神经网络人脸识别第6页

【深度学习】吴恩达-课后作业-搭建多层神经网络以及应用

Ng的深度学习，其实前几个月就听完了，课后作业也是大懂不懂的都做了一遍，代码也跟着各种各样的参考敲了一遍，但暑假几个月没怎么学习。。。基本也忘得差不多了，这几周回顾了一下深度学习这门课的笔记，看了别的博主的总结，对CNN，RNN,LSTM,注意力机制等网络结构进行了复盘，虽然感觉自己很心浮气躁，一边也在学集成学习那几个算法和推荐系统相关，这里也告诉自己：贪多嚼不烂，心急吃不了热豆腐，慢慢来，还是要

—Xi—·2024-08-23 10:17

【Story】《现代芯片架构全景图：架构、内存系统与外设接口》

1.1RISC（精简指令集计算）1.2CISC（复杂指令集计算）1.3VLIW（超长指令字）1.4SIMD（单指令流多数据流）1.5MIMD（多指令流多数据流）1.6GPU（图形处理单元）1.7NPU（神经网络处理单元

LuckiBit·2024-08-23 05:21

Anaconda大坑 | Python版本显示不正确 | 虚拟环境没有bin文件夹

问题：要做人脸识别任务，想用facenet，发现facenet的配置要求是tensorflow1.7，网上说对应python是3.5，因此我打算重新建立虚拟环境。

特立独行的Q·2024-08-23 04:15

【PyTorch】（三）----搭建卷积神经网络

该系列笔记主要参考了小土堆的视频教程，传送门：P1.PyTorch环境的配置及安装（ConfigurationandInstallationofPyTorch)【PyTorch教程】_哔哩哔哩_bilibili涉及到的文件/数据集网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1aZmXokdpbA97qQ2kHvx_JQ?pwd=1023提取码：1023在前面的两篇文章中，我们学会了

麦田里的稻草人w·2024-08-23 04:42

python之数据模型训练过程详解

一、模型训练详解当涉及使用Python进行深度学习和神经网络训练时，整个过程可以分为几个关键步骤。这里我会详细解释每个步骤的主要内容和如何实施。1.数据准备在深度学习中，数据准备是非常重要的一步。

m0_68949064·2024-08-23 00:17

2022年1月4日中原焦点团队中27第248天分享

我们某些神经细胞之间就会建立起长期且固定的联系，比方说，如果你每天都生气，感到挫折，每天逗很悲惨，痛苦，那么，你就是每天都在重复的为那张神经网络接线和挣个，这就变成了你的一个情绪模式

流星蜗牛·2024-08-22 19:28

基于深度学习的自适应架构

基于深度学习的自适应架构是一种能够动态调整自身结构和参数的神经网络体系，以更好地适应不同的任务和环境需求。这类架构旨在提高模型的灵活性、效率和泛化能力，特别是在面对资源受限或任务多样化的情况下。

SEU-WYL·2024-08-22 13:48

Spark MLlib模型训练—分类算法Multilayer Perceptron Classifier

—分类算法MultilayerPerceptronClassifierMultilayerPerceptronClassifier（多层感知器分类器，简称MLP）是SparkMLlib中用于分类任务的神经网络模型

猫猫姐·2024-08-22 12:39

【ShuQiHere】求求你了，来学吧：小白也能懂的人脸识别教程

【ShuQiHere】1.人脸识别到底有多简单？人脸识别听起来可能很复杂，但其实并不难。今天我们会带你一步步用Python和OpenCV实现一个基础的2D人脸识别程序。

ShuQiHere·2024-08-22 11:05

Datawhale AI夏令营第四期魔搭- AIGC文生图方向 task03笔记

2,深度学习基础：熟悉神经网络、卷积神经网络（CNN）、Transformer等深度学习模型的基本原理。

汪贤阳·2024-08-22 11:30

Transformer模型:Postion Embedding实现

GPT-4o(OpenAI)Transformer模型中的PositionEmbedding（位置编码）是用于在不使用循环神经网络的情况下捕捉序列数据的位置信息的一种方法。

109702008·2024-08-22 10:58

【人工智能】Python融合机器学习、深度学习和微服务的创新之路

1.引言1.1人工智能的现状与发展趋势1.2机器学习、深度学习和神经网络的基本概念1.3微服务架构在人工智能中的作用2.机器学习的演变与创新2.1机器学习的历史回顾2.2传统机器学习算法的优势与不足2.3

