神经网络复现pytorch

Python | Pytorch | 什么是 Inplace Operation（就地操作）？

如是我闻：在PyTorch中，InplaceOperation（就地操作）是指直接修改Tensor本身，而不是创建新的Tensor的操作。
漂亮_大男孩·2025-02-04 19:18

Kimi k1.5 ： OpenAI-o1 级多模态模型

阅读时长：15分钟发布时间：2025-02-04近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文
·2025-02-04 18:36

大模型文件格式GGUF格式

大语言模型的开发通常使用PyTorch等框架，其预训练结果通常也会保存为相应的二进制格式，如pt后缀的文件通常就是PyTorch框架保存的二进制预训练结果。但是
·2025-02-04 18:36

Kimi k1.5 ： OpenAI-o1 级多模态模型

阅读时长：15分钟发布时间：2025-02-04近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文
·2025-02-04 18:32

OpenAI 模型与 DeepSeek 模型使用的强化学习有何不同

OpenAI模型与DeepSeek模型使用的强化学习有何不同阅读时长：15分钟发布时间：2025-02-04近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM
·2025-02-04 18:02

基于 FPGA 的 CNN 卷积神经网络整体实现

基于FPGA的CNN卷积神经网络整体实现介绍卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习架构，广泛用于图像识别、物体检测和自然语言处理等领域。
鱼弦·2025-02-04 18:37

YOLOv3在工业生产中产品瑕疵检测的可行性分析

图像中瑕疵检测1.概述瑕疵检测是机器视觉任务中的一条分支，在技术发展的过程中对于图片处理的方式往往使用CNN（卷积神经网络）作为处理模型，毫无疑问CNN的在处理图像方面有着独特的优势，通过设置卷积核我们可以使得计算机提取图像的特征数据
Y.C.~·2025-02-04 16:59

2025年最新最全的大模型学习路线规划，对于零基础入门到精通的学习者来说，可以遵循以下阶段进行

同时，了解常用的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch。深度学习基础：学习深度学习的基本原理和常用算法，
程序员辣条·2025-02-04 16:57

门控循环单元（GRU）

门控循环单元（GRU）门控循环单元（GRU）是一种循环神经网络（RNN）的变体，旨在解决传统RNN在处理长序列时的梯度消失问题，并且相比于长短期记忆（LSTM），它具有更简洁的结构。
彬彬侠·2025-02-04 15:23

数学与经济学：数学模型在经济预测中的应用

数学与经济学：数学模型在经济预测中的应用关键词：数学模型、经济学、经济预测、数据分析、算法、神经网络、回归分析、供需模型、消费行为模型、投资决策模型、经济增长模型。
AI天才研究院·2025-02-04 15:47

复现论文“去模糊算法”

要复现论文《IMU-AssistedAccurateBlurKernelRe-EstimationinNon-UniformCameraShakeDeblurring》中用于运动图像去模糊的代码，以下为你提供一个大致的实现思路和示例代码框架
go5463158465·2025-02-04 14:43

生成对抗网络(Generative Adversarial Network)原理与代码实战案例讲解

ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，简称GAN）是由IanGoodfellow等人在2014年提出的一种新型神经网络架构
AI大模型应用之禅·2025-02-04 14:41

【声音场景分类--论文阅读】

在此阶段，主要重点是建立一个神经网络具有较大的感受野，同时保持较低的复杂性。可以将网络分解为两个主块
繁华落尽，寻一世真情·2025-02-04 12:21

torch.nn.RNN: PyTorch 中的循环神经网络（RNN）模块

torch.nn.RNN:PyTorch中的循环神经网络（RNN）模块1.概述在PyTorch中，torch.nn.RNN是一个用于构建循环神经网络（RNN）的模块。
彬彬侠·2025-02-04 10:40

使用 Numpy 自定义数据集，使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

1.导入必要的库首先，导入我们需要的库：Numpy、Pytorch和相关工具包。
辞落山·2025-02-04 10:40

x5music3.0 admin_index.php 后台权限绕过漏洞复现（附脚本）

免责申明：本文所描述的漏洞及其复现步骤仅供网络安全研究与教育目的使用。任何人不得将本文提供的信息用于非法目的或未经授权的系统测试。作者不对任何由于使用本文信息而导致的直接或间接损害承担责任。
iSee857·2025-02-04 07:48

PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型

PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型关键词：PyTorch、动态计算图、自动微分、反向传播、神经网络、模型构建、计算图优化文章目录PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型1.背景介绍1.1
AI天才研究院·2025-02-04 07:47

深度学习框架PyTorch原理与实践

作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.背景介绍3.基本概念和术语3.1PyTorch简介3.2PyTorch的特点1）自动求导机制2）GPU加速3）模型部署4）数据管道5）代码阅读友好4.核心算法原理
AI天才研究院·2025-02-04 07:47

