch环境本地安装VScode并建立ssh远程连接1、本人考虑的是在电脑本地安装VScode并与服务器建立远程连接，因而即按照windows系统上安装VScode的流程来操作即可，读者们可参考以
不懂就问的风橘子·2024-02-19 15:06

复盘:怎么通过修改文章，写出深度好文

【无戒学堂日更第7天】高度有一种人，叫自嗨式自恋。特别自信，自己的所做所为，还是头撞南墙不回头的那一种。我算一个吧。边写边改是我的一贯作风，我一直以为这样做速度会很快。事实上，每次我写一篇文章都需要几个小时。听了无戒老师的课程，我才意识到写作真的需要章法，而不是自创。真理就是老师的方法，都是经过千锤百炼的结果。1其实，无戒老师说的写作方法很简单。第一:构思选材。第二:确定主题。第三:确定大纲。第四
红简的故事·2024-02-19 15:14

【深度优先】【广度优先】Leetcode 104 二叉树的最大深度 Leetcode 111 二叉树的最小深度 Leetcode 110 平衡二叉树

【深度优先】【广度优先】Leetcode104二叉树的最大深度Leetcode111二叉树的最小深度Leetcode110平衡二叉树Leetcode104二叉树的最大深度解法1深度优先递归法后序：左右中解法
苹果就叫不呐呐·2024-02-19 15:04

【二叉树层序遍历】【队列】Leetcode 102 107 199 637 429 515 116 117 104 111

二叉树的右视图解法637.二叉树的层平均值解法429.N叉树的层序遍历515.在每个树行中找最大值116.填充每个节点的下一个右侧节点指针117.填充每个节点的下一个右侧节点指针II104.二叉树的最大深度
苹果就叫不呐呐·2024-02-19 15:03

【深度优先】【广度优先】Leetcode 222 完全二叉树的节点个数

【完全二叉树】【深度优先】【广度优先】Leetcode222完全二叉树的节点个数:star:解法1按照完全二叉树解法2按照普通二叉树：深度优先遍历后序左右中解法3按照普通二叉树：广度优先遍历层序遍历--
苹果就叫不呐呐·2024-02-19 15:25

深度学习环境配置常见指令

首先打开anacondaprompt，激活对应虚拟环境。导入torch并获取对应版本importtorchtorch.__version__导入torchvision并获取对应版本importtorchvisiontorchvision.__version__检查cuda是否可用torch.cuda.is_available()获取CUDA设备数torch.cuda.device_count()获
牛哥带你学代码·2024-02-19 15:22

从零实现softmax回归【基于Pytorch】

参考资料：沐神——动手学深度学习importtorchimporttorchvisionfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransformsfromd2limporttorchasd2lfromIPythonimportdisplaydefget_dataloader_work
卡仕达酱·2024-02-19 15:52

深度学习之pytorch实现线性回归

度学习之pytorch实现线性回归pytorch用到的函数torch.nn.Linearn()函数torch.nn.MSELoss()函数torch.optim.SGD()代码实现结果分析pytorch用到的函数torch.nn.Linearn()函数torch.nn.Linear(in_features,#输入的神经元个数out_features,#输出神经元个数bias=True#是否包含偏置
温柔了岁月.c·2024-02-19 15:48

打造高段位的HR管理者——人力资源的九段位（叁-肆）

在自我认知过程中，要了解如何做好人力资源基本功，如何透过现象看本质，深度理解人力资源管理核心。在这，我会把人力资源价值链拆分成三大块，这也是核心价值的充分发挥。
东张西望的墨·2024-02-19 14:23

计算机设计大赛 深度学习二维码识别

文章目录0前言2二维码基础概念2.1二维码介绍2.2QRCode2.3QRCode特点3机器视觉二维码识别技术3.1二维码的识别流程3.2二维码定位3.3常用的扫描方法4深度学习二维码识别4.1部分关键代码
iuerfee·2024-02-19 14:06

计算机设计大赛 深度学习中文汉字识别

文章目录0前言1数据集合2网络构建3模型训练4模型性能评估5文字预测6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习中文汉字识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！
iuerfee·2024-02-19 14:36

计算机设计大赛 深度学习OCR中文识别 - opencv python

文章目录0前言1课题背景2实现效果3文本区域检测网络-CTPN4文本识别网络-CRNN5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习OCR中文识别系统**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向
iuerfee·2024-02-19 14:31

