百度飞桨深度学习笔记第26页

黄硕：百度飞桨文心大模型在语音文本审核中的应用

实时互动作为下一代基础技术能力，正在支撑并推进着人、物及空间之间创新的沟通和交互方式。语音处理是实时互动领域中非常重要的一个场景，在「RTCDevMeetup丨语音处理在实时互动领域的技术实践和应用」活动中，来自百度、寰宇科技和依图的技术专家，围绕该话题进行了相关分享。本文基于百度自然语言处理部架构师黄硕在活动中分享内容整理。关注公众号「声网开发者」，回复关键词「DM0428」即可下载活动相关PP

·2022-06-20 02:28

李宏毅深度学习笔记 ---- 简介

文章目录概述大致类别回归二分类多分类生成具体方式监督学习增强学习无监督学习前沿研究异常检测迁移学习领域对抗学习元学习终身学习后话概述简单来说，深度学习的目的在与找到一个函数，并且该函数能帮助我们完成一些任务。至于是怎么样的一个数学函数，可能目前没人能够给出十分准确的解释，也没有人能够写出类似的复杂的数学函数。大致类别回归回归的目的，在于能够利用输入的数据和函数，来输出一个数值，整个流程可以用下图为

时闻折竹·2022-06-18 07:14

【深度学习笔记】五步教你使用Pytorch搭建神经网络并训练

文章目录前言一、准备数据&加载数据1.准备数据（分类）2.加载数据二、定义损失函数1自定义损失函数或者使用Pytorch中现有的三、定义网络四、定义优化器五、迭代训练总结前言针对刚接触深度学习的小伙伴，肯定很想自己亲手搭建一个网络模型，训练模型。今天作者就五步教大家简单快速搭建一个分类网络，并训练模型，希望对初学者有一定帮助，欢迎大家收藏关注，作者将不断分享更新深度学习中的一些重要知识点。一、准备

雨果先生·2022-06-18 07:40

【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》（十三）卷积神经网络：多通道输入和多通道输出

【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》（十三）卷积神经网络：多通道输入和多通道输出✨本文收录于【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》专栏，此专栏主要记录如何使用PyTorch实现深度学习笔记

JoJo的数据分析历险记·2022-06-17 07:34

Sigmoid和Relu激活函数的对比

深度学习笔记（4）——Sigmoid和Relu激活函数的对比https://blog.csdn.net/qq_21190081/article/details/64127103Relu是一个非常优秀的激活哈数

bl128ve900·2022-06-17 07:41

注意力、自注意力和多头注意力

动手学深度学习笔记一、注意力评分函数1.maskedsoftmax2.加性注意力3.缩放点积注意力二、使用注意力机制的Seq2Seq1.重新定义上下文向量2.定义注意力解码器三、多头注意力1.模型2.代码实现四

葫芦娃啊啊啊啊·2022-06-16 01:35

【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》（十二）卷积神经网络：填充(padding)和步幅(stride)

深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》（十二）填充(padding)和步幅(stride)✨本文收录于【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》专栏，此专栏主要记录如何使用PyTorch实现深度学习笔记

JoJo的数据分析历险记·2022-06-14 10:14

深度学习（十二）：经典CNN

编程语言：Python参考资料：吴恩达老师的深度学习系列视频吴恩达老师深度学习笔记整理深度学习500问笔记下载：深度学习个人笔记完整版CNN网络发展CNN受生物自然视觉认知机制启发而来。

打不死的小黑·2022-06-13 13:32

百度文档去摩尔纹比赛分享

AI时代已到来，百度网盘与百度飞桨AIStudio强强联合，旨在基于个人云存储的生态能力开放，通过比赛机制，鼓励选手结合当下前沿的计算机视觉技术与图像处理技术，完成模型设计搭建与训练优化，产出基于飞桨框架的开源模型方案

