神经网络深度学习数据挖掘第3页

基于深度学习的目标检测：从基础到实践

近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在目标检测任务中取得了显著进展。本文将详细介绍如何使用深度学习技术构建目标检测模型，从理论基础到代码实现，带你一步步掌握目标检测的完整流程。

Blossom.118·2025-07-21 14:25

如何调整优化器的参数来优化神经网络性能？

不同优化器有不同的可调整参数，下面以常见的优化器为例，讲解如何调整其参数来优化神经网络性能：Adam优化器Adam优化器有几个关键参数：learning_rate（学习率）、beta_1、beta_2和

Idividuals·2025-07-21 12:40

GPT-4o mini TTS：领先的文本转语音技术

依托先进的神经网络架构，GPT-4ominiTTS在语音合成中避免了传统TTS的生硬与机械感，能够生成富有情感和个性化表达的高质量语音。

桂花饼·2025-07-21 12:33

【机器学习】探索未来科技的前沿：人工智能、机器学习与大模型

机器学习的定义2.2机器学习的分类2.3机器学习的实现原理2.4机器学习的应用2.5机器学习的示例代码2.6解释代码三、大模型：推动AI前沿发展的关键技术3.1大模型的定义3.2大模型的发展历程3.3深度学习与神经网络

AIGC零基础入门小白·2025-07-21 11:58

基于YOLOv8的火灾智能检测系统设计与实现

随着深度学习技术的飞速发展，基于计算机视觉的火灾检测方法凭借其实时性强、检测范围广等优势，逐渐成为研究热点。本文将简单介绍一款基于深度学习的火灾智能检测系统的设计与实现过程。

斟的是酒中桃·2025-07-21 10:52

人工智能入门指南：从基础概念到实际应用

**人工智能的核心技术**2.1机器学习（MachineLearning）2.1.1机器学习的类型2.1.2机器学习流程2.2深度学习（DeepLearni

·2025-07-21 10:22

Datawhale X 魔塔 Ai夏令营 --深度学习基础

这是我们在训练深度学习模型时希望找到的点，因为它代表着模型的最佳性能。局部极小值：在损失函数的一个局部区域内，损失值达到最小，但在整个函数定义域内可能不是最小的。

·2025-07-21 08:11

Unet源码实现（pytorch）

U-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构。它通过引入一种新颖的网络结构和训练策略解决了传统方法在数据量不足时面临的挑战。

wyn20001128·2025-07-21 08:09

深度学习模块实践手册（第十二期）

传统卷积神经网络在生成特征图时存在大量冗余计算，Ghost模块通过将特征图生成过程分解为两个步骤，有效减少了计算复杂度，特别适合移动端和嵌入式设备部署。2、机制Ghost模块的机

加油吧zkf·2025-07-21 08:38

DETR革命：目标检测的Transformer时代

在深度学习目标检测发展史上，2014~2019年几乎被基于卷积神经网络（CNN）的检测器统治：两阶段：FasterR-CNN、MaskR-CNN单阶段：YOLO、SSD、RetinaNet这些检测器虽然效果强大

加油吧zkf·2025-07-21 08:08

基于探路者算法优化的正则化极限学习机(RELM)的分类问题求解

极限学习机的结构是一种典型的单隐层前馈神经网络(SLFN)。极限学习机的结构见图RELM算法：若NNN

·2025-07-21 08:07

深度学习模块实践手册（第十一期）

传统的循环神经网络（RNN）在处理长序列时存在梯度消失或爆炸的问题，且并行性较差。该模块通过计算查询（Query）、键（Key）和值（Value）之间的相似度，实

加油吧zkf·2025-07-21 07:03

【DL经典回顾】激活函数大汇总（四）（Softmax & Softplus附代码和详细公式）

激活函数大汇总（四）（Softmax&Softplus附代码和详细公式）更多激活函数见激活函数大汇总列表一、引言欢迎来到我们深入探索神经网络核心组成部分——激活函数的系列博客。

夺命猪头·2025-07-21 05:16

神经网络项目--基于FPGA的AI简易项目（1-9图片数字识别）

1.训练MNIST模型importtorch#导入pytorch核心库importtorch.nnasnn#神经网络模块，如卷积层importtorch.optimasoptim#优化器fromtorchvisionimportdatasets

