神经网络测试集loss不变第7页

【深度学习实战：kaggle自然场景的图像分类-----使用keras框架实现vgg16的迁移学习】

Hello大家好，今天和大家分享一个kaggle自然场景的图像分类的竞赛，使用的keras框架实现vgg16的迁移学习完成自然场景分类，对数据集感兴趣的同学可以在上方下载数据集。

机器学习司猫白·2025-02-11 20:18

Python 深度学习项目目录规范

工程项目配置文件夹config.pydocs工程项目相关文档说明文件夹data工程数据或数据获取代码文件夹demos/examples工程demo或example文件夹layers自定义的层(如果有)self_loss.py

灰灰灰灰灰发·2025-02-11 19:15

PromptSource官方文档翻译

目录核心概念解析提示模板（PromptTemplate）P3数据集安装指南基础安装（仅使用提示）开发环境安装（需创建提示）API使用详解基本用法子数据集处理批量操作提示创建流程Web界面操作手动下载数据集处理技术背景项目起源核心论文常见问题处理

张3蜂·2025-02-11 18:38

DARTS-PT: 重新思考可微分神经架构搜索中的架构选择

DARTS-PT:重新思考可微分神经架构搜索中的架构选择darts-pt[ICLR2021OutstandingPaper]RethinkingArchitectureSelectioninDifferentiableNAS

凌洲丰Edwina·2025-02-11 18:36

torch.nn.LSTM介绍

门控机制最初出现在循环神经网络（RNN）的改进模型中，如长短时记忆网

qq_27390023·2025-02-11 17:02

AI换脸技术原理以及为什么需要进行海量次数的模型训练?

AI换脸技术的基本原理生成对抗网络（GANs）GANs是AI换脸技术背后的核心算法，它由两个神经网络组成，一个是生成器，负责生成新的图像或视频；另一个是判别器，负责判断生成的图像是否真实。

码场老菜鸟·2025-02-11 16:55

刚刚，奥特曼给出AGI三个判断：Scaling Law保持不变，没理由放缓投资

·2025-02-11 16:01

《深入浅出多模态》（二）：多模态任务及数据集介绍

✨专栏介绍：本作者推出全新系列《深入浅出多模态》专栏，具体章节如导图所示（导图后续更新），将分别从各个多模态模型的概念、经典模型、创新点、论文综述、发展方向、数据集等各种角度展开详细介绍，欢迎大家关注。

GoAI·2025-02-11 16:53

《2024大模型典型示范应用案例集》重磅发布！10个医疗案例一览

7月5日，在2024世界人工智能大会“迈向AGI：大模型焕新与产业赋能”论坛上，《2024大模型典型示范应用案例集》（以下简称《案例集》）重磅发布！

鸡腿爱学习·2025-02-11 15:48

操作系统|ARM和X86的区别，存储，指令集

文章目录主频寄存器寄存器在硬件中的体现是什么寄存器的基本特性硬件实现寄存器类型内存和寄存器的区别内存（Memory）和磁盘（Disk）指令的执行ARMCortex-M3与Thumb-2指令集Thumb-

wowing-·2025-02-11 13:38

如何训练自己的数据集之——无人机视觉定位数据集，视觉定位，无人机视觉定位数据集无人机图像的空间分辨率

无人机视觉定位数据集，将无人机拍摄的地面俯视图与相应的遥感影像进行匹配，可以实现无人机的精确快速定位，且不会产生误差累积，能作为当前无人机组合导航系统的重要补充，无人机影像收集自国内多个地区，涵盖不同地形特征和大部分国内地区

计算机c9硕士算法工程师·2025-02-11 13:01

MVVM模式是什么？它的优点？它和mvc的区别？

MVVM模式的优点：1、低耦合：视图（View）可以独立于Model变化和修改，一个ViewModel可以绑定到不同的"View"上，当View变化的时候Model可以不变

试图让你心动·2025-02-11 12:59

python分割字符串为字母_关于python：以大写字母分割字符串

在出现给定字符集之前拆分字符串的pythonic方法是什么？

weixin_39801475·2025-02-11 11:22

Milvus向量数据库操作教程

Milvus是一款专为向量数据设计的数据库，它具备高性能、高可用和易扩展的特点，主要用于处理由深度神经网络和其他机器学习模型生成的大规模嵌入向量[162][165]。

2401_85763639·2025-02-11 10:43

DeepSeek Coder 填空任务在代码生成和补全中具体是如何实现的？

以下是具体实现细节：数据准备：DeepSeekCoder使用了大规模的训练数据集，包含2万亿个token，其中87%为代码数据，13%为自然语言数据，支持英语和中文。

百态老人·2025-02-11 10:09

Transformer：基于注意力机制的序列转换模型

这篇论文提出了一种全新的神经网络架构——Transformer，它完全基于注意力机制，摒弃了传统的循环（RNN）和卷积（CNN）网络结构，用于序列转换任务，如机器翻译和英语成分句法分析等。Trans

金外飞176·2025-02-11 09:07

DeepSeek-v3笔记(1)