ACALJJ32·2022-06-12 07:25

百度网盘AI大赛：文档图像摩尔纹消除(赛题一) Baseline

AI时代已到来，百度网盘与百度飞桨AIStudio强强联合，旨在基于个人云存储的生态能力开放，通过比赛机制，鼓励选手结合当下前沿的计算机视觉技术与图像处理技术，完成模型设计搭建与训练优化，产出基于飞桨框架的开源模型方案

AI Studio·2022-06-12 07:08

【深度学习】《PyTorch入门到项目实战》（十一）：卷积层

【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》（十一）：卷积层✨本文收录于【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》专栏，此专栏主要记录如何使用PyTorch实现深度学习笔记，尽量坚持每周持续更新，

JoJo的数据分析历险记·2022-06-11 07:03

Python利用PaddleOCR制作个搜题小工具

目录介绍安装安装PaddlePaddle飞桨框架安装PaddleOCR代码使用搜题小工具安装ADB截图并保存题目区域图片OCR识别，获取题目打开浏览器搜索完整代码介绍PaddleOCR是一个基于百度飞桨的

·2022-06-08 17:54

PaddlePaddle课程学习心得

百度飞桨暑假期间学了机器学习基础知识，但都处于理论阶段还没有进行实践。百度飞桨——百度架构师手把手带你零基础实践深度学习这门课程正好提供了实践平台。

曹四岁·2022-06-04 07:36

飞桨-目标检测-AI识虫练习赛学习心得

非常有幸参与本次百度21天零基础深度学习课程，本课程是基于百度飞桨平台完成，非常方便使用AIStudio进行在线学习和实践。作为课程结束的一个作业，举行AI识虫比赛。

oceanlee2019·2022-06-04 07:36

百度飞桨AI识虫任务心得

百度飞桨AI识虫任务心得一、赛题背景二、比赛任务三、心得体会一、赛题背景目标检测是计算机视觉中的一个重要的应用方向，与之相关的应用也越来越多。

jude2008·2022-06-04 07:44

【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》第10天：梯度爆炸、梯度消失、梯度检验

【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》第10天：梯度爆炸、梯度消失、梯度检验✨本文收录于【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》专栏，此专栏主要记录如何使用PyTorch实现深度学习笔记，

JoJo的数据分析历险记·2022-06-01 07:41

深度学习笔记之优化算法

文章目录一.优化算法1.1基本算法1.1.1随机梯度下降(SGD)1.1.2动量1.2自适应学习率算法1.2.1AdaGrad1.2.2RMSProp1.2.3Adam1.2.4其他优化算法：AdaMaxNadamAMSGrad1.3牛顿法拟牛顿法：二.一些优化算法的代码实现2.1批量随机梯度下降：2.2带动量的梯度下降2.3Adam参考文献一.优化算法1.1基本算法1.1.1随机梯度下降(SGD

刘皮狠·2022-05-31 07:05

百度飞桨（PaddlePaddle）从安装到深度学习实践踩坑记录

内容会随着学习持续更新课程地址百度架构师手把手带你零基础实践深度学习课程介绍21天，实现零基础小白到AI工程师的华丽蜕变描述本课程由百度飞桨团队精心打磨，用故事讲原理，用代码讲实现，力求将经典案例及模型掰开揉碎为学员讲解

DataVVhale·2022-05-31 07:38

【深度学习】：《100天一起学习PyTorch》第九天：Dropout实现（含源码）

【深度学习】：《100天一起学习PyTorch》第九天:Dropout实现✨本文收录于【深度学习】：《100天一起学习PyTorch》专栏，此专栏主要记录如何使用PyTorch实现深度学习笔记，尽量坚持每周持续更新

JoJo的数据分析历险记·2022-05-30 07:03

【深度学习】：《100天一起学习PyTorch》第八天：权重衰退（含源码）

【深度学习】：《100天一起学习PyTorch》第八天：权重衰退（含源码）✨本文收录于【深度学习】：《100天一起学习PyTorch》专栏，此专栏主要记录如何使用PyTorch实现深度学习笔记，尽量坚持每周持续更新

