神经网络复现pytorch

phpcms v9文件上传漏洞复现

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熬夜且瞌睡·2025-03-05 22:20

沃丰科技AI浅谈｜语音交互的三驾马车：ASR、NLP、TTS

基于深度神经学算法和卷积神经网络算法的AI外呼机器人，它是融合自
沃丰科技·2025-03-05 20:08

Pytorch实现之LSRGAN，轻量化SRGAN超分辨率SAR

简介简介：在SRGAN的基础上设计了一个轻量化的SRGAN模型结构，通过DSConv+CA与残差结构的设计来减少参数量，同时利用SeLU激活函数构造。与多类SRGAN改进不同的是，很少使用BN层。论文题目：LightweightSuper-ResolutionGenerativeAdversarialNetworkforSARImages（SAR图像的轻量级超分辨率生成对抗网络）期刊：Remote
这张生成的图像能检测吗·2025-03-05 20:37

PyTorch 与 NVIDIA GPU 的适配版本及安装

PyTorch与NVIDIAGPU的适配版本需要通过CUDA和cuDNN来实现。以下是详细的安装教程，包括如何选择合适的PyTorch版本以及如何配置NVIDIAGPU环境。
小赖同学啊·2025-03-05 19:05

对“预训练”的理解

因为他们神经网络的浅层是相似的，也就是说，在任务相似的情况下，可以用已有的模型即“预训练”好的模型参数实现小数据量的模型训练。预训练可以节省
衣衣困·2025-03-05 18:59

思考–如何学习陌生的知识

快速定位重点通过行业标杆案例、岗位JD或技术文档，提取高频关键词（如“神经网络”之于AI、“API调用
后知后觉的先行者·2025-03-05 17:44

C++使用Onnxruntime/TensorRT模型推理

步骤流程模型训练，python下生成pytorch的模型.pth，并基于.pth模型进行推理python下依据模型推理实现从.pth转向.onnxpython下基于.onnx进行推理，与后续两种推理方式种的推理结果进行比较环境
奇华智能·2025-03-05 16:30

测试是如何跟进和管理 bug

Bug定位精确是整个流程的基础，通过详细记录和复现问题，可以帮助开发团队迅速找出缺陷根源；而及时有效的反馈机制则确保问题不会被遗漏；闭环管理则让每个问题都有迹可循、最终解决。
易成技术团队·2025-03-05 15:58

Transformer架构简略：DeepSeek 的底层基石

一、从RNN到Transformer：突破瓶颈，开创先河在Transformer出现之前，循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）是处理序列
windwant·2025-03-05 14:16

神经网络:人工智能的核心技术

神经网络简介神经网络是一种模仿生物神经系统的计算模型,由大量相互连接的神经元组成。它通过学习大量的数据来完成复杂的模式识别和决策任务,是当前人工智能和机器学习领域最重要的技术之一。
m0_75126181·2025-03-05 14:12

【图像去噪】论文复现：真实噪声转高斯噪声，提升高斯噪声训练的模型性能！Learning to Translate Noise的Pytorch源码复现，跑通流程，框架结构和损失函数详解！

请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部，订阅专栏免费获取！本文亮点：跑通LearningtoTranslateNoise源码，包含基于BasicSR的训练和测试代码，得
十小大·2025-03-05 13:01

PID神经元网络控制的MATLAB实现与分析

PID神经元网络结合了PID控制的思想和神经网络的自学习能力，能够自适应地调整控制参数，从而更好地应对复杂系统的控制问题。本文将详细介绍基于MATLAB实现的PID神经元网
木子算法·2025-03-05 11:15

充电桩测试负载优化的技术路径与实践价值

一、充电桩测试的技术痛点与转型需求当前充电桩测试普遍采用固定阻性负载模拟实际工况，这种传统测试模式存在显著局限性：一是无法复现真实场景中的动态功率波动，如车辆电池SOC差异导致的充电曲线变化；二是能量耗散造成测试能耗过高
上海文顺负载箱·2025-03-05 08:29

