神经网络模型训练

深度学习-自学手册

人工智能机器学习神经网络前馈神经网络：没有回路的反馈神经网络：有回路的DNN深度神经网络CNN卷积神经网络RNN循环神经网络LSTM是RNN的一种，长短期记忆网络自然语言处理神经网络神经元-分类器Hebb
谁用了尧哥这个昵称·2025-02-27 15:37

DeepSeek 高阶应用技术详解（4）

本篇将深入探讨DeepSeek在时间序列分析、图神经网络（GNN）和推荐系统中的应用。这些领域是深度学习的前沿方向，具有广泛的实际应用价值。
Evaporator Core·2025-02-27 14:33

机器学习中的过拟合、欠拟合与正则化

  在机器学习的世界里，过拟合与欠拟合是模型训练过程中常常会遇到的两大问题，而正则化则是应对过拟合的重要手段。理解它们对于构建高性能的机器学习模型至关重要。
喜-喜·2025-02-27 14:28

【漫话机器学习系列】106.线性激活函数（Linear Activation Function）

在神经网络中，激活函数的作用是将网络的线性组合映射到某种非线性输出。传统的线性激活函数常用于一些特定场景，比如回归问题，其中预测的目标值与输入特征之间可能存在线性关系。
IT古董·2025-02-27 13:25

Windows环境安装torch_geometric库报错

  Windows下安装，最近在学习图神经网络需要用到geometric_torch结果怎么装都装不上。
一穷二白到年薪百万·2025-02-27 11:11

基于大模型的肺纤维化预测及临床方案研究报告

大模型在医疗领域的应用现状三、肺纤维化相关知识3.1肺纤维化的病因与发病机制3.2肺纤维化的临床症状与诊断方法3.3肺纤维化的治疗现状与挑战四、大模型预测肺纤维化的方法4.1数据收集与预处理4.2模型选择与构建4.3模型训练与优化
LCG元·2025-02-27 08:52

用 PyTorch/TensorFlow 搭建简单全连接神经网络

目录用PyTorch/TensorFlow搭建简单全连接神经网络网络结构概述1.使用PyTorch构建网络2.使用TensorFlow构建网络总结用PyTorch/TensorFlow搭建简单全连接神经网络在本篇博客中
gs80140·2025-02-27 08:21

50、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-11、添加RNN递归神经网络层为了浮现RNN的神经网络使用框架。

importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand
小宇爱·2025-02-27 06:01

计算机视觉：经典数据格式(VOC、YOLO、COCO)解析与转换(附代码)

第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章
全栈你个大西瓜·2025-02-27 05:57

深度学习的前沿与挑战：从基础到最新进展

深度学习的工作原理深度学习的关键技术1.卷积神经网络（CNN）2.循环神经网络（RNN）3.生成对抗网络（GAN）4.变分自编码器（VAE）5.自注意力机制与Transformer深度学习的应用1.计算机视觉
Jason_Orton·2025-02-27 03:09

第十三站：卷积神经网络（CNN）的优化

前言：在上一期我们构建了基本的卷积神经网络之后，接下来我们将学习一些提升网络性能的技巧和方法。这些优化技术包括数据增强、网络架构的改进、正则化技术。
武狐肆骸·2025-02-27 03:08

智能算法的全面应用：量子计算与自动化学习在各行业的创新路径探索

自动化机器学习算法通过简化模型训练和调优的过程，为数据科学家节省了大量时间。可解释性算法则旨在让模型的决策过程更加透明，从而提高用户对算法决策的信任。
智能计算研究中心·2025-02-27 03:35

深度学习：从神经网络到智能应用

二.深度学习的基本原理1.神经网络的组成2.激活函数3.反向传播（Backpropagation）三.深度学习的常见模型四.深度学习的应用场景五.深度学习的挑战与未来结语引言深度学习（DeepLearning
Jason_Orton·2025-02-27 00:43

理解CPU与GPU频繁数据传输

基础理解在学习深度学习神经网络过程中，有时候会遇到一些描述“尽量避免CPU与GPU频繁数据传输”。那这句话应该如何理解呢？我们知道CPU可以访问内存，而GPU也有自己的显存。
_DCG_·2025-02-26 22:58

深度学习批次数据处理的理解

基础介绍在计算机视觉深度学习网络中，在训练阶段数据输入通常是一个批次，即不是一次输入单张图片，而是一次性输入多张图片，而神经网络的结构内部一次只能处理一张图片，这时候很自然就会考虑为什么要这样的输入？
_DCG_·2025-02-26 22:28

【人工智能数学基础篇】线性代数基础学习：深入解读矩阵及其运算

矩阵不仅在数据科学中广泛应用，更是神经网络、图像处理、自然语言处理等领域的重要工具。
猿享天开·2025-02-26 14:33

零基础学习机器学习分类模型

模型训练和评估：使用经典的分类算法——逻辑回归。代码解释：逐步分析代码实现。拓展内容：如何优化和扩展该项目。1.原理介绍1.1机器学习基本概念机器学习（
可喜~可乐·2025-02-26 12:14