JoJo的数据分析历险记·2022-05-29 08:52

【深度学习】：《100天一起学习PyTorch》第七天之模型评估和选择（上）：欠拟合和过拟合（含源码）

【深度学习】：《100天一起学习PyTorch》模型评估和选择（上）：欠拟合和过拟合✨本文收录于【深度学习】：《100天一起学习PyTorch》专栏，此专栏主要记录如何使用PyTorch实现深度学习笔记

JoJo的数据分析历险记·2022-05-27 07:25

深度学习笔记：主成分分析（PCA）（1）——标准化、协方差、相关系数和协方差矩阵

深度学习笔记：主成分分析（PCA）（1）——标准化、协方差、相关系数和协方差矩阵笔者在学习主成分分析（PCA）的时候接触到了协方差矩阵的应用。

aaronwu2·2022-05-25 07:16

深度学习笔记（四）—— 神经网络结构[Neural Network Architectures]

这是深度学习笔记第四篇，完整的笔记目录可以点击这里查看。本博客主要讲解一下神经网络的结构，具体的实现可以查看这篇博客。神经网络被建模为在一个非循环图中连接的神经元的集合。

zeeq_·2022-05-24 07:23

深度学习笔记——深度学习框架TensorFlow之MLP（十四）

MLP多层感知器的使用，多层感知器，常用来做分类，效果非常好，比如文本分类，效果比SVM和bayes好多了。感知器学习算法基本介绍单层感知器：感知器（SingleLayerPerceptron）是最简单的神经网络，它包含输入层和输出层，而输入层和输出层是直接相连的。上图是一个单层感知器，很简单的结构，输入层和输出层直接相连。下面介绍一下如何计算输出端：利用格式1计算输出层，首先，计算输出层中，每一

R3·2022-05-24 07:19

深度学习笔记（3）基于Tensorflow的多元线性回归：预测波士顿房价

问题描述给定波士顿地区一系列地区租房的价格，然后罗列出了收集到多个因素，每个因素已经是量化好。现在给定的要求是，使用一个多元线性模型去拟合这些数据，然后用于预测。模型price=f(x1,x2,...,xn)=∑i=1nwixi+bprice=f(x_1,x_2,...,x_n)=\sum\limits_{i=1}^{n}w_ix_i+bprice=f(x1,x2,...,xn)=i=1∑nwix

小柯同学_2019·2022-05-24 07:02

深度学习笔记（一）——感知机模型（Perceptron Model）

零、引言感知机，也叫单层神经网络，是最基础的神经网络模型结构。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）。一、神经元模型下图为一个最简单的“M-P神经元结构”，该模型1943年提出，并一直沿用至今：从模型示意图看，对

AD稳稳·2022-05-24 07:28

深度学习笔记

博客用于记录深度学习各部分的学习记录，由于主要从事自然语言处理及数据挖掘方面的工作，CV方向常用模型不是很了解，大概整理的是NLP方向的学习脉络。陆续补充中。大概目录会按照1.感知机（Perceptron；->MLP，MultilayerPerceptron，多层感知机）主要介绍单层感知机，也即是一层神经网络的概念及计算方式。引出多层感知机的概念链接：感知机学习笔记2.ANN（Artificial

AD稳稳·2022-05-24 07:58

深度学习笔记（二）——从多层感知机模型（MLP）到人工神经网络模型（ANN）

一、人工神经网络定义广义上来说，由神经元模型构成的模型就可以称之为人工神经网络模型。神经元模型已经在上一篇感知机的笔记中进行介绍。上一篇也提到，两层神经元模型即可组成最简单的感知机模型，其中第一层称为输入层，第二层称为输出层。由于单层感知机的学习能力限制，科研人员又提出将多个感知机组合到一起，构成了多层感知机（MultilayerPerceptron）模型。本文主要来介绍最基础的人工神经网络模型—