C_GUIQU·2024-08-22 09:53

TensorFlow

它提供了一个强大的工具集，用于构建和训练各种机器学习模型，包括神经网络模型。

weixin_63207763·2024-08-22 07:39

java与python-java和python的比较

干活，需求再学习python各种库，pyhton的强壮在于库，为什么python的库强壮，原因是python的库能够用python，c言语,c++等规划，再提供给python运用，所以无论gpu运转，神经网络

weixin_37988176·2024-08-22 05:52

未来生成式 AI 的发展方向，是 Chat 还是 Agent？

这种技术通常依赖于复杂的算法，如深度学习和神经网络，来学习数据的内在特征和分布，然后创造出新的、以前未见过的数据样本。

Lill_bin·2024-08-22 04:50

文献01-单细胞多组学

目录【SIMBA系列教程】回顾：KDD2024|HiGPT:当大模型遇上图神经网络Nat.Biotechnol2023|利用MaxFuse整合空间和单细胞数据跨模态弱链接的特征Nat.Commun2024

hlllllllhhhhh·2024-08-21 20:54

PaperWeekly

1.Python软件包解决DL在未见过的数据分布下性能差的问题：（1）神经网络和损失分离的模块化设计（2）强大便捷的基准测试能力（3）易于使用但难以修改（4）github:https://github.com

sapienst·2024-03-28 19:53

ChatGPT技巧大揭秘：AI写代码新境界

ChatGPT简介ChatGPT是一种基于大型神经网络的对话生成模型，它

2401_83550420·2024-03-28 12:14

AI大模型学习：开启智能时代的新篇章

这些大型神经网络模型，如OpenAI的GPT系列、Google的BERT等，在自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域展现出了令人瞩目的能力。

游向大厂的咸鱼·2024-03-28 12:13

【循环神经网络rnn】一篇文章讲透

使用并行化技术3优化超参数4使用梯度裁剪5使用混合精度训练6利用分布式训练7使用预训练模型五、RNN的应用场景1自然语言处理2语音识别3时间序列预测六、RNN的未来发展七、结论引言众所周知，CNN与循环神经网络

CX330的烟花·2024-03-27 04:51

深度学习与（复杂系统）事物的属性

深度学习与复杂系统中事物属性的关系体现在：特征学习与表示:深度学习通过多层神经网络结构，能够自动从原始输入数据中学习和提取出丰富的特征表示。

科学禅道·2024-03-26 16:34

神经网络（深度学习，计算机视觉，得分函数，损失函数，前向传播，反向传播，激活函数）

神经网络，特别是深度学习，在计算机视觉等领域有着广泛的应用。以下是关于你提到的几个关键概念的详细解释：神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，用于处理复杂的数据和模式识别任务。

MarkHD·2024-03-25 16:35

飞桨科学计算套件PaddleScience

PaddleScience是一个基于深度学习框架PaddlePaddle开发的科学计算套件，利用深度神经网络的学习能力和PaddlePaddle框架的自动(高阶)微分机制，解决物理、化学、气象等领域的问题

skywalk8163·2024-03-22 05:52

训练时损失出现负数，正常吗？为什么

在训练神经网络时，通常期望损失函数的值是非负的，因为损失函数是用来度量模型预测与真实值之间的差异的。

苏苏大大·2024-03-22 02:17

大数据毕设图像识别-人脸识别与疲劳检测 - python opencv

文章目录0前言1课题背景2Dlib人脸识别2.1简介2.2Dlib优点2.3相关代码2.4人脸数据库2.5人脸录入加识别效果3疲劳检测算法3.1眼睛检测算法3.2打哈欠检测算法3.3点头检测算法4PyQt54.1

fawubio_A·2024-03-20 12:53

神经网络量化

神经网络量化（NeuralNetworkQuantization）是一种技术，旨在减少神经网络模型的计算和存储资源需求，同时保持其性能。

小厂程序猿·2024-03-19 06:45

神奇的微积分

•反向传播：在神经网络训练中，微积分的链式法则用于计算整个网络中每个参数对于最终损失函数的影响（偏导数），这一过程就是反向

科学的N次方·2024-03-19 05:14

看见光，追逐光，成为光~

从如何构建五级驾驶，到如何结合现状落地~研究字节跳动对神经网络的改造，注入人的干预分类，优化再到聚类，让算法匹配人的干预能力~基础操作效能提升达到90%，告警防护率达到90%，两者交叉防护有效率达到多少

默涵在当下·2024-03-18 17:28

线性代数在卷积神经网络（CNN）中的体现

案例：深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像识别领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一个广泛应用深度学习模型，它在人脸识别、物体识别、医学图像分析等方面取得了显著成效

科学的N次方·2024-03-18 07:13

Pytorch nn.Module

一、torch.nn简介torch.nn是PyTorch中用于构建神经网络的模块。它提供了一系列的类和函数，用于定义神经网络的各种层、损失函数、优化器等。

霖大侠·2024-03-16 15:53

计算机设计大赛题目：基于卷积神经网络的手写字符识别 - 深度学习

写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4降采样层3.5输出层设计4网络模型的总体结构5部分实现代码6在线手写识别7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于卷积神经网络的手写字符识别该项目较为新颖

iuerfee·2024-03-16 11:17

神经网络模型的保存和读取

保存神经网络的两种方法:(还是以我之前自建的神经网络模型Gu为例，保存这个神经网络)gu=Gu()1.torch.save(gu,"gu_module.pth")2.torch.save(gu.state_dict

tiny_PIkid·2024-03-15 18:51

基于Python和OpenCV的产品码识别与验证案例

首先，通过图像预处理技术（如灰度化、二值化、降噪等）优化产品码图像，然后利用OpenCV中的模板匹配或机器学习算法（如SVM、神经网络等）来定位并识别产品码。

GT开发算法工程师·2024-03-15 18:20

图像算法实习生--面经1

系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、为什么torch里面要用optimizer.zero_grad()进行梯度置0二、Unet神经网络为什么会在医学图像分割表现好？