霖12·2025-07-21 05:45

基于NanoDet的健身姿势纠正系统开发

传统的健身姿势纠正方式依赖教练的人工指导，但随着人工智能技术的发展，使用计算机视觉和深度学习技术来进行姿势纠正，逐渐成为一种高效且可扩展的解决方案。

YOLO实战营·2025-07-21 05:45

大模型算法工程师技术路线全解析：从基础到资深的能力跃迁

文章目录大模型算法工程师技术路线全解析：从基础到资深的能力跃迁一、基础阶段（0-2年经验）：构建核心知识体系与工程入门数学与机器学习基础编程与深度学习框架NLP与Transformer入门二、进阶阶段（

Mr.小海·2025-07-21 05:44

【Pandas超实用经验汇总-数据建模分析】

替换数据等总结前言看见了很多教程虽然很全，但是很多技巧容易忘记且几乎用不上，读起来晦涩难懂，今天我给大家总结了Pandas的一些学习经验技巧，包含常见日常使用的pandas知识，以及一些技巧,这些技巧常见于数学建模，数据分析，数据挖掘比赛等

Mr.小海·2025-07-21 05:44

神经网络常见激活函数 13-Softplus函数

文章目录Softplus函数+导函数函数和导函数图像优缺点PyTorch中的Softplus函数TensorFlow中的Softplus函数Softplus函数+导函数Softplus函数Softplus⁡(x)=ln⁡(1+e x)\begin{aligned}\operatorname{Softplus}(x)&=\ln\bigl(1+e^{\,x}\bigr)\end{aligned}Sof

亲持红叶·2025-07-21 05:42

【深度学习-Day 36】CNN的开山鼻祖：从LeNet-5到AlexNet的架构演进之路

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-07-21 03:27

人脸识别实战：使用Python OpenCV 和深度学习进行人脸识别(2)

先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！因此收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课

·2025-07-21 01:11

神经网络：从模式组合到多层神经网络的进化

这两张图展示了神经网络如何从“简单判断”进化到“复杂识别”：1.模式组合：让神经网络“拆分任务”第一张图的核心是“模式组合”：比如识别数字3时，网络会把任务拆成“识别左半部分”和“识别右半部分”；中间的神经元专门负责提取局部特征

MoonlitHan·2025-07-21 00:05

【AAAI2025】计算机视觉|P-sLSTM:P-sLSTM：让LSTM在时间序列预测领域“重获新生”

https://space.bilibili.com/473764881摘要传统的循环神经网络结构，如长短期记忆神经网络(LSTM)，在时间序列预测(TSF)任

·2025-07-21 00:35

生成式人工智能实战 | 像素卷积神经网络（PixelCNN）

生成式人工智能实战|像素卷积神经网络0.前言1.PixelCNN工作原理1.1掩码卷积层1.2残差块2.PixelCNN分析3.使用混合分布改进PixelCNN3.1模型构建3.2模型训练0.前言像素卷积神经网络

盼小辉丶·2025-07-20 23:59

TensorFlow深度学习实战——DCGAN详解与实现

TensorFlow深度学习实战——DCGAN详解与实现0.前言1.DCGAN架构2.构建DCGAN生成手写数字图像2.1生成器与判别器架构2.2构建DCGAN相关链接0.前言深度卷积生成对抗网络(DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetwork

盼小辉丶·2025-07-20 23:59

基于cnn和resnet和mobilenet对比实现驾驶员分心检测

演示效果及获取项目源码点击文末名片本项目旨在通过深度学习技术，结合卷积神经网络（CNN）模型、ResNet模型和MobileNet模型，实现对驾驶员分心行为的自动检测。

深度学习乐园·2025-07-20 19:02

Java大视界：Java大数据在智能医疗电子健康档案数据挖掘与健康服务创新＞

>本文通过完整代码示例，揭秘如何用Java大数据技术挖掘电子健康档案价值，实现疾病预测、个性化健康管理等创新服务。###一、智能医疗时代的数据金矿电子健康档案（EHR）作为医疗数字化的核心载体，包含海量患者全生命周期健康数据。据统计，全球医疗数据量正以每年**48%的速度增长**，单个三甲医院年数据量可达**PB级**。这些数据蕴藏着疾病规律、治疗效能的宝贵知识，但传统技术难以有效挖掘。**Jav