Python | Pytorch | Tensor知识点总结

如是我闻：Tensor是我们接触Pytorch了解到的第一个概念，这里是一个关于PyTorchTensor主题的知识点总结，涵盖了Tensor的基本概念、创建方式、运算操作、梯度计算和GPU加速等内容。
漂亮_大男孩·2025-03-05 08:27

QKV 注意力机制在Transformer架构中的作用，和卷积在卷积神经网络中的地位，有哪些相似之处？

QKV注意力机制在Transformer架构中的作用，和卷积在卷积神经网络中的地位，有哪些相似之处？
安意诚Matrix·2025-03-05 08:56

PyTorch 中结合迁移学习和强化学习的完整实现方案

以下是如何在PyTorch中结合迁移学习和强化学习的完整实现方案。1.场景描述假设我们有一个任务：训练一个机器人手臂抓取物体。我们可以利用迁移学习从一个预训练的视觉模型（如ResNet
小赖同学啊·2025-03-05 07:54

pytorch 模型测试

在使用PyTorch进行模型测试时，一般包含加载测试数据、加载训练好的模型、进行推理以及评估模型性能等步骤。以下为你详细介绍每个步骤及对应的代码示例。
小赖同学啊·2025-03-05 07:24

测试是如何跟进和管理 bug

Bug定位精确是整个流程的基础，通过详细记录和复现问题，可以帮助开发团队迅速找出缺陷根源；而及时有效的反馈机制则确保问题不会被遗漏；闭环管理则让每个问题都有迹可循、最终解决。
·2025-03-05 07:32

Pytorch实现之基于相对平均生成对抗网络的人脸图像超分辨率

简介简介：改进SRGAN，并使用相对平均生成对抗网络的人脸图像超分辨率训练自己的数据集论文题目：FaceImageSuper-resolutionBasedOnRelativeAverageGenerativeAdversarialNetworks（基于相对平均生成对抗网络的人脸图像超分辨率）会议：20212ndAsiaSymposiumonSignalProcessing(ASSP)摘要：人脸图
这张生成的图像能检测吗·2025-03-05 07:49

Self-Attentive Sequential Recommendation论文阅读笔记

Self-AttentiveSequentialRecommendation发表于：2018ICDM作者：Wang-ChengKang,JulianMcAuley论文代码：https://github.com/pmixer/SASRec.pytorch
调包调参侠·2025-03-05 06:39

LangChain链与记忆处理[10]：四种基础内置链、四种文档处理链，以及链的自定义和五种运行方式，让你的大模型更加智能

LangChain链与记忆处理[10]：四种基础内置链、四种文档处理链，以及链的自定义和五种运行方式，让你的大模型更加智能参考文章可以使用国产LLM进行下述项目复现：初识langchain[1]：Langchain
汀、人工智能·2025-03-05 03:15

NCU使用指南及模型性能测试（pytorch2.5.1）

本项目在原项目的基础上增加了NsightCompute(ncu)测试的功能，并对相关脚本功能做了一些健硕性的增强，同时，对一些框架的代码进行了更改（主要是数据集的大小和epoch等），增加模型性能测试的效率，同时完善了模型LSTM的有关功能。OverviewNsightCompute(NCU)是NVIDIA提供的GPU内核级性能分析工具，专注于CUDA程序的优化。它提供详细的计算资源、内存带宽、指
Jakari·2025-03-05 02:05

深入理解 Transformer：用途、原理和示例

它打破了传统循环神经网络（RNN）按顺序处理序列、难以并行计算以及卷积神经网络（CNN）在捕捉长距离依赖关系上的局限，另辟蹊径地采用多头注意力机制
范吉民(DY Young)·2025-03-05 01:55