与v2不同的是，这里用了更加强力的路由平衡算法，叫Auxiliary-Loss-FreeLoadBalancing。

蒸土豆的技术细节·2025-02-11 09:06

Open Liberty使用指南及开发示例（二）

现在，我们要实现：✅用户可动态分配权限（而不是仅靠角色）✅每个用户可以拥有不同的权限集（CRUD操作可灵活授权）✅管理员可管理用户权限方案设计采用基于权限的访问控制（PBAC-Permission-BasedAccessControl

自由鬼·2025-02-11 09:34

[机缘参悟-233]：从人工智能的角度上看：神经网络模型确定的情况下，训练的数据决定了神经网络的权重，预测的准确性取决于训练的数据。这既称为经验，也称为成见，也称为认知。

前言：从人工智能的角度上看：神经网络模型确定的情况下，训练的数据决定了神经网络的权重，预测的准确性取决于训练的数据。

文火冰糖的硅基工坊·2025-02-11 09:31

从零开始：用Python手写神经网络

在当今的人工智能领域，神经网络已经成为解决复杂问题的核心技术之一。从图像识别到自然语言处理，再到强化学习，神经网络的身影无处不在。然而，对于许多初学者来说，神经网络似乎是一个神秘而复杂的黑盒子。

WHCIS·2025-02-11 08:27

TensorFlow 学习笔记--基础文本分类

这笔记里代码里都改过来了文章目录电影评论文本分类导入库下载IMDB数据集加载数据集对训练数据进行预处理创建神经网络模型编译模型训练模型评估模型导出模型对新数据进行预测参考：[基本文本分类](htt

小陈加油中····2025-02-11 08:55

2025最新主流深度学习算法全解析

深度学习通过构建具有多个层次的神经网络模型，使计算机能够自动从大量数据中学习到复杂的模式和特征，从而实现对数据的分类、预测、生成等任务。

lucky_syq·2025-02-11 08:25

StripedHyena 模型介绍

StripedHyena是近年来提出的一种新型神经网络架构，旨在替代或补充传统的Transformer模型。

qq_27390023·2025-02-11 08:51

聚类算法概念、分类、特点及应用场景【机器学习】【无监督学习】

概念机器学习聚类算法‌是一种无监督学习方法，旨在将数据集分割成不同的类或簇，使得同一簇内的数据对象相似性尽可能大，而不同簇之间的数据对象差异性也尽可能大。

飞火流星02027·2025-02-11 07:18

深入讲解MyBatis

1.MyBatis的背景和优势背景：在Java开发中，传统的JDBC操作数据库代码繁琐，需要手动管理数据库连接、编写SQL语句、处理结果集等，开发效率低且容易出错。

胡图蛋.·2025-02-11 06:06

TypeScript

入门介绍：基于JS衍生，JS的超集，为限制JS的动态类型，TS为静态类型，减少项目BUG和后期维护成本安装node.js【去官网】，安装TypeScript编译器【安装node后，命令行去全局安装TS编译器

年纪轻轻只想躺平·2025-02-11 06:35

深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）

引言（1）简介：什么是深度神经网络？

CaiGuoHui1·2025-02-11 05:34

了解深度神经网络模型（Deep Neural Networks, DNN）

深度神经网络模型（DeepNeuralNetworks,DNN）深度神经网络模型是一种包含多个隐藏层的神经网络，能够通过多层次的非线性变换从数据中提取复杂特征，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。

huaqianzkh·2025-02-11 05:02

编译器简介

电脑，手机，嵌入式产品的处理器芯片，软件在上面运行的原理是0101二进制码组成的指令集；例如我们的应用是计算两个数的和，我们的程序如果用C++编写可能如下所示：intsum(inta,intb){returna

工程有解·2025-02-11 04:56

增强具身基础模型的通用动作

尽管有许多众包具身数据集可用，但由于不同机器人的物理具身和控制界面不同，它们的动作空间往往表现出显著的异

硅谷秋水·2025-02-11 04:25

k折交叉验证（k-fold Cross-validation）

交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。

向大厂出发·2025-02-11 03:43

牛掰的算法系列：K折交叉验证（KFold）常见使用方法

1.K折交叉验证K折交叉验证（KFold）会将数据集划分为k个分组，成为折叠（fold）。如果k的值等于数据集实例的个数，那么每次的测试集就只有一个，这种处理方式称为“留一”。

