神经网络编译器第10页

AI大模型学习：开启智能时代的新篇章

这些大型神经网络模型，如OpenAI的GPT系列、Google的BERT等，在自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域展现出了令人瞩目的能力。

游向大厂的咸鱼·2024-03-28 12:13

【循环神经网络rnn】一篇文章讲透

使用并行化技术3优化超参数4使用梯度裁剪5使用混合精度训练6利用分布式训练7使用预训练模型五、RNN的应用场景1自然语言处理2语音识别3时间序列预测六、RNN的未来发展七、结论引言众所周知，CNN与循环神经网络

CX330的烟花·2024-03-27 04:51

C++ primer 第十二章

静态或栈内存中的对象由编译器自动创建和销毁，而堆内存中的对象必须显式地销毁它们。1.动态内存与智能指针运算符new在动态内存中为对象分配空间并返回一

红鼻子怡宝·2024-03-26 17:07

深度学习与（复杂系统）事物的属性

深度学习与复杂系统中事物属性的关系体现在：特征学习与表示:深度学习通过多层神经网络结构，能够自动从原始输入数据中学习和提取出丰富的特征表示。

科学禅道·2024-03-26 16:34

解释C语言中的预处理指令（如#include，#define）

解释C语言中的预处理指令（如#include，#define）C语言中的预处理指令是编译器在编译源代码之前首先处理的指令。这些指令通常用于包含头文件、定义宏和进行条件编译。

Layla_c·2024-03-26 05:20

C++中，#define和const有什么区别？ / 静态链接和动态链接有什么区别？

编译器

Layla_c·2024-03-26 05:20

神经网络（深度学习，计算机视觉，得分函数，损失函数，前向传播，反向传播，激活函数）

神经网络，特别是深度学习，在计算机视觉等领域有着广泛的应用。以下是关于你提到的几个关键概念的详细解释：神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，用于处理复杂的数据和模式识别任务。

MarkHD·2024-03-25 16:35

C++引用

认识引用引用的概念引用的特性引用做参数引用的底层实现方式引用的概念引用不是新定义一个变量，而是给已存在变量取了一个别名，编译器不会为引用变量开辟内存空间，它和它引用的变量共用同一块内存空间。

Hungry_11·2024-03-24 05:53

c++的动态类

那么它是一个好技术今天介绍c++的动态类特性：在介绍之前，先介绍c++11中的两个关键字，auto和any，（1）autoauto可以表示任何类型，是c++11中的一个关键字符号，可以使得代码简洁，不用关心具体的类型，类型在编译器编译的时候决定

seasermy·2024-03-24 04:21

JAVA线程究竟有几种状态？

准确答案就是6种在编译器JDK1.5以后的环境下，打开Thread进入源码看看：*Athreadstate.Athreadcanbeinoneofthefollowingstates:*一个线程，有以下几种状态

KK_crazy·2024-03-22 07:24

飞桨科学计算套件PaddleScience

PaddleScience是一个基于深度学习框架PaddlePaddle开发的科学计算套件，利用深度神经网络的学习能力和PaddlePaddle框架的自动(高阶)微分机制，解决物理、化学、气象等领域的问题

skywalk8163·2024-03-22 05:52

训练时损失出现负数，正常吗？为什么

在训练神经网络时，通常期望损失函数的值是非负的，因为损失函数是用来度量模型预测与真实值之间的差异的。

苏苏大大·2024-03-22 02:17

神经网络量化

神经网络量化（NeuralNetworkQuantization）是一种技术，旨在减少神经网络模型的计算和存储资源需求，同时保持其性能。

小厂程序猿·2024-03-19 06:45

神奇的微积分

•反向传播：在神经网络训练中，微积分的链式法则用于计算整个网络中每个参数对于最终损失函数的影响（偏导数），这一过程就是反向

科学的N次方·2024-03-19 05:14

kotlin 程序编译与执行

2.使用Kotlin编译器编译应用kotlinchello.kt-include-runtime-dhello.jar-d:用来设置编译输出的名称，可以是class或.jar文件，也可以是目录。

workingwei·2024-03-18 22:04

看见光，追逐光，成为光~

从如何构建五级驾驶，到如何结合现状落地~研究字节跳动对神经网络的改造，注入人的干预分类，优化再到聚类，让算法匹配人的干预能力~基础操作效能提升达到90%，告警防护率达到90%，两者交叉防护有效率达到多少

默涵在当下·2024-03-18 17:28

python用于解析复杂文本数据的库Ply

Ply（PythonLex-Yacc）是一个用于解析文本数据的Python库，它提供了类似于Lex和Yacc的工具，可以帮助你构建自己的编译器、解释器或者翻译器。

openwin_top·2024-03-18 16:56

线性代数在卷积神经网络（CNN）中的体现

案例：深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像识别领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一个广泛应用深度学习模型，它在人脸识别、物体识别、医学图像分析等方面取得了显著成效