自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimporttorchvision.transformsastransformsimportpandasaspdimportnumpyasnpclassCustomDataset(Dataset):def_
Z211613347·2025-02-04 07:40

PyTorch 训练一个分类器

前言1加载和规范化CIFAR102定义一个卷积网络3定义损失函数和优化器4训练网络5测试网络6在GPU上训练模型参考资料0前言  TRAINGINGACLASSIFIER这篇教程很清楚的描述了如何使用PyTorch
亚里·2025-02-04 05:59

TypeError: expected np.ndarray (got numpy.ndarray)问题处理

问题描述：更换设备后重新搭建的anaconda环境，装好numpy、pytorch后运行相关代码，出现该错误。原因：numpy版本有问题。
天籁忍者·2025-02-04 05:58

python中keras_Python深度学习——keras（一）

神经网络的核心组件是层(layer)，它是一种数据处理模块，可以看成是一个数据过滤器。进去一些数据，出来的数据变得更加有用(吃进去的是草，挤出来的是奶)。
weixin_39534321·2025-02-04 04:48

机器学习笔记20241017

卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性（GradientVanishing）梯度消失原因解决方法梯度爆炸（GradientExplosion）定义原因解决方法总结继续跟着小土堆学pytorchtorchvision
tt555555555555·2025-02-04 03:11

基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现

传统的机器学习算法往往无法很好地捕捉数据中的时序信息和上下文关系，因此深度学习中的循环神经网络（RNN）逐渐成为解决这一问题的重要工具。
追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

Transformer预测模型及其Python和MATLAB实现

###一、背景在自然语言处理（NLP）领域，传统的序列到序列（Seq2Seq）模型大多依赖于循环神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）网络。
追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

CVE-2021-41773 目录穿越复现并反弹shell

CVE-2021-41773目录穿越复现ApacheHTTPServer2.4.49路径穿越漏洞（CVE-2021-41773）ApacheHTTPServer是Apache基金会开源的一款流行的HTTP
小彭爱学习·2025-02-04 02:08

Java系统线上生产问题排查一把梭

还有测试环境是允许造数据来模拟我们需要的场景的哦，因此这时遇到问题记得主动沟通测试人员造数据让bug更容易复现。
2401_89693697·2025-02-04 01:30

基于深度学习的物体分割技术：从理论到实践

随着深度学习的迅猛发展，尤其是卷积神经网络（CNN）的应用，物体分割技术已取得了显著的进展。它被广泛应用于医学影像分析、自动驾驶、视频监控、机器人感知等领域。
人工智能_SYBH·2025-02-04 01:57

动手学PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型

本书是一本带领读者快速学习PyTorch并将其运用于深度学习建模方向的入门指南，重点介绍了基于P
王国平·2025-02-04 00:51

[2024CISCN]国赛初赛WEB题目复现_2024国赛初赛unzip题目复现

codeprobably_public_bits=[username,#当前的系统用户名modname,#应用模块的名称getattr(app,"\_\_name\_\_",type(app).__name__),#应用的名称getattr(mod,"\_\_file\_\_",None),#应用模块的文件位置]收集私有信息：这些信息被视为更加私有，并且不太可能在没有验证的调试页面中被公开。这增加
m0_74918915·2025-02-04 00:49

PyTorch数据建模

回归分析importtorchimportnumpyasnpimportpandasaspdfromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDatasetimporttimestrat=time.perf_counter()
kaka_R-Py·2025-02-03 23:11

TensorFlow实现卷积神经网络CNN

一、卷积神经网络CNN简介卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，CNN现在的应用已经不限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号和文本数据等
红叶骑士之初·2025-02-03 23:40

python 图像特征提取_python实现LBP方法提取图像纹理特征实现分类的步骤

40张不同风格的纹理图片,大小为512*512,要求将每张图片分为大小相同的9块,利用其中的5块作为训练集,剩余的4块作为测试集,构建适当的模型实现图片的分类.图片如下图所示:分析:由于数据集太小,所以神经网络模型并不适合此类的图像处理
weixin_39969060·2025-02-03 22:28

高通modem架构_高通神经网络处理引擎SNPE分析与评测

骁龙（SnapDragon）神经处理引擎（SNPE）是一个针对高通骁龙加速深层神经网络的运行时软件，高通在CSDN和其官网都提供了下载。
weixin_39811036·2025-02-03 20:18

神经架构搜索：自动化设计神经网络的方法

神经架构搜索：自动化设计神经网络的方法一、引言在深度学习领域，神经网络架构的设计对模型的性能具有至关重要的影响。传统的神经网络设计依赖于专家经验和大量实验，这一过程繁琐且耗时。
俊星学长·2025-02-03 20:46

