百度飞桨深度学习笔记

吴恩达深度学习笔记8-Course3-Week1【机器学习策略（ML Strategy）1】

结构化机器学习项目机器学习策略（MLStrategy）1一、机器学习策略介绍（IntroductiontoMLStrategy）1、机器学习策略就是超参数调优的策略，怎么调？怎们评估调优的效果？调哪些超参的效果更好？超参数调优的次序？下图是一些经常调优的超参：2、正交化（Orthogonalization）正交化或正交性是一种系统设计属性，可确保修改算法的某一部分不会对系统的其他部分产生或传播副作
Wang_Jiankun·2023-11-23 19:58

百度飞桨心得Final——总结

不知不觉，百度飞桨深度学习21天的课程，已经接近尾声了。俗话说的好：师傅领进门，修行看个人。在这次课程之后，我说不上对深度学习，机器学习了解了多深。
hdu_Mikeshen·2023-11-23 07:03

NEUQ百度飞桨——week 1

#本周总结##本周学习安装插件用于Markdown编辑学习Markdown基本语法##知识点总结###Markdown基本语法####一、标题#[标题内容]注:1、#后面加空格2、几个“#”———>几级标题eg:#这是一级标题##这是二级标题###这是三级标题演示效果：#这是一级标题##这是二级标题###这是三级标题####。。。。。。####二、换行在行末尾添加两个以上的空格后回车即可注：换行要
月亮说她晒伤了·2023-11-23 07:29

百度飞桨学习总结

感谢百度飞桨平台推出的“百度架构师手把手带你零基础实践深度学习”课程，感谢班主任每天群里的督促打卡学习，感谢助教每天在群里辛苦的答疑，感谢飞桨的各位讲课老师！谢谢！
cocolingzy·2023-11-23 07:25

百度飞桨学习——七日打卡总结

百度飞桨学习——七日打卡总结这几天的著作颇丰巧就巧在今年ubuntu20.04在4.23正式发布，刚好和七天训练营重合。这段时期倒是个特殊的日子。后面的第四第五天的作业会慢慢补上。
陈沧夜·2023-11-23 07:22

ai数据集汇总下载

ai数据集汇总下载0.待整理1.极市数据集2.百度飞桨数据集3.阿里达摩院-魔塔社区数据集9.无人机本身数据集10.零散数据集汇总AIGC数据集0.待整理吐血奉献精心整理的一大波数据集1.极市数据集极市数据集
GeekPlusA·2023-11-22 22:01

动手学深度学习笔记---4.3 解决过拟合_权重衰减与Dropout

一、权重衰退（Weight_decay）正则限制针对模型训练时出现的过拟合问题，限制模型容量是一种很好的解决方法，目前常用的方法有以下两种：缩小模型参数量，例如降低模型层数，使得模型更加轻量化，L1L1L1正则化通过限制参数值的选择范围来控制模型容量，L2L2L2正则化：使用均方范数作为硬性限制，即对于参数w,bw,bw,b，假设其损失函数为l(w,b)l(w,b)l(w,b)，则其优化目标为mi
Aaaaaki·2023-11-22 15:06

语音识别技术paddlespeech的安装和使用

PaddleSpeech介绍PaddleSpeech是百度飞桨（PaddlePaddle）开源深度学习平台的其中一个项目，它基于飞桨的语音方向模型库，用于语音和音频中的各种关键任务的开发，包含大量基于深度学习前沿和有影响力的模型
没刮胡子·2023-11-21 07:43

猫12分类：使用yolov5训练检测模型

前言：在使用yolov5之前，尝试过到百度飞桨平台（小白不建议）、AutoDL平台（这个比较友好，经济实惠）训练模型。但还是没有本地训练模型来的舒服。因此远程了一台学校电脑来搭建自己的检测模型。
挽风起苍岚·2023-11-21 05:20

GRU、LSTM、双向循环神经网络

动手学深度学习笔记一、门控循环单元(GRU)1.重置门和更新门2.候选隐状态3.隐状态4.PyTorch代码二、长短期记忆网络(LSTM)1.输入门、遗忘门和输出门2.记忆元3.隐状态4.PyTorch
葫芦娃啊啊啊啊·2023-11-21 02:42