小豆包的小朋友0217·2024-03-14 17:44

深度学习——梯度消失、梯度爆炸

本文参考：深度学习之3——梯度爆炸与梯度消失梯度消失和梯度爆炸的根源：深度神经网络结构、反向传播算法目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想，即根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式，指导深度网络权值的更新

小羊头发长·2024-03-14 12:07

计算机设计大赛深度学习驾驶行为状态检测系统(疲劳抽烟喝水玩手机) - opencv python

iuerfee·2024-03-14 02:54

深度学习如何入门？

深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究。入门深度学习可以分为以下几个步骤：基础知识准备：（1）掌握基础数学知识，特别是线性代数、概率论和统计学、微积分。

nanshaws·2024-03-13 07:29

从零使用Python 实现对抗神经网络GAN

你好，我是郭震这篇从零使用Python，实现生成对抗网络（GAN）的基本版本。GAN使用两套网络，分别是判别器（D)网络和生成器（G)网络，最重要的是弄清楚每套网络的输入和输出分别是什么，两套网络如何结合在一起，及优化的目标即costfunction如何定义。通俗来讲，两套网络结合的方法，就是G会从D的判分中不断提升生成能力，要知道G最开始的输入全部是噪点，这个思想也是文生图，文生视频的基石。下面

算法channel·2024-03-13 01:19

PyTorch 实现图像卷积和反卷积操作及代码

它们在神经网络中扮演着重要的角色，但用途和工作原理有所不同。以下是对传统卷积和反卷积的介绍，以及它们在PyTorch中的应用示例。传统卷积(nn.Conv2d)用途传统卷积通常用于特征提取。

算法channel·2024-03-13 01:19

【深度学习模型】6_3 语言模型数据集

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图6.3语言模型数据集（周杰伦专辑歌词）本节将介绍如何预处理一个语言模型数据集，并将其转换成字符级循环神经网络所需要的输入格式

RIKI_1·2024-03-12 23:46

机器学习、深度学习、神经网络之间的关系

机器学习（MachineLearning）、深度学习（DeepLearning）和神经网络（NeuralNetworks）之间存在密切的关系，它们可以被看作是一种逐层递进的关系。

你好，工程师·2024-03-12 08:54

【深度学习笔记】6_4 循环神经网络的从零开始实现

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图6.4循环神经网络的从零开始实现在本节中，我们将从零开始实现一个基于字符级循环神经网络的语言模型，并在周杰伦专辑歌词数据集上训练一个模型来进行歌词创作

RIKI_1·2024-03-12 07:23

ENAS：首个权值共享的神经网络搜索方法，千倍加速 | ICML 2018

NAS是自动设计网络结构的重要方法，但需要耗费巨大的资源，导致不能广泛地应用，而论文提出的EfficientNeuralArchitectureSearch(ENAS)，在搜索时对子网的参数进行共享，相对于NAS有超过1000x倍加速，单卡搜索不到半天，而且性能并没有降低，十分值得参考来源：【晓飞的算法工程笔记】公众号论文:EfficientNeuralArchitectureSearchvia

VincentTeddy·2024-03-11 04:18

深度学习，人工智能总结

1，入门建议少看书，多看csdn上帖子总结（主要就是BP神经网络，CNN，rnn），建立宏观的概念和主要框架，书可以作为进阶补充作为工具书查阅。

qq_14827935·2024-03-10 17:17

【深度学习笔记】6_10 双向循环神经网络bi-rnn

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图6.10双向循环神经网络之前介绍的循环神经网络模型都是假设当前时间步是由前面的较早时间步的序列决定的，因此它们都将信息通过隐藏状态从前往后传递

RIKI_1·2024-03-10 11:07

Python图像处理【21】基于卷积神经网络增强微光图像

基于卷积神经网络增强微光图像0.前言1.MBLLEN网络架构2.增强微光图像小结系列链接0.前言在本节中，我们将学习如何基于预训练的深度学习模型执行微光/夜间图像增强。

AI technophile·2024-03-09 18:48

精读《深度学习 - 函数式之美》

2概述与精读深度学习是机器学习中基于人工神经网络模型的一个分支，通过模拟多层神经元的自编码神经网络，将特征逐步抽象

可口可乐Vip·2024-03-09 15:44

Transformer、BERT和GPT 自然语言处理领域的重要模型

区别：架构：Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，用于编码输入序列和解码输出序列。

Jiang_Immortals·2024-03-08 23:21

深度学习的一个完整过程通常包括以下几个步骤

选择模型架构：根据问题的性质选择适当的深度学习模型架构，如卷积神经网络（

longerVR·2024-03-08 00:21

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