Ubuntu16.04环境下安装cuda10+pytorch1.2

1、背景环境：Ubuntu16.04&titanx作为新一代的人工智能训练平台的PYTORCH，有其独特的优势，为此，完整的安装这一平台，是开展所有工作的首要条件，一开始，笔者认为应该轻松的完成，但是发现实际上要从零完成这一工作
小楼昨夜，东风·2025-02-03 19:11

深度学习盛行，还记得哪些传统机器学习方法和模型？

而深度学习是一种机器学习技术，它通过深层神经网络从原始数据中学习特征表
硬件学长森哥·2025-02-03 19:11

1、PyTorch 简介

PyTorch是什么？首先，我们讲PyTorch，我们先讲它的前身--torch。
找个栗子·2025-02-03 19:10

【PyTorch】6.张量运算函数：一键开启！PyTorch 张量函数的宝藏工厂

目录1.常见运算函数个人主页：Icomi专栏地址：PyTorch入门在深度学习蓬勃发展的当下，PyTorch是不可或缺的工具。它作为强大的深度学习框架，为构建和训练神经网络提供了高效且灵活的平台。
Icomi_·2025-02-03 19:39

4、PyTorch 第一个神经网络，手写神经网络的基本部分组成

以下实例展示了如何使用神经网络完成简单的二分类任务，为更复杂的任务奠定了基础，通过PyTorch的模块化接口，神经网络的构建、训练和可视化都非常直观。
找个栗子·2025-02-03 19:35

一文读懂自动编码器：类型、原理与应用

一文读懂自动编码器：类型、原理与应用近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】目录自动编码器稀疏自动编码器
·2025-02-03 16:03

智能优化算法应用：天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割

智能优化算法应用：天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割文章目录智能优化算法应用：天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割1.天鹰算法2.PCNN网络3.实验结果4.参考文献5.Matlab代码摘要
智能算法研学社（Jack旭）·2025-02-03 16:10

如何成为渗透测试工程师？从零到入门的完整指南

编写报告：详细记录漏洞原理、复现步骤及修复方案。合规性测试：验证系统是否符合安全标准（如等保2.0、GDPR）。二、必备
蜗牛在前行·2025-02-03 16:10

【论文笔记】基于图神经网络的多视角视觉重定位 GRNet CVPR 2020 论文笔记

LearningMulti-viewCameraRelocalizationwithGraphNeuralNetworks驭势科技,北京大学机器感知重点实验室,北京长城航空测控技术研究所本文提出了一种使用多视角图像进行相机重定位的图神经网络
phy12321·2025-02-03 14:26

【单层神经网络】基于MXNet库简化实现线性回归

写在前面同最开始的两篇文章完整程序及注释'''导入使用的库'''#基本frommxnetimportautograd,nd,gluon#模型、网络frommxnet.gluonimportnnfrommxnetimportinit#学习frommxnet.gluonimportlossasgloss#数据集frommxnet.gluonimportdataasgdata'''生成测试数据集'''#
辰尘_星启·2025-02-03 14:55

线性回归基础学习

线性回归基础学习目录：理论知识样例代码测试参考文献一、理论知识线性回归思维导图NDArray：MXNet中存储和变换数据的主要工具，提供GPU计算和自动求梯度等功能线性回归可以用神经网络图表示，也可以用矢量计算表示在
Remoa·2025-02-03 14:53

基于模糊RBF神经网络轨迹跟踪研究（Matlab代码实现）

‍个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述模糊控制（FuzzyControl）是1965年，由美国的Zadeh率先创立了模糊集合论，后来又提出了模糊逻辑控制器的概念和有关定理。于1974年第一次组成了模糊逻辑控制器，并使用于锅炉和汽轮机的控制系统
@橘柑橙柠桔柚·2025-02-03 13:20

PyTorch生态系统中的连续深度学习：使用Torchdyn实现连续时间神经网络

神经常微分方程（NeuralODEs）是深度学习领域的创新性模型架构，它将神经网络的离散变换扩展为连续时间动力系统。
·2025-02-03 12:59

基于CNN(一维卷积Conv1D)+LSTM+Attention 实现股票多变量时间序列预测(PyTorch版)

前言系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络
矩阵猫咪·2025-02-03 12:42

【车间调度】基于卷积神经网络的柔性作业车间调度问题的两阶段算法（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述两阶段算法概述第一阶段：特征提取与表示学习第二阶段：调度策略生成与优化研究挑战与前景2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述该文提出一种基于卷积神经网络的有效两阶段算法，
宇哥预测优化代码学习·2025-02-03 12:08
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