C++的静态类和静态成员

目录一、类的静态成员1、static关键字2、什么是静态成员3、静态成员的特征和实践验证二、静态成员的深度理解1、静态数据成员的使用2、静态成员和普通成员的互相调用规则3、从内存角度出发三、静态成员的用途
小嵌同学·2024-02-19 14:29

深度学习-分类任务---经典网络

文章目录经典网络1LeNet51.1模型结构1.2模型结构1.3模型特性2AlexNet2.1模型介绍2.2模型结构2.3模型解读2.4模型特性3可视化ZFNet-转置卷积3.1基本的思想及其过程3.2卷积与转置卷积3.3卷积可视化3.4ZFNet和AlexNet比较4VGGNet4.1模型结构4.2模型特点5NetworkinNetwork5.1模型结构5.2模型创新点6GoogleNet6.1
丁引·2024-02-19 14:46

计算机设计大赛 深度学习乳腺癌分类

部分代码实现5.2.1导入库5.2.2图像加载5.2.3标记5.2.4分组5.2.5构建模型训练6分析指标6.1精度，召回率和F1度量6.2混淆矩阵7结果和结论8最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习乳腺癌分类该项目较为新颖
iuerfee·2024-02-19 13:40

使用深度学习进行序列分类

要训练深度神经网络以对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络允许您将序列数据输入网络，并根据序列数据的各个时间步进行预测。此示例使用Waveform数据集。
jk_101·2024-02-19 13:40

深度学习优化算法

虽然深度学习在ImageNet上取得了巨大成功，但是一个现实的问题是，很多应用的训练集是较小的，如何在这种情况下应用深度学习呢?有三种方法可供读者参考。  
丁引·2024-02-19 13:42

深度学习基础之《TensorFlow框架（4）—Operation》

一、常见的OP1、举例类型实例标量运算add，sub，mul，div，exp，log，greater，less，equal向量运算concat，slice，splot，canstant，rank，shape，shuffle矩阵运算matmul，matrixinverse，matrixdateminant带状态的运算variable，assgin，assginadd神经网络组件softmax，sig
csj50·2024-02-19 13:37

MLP-Mixer: AN all MLP Architecture for Vision

MixerArchitectureIntroduction当代的深度视觉结构包含融合特征(mixfeatures)的层:(i)在一个给定的空间位置融合。(ii)在不同的空间位置，或者一次融合所有。
BlueagleAI·2024-02-19 13:00

C语言文件压缩深度解析

在软件工程中，文件压缩是一项常见的任务，旨在减小文件的体积，提高存储和传输效率。本篇博客将深入探讨使用C语言进行文件压缩的基本原理，并提供一个简单而有效的实现示例。1.压缩原理文件压缩的基本原理是通过删除文件中的冗余信息，以及使用更紧凑的表示方式来减小文件大小。常见的压缩算法包括哈夫曼编码、Lempel-Ziv算法等。在C语言中，我们可以使用这些算法来实现文件的压缩和解压缩。2.哈夫曼编码哈夫曼编
码农一指·2024-02-19 12:12

学习心得——学习策略

如果你想要高效、深度地学习，请你务必记住:高强度用脑是一切高效学习策略的基础。“高强度用脑”是今天听课听的最多的词，也是让我受益最深的词。要点:1.单位时间内产生了大量有效思维;这是核心原则。
画一个人的·2024-02-19 12:33

探索XGBoost：深度集成与迁移学习

导言深度集成与迁移学习是机器学习领域中的两个重要概念，它们可以帮助提高模型的性能和泛化能力。
Echo_Wish·2024-02-19 12:34

《深度工作》-总结下

上篇我们学习了《深度工作》中指出大部分人无法进行深度工作的原因，接下来我们学习怎么培养深度工作的四个步骤。培养深度工作能力的4个步骤。
搬砖人1314·2024-02-19 12:46

【AIGC】Stable Diffusion的ControlNet参数入门

下面是关于ControlNet的界面参数的详细解释：低显存模式是一种在深度学习任务中用于处理显存受限设备的技术。
AIGCExplore·2024-02-19 12:26

【AIGC】Stable Diffusion大模型分类

这些模型通常采用了深度学习技术，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，以实现对文本和
AIGCExplore·2024-02-19 12:55

生成式网络与判别式网络

生成式网络（GenerativeNetworks）和判别式网络（DiscriminativeNetworks）是两类在机器学习和深度学习中常见的网络类型，它们在数据处理和学习任务中扮演不同的角色。
一条小小yu·2024-02-19 12:23
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