训练神经网络出现nan

在理解和修改QARV的代码时，出现了训练会因为nan而终止的问题，因此学习记录。参考资料Pytorch训练模型损失Loss为Nan或者无穷大（INF）原因Pytorch训练模型损失Loss为Nan或者无穷大（INF）原因_pytorchnan-CSDN博客文章浏览阅读5.6w次，点赞135次，收藏489次。常见原因-1一般来说，出现NaN有以下几种情况：相信很多人都遇到过训练一个deepmodel
崧小果·2025-02-26 11:12

【TVM教程】为 NVIDIA GPU 自动调度神经网络

本文介绍如何使用auto-scheduler为NVIDIAGPU调优整个神经网络。为自动调优神经网络，需要将网络划分为小的子图并独立调优。每个子图被视为
HyperAI超神经·2025-02-26 09:57

总结yolov8做检测训练时所需要的代码

运行模型训练脚本代码:大家可以先在ultralytics/ultralytics文件夹下新建一个mytrain.py，然后直接复制下面的代码，所有训练有关的超参数都可以在这个文件中调节，不懂超参数可以忽略
小胡学长·2025-02-26 08:13

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 4

有一天，小明在学校图书馆翻看杂志时，看到这样一句话：“就像人的大脑有上百亿神经元，神经网络能够学习复杂的信息映射，从而取得卓越的表现。”他瞬间来了灵感：“或许我
山海青风·2025-02-26 07:42

GAN（Generative Adversarial Network）—生成对抗网络

GAN（GenerativeAdversarialNetwork）代表了深度学习中生成建模的尖端方法，通常利用卷积神经网络等架构。
算法资料吧！·2025-02-26 06:06

在PyTorch中使用插值法来优化卷积神经网络（CNN）所需硬件资源

适用场景：在卷积神经网络（CNN）中的应用场景中，经常遇到计算资源有限，比如显存不够或者处理速度慢，需要用插值来降低计算量。
mosquito_lover1·2025-02-26 03:45

基于深度学习的行人跌倒检测系统：UI 界面 + YOLOv5 + 数据集详解

目录引言系统设计概述数据集准备数据集选择数据预处理data.yaml文件模型选择与训练YOLOv5介绍模型训练步骤用户界
深度学习&目标检测实战项目·2025-02-26 03:45

GLake：优化GPU内存管理与IO传输的开源项目

GLake：突破GPU内存和IO瓶颈的利器在人工智能快速发展的今天，大模型训练和推理正面临着严峻的挑战。
2401_87458718·2025-02-26 02:35

BP算法的python实现 + 男女生分类器

BP算法是神经网络中十分经典的算法之一，要把它解释清楚实在需要很多时间，我只想重点讲一下基于BP算法的男女生分类器python实现，理论方面推荐看知乎大
乐宝不是酒·2025-02-26 00:21

Pytorch:以CIFAR-10分类为例，给出了神经网络的训练流程

下面给出了神经网络的训练流程，包括数据加载与预处理、网络定义、损失函数和优化器定义、网络训练和网络测试。
Xiao_Ya__·2025-02-25 23:49

梯度累加（结合DDP）梯度检查点

梯度累加目的梯度累积是一种训练神经网络的技术，主要用于在内存有限的情况下处理较大的批量大小（batchsize）。
糖葫芦君·2025-02-25 23:16

Tensorflow2.x框架-神经网络八股扩展-acc曲线与loss曲线

loss/loss可视化，可视化出准确率上升、损失函数下降的过程博主微信公众号（左）、Python+智能大数据+AI学习交流群（右）：欢迎关注和加群，大家一起学习交流，共同进步！目录摘要一、acc曲线与loss曲线二、完整代码摘要loss/loss可视化，可视化出准确率上升、损失函数下降的过程一、acc曲线与loss曲线history=model.fit(训练集数据,训练集标签,batch_siz
诗雨时·2025-02-25 23:15

卷积神经网络八股（一）------20行代码搞定鸢尾花分类

卷积神经网络八股（一）------20行代码搞定鸢尾花分类引言用TensorflowAPI：tf.keras实现神经网络搭建八股Sequential的用法compile的用法fit的用法（batch是每次喂入神经网络的样本数
有幸添砖java·2025-02-25 22:11

深度学习笔记——循环神经网络RNN

本文详细介绍面试过程中可能遇到的循环神经网络RNN知识点。
好评笔记·2025-02-25 22:10

第三讲-神经网络八股

一、搭建神经网络六部法tf.keras搭建神经网络六部法1、import相关模块 2、train,test   #训练集、测试集3、model=tf.keras.models.Sequential #逐层搭建网络结构
loveysuxin·2025-02-25 22:38

神经网络八股（3）

1.什么是梯度消失和梯度爆炸梯度消失是指梯度在反向传播的过程中逐渐变小，最终趋近于零，这会导致靠前层的神经网络层权重参数更新缓慢，甚至不更新，学习不到有用的特征。
SylviaW08·2025-02-25 22:37