科学的N次方·2024-03-18 07:13

【C/C++ 学习笔记】内存

【C/C++学习笔记】内存视频地址:Bilibili内存分区模型代码区:存放函数体的二进制代码，由操作系统进行管理全局区:存放全局变量和静态变量以及常量栈区:由编译器自动分配释放，存放函数的参数值、局部变量等堆区

糠帅傅蓝烧牛肉面·2024-03-17 22:02

Pytorch nn.Module

一、torch.nn简介torch.nn是PyTorch中用于构建神经网络的模块。它提供了一系列的类和函数，用于定义神经网络的各种层、损失函数、优化器等。

霖大侠·2024-03-16 15:53

计算机设计大赛题目：基于卷积神经网络的手写字符识别 - 深度学习

写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4降采样层3.5输出层设计4网络模型的总体结构5部分实现代码6在线手写识别7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于卷积神经网络的手写字符识别该项目较为新颖

iuerfee·2024-03-16 11:17

不怕没项目做！github上的STM32 优秀开源项目和初学者项目

优秀开源项目TinyGo-Go语言编译器，适用于微控制器、WebAssembly、命令行工具，基于LLVM。

石头嵌入式·2024-03-16 06:08

神经网络模型的保存和读取

保存神经网络的两种方法:(还是以我之前自建的神经网络模型Gu为例，保存这个神经网络)gu=Gu()1.torch.save(gu,"gu_module.pth")2.torch.save(gu.state_dict

tiny_PIkid·2024-03-15 18:51

基于Python和OpenCV的产品码识别与验证案例

首先，通过图像预处理技术（如灰度化、二值化、降噪等）优化产品码图像，然后利用OpenCV中的模板匹配或机器学习算法（如SVM、神经网络等）来定位并识别产品码。

GT开发算法工程师·2024-03-15 18:20

C# 的一些好用的语法糖介绍

编译器会自动创建私有字段并生成getter和setter方法。publicintAge{get;set;}集合初始化器：允许你初始化集合类型，使得代码更

搬砖的诗人Z·2024-03-15 03:58

Rust教程：How to Rust-从开始之前到Hello World

Cat Bayi·2024-03-15 02:56

图像算法实习生--面经1

系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、为什么torch里面要用optimizer.zero_grad()进行梯度置0二、Unet神经网络为什么会在医学图像分割表现好？

小豆包的小朋友0217·2024-03-14 17:44

C#(C Sharp)学习笔记_变量常量与作用域【十二】

同时，变量也被称作为类中的成员变量在C#中声明变量时，你需要指定变量的类型，这告诉编译器你打算在变量中存储什么类型的数据。

tiamo_16·2024-03-14 16:13

c# 的ref 和out

当使用ref关键字声明一个参数时，实际上是在告诉编译器此参数在调用方法之前必须被赋值。ref参数传递的是参数的引用地址，方法内部对引用地址的修改将影响到方法外部的参数值。

ISDF-工软未来·2024-03-14 16:42

深度学习——梯度消失、梯度爆炸

本文参考：深度学习之3——梯度爆炸与梯度消失梯度消失和梯度爆炸的根源：深度神经网络结构、反向传播算法目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想，即根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式，指导深度网络权值的更新

小羊头发长·2024-03-14 12:07

深度学习如何入门？

深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的研究。入门深度学习可以分为以下几个步骤：基础知识准备：（1）掌握基础数学知识，特别是线性代数、概率论和统计学、微积分。

nanshaws·2024-03-13 07:29

从零使用Python 实现对抗神经网络GAN

你好，我是郭震这篇从零使用Python，实现生成对抗网络（GAN）的基本版本。GAN使用两套网络，分别是判别器（D)网络和生成器（G)网络，最重要的是弄清楚每套网络的输入和输出分别是什么，两套网络如何结合在一起，及优化的目标即costfunction如何定义。通俗来讲，两套网络结合的方法，就是G会从D的判分中不断提升生成能力，要知道G最开始的输入全部是噪点，这个思想也是文生图，文生视频的基石。下面

算法channel·2024-03-13 01:19

PyTorch 实现图像卷积和反卷积操作及代码

它们在神经网络中扮演着重要的角色，但用途和工作原理有所不同。以下是对传统卷积和反卷积的介绍，以及它们在PyTorch中的应用示例。传统卷积(nn.Conv2d)用途传统卷积通常用于特征提取。