Loving_enjoy·2025-07-20 18:25

opencv 4.12.0版本发布详解：核心优化与新特性全解析

OpenCV4.12.0夏季更新带来核心模块优化、图像处理增强、深度学习支持扩展及新兴硬件适配，全面提升计算机视觉开发效率与性能。

Risehuxyc·2025-07-20 15:03

AI人工智能领域Actor - Critic算法的可视化分析

AI人工智能领域Actor-Critic算法的可视化分析关键词：Actor-Critic算法、强化学习、策略梯度、价值函数、可视化分析、神经网络、马尔可夫决策过程摘要：本文深入浅出地讲解Actor-Critic

AI智能探索者·2025-07-20 14:29

如何用深度学习实现图像风格迁移

最近研学过程中发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击链接跳转到网站人工智能及编程语言学习教程。读者们可以通过里面的文章详细了解一下人工智能及其编程等教程和学习方法。下面开始对正文内容的介绍。前言图像风格迁移是人工智能领域中一个非常有趣且富有创意的应用。它能够让一张普通的照片瞬间变成梵高笔下的《星月夜》风格，或者像莫奈的《睡莲》一样充满艺术感。这种技术不仅在

·2025-07-20 14:27

“闭门造车”之多模态思路浅谈：自回归学习与生成

©PaperWeekly原创·作者|苏剑林单位|科学空间研究方向|NLP、神经网络这篇文章我们继续来闭门造车，分享一下笔者最近对多模态学习的一些新理解。

PaperWeekly·2025-07-20 14:24

AI人工智能领域TensorFlow的模型训练策略

AI人工智能领域TensorFlow的模型训练策略关键词：TensorFlow、模型训练、深度学习、神经网络、优化策略、分布式训练、迁移学习摘要：本文将深入探讨TensorFlow框架下的模型训练策略，

AIGC应用创新大全·2025-07-20 13:23

ROS2 通过相机确定物品坐标位置

1.系统架构相机标定-获取相机内参和畸变系数物体检测-使用OpenCV或深度学习模型检测物品坐标转换-将2D图像坐标转换为3D世界坐标ROS2集成-将上述功能集成到ROS2节点中2.实现步骤2.1创建功能包

·2025-07-20 13:19

【机器学习&深度学习】什么是量化？

目录前言一、量化的基本概念1.1量化对比示例1.2量化是如何实现的？二、为什么要进行量化？2.1解决模型体积过大问题2.2降低对算力的依赖2.3加速模型训练和推理2.4优化训练过程2.5降低部署成本小结：量化的应用场景三、量化的类型与实现3.1权重量化（WeightQuantization）3.2激活量化（ActivationQuantization）3.3梯度量化（GradientQuantiz

一叶千舟·2025-07-20 11:34

基于AutoCut实现在文档中按照片段剪辑视频

本项目致力于通过构建一个具备深度学习支持的多功能视频处理环境，为用户提供高效、智能的视频编辑和字幕生成工具。

Mr数据杨·2025-07-20 11:04

基于深度学习的和平精英（吃鸡）内置锁头训练

前言本教程以和平精英为例，主要讲解如何构建深度学习模型对游戏中角色进行头部标注，并控制鼠标对其进行锁定射击，同时围绕其游戏防作弊系统进行算法攻防讲解，该方案对于csgo,cf等游戏也同样适用。

摆烂仙君·2025-07-20 10:28

基于蜣螂算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络实现温度预测DBO-CNN-biLSTM-Multihead-Attention附matlab代码

matlab科研助手·2025-07-20 10:58

迁移学习让深度学习更容易

摘要：一文读懂迁移学习及其对深度学习发展的影响！深度学习在一些传统方法难以处理的领域有了很大的进展。这种成功是由于改变了传统机器学习的几个出发点，使其在应用于非结构化数据时性能很好。