【PyTorch 实战2：UNet 分割模型】10min揭秘 UNet 分割网络如何工作以及pytorch代码实现（详细代码实现）

UNet是一种常用于图像分割的卷积神经网络架构，其特点在于其U型结构，包括一个收缩路径
xiaoh_7·2025-02-25 22:37

【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net：Semantic segmentation with PyTorch

、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测：predict.pyU-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构
胖墩会武术·2025-02-25 21:04

为AI聊天工具添加一个知识系统 之122 详细设计之63 实体范畴论和神经元元模型：命名法函子

神经元元模型（三层含义）暨三种神经网络构造型既神经元三个功能约束即神经细胞元元模型。”注：第一行是实体的范畴论的三种论法。
一水鉴天·2025-02-25 16:59

论文学习3：深度学习增强的光声成像（PAI）的最新进展（综述）

详细说明代表性DL架构：卷积神经网络（CNN）、U-形神经网络（U-Net）和
superace7911·2025-02-25 15:50

高压输电线故障检测数据集 YOLO 格式

数据集介绍高压输电线故障检测数据集是一个专为电力行业AI模型训练设计的高质量数据集，支持YOLO格式的方框标注，适用于目标检测任务。数据集特点图像数量：1912张高质量图像，涵盖多种场景和光照条件。
幽络源小助理·2025-02-25 12:27

GPT-2源码实现及GPT-3、GPT-3.5、GPT-4及GPT-5内幕解析(二)

NLP_Matrix_Space5.2GPT-2源码实现逐行解析本节讲解GPT-2源码，gpt2.py是一个使用NumPy实现的代码，在代码中实现了GELU激活函数、softmax函数、层归一化、线性层、前馈神经网络
段智华·2025-02-25 09:35

免费 MLOps 课程：学习机器学习运维的完整流程

免费MLOps课程概览（DataTalks.Club提供）课程平台：DataTalks.Club适合人群：有一定Python和ML经验的开发者重点内容：模型训练、实验跟踪、流水线构建、模型部署、监控和DevOps
真智AI·2025-02-25 05:11

PyTorch实现DARTS：可微分架构搜索指南

DARTS（DifferentiableArchitectureSearch）是一种创新的神经网络架构
余伊日Estra·2025-02-25 05:07

使用Diffusion Models进行图像超分辩重建

目录贡献概述动机方法详解模型训练论文贡献概述这项研究提出了一种基于扩散逆过程的新图像
沉迷单车的追风少年·2025-02-25 04:32

联邦学习与边缘模型优化赋能医疗诊断新路径

联邦学习框架通过分布式模型训练机制，有效破解医疗机构间的数据壁垒，使跨机构的医学影像、病理数据在不离开本地服务器的前提下完成知识共享。
智能计算研究中心·2025-02-25 03:26

神经网络与深度学习入门：理解ANN、CNN和RNN

无论是智能手机的语音助手，还是推荐系统，背后都有一项核心技术在支撑，那就是神经网络与深度学习。今天，我们就来聊一聊这个听起来高大上的话题，其实它也没那么难懂！什么是神经网络？
shandianfk_com·2025-02-25 03:49

深度学习与搜索引擎优化的结合：DeepSeek的创新与探索

目录引言1.传统搜索引擎的局限性2.深度学习在搜索引擎中的作用3.DeepSeek实现搜索引擎优化的关键技术3.1神经网络与搜索引擎优化3.2自然语言处理与查询理解3.3深度强化学习与搜索结果排序4.DeepSeek
m0_74825634·2025-02-25 01:37

深度学习入门篇--来瞻仰卷积神经网络的鼻祖LeNet

B站视频讲解:深度学习入门篇:使用pytorch搭建LeNet网络并代码详解实战前言大家在学习神经网络的时候肯定会有这样的感受,有很多的文章和视频,有的文章也很好,但是总是不成体系,总是学起来东一榔锤,
智算学术·2025-02-25 00:31

轻量级网络设计原理与代码实战案例讲解

轻量级网络设计原理与代码实战案例讲解作者：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在各个领域的广泛应用，神经网络模型变得越来越庞大和复杂
AI天才研究院·2025-02-25 00:00

YOLOv12：以注意力为中心的物体检测

相比以往的YOLO模型，YOLOv12摒弃了传统基于卷积神经网络（CNN）的结构，采用了全新的方法，融合了自注意力机制和高效的网络架构优化，提供了一个高精度、低延迟的实时目标检测模型。
那雨倾城·2025-02-24 23:21

大模型学习完整路径（一站式汇总），从零基础到精通！新手友好级指南

先来一张整体结构图，越是下面部分，越是基础：可以按以下步骤学习：1.理解基础概念需要了解深度学习的基本原理和常见术语，如神经网络、梯度下降、反向传播、监督学习、无监督学习、分类、回归、聚类
Python程序员罗宾·2025-02-24 22:45

基于Python开发的使用多个单视图特征融合的基于图卷积网络（GCN）的肺结节检测系统的示例

模型训练：使用训练数据对模型进行训练。模型评估：使
go5463158465·2025-02-24 20:06
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他