【深度学习笔记】6.循环神经网络

循环神经网络计算图计算图的引入是为了后面更方便的表示网络，计算图是描述计算结构的一种图，它的元素包括节点(node)和边(edge)，节点表示变量，可以是标量、矢量、张量等，而边表示的是某个操作，即函数。下面这个计算图表示复合函数关于计算图的求导，我们可以用链式法则表示，有下面两种情况。情况1情况2[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-SUose3jf-16
不休的turkeymz·2023-11-21 02:08

深度学习笔记-GCN+卷积方式汇总

卷积方式汇总convolutionsummary一、为什么要用小卷积核代替大卷积核自从VGG网络开始，叠加的小卷积核已经成为流行，因为能够使用更小的参数量实现特征提取。大卷积核优点：感受域大举例：AlexNet、LeNet等网络都使用了较大的卷积核，例如5x5，11x11缺点：参数量大，计算量大（硬件设备不成熟的情况下需要进行分组计算）小卷积核优点：参数量少；计算量少；整合三个非线性激活层代理单一
地表最菜研究生·2023-11-20 11:39

HALCON 20.11：深度学习笔记(5)---设置超参数

HALCON20.11：深度学习笔记(5)---设置超参数HALCON20.11.0.0中，实现了深度学习方法。
机器视觉001·2023-11-19 19:37

“说”出一个UI原型稿：来自北邮课堂的一款文心应用

在2023年秋季学期，北京邮电大学联合百度飞桨，设计了“文心一言X产品设计”的集训营主题，并融入到了“移动交互设计”的课程中。在完成结业作业的过程中，同学们将基于文心一言开展产品原型设计与初步开发。
百度大脑·2023-11-17 15:41

深度学习笔记：第二周链接汇总

训练集、验证集、测试集以及偏差和方差链接正则化链接神经网络中的梯度消失、梯度爆炸、梯度的数值逼近、梯度检验链接神经网络初始化权重设置链接第一周三次作业链接链接链接链接链接链接Mini-batch梯度下降法链接MomentumRMSpropAdam学习率衰减链接第二周作业链接链接超参数调试链接BatchNormBatch归一化链接链接softmax回归链接第三周作业链接链接
??18045080716·2023-11-16 21:11

【百度飞桨PaddlePaddle】手写图像识别（快速上手）

目录简介一、【Alexnet网络原理】1.输入层（Inputlayer）2.卷积层（C1）3.卷积层（C2、C3、C4、C5）4.全连接层（FC6、FC7）5.输出层（outputlayer）二、【百度平台配置步骤】三、【数据集运行结果】四、【实际数据运行结果】五、【更多细节】六、【总结与体会】参考链接简介通过手写数字识别任务，了解深度学习中常用的卷积神经网络模型AlexNet的原理和结构，并掌握
Akaxi-1·2023-11-16 00:39

《深入浅出OCR》实战：基于DBNet的文字检测

个人主页:GoAI|公众号:GoAI的学习小屋|交流群:704932595|个人简介：掘金签约作者、百度飞桨PPDE、领航团团长、开源特训营导师、CSDN、阿里云社区人工智能领域博客专家、新星计划计算机视觉
GoAI·2023-11-15 15:01

百度飞桨快速安装

百度飞桨快速安装提前准备1.CUDA10.2下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive。根据系统类型下载。
彩虹彩虹彩虹·2023-11-15 05:56

破解AI开课难题！2021 全国人工智能师资培训落地厦门大学

8月14日，2021百度飞桨暑期师资培训高校行·厦门大学站如期举行。为了更好防控疫情，本站活动改为线上举行。来自五湖四海的高校教师将通
飞桨PaddlePaddle·2023-11-14 18:51

国际测试委员会BenchCouncil首发“开源系统杰出成果榜” 百度飞桨上榜

作者简介：热爱跑步的恒川，致力于C/C++、Java、Python等多编程语言，热爱跑步，喜爱音乐的一位博主。本文收录于恒川的日常汇报系列，大家有兴趣的可以看一看相关专栏C语言初阶、C语言进阶系列、恒川等，大家有兴趣的可以看一看Python零基础入门系列，Java入门篇系列、docker技术篇系列、Apollo的学习录系列正在发展中，喜欢Python、Java、docker的朋友们可以关注一下哦！
热爱跑步的恒川·2023-11-13 19:04

