神经网络自动驾驶第7页

【深度学习】吴恩达-课后作业-搭建多层神经网络以及应用

Ng的深度学习，其实前几个月就听完了，课后作业也是大懂不懂的都做了一遍，代码也跟着各种各样的参考敲了一遍，但暑假几个月没怎么学习。。。基本也忘得差不多了，这几周回顾了一下深度学习这门课的笔记，看了别的博主的总结，对CNN，RNN,LSTM,注意力机制等网络结构进行了复盘，虽然感觉自己很心浮气躁，一边也在学集成学习那几个算法和推荐系统相关，这里也告诉自己：贪多嚼不烂，心急吃不了热豆腐，慢慢来，还是要

—Xi—·2024-08-23 10:17

破晓未来视界：neuralsim——3D重构与模拟的神经渲染革命

破晓未来视界：neuralsim——3D重构与模拟的神经渲染革命在当今数字世界中，精确而高效的三维模型重建和仿真成为了众多领域的核心需求，特别是在自动驾驶、游戏开发、虚拟现实等前沿科技领域。

秋玥多·2024-08-23 09:46

【Story】《现代芯片架构全景图：架构、内存系统与外设接口》

1.1RISC（精简指令集计算）1.2CISC（复杂指令集计算）1.3VLIW（超长指令字）1.4SIMD（单指令流多数据流）1.5MIMD（多指令流多数据流）1.6GPU（图形处理单元）1.7NPU（神经网络处理单元

LuckiBit·2024-08-23 05:21

【PyTorch】（三）----搭建卷积神经网络

该系列笔记主要参考了小土堆的视频教程，传送门：P1.PyTorch环境的配置及安装（ConfigurationandInstallationofPyTorch)【PyTorch教程】_哔哩哔哩_bilibili涉及到的文件/数据集网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1aZmXokdpbA97qQ2kHvx_JQ?pwd=1023提取码：1023在前面的两篇文章中，我们学会了

麦田里的稻草人w·2024-08-23 04:42

2024.08.11 校招实习内推面经

地/球：neituijunsir交*流*裙，内推/实习/校招汇总表格1、自动驾驶一周资讯-比亚迪将采购华为智驾系统，用于方程豹新款越野车；英特尔发布第一代车载独立显卡；黑芝麻智能上市首日破发大跌自动驾驶一周资讯

内推君SIR·2024-08-23 02:58

python之数据模型训练过程详解

一、模型训练详解当涉及使用Python进行深度学习和神经网络训练时，整个过程可以分为几个关键步骤。这里我会详细解释每个步骤的主要内容和如何实施。1.数据准备在深度学习中，数据准备是非常重要的一步。

m0_68949064·2024-08-23 00:17

2022年1月4日中原焦点团队中27第248天分享

我们某些神经细胞之间就会建立起长期且固定的联系，比方说，如果你每天都生气，感到挫折，每天逗很悲惨，痛苦，那么，你就是每天都在重复的为那张神经网络接线和挣个，这就变成了你的一个情绪模式

流星蜗牛·2024-08-22 19:28

加速自动驾驶模型迭代，数据存算一体是关键

自动驾驶的每一个业务阶段都会涉及到AI深度学习算法和算力的参与，机器视觉，深度学习，传感器技术等均在自动驾驶领域发挥着重要的作用。

virtaitech·2024-08-22 17:11

基于深度学习的自适应架构

基于深度学习的自适应架构是一种能够动态调整自身结构和参数的神经网络体系，以更好地适应不同的任务和环境需求。这类架构旨在提高模型的灵活性、效率和泛化能力，特别是在面对资源受限或任务多样化的情况下。

SEU-WYL·2024-08-22 13:48

Spark MLlib模型训练—分类算法Multilayer Perceptron Classifier

—分类算法MultilayerPerceptronClassifierMultilayerPerceptronClassifier（多层感知器分类器，简称MLP）是SparkMLlib中用于分类任务的神经网络模型

猫猫姐·2024-08-22 12:39

Datawhale AI夏令营第四期魔搭- AIGC文生图方向 task03笔记

2,深度学习基础：熟悉神经网络、卷积神经网络（CNN）、Transformer等深度学习模型的基本原理。

汪贤阳·2024-08-22 11:30

Transformer模型:Postion Embedding实现

GPT-4o(OpenAI)Transformer模型中的PositionEmbedding（位置编码）是用于在不使用循环神经网络的情况下捕捉序列数据的位置信息的一种方法。