羽蒙等风来·2025-02-11 02:11

Kfold交叉验证心得

2.每一次验证的测试集（或验证集）中数据太少，很难得到准确的误报率。总体而言，k一般取10，取值依不同项目情况而定，当然一定存在k<n（训练集数据条数）。

野营者007·2025-02-11 02:41

通过 python 获取金融数据-akshare

找到合适的数据集，能显著提升策

波罗学·2025-02-11 01:59

平台突然涌入几亿外国人，架构要怎么改造？（第37讲）

如上图所示：1.站点层集群全连接服务层集群；2.服务层集

58沈剑·2025-02-11 01:26

RLHF代码解读

#模型的损失函数loss=value_chosen-value_rejectedloss=-to

木木木马马·2025-02-11 00:25

团体程序设计天梯赛-练习集——L1-040 最佳情侣身高差

前言细心，仔细，10分的题一定不要因为简单而粗心专家可真会研究L1-040最佳情侣身高差专家通过多组情侣研究数据发现，最佳的情侣身高差遵循着一个公式：（女方的身高）×1.09=（男方的身高）。如果符合，你俩的身高差不管是牵手、拥抱、接吻，都是最和谐的差度。下面就请你写个程序，为任意一位用户计算他/她的情侣的最佳身高。输入格式：输入第一行给出正整数N（≤10），为前来查询的用户数。随后N行，每行按照

SY师弟·2025-02-11 00:23

神经网络（二.多层神经网络模型）

多层神经网络（Multi-LayerNeuralNetwork），也称为深度神经网络（DeepNeuralNetwork,DNN），是机器学习中一种重要的模型，能够通过多层次的非线性变换解决复杂的分类、

啊波次得饿佛哥·2025-02-11 00:52

whistle 安装证书之后无法抓包的一种可能: rootca.pro 内容变更

现象：whistle抓不到包参考:https://github.com/avwo/whistle/issues/1037whistle的证书叫做rootca.pro但是rootca.pro的内容不是固定不变的你在

·2025-02-10 23:21

神经网络（Neural Network）

引言神经网络，作为人工智能和机器学习领域的核心组成部分，近年来在诸多领域取得了显著的进展。受生物神经系统的启发，神经网络通过模拟人脑神经元的工作机制，能够从大量数据中学习复杂的模式和关系。

ningmengjing_·2025-02-10 23:41

深度学习入门2：自然语言处理（第一章神经网络的复习/代码+总结）

1.1数学和python的复习1.1.1向量和矩阵总结：代码实现：D:\py\pythonProject\0自学\LM\第一章\1向量和矩阵.pyimportnumpyasnpx=np.array([1,2,3])print(x.__class__)#输出类名np.ndarray类print(x.shape)#np.ndarray类实例变量shape和ndimshape表示多维数组的形状print

m0_58598898·2025-02-10 23:11

神经网络常见激活函数 6-RReLU函数

文章目录RReLU函数+导函数函数和导函数图像优缺点pytorch中的RReLU函数tensorflow中的RReLU函数RReLU随机修正线性单元：RandomizedLeakyReLU函数+导函数RReLU函数RReLU={xx≥0axx=0,inputs,alpha*inputs)#创建RReLU激活函数层rrelu=RReLU()#生成随机输入x=tf.random.normal([2])

亲持红叶·2025-02-10 22:40

基于“感知–规划–行动”的闭环系统架构

1.感知（Perception）1.1多模态数据采集与预处理传感器系统Agent的感知层通常由多种传感器组成，支持采集多种形式的数据：视觉：采用摄像头、深度传感器，通过卷积神经网络（CNN）、视觉Transformer

由数入道·2025-02-10 22:39

使用U-Net处理Postdam数据集进行语义分割任务如何从准备数据到训练和评估一个基于U-Net的模型。训练使用遥感影像分析研究语义分割数据集

使用U-Net处理Postdam数据集进行语义分割任务如何从准备数据到训练和评估一个基于U-Net的模型。

计算机C9硕士_算法工程师·2025-02-10 22:07

深度学习入门：搭建你的第一个神经网络

今天，我们将一起踏上深度学习的旅程，搭建你的第一个神经网络。一、深度学习的魅力深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑的神经网络结构，让计算机能够自动从大量数据中学习规律和特征

Evaporator Core·2025-02-10 22:36

AI这么牛，百度股价为什么没上去呀，2020年开始一路跌

也赚不到钱对手太强了，你不能做到前3名，基本上就是血亏，也只能用长线业务来摊平亏损正常，就像你也没靠ai赚到钱，但有人却赚到了百度开头早，掉队也早，百度是什么风口都投，然后什么都干不成百度搞萝卜去了起个大早赶个晚集，

专注VB编程开发20年·2025-02-10 22:05

KMeans聚类实战1

importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportmetricsimportseabornassns#读取iris数据集iris

浊酒南街·2025-02-10 22:34

windows常用的网络命令

1.Ping命令 ping是最基本的网络测试命令，ping可用来测试网络的基本联通性是否正常。参数：（1）pingip：普通测试，共发送4个数

剁椒鱼头没剁椒·2025-02-10 20:56

1.1 Attention机制终极指南：从数学推导到Transformer实战，解密大模型核心引擎

神经科学研究表明，人类在处理视觉信息时，注意力区域仅占视野的3-5°，却能精准识别关键目标。这种生物本能启发了AI领域最重要的突破——Attention机制。

少林码僧·2025-02-10 19:49

激活函数篇 03 —— ReLU、LeakyReLU、RandomizedLeakkyReLU、PReLU、ELU

本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归：Sigmoid函数在分类问题中的应用整流线性单位函数（RectifiedLinearUnit

Echo-Nie·2025-02-10 19:16

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