深度学习笔记--基于C++手撕self attention机制

目录1--selfattention原理2--C++代码3--拓展3-1--maskselfattention3-2--crossattention1--selfattention原理直观来讲，就是每个token的Query去和其它token（包括自身）的Key进行dotproduct（点积）来计算权重weight，weight一般需要进行softmax归一化操作，然后将weight与每个toke
晓晓纳兰容若·2023-11-13 01:50

HALCON 21.11：深度学习笔记(1)

HALCON21.11：深度学习笔记(1)HALCON21.11.0.0中，实现了以下深度学习方法：1.AnomalyDetection（异常检测）给每个像素分配显示未知特征的可能性。
机器视觉001·2023-11-12 16:45

HALCON 20.11：深度学习笔记(2)

HALCON20.11：深度学习笔记(2)HALCON20.11.0.0中，实现了深度学习方法。
机器视觉001·2023-11-12 16:15

HALCON 20.11：深度学习笔记(1)

HALCON20.11：深度学习笔记(1)HALCON20.11.0.0中，实现了以下深度学习方法：1.AnomalyDetection（异常检测）给每个像素分配显示未知特征的可能性。
机器视觉001·2023-11-12 16:15

过去60年145项全球开源系统杰出成果颁布，百度飞桨登榜！

百度飞桨深度学习框架PaddlePaddle成功上榜。
飞桨PaddlePaddle·2023-11-12 15:54

AI赋能，轻松出爆文！AI新闻创作新时代，你准备好了吗？

在此背景下，为了帮助广大新闻工作者更好地掌握这一先进技术，百度飞桨联合中央民族大学向安玲助理教授共同推出了《AI新闻写作》这套课程，本课程将带领大家领略大模型在新闻写作中的应用
飞桨PaddlePaddle·2023-11-12 15:23

深度学习笔记（02）：神经网络的输入和输出

logistics回归，逻辑回归问题。图像在计算机中如何保存？要保存一张图像，要保存三个独立矩阵，对应三原色通道。如果输入图像大小是64×64大小的，那个矩阵的大小也是64×64的，而且是3个矩阵。要把矩阵中的像素值放到一个特征向量x中，这个x就表示了这张图像。向量x的总维度就是64×64×3。图片的特征向量x作为输入，预测输出的结果标签为y。用一个单独的(x,y)作为一个单独的输入样本。训练集由
qq_36346625·2023-11-11 10:57

深度学习笔记-014-目标检测基础知识

目标检测任务及发展脉络图像处理三大任务：物体识别、目标检测、图像分割目标检测：给定一张图像，判断图像中是否存在指定类别的目标，若存在，则输出目标位置、类别及置信度。目标检测的任务：目标检测属于多任务，一个任务是目标分类，另一个是目标位置的确定，即分类与回归目标检测发展历程如下图基于深层伸进网络的目标检测的两种分类：双阶段（twostage）：第一级网络用于候选区域提取；第二级网络对提取的候选区域进
地表最菜研究生·2023-11-11 06:12

百度飞桨的乌镇时刻：拿下的至高荣誉和背后的绝对实力

世界不是绕着新的叫嚣的发明者旋转，而是绕着新的价值的发明者旋转，世界无声无息地旋转。——尼采识别准确率能达到90%，原本1周的工作量只需1个小时即可完成！惊不惊喜意不意外？单从这两个数据来看，我们能很轻易感受到促成这一结果背后技术的威力和能量。如果再做了解，这是一套由百度、北京林业大学等合作开发，面向智能虫情监测系统【AI识虫】达成的效果。其中，有一个绕不开的角色发挥着至关重要的作用，那就是飞桨（
新芒·2023-11-10 22:16

深度学习笔记

项目场景：做了一个图像处理的模型，之前使用的好好的，今天同事测试报了下面这个错误Input0oflayersequentialisincompatiblewiththelayer:expectedaxis-1ofinputshapetohavevalue3butreceivedinputwithshape[None,224,224,4]原因分析：怀疑是图片的问题，问同事拿了图片复现出了问题，发现同
用吉他弹奏摇滚乐·2023-11-09 06:22

C#测试调用百度飞桨 PaddleOCRSharp模块识别图片文字

查找和安装包在“解决方案资源管理器”中，右键单击“引用”或某个项目，然后选择“管理NuGet包…”。2.-“浏览”选项卡按当前所选来源的受欢迎程度显示包（请参阅包源）。使用左上角的搜索框搜索特定包。从列表中选择一个包以显示其信息，此操作还会启用“安装”按钮以及版本选择下拉列表。3.-从下拉列表中选择所需的版本，然后选择“安装”。VisualStudio随即将包及其依赖项安装到项目中。系统可能会要求
快乐的叮小当·2023-11-09 01:30