AD稳稳·2022-05-24 07:23

山东大学项目实训十一——吴恩达深度学习笔记

笔记已免费上传https://download.csdn.net/download/fangjiayou/85431944为什么使用深层表示？（Whydeeprepresentations?）我们都知道深度神经网络能解决好多问题，其实并不需要很大的神经网络，但是得有深度，得有比较多的隐藏层，这是为什么呢？我们一起来看几个例子来帮助理解，为什么深度神经网络会很好用。首先，深度网络在计算什么？首先，深

fangjiayou·2022-05-23 07:54

【深度学习】：《100天一起学习PyTorch》第六天：多层感知机（含代码）

【深度学习】：《100天一起学习PyTorch》第六天：多层感知机（含代码）✨本文收录于【深度学习】：《100天一起学习PyTorch》专栏，此专栏主要记录如何使用PyTorch实现深度学习笔记，尽量坚持每周持续更新

JoJo的数据分析历险记·2022-05-22 21:09

AIQ - deeplearning.ai 全套吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源在线阅读

http://www.6aiq.com/deeplearning_ai/html/SUMMARY.html深度学习笔记目录第一门课神经网络和深度学习(NeuralNetworksandDeepLearning

研发之道·2022-05-21 07:48

李沐基于Pytorch的深度学习笔记（8）-基础优化算法（附代码）

fromsklearn.datasetsimportload_bostonimportjoblibfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression,SGDRegressor,Ridgefromsklearn.metricsimportmean_squared_errorfromsklearn.model_selectionimporttrain_test

Reedsway在重庆·2022-05-20 07:40

李沐基于Pytorch的深度学习笔记（7）-线性回归的基本实现（附代码）

1线性回归的实现这里我参考了这两篇博客线性回归及python代码实现___zachary的博客-CSDN博客_python线性回归代码python机器学习手写算法系列——线性回归_juwikuang的专栏-CSDN博客_python机器学习由于李沐老师的课程中使用的d2l和我安装的部分库存在冲突，所以我没有使用他的方法进行线性回归。整体的步骤和我们上面讲到的一个模型步骤是一样的。1.1数据生成im

Reedsway在重庆·2022-05-20 07:10

李沐基于Pytorch的深度学习笔记（6）-线性回归和基础优化算法（附代码）

代码章节：李沐基于Pytorch的深度学习笔记（7）-线性回归的基本实现（附代码）_m0_57628341的博客-CSDN博客1基础优化算法线性回归的前提，我们就需要一些优化方法。

Reedsway在重庆·2022-05-20 07:10

李沐基于Pytorch的深度学习笔记（5）-线性回归和基础优化算法（附代码）

代码章节：李沐基于Pytorch的深度学习笔记（7）-线性回归的基本实现（附代码）_m0_57628341的博客-CSDN博客1线性回归线性回归的应用是机器学习和深度学习的一个基础，所以需要去了解。

Reedsway在重庆·2022-05-20 07:09

李沐基于Pytorch的深度学习笔记（3）

3矩阵计算3.1基础知识本章节涉及的矩阵知识，放在下方，需要深入研究的同学可以看一下矩阵求导的本质与分子布局、分母布局的本质（矩阵求导——本质篇）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/263777564矩阵求导公式的数学推导（矩阵求导——基础篇）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/273729929矩阵求导公式的数学推导（矩阵求导——进阶篇）：http

Reedsway在重庆·2022-05-20 07:39

《100天一起学习PyTorch》第四天：从0到1实现logistic回归（附源码）

《100天一起学习PyTorch》从0到1实现logistic回归✨本文收录于《100天一起学习PyTorch》专栏，此专栏主要记录如何使用PyTorch实现深度学习笔记，尽量坚持每周持续更新，欢迎大家订阅