城市中迷途小书童·2025-07-20 10:08

股票基金量化开源平台对比

特别是随着人工智能技术的深化，2025年基于深度学习与机器学习的开源量化工具持续涌现，推动行业向数据驱动转型——量化交易将决策逻辑从经验

Mr.小海·2025-07-20 10:57

开源基金/股票量化平台调研报告

2025年，基于深度学习和机器学习的开源工具不断涌现，不仅在技术层面实现突破，更在实际应用中展现出强大竞争优势，推动行业创新与升级[1].作为融合数学、统计与计算机技术的科技驱动型金融策略，量化交易通过自动化与数据驱动方法提升投资决策效率与准确性

Mr.小海·2025-07-20 10:57

神经网络：模拟人脑的 AI 信息处理系统

1.神经网络是什么：AI的“数字大脑”1.1从生物神经元到人工神经元人脑由860亿个神经元通过突触连接形成复杂网络，神经元通过电信号传递信息——当信号强度超过阈值时，神经元被激活并向其他神经元发送信号。

·2025-07-20 10:27

Python Gradio：快速搭建人脸识别应用

PythonGradio：快速搭建人脸识别应用关键词：Python,Gradio,人脸识别,深度学习,计算机视觉,交互式应用,模型部署摘要：本文详细介绍了如何使用Python的Gradio库快速搭建一个交互式的人脸识别应用

Python编程之道·2025-07-20 10:25

嵌入式学习-PyTorch（8）-day24

torch.optim优化器torch.optim是PyTorch中用于优化神经网络参数的模块，里面实现了一系列常用的优化算法，比如SGD、Adam、RMSprop等，主要负责根据梯度更新模型的参数。️

LGGGGGQ·2025-07-20 09:21

DataWhale 二月组队学习-深入浅出pytorch-Task04

一、自定义损失函数1.损失函数的作用与自定义意义在深度学习中，损失函数（LossFunction）用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异，是模型优化的目标。

－273.15K·2025-07-20 06:34

大模型核心概念 | 嵌入模型（Embedding）、向量模型（Vector Model）

核心概念解析1.1嵌入模型（Embedding）作为AI领域的核心基础技术，嵌入模型通过将非结构化数据映射为低维稠密向量，实现语义特征的深度捕捉：文本嵌入：如将语句转换为1536维向量，使"机器学习"与"深度学习

·2025-07-20 05:00

Python实现神经网络算法指南

Python实现神经网络算法指南神经网络是一种模拟人脑神经元结构进行信息处理的机器学习算法。在深度学习领域中，神经网络是最为强大的算法之一。

代码编织匠人·2025-07-20 05:30

用Python实现神经网络(四)

使用多层神经网络我们展示如何用TensorFlow构建多层神经网络###低出生率数据LowBirthratedata:#Columns Variable

·2025-07-20 05:59

基于DTLC-AEC与DTLN的轻量级实时语音增强系统设计与实现

本文将详细介绍如何将DTLC-AEC（深度学习回声消

神经网络15044·2025-07-20 05:28

目标检测-YOLOv5

虽然YOLOv5并非JosephRedmon原团队发布，但它在YOLOv4的基础上进行了重要的优化和改进，成为了深度学习目标检测领域中的热门模型之一。

wydxry·2025-07-20 04:48

端到端神经网络视频编解码器介绍

一、技术演进：从模块优化到全局智能的范式跃迁传统编解码器的效率天花板（1990-2017）架构局限：H.264/HEVC依赖手工设计的运动估计、DCT变换、熵编码模块，各模块独立优化导致全局效率损失。高分辨率瓶颈：4K/8K视频普及后，码率与画质矛盾激化，HEVC在VR场景下码率仍需>20Mbps才能保持无伪影画质。端到端神经编解码的爆发期（2017-2024）2017奠基年：Ballé团队提出超

码流怪侠·2025-07-20 03:41

【DW11月-深度学习】Task03前馈神经网络

参考链接：https://datawhalechina.github.io/unusual-deep-learning/#/4.%E5%89%8D%E9%A6%88%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C一、神经元模型2.1神经元1943年，美国神经生理学家沃伦·麦卡洛克(WarrenMcCulloch)和数学家沃尔特·皮茨(WalterPitts)对生物神经元进行

沫2021·2025-07-20 02:29

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