一个基于百度飞桨封装的.NET版本OCR工具类库 - PaddleOCRSharp

今天给大家推荐一个基于百度飞桨封装的.NET版本OCR工具类库：PaddleOCRSharp。OCR工具有什么用？
追逐时光者·2023-11-09 00:50

中国软件杯---基于百度飞桨的单/多镜头行人追踪Baseline，deepsort实现行人追踪

项目简介本项目基于2021年的“中国软件杯”的《单/多镜头行人追踪模型》赛题做的一个非官方的baseline。该项目使用PaddleDetection快速训练分类模型，然后通过PaddleLite部署到安卓手机上，实现飞桨框架深度学习模型的落地。模型训练：PaddleDetection，PPYolo的backbone使用MobileNetV3_large和YOLOv3Head模型转换：Paddle
锦鲤AI幸运·2023-11-08 14:40

百度飞桨paddlepaddle图神经网络7日打卡营——初识图神经网络

图神经网络7日打卡营—图与图学习图与图学习一.图是什么？二.如何存储图？三.图的类型和性质四.主要的图算法图与图学习图（graph）近来正逐渐变成机器学习的一大核心领域，在开始PGL框架学习之前，我们先简单学习一下图论的基本概念，图论的经典算法，以及近些年来图学习的发展。一.图是什么？首先我们导入需要的包importnumpyasnpimportrandomimportnetworkxasnxfr
weixin_44090882·2023-11-08 08:56

开源大咖齐聚2020启智开发者大会，共探深度学习技术未来趋势

百度飞桨全面参与，并承办深度学习专场，展现了飞桨的最新技术进展及成果。AITISA联盟秘书长、启智社区技术委员会主席黄铁军表示：OpenI启智社区是由新一代
AI科技大本营·2023-11-08 04:07

百度开源深度学习平台飞桨的核心技术及应用

来自百度飞桨的资深研发工程师蓝翔老师在大会上为大家系统地介绍了源于产业实践的开源深度学习平台——飞桨，包括飞桨的核心技术，在各行各业中的广泛应用，以及飞桨在生态建设上的突出成绩
DataFunTalk·2023-11-07 21:54

深度学习笔记003 数据操作&线性代数&自动求导及实现

数据操作[::3,::2]代表的是行每3行一跳，列是每两列一跳bold的代表向量，一个向量对一个向量的导数是一个矩阵：答：如果是凸函数有最优解，机器学习考虑的是NP问题，往往无法达到最优解。自动求导及实现自动求导区别符号计算与数值拟合pythorch实用计算图(有点像链式法则)显示构造就像小学的先化简再赋值:隐式构造就是让系统先记住值：两个计算方式：
FakeOccupational·2023-11-06 08:09

深度学习笔记（二十四）—— 深度学习总结与回顾

本周是深度学习实验课的最后一次课，让我们回顾一下在这个学期中大家都学习到了哪些内容。在前面的课程中我们首先了解了神经网络的结构，如何去搭建神经网络，怎样去训练神经网络，以及神经网络的优化、微调。紧接着我们又学习了深度学习领域当前比较流行的几个大方向，例如分类、语义分割、目标检测、对抗神经网络、自然语言处理等等。接下来的内容是对我们所学的知识的一个总结和升华。1.神经网络的基础内容1.框架当前训练神
Nino_Lau·2023-11-05 22:14

国际测试委员会BenchCouncil首发“开源系统杰出成果榜” 百度飞桨上榜

百度飞桨深度学习框架PaddlePaddle成功上榜。  BenchCounci
辭七七·2023-11-03 17:27

深度学习笔记第三门课 结构化机器学习项目 第二周 机器学习（ML）策略（2）...