深度学习算法模型：从原理到未来

一、深度学习的基本原理：让机器学会"思考"1.1神经网络的生
YDH_AlwaysRunning·2025-03-05 00:20

AI 芯片全解析：定义、市场趋势与主流芯片对比

2.1AI芯片的核心特性AI芯片专为神经网络计算、
嵌入式Jerry·2025-03-04 22:39

多层感知机 (Multilayer Perceptron, MLP)

多层感知机(MultilayerPerceptron,MLP)通俗易懂算法多层感知机（MultilayerPerceptron，MLP）是一种前馈人工神经网络。
ALGORITHM LOL·2025-03-04 20:19

计算机视觉｜ConvNeXt：CNN 的复兴，Transformer 的新对手

一、引言在计算机视觉领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，简称CNN）长期以来一直是核心技术，自诞生以来，它在图像分类、目标检测、语义分割等诸多任务中都取得了令人瞩目的成果
紫雾凌寒·2025-03-04 16:20

基于PyTorch的深度学习2——Numpy与Tensor

Tensor自称为神经网络界的Numpy，它与Numpy相似，二者可以共享内存，且之间的转换非常方便和高效。
Wis4e·2025-03-04 15:38

图像识别技术与应用课后总结（12）

importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFdevice=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")-importtorch.nnasnn：导入PyTorch
一元钱面包·2025-03-04 14:37

浏览器修改后端返回值

模拟接口响应和网页内容通过本地覆盖可以模拟接口返回值和响应头，无需mock数据工具，比如（Requestly），无需等待后端支持，快速复现在一些数据下的BUG等。
rechel000·2025-03-04 10:01

蚂蚁技术研究院发布推理大模型强化学习框架，邀请开发者共同助力 AGI 生态

AReaL源自开源项目ReaLHF，旨在训练每个人都可以复现和贡献的大型推理模型(LRM)。AReaL是蚂蚁技术研究院为开发一个完全开放和包容的AGI世界迈出的一步。
·2025-03-04 10:52

神经网络之CNN文本识别

1.参考我的第一篇文章了解CNN概念神经网络之CNN图像识别(torchapi调用)-CSDN博客2.框架目前对NLP的研究分析应用最多的就是RNN系列的框架，比如RNN,GRU,LSTM等等，再加上Attention
邪恶的贝利亚·2025-03-04 05:56

PyTorch RuntimeError: 张量 a 的大小必须与张量 b 的大小在非单例维度上匹配

在使用PyTorch进行深度学习模型开发时，经常会遇到各种错误和异常。其中一个常见的错误是RuntimeError。
PzBlockchain·2025-03-04 04:19

私有部署 ChatGLM3-6B

1.在AutoDL平台上租赁GPUGPU型号：RTX4090PyTorch版本：2.5.1**（推荐使用2.0及以上的版本，以获得最佳的推理性能）**2.开启学术资源加速source/etc/network_turbo3
张申傲·2025-03-04 03:16

Word2Vec的使用，一些思考，含示例——包括使用预训练Word2Vec模型和自训练Word2Vec模型

词嵌入模型（WordEmbeddings）——Word2Vec简介：Word2Vec是由Google团队提出的一种词嵌入方法，通过神经网络模型将词语映射到一个低维的连续向量空间中。
热爱生活的猴子·2025-03-04 03:13

DiNN学习笔记1-理论部分

DiNN学习笔记1-理论部分背景知识机器学习即服务MLaaS中的全同态加密神经网络Fhe-DiNN中的默认设定Fhe-DiNN方案神经元中的计算离散神经网络DiNN评估步骤自举的引入激活函数的同态评估对
瓜皮37·2025-03-04 00:45

网络安全从入门到精通（特别篇V）：应急响应之webshell处置流程

1.2Webshell的分类1.3Webshell的用途1.4Webshell的检测方法1.5Webshell的防御方法1.6常规处置方法1.6.1入侵时间确定1.6.2WEB日志分析1.6.3漏洞分析1.6.4漏洞复现
HACKNOE·2025-03-03 22:05