JoJo的数据分析历险记·2022-05-18 07:18

《100天一起学习PyTorch》第三天：简洁代码实现线性神经网络（附代码）

✨本文收录于《100天一起学习PyTorch》专栏，此专栏主要记录如何使用PyTorch实现深度学习笔记，尽量坚持每周持续更新，欢迎大家订阅！

JoJo的数据分析历险记·2022-05-18 07:48

Pytorch-深度学习笔记

文章目录Pytorch-深度学习笔记环境搭建查看pytorch是否能使用cuda加速Pytorch将模型和张量加载到GPU方法1方法2Overview线性模型code梯度下降算法codecode反向传播

咬着棒棒糖闯天下·2022-05-18 07:05

《100天一起学习PyTorch》第五天：从0到1实现Softmax回归

《100天一起学习PyTorch》第五天：从0到1实现Softmax回归✨本文收录于《100天一起学习PyTorch》专栏，此专栏主要记录如何使用PyTorch实现深度学习笔记，尽量坚持每周持续更新，欢迎大家订阅

JoJo的数据分析历险记·2022-05-18 07:17

深度学习笔记 - FCN模型与上采样（Upsampling）

目录1.FCN模型2.上采样2.1双线性插值上采样（今天不做重点介绍）2.2反卷积上采样（1）数学理解（2）动态过程理解2.3反池化上采样引言：在FCN、U-net等网络结构中，涉及到了上采样。上采样概念：上采样指的是任何可以让图像变成更高分辨率的技术。发现了几个较好的教程帮助理解FCN和上采样：（1）教程1：FCN详解与pytorch简单实现；反卷积的数学理解（2）教程2：3种上采样方法（反卷积

高不胖·2022-05-13 07:31

机器学习中 F1-score

整合了两个链接的知识点，把里面的小错误改掉了：机器学习中的F1-score【深度学习笔记】F1-Score一、定义F1分数（F1-score）是分类问题的一个衡量指标。

l叨叨l·2022-05-13 07:18

AI青年的跨界故事，值得双击

跨国合作的陈奕州和Youssef、园林少年谢杰航、时空混音曹志浩、为特殊人群开课的刘明康…他们是不设限的年轻人，聚集在百度飞桨深度学习开源开放平台上，用AI谱写创新探索之歌，寻求最优解。

飞桨PaddlePaddle·2022-05-10 07:15

《100天一起学习PyTorch》第二天：从零实现线性回归（含详细代码）

PyTorch从零实现线性回归✨本文收录于《100天一起学习PyTorch》专栏，此专栏主要记录如何使用PyTorch实现深度学习笔记，尽量坚持每周持续更新，欢迎大家订阅！

JoJo的数据分析历险记·2022-05-09 07:15

《100天一起学习PyTorch》第一天：数据操作和自动求导

PyTorch:数据操作和自动求导✨本文收录于《100天一起学习PyTorch》专栏，此专栏主要记录如何使用PyTorch实现深度学习笔记，尽量坚持每周持续更新，欢迎大家订阅！

JoJo的数据分析历险记·2022-05-09 07:42

飞桨云上沙龙——智能制造专场

针对企业智能化转型中的痛点，百度飞桨协力千行百业数智化转型升级，让强大AI人人可用！5月17日，飞桨云上沙龙——智能制造专场，这里不但有飞桨最新的技术成果展示、企业智能化升级的真实场景、案例分享，还有

·2022-05-07 20:36

卷积神经网络优化

卷积神经网络优化–潘登同学的深度学习笔记文章目录卷积神经网络优化--潘登同学的深度学习笔记Alexnet网络结构连续使用小的卷积核的作用使用1*1的卷积核的作用使用1*1卷积核代替全连接Dropout技术使用方法为什么

PD我是你的真爱粉·2022-05-07 07:20

transformer机制

transformer机制–潘登同学的深度学习笔记文章目录transformer机制--潘登同学的深度学习笔记应用了残差思想的self-AttentionEncoder加入位置信息PositionEmbeddingtransformer