本文是吴恩达老师的深度学习课程[1]笔记部分。作者：黄海广[2]主要编写人员：黄海广、林兴木（第四所有底稿，第五课第一二周，第三周前三节）、祝彦森:（第三课所有底稿）、贺志尧（第五课第三周底稿）、王翔、胡瀚文、余笑、郑浩、李怀松、朱越鹏、陈伟贺、曹越、路皓翔、邱牧宸、唐天泽、张浩、陈志豪、游忍、泽霖、沈伟臣、贾红顺、时超、陈哲、赵一帆、胡潇杨、段希、于冲、张鑫倩参与编辑人员：黄海广、陈康凯、石晴路
湾区人工智能·2023-11-03 15:22

计算机视觉方向面试题总结（三）：OCR篇

‍作者简介：CSDN、阿里云人工智能领域博客专家，新星计划计算机视觉导师，百度飞桨PPDE，专注大数据与AI知识分享。
GoAI·2023-11-03 15:34

《RT-DETR改进实战》专栏介绍 & 专栏目录《限时特惠中》

这个专栏专注于基于YOLOv8项目的魔改版本，而不是百度飞桨框架中的RT-DETR。本专栏为想通过改进RT-DETR算法发表论文的同学设计。
迪菲赫尔曼·2023-10-31 04:27

吴恩达深度学习笔记（一）——第一课第二周

深度学习概论什么是神经网络上图的单神经元就完成了下图中函数的计算。下图的函数又被称为ReLU（修正线性单元）函数复杂的神经网络也是由这些简单的单神经元构成。实现后，要得到结果，只需要输入即可。x那一列是输入，y是输出，中间是隐藏单元，由神经网络自己定义用神经网络进行监督学习领域所用的神经网络房产预测等领域标准架构StandardedNN计算机视觉卷积神经网络CNN音频，文字翻译（一维序列问题）循环
Laurie-xzh·2023-10-29 16:57

深度学习笔记（1）——虚拟环境操作

深度学习笔记（1）——虚拟环境操作提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加文章目录深度学习笔记（1）——虚拟环境操作前言一、虚拟环境是什么？
江清月近人。·2023-10-29 10:42

2023年“大湾区杯”粤港澳AI4S（AI for Science）赛事来了！

Datawhale赛事主办：广东省计算数学学会协办：百度、华为、北航、浙大、中大、Datawhale2023年“大湾区杯”粤港澳AI4S（AIforScience）竞赛，由广东省计算数学学会主办，百度飞桨
Datawhale·2023-10-29 03:53

【连载】深度学习笔记7：Tensorflow入门

从前面的学习笔记中，和大家一起使用了numpy一步一步从感知机开始到两层网络以及最后实现了深度神经网络的算法搭建。而后我们又讨论了改善深度神经网络的基本方法，包括神经网络的正则化、参数优化和调参等问题。这一切工作我们都是基于numpy完成的，没有调用任何深度学习框架。在学习深度学习的时候，一开始不让大家直接上手框架可谓良苦用心，旨在让大家能够跟笔者一样，一步一步通过numpy搭建神经网络的过程就是
linux那些事·2023-10-27 15:22

百度飞桨第二课--数据获取与处理（以CV任务为主）

学习目标：数据获取与处理（以CV任务为主）学习内容：数据的获取途径数据处理与标注数据预处理方法模型训练评估学习时间：2021年7月29日一、数据集的获取通常，我们的数据来源于各个比赛平台。首先是AIStudio中的数据集，大部分经典数据集例如百度AIStudio,Kaggle、天池、讯飞等平台（通过关键词搜索获取需要的数据集），或者是Github。还有一些小的平台，需要大家自己去看。通常来说，数据
奇怪的zzy·2023-10-27 05:06

yolo系列原理记录

从百度飞桨PaddleYOLO库看各个YOLO模型-知乎比较YOLOv5和YOLOv8：您应该使用哪一个？
贝猫说python·2023-10-26 16:40

深度学习笔记（二）—— Numpy & PyTorch

Tensorloadingandpolyfitimporttorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#loadtensorsx,y=torch.load('xs.pt'),torch.load('ys.pt')x_np=x.numpy()y_np=y.numpy()#tensortonumpy.arrayforiinrange(len(x_np
Nino_Lau·2023-10-26 04:06

AI干货大FUN送！程序员节来AI Show“集市”行乐

在这个属于程序员的特殊周末里，百度飞桨联手文心大模型，以“超级码力碰撞未来”为主题，准备了一场专属于开发者们的惊喜盛会AIShow。将同开发者们一起，度过一个快乐而又充实的假期！
飞桨PaddlePaddle·2023-10-25 15:29
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