AI大模型知识图谱和学习路线！

一、大模型全套的学习路线学习大型人工智能模型，如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型，需要系统的方法和持续的努力。
hhaiming_·2025-03-03 22:35

深度学习pytorch之4种归一化方法（Normalization）原理公式解析和参数使用

深度学习pytorch之22种损失函数数学公式和代码定义深度学习pytorch之19种优化算法（optimizer）解析深度学习pytorch之4种归一化方法（Normalization）原理公式解析和参数使用摘要归一化
@Mr_LiuYang·2025-03-03 21:55

PyTorch Lightning 的简单使用示例

1.环境准备与依赖导入首先，代码需要导入了实现模型、数据处理和训练所需的各个包：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoader,random_splitfromtorchvision.datasetsimportMNISTfromtorchvision.transformsimportToTensorimportpy
idealmu·2025-03-03 21:54

Torch-MLIR 项目使用教程

Torch-MLIR项目使用教程torch-mlirTheTorch-MLIRprojectaimstoprovidefirstclasssupportfromthePyTorchecosystemtotheMLIRecosystem
穆声淼Germaine·2025-03-03 21:54

【深度学习·命运-27】NAS四部曲end-NASNet

NASNet（NeuralArchitectureSearchNetwork）是由GoogleBrain团队提出的另一种神经架构搜索（NAS）方法，它通过自动化搜索神经网络的结构，找到了具有竞争力的神经网络架构
华东算法王·2025-03-03 17:23

2024 最新计算机视觉学习路线（入门篇）_计算机视觉课程主线

Python附带了许多可以加快开发速度的库，其中一些重要的库是OpenCV、TensorFlow、PyTorch等，它们专门用于图像处理相关任务。
m0_60721823·2025-03-03 17:53

【数学建模】基于matlab模拟无人车泊车问题仿真

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。
matlab科研助手·2025-03-03 15:41

数学建模：MATLAB极限学习机解决回归问题

一、简述极限学习机是一种用于训练单隐层前馈神经网络的算法，由输入层、隐藏层、输出层组成。基本原理：输入层接受传入的样本数据。
DesolateGIS·2025-03-03 15:05

使用pytorch和opencv根据颜色相似性提取图像

需求：将下图中的花朵提取出来。代码：importcv2importtorchimportnumpyasnpimporttimedefget_similar_colors(image,color_list,threshold):#将图像和颜色列表转换为torch张量device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')image
深蓝海拓·2025-03-03 15:34

神经进化算法(Neuroevolution) 原理与代码实例讲解

神经进化算法,Neuroevolution,进化算法,深度学习,机器学习,遗传算法,神经网络,代码实例1.背景介绍在机器学习领域，神经网络凭借其强大的学习能力和泛化能力，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成就
AI大模型应用之禅·2025-03-03 13:25

神经架构搜索 原理与代码实例讲解

神经架构搜索：原理与代码实例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习的快速发展，神经网络在各个领域取得了显著的成果
AI天才研究院·2025-03-03 13:54

【硬核教程】DeepSeek 70B模型微调实战：打造工业级AI开发专家（附完整代码+案例）

性能优化、多约束条件处理等难题一次性解决显存消耗降低90%：4×A100全参数微调显存需求从320GB→32GB，中小企业也能玩转大模型实战案例全覆盖：包含PLC代码生成、产线控制优化等典型场景，代码可直接复现附赠工业数据集模板
爱吃青菜的大力水手·2025-03-03 11:06

NLP自然语言处理：文本表示总结 - 上篇word embedding（基于降维、基于聚类、CBOW 、Skip-gram、 NNLM 、TF-ID、GloVe ）

文本表示分类（基于表示方法）离散表示one-hot表示词袋模型与TF-ID分布式表示基于矩阵的表示方法降维的方法聚类的方法基于神经网络的表示方法NNLMCBOWSkip-gramGloVeELMoGPTBERT
陈宸-研究僧·2025-03-03 10:26
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