算法channel·2024-03-13 01:19

【深度学习模型】6_3 语言模型数据集

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图6.3语言模型数据集（周杰伦专辑歌词）本节将介绍如何预处理一个语言模型数据集，并将其转换成字符级循环神经网络所需要的输入格式

RIKI_1·2024-03-12 23:46

CodeBlocks 的安装以及编译器的配置

16.01，建议官网下载，下载地址http://www.codeblocks.org/downloads下载下来之后是一个可执行文件然后点击安装就可以了，安装完成之后显示的界面如下注意：安装过程中会让你选择编译器

zoukangdlut·2024-03-12 14:32

Qt的信号槽机制

1.什么是元对象编译器和元对象系统？

阳光开朗_大男孩儿·2024-03-12 11:57

机器学习、深度学习、神经网络之间的关系

机器学习（MachineLearning）、深度学习（DeepLearning）和神经网络（NeuralNetworks）之间存在密切的关系，它们可以被看作是一种逐层递进的关系。

你好，工程师·2024-03-12 08:54

【深度学习笔记】6_4 循环神经网络的从零开始实现

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图6.4循环神经网络的从零开始实现在本节中，我们将从零开始实现一个基于字符级循环神经网络的语言模型，并在周杰伦专辑歌词数据集上训练一个模型来进行歌词创作

RIKI_1·2024-03-12 07:23

简单了解什么是反射

在Java项目启动的过程中，程序需要经历两个阶段，首先是编译期（编译器会把.java文件编译成.class文件，然后类加载器会把.class文件加载到内存中）、然后是解释运行期（JVM会把内存中的.class

xtrans·2024-03-11 20:06

ENAS：首个权值共享的神经网络搜索方法，千倍加速 | ICML 2018

NAS是自动设计网络结构的重要方法，但需要耗费巨大的资源，导致不能广泛地应用，而论文提出的EfficientNeuralArchitectureSearch(ENAS)，在搜索时对子网的参数进行共享，相对于NAS有超过1000x倍加速，单卡搜索不到半天，而且性能并没有降低，十分值得参考来源：【晓飞的算法工程笔记】公众号论文:EfficientNeuralArchitectureSearchvia

VincentTeddy·2024-03-11 04:18

[swift 进阶]读书笔记-第八章：错误处理 C8P2 错误和函数参数

liaoworkinn·2024-03-10 18:07

深度学习，人工智能总结

1，入门建议少看书，多看csdn上帖子总结（主要就是BP神经网络，CNN，rnn），建立宏观的概念和主要框架，书可以作为进阶补充作为工具书查阅。

qq_14827935·2024-03-10 17:17

【深度学习笔记】6_10 双向循环神经网络bi-rnn

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图6.10双向循环神经网络之前介绍的循环神经网络模型都是假设当前时间步是由前面的较早时间步的序列决定的，因此它们都将信息通过隐藏状态从前往后传递

RIKI_1·2024-03-10 11:07

【吊打面试官系列】Java虚拟机JVM篇 - 关于类加载器的JVM面试题

Java源代码通过javac编译器编译成类文件。然后JVM来执行类文件中的字节码来执行程序。类加载器负责加载文件系统、网络或其他来源的类文件。类加载器有哪些？

java1234_小锋·2024-03-09 22:53

c语言中的likely 与 unlikely使用

__builtin_expect是GCC编译器提供的一个内建函数，用于帮助编译器优化条件跳转，提升程序的运行效率。

zhu_superman·2024-03-09 22:52

Python图像处理【21】基于卷积神经网络增强微光图像

基于卷积神经网络增强微光图像0.前言1.MBLLEN网络架构2.增强微光图像小结系列链接0.前言在本节中，我们将学习如何基于预训练的深度学习模型执行微光/夜间图像增强。

AI technophile·2024-03-09 18:48

精读《深度学习 - 函数式之美》

2概述与精读深度学习是机器学习中基于人工神经网络模型的一个分支，通过模拟多层神经元的自编码神经网络，将特征逐步抽象

可口可乐Vip·2024-03-09 15:44

Transformer、BERT和GPT 自然语言处理领域的重要模型

区别：架构：Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，用于编码输入序列和解码输出序列。

Jiang_Immortals·2024-03-08 23:21

Superset二次开发之Superset架构理解

技术框架框架作用前端React构建用户界面的JavaScript库ReduxJavaScript应用的状态管理库，管理组件间的状态共享Webpack前端资源打包工具BabelJavaScript编译器D3

aimmon·2024-03-08 11:35

深度学习的一个完整过程通常包括以下几个步骤

选择模型架构：根据问题的性质选择适当的深度学习模型架构，如卷积神经网络（

longerVR·2024-03-08 00:21

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