109702008·2024-08-22 10:58

【人工智能】Python融合机器学习、深度学习和微服务的创新之路

1.引言1.1人工智能的现状与发展趋势1.2机器学习、深度学习和神经网络的基本概念1.3微服务架构在人工智能中的作用2.机器学习的演变与创新2.1机器学习的历史回顾2.2传统机器学习算法的优势与不足2.3

C_GUIQU·2024-08-22 09:53

探索AI智能体Agent的核心架构：记忆、工具与行动

智能体Agent是人工智能领域的重要研究方向，广泛应用于自动驾驶、智能家居、金融分析等多个领域。本文将以一幅示意图为基础，详细解析智能体Agent在记忆与决策过程中各个模块的功能及其相互关系。

程序员笑武·2024-08-22 08:46

TensorFlow

它提供了一个强大的工具集，用于构建和训练各种机器学习模型，包括神经网络模型。

weixin_63207763·2024-08-22 07:39

Python编码系列—Python数据可视化：Matplotlib与Seaborn的实战应用

自动驾驶：分享自动

学步_技术·2024-08-22 07:35

自动驾驶系列—智能巡航辅助功能中的横向避让功能介绍

自动驾驶系列—智能巡航辅助功能中的车道中央保持功能介绍自动驾驶系列—智能巡航辅助功能中的车道变换功能介绍自动驾驶系列—智能巡航辅助功能中的横向避让功能介绍自动驾驶系列—智能巡航辅助功能中的路口通行功能介绍文章目录

学步_技术·2024-08-22 07:05

Python编码系列—前端后浪：Python前后端分离开发实战指南

自动驾驶：分享自动

学步_技术·2024-08-22 05:27

java与python-java和python的比较

干活，需求再学习python各种库，pyhton的强壮在于库，为什么python的库强壮，原因是python的库能够用python，c言语,c++等规划，再提供给python运用，所以无论gpu运转，神经网络

weixin_37988176·2024-08-22 05:52

未来生成式 AI 的发展方向，是 Chat 还是 Agent？

这种技术通常依赖于复杂的算法，如深度学习和神经网络，来学习数据的内在特征和分布，然后创造出新的、以前未见过的数据样本。

Lill_bin·2024-08-22 04:50

深度学习9--目标检测

例如，自动驾驶车辆需要自动识别前方物体是车辆还是行人，需要自动识别道路两旁的指示牌和前方的红绿灯颜色。对于自动检测的算法，有两个要求，一个是快，一个是准。

在下小天n·2024-08-21 23:14

啥是MCU，MCU科普

啥是MCU，MCU科普附赠自动驾驶学习资料和量产经验：链接MCU是MicrocontrollerUnit的简称，中文叫微控制器，俗称单片机，是把CPU的频率与规格做适当缩减，并将内存、计数器、USB、A

adsdriver·2024-08-21 20:25

ACC自适应巡航为什么不能识别静止物体

附赠自动驾驶最全的学习资料和量产经验：链接一、何为ACC？

adsdriver·2024-08-21 20:25

文献01-单细胞多组学

目录【SIMBA系列教程】回顾：KDD2024|HiGPT:当大模型遇上图神经网络Nat.Biotechnol2023|利用MaxFuse整合空间和单细胞数据跨模态弱链接的特征Nat.Commun2024

hlllllllhhhhh·2024-08-21 20:54

美团自动配送车2024春季招聘 | 社招专场

关于美团自动配送团队美团自动配送以自研L4级自动驾驶软硬件技术为核心，与美团即时零售业务结合，形成满足公开道路、校园、社区、工业园区等室外全场景下的自动配送整体解决方案。

美团技术团队·2024-03-29 13:48

PaperWeekly

1.Python软件包解决DL在未见过的数据分布下性能差的问题：（1）神经网络和损失分离的模块化设计（2）强大便捷的基准测试能力（3）易于使用但难以修改（4）github:https://github.com

sapienst·2024-03-28 19:53

ChatGPT技巧大揭秘：AI写代码新境界

ChatGPT简介ChatGPT是一种基于大型神经网络的对话生成模型，它

2401_83550420·2024-03-28 12:14

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

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

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

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

关于车路协同的几个观点

关于车路协同现在有三个说法，第一个说法就是谷歌公司、苹果公司和特斯拉公司认为的所有的自动驾驶车辆在路上行驶的时候仅依赖于车自身的传感器和智能去行驶。

chenmingdai·2024-03-19 14:10

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

看见光，追逐光，成为光~

高屋建瓴的人，散发着高贵气质，周遭牛人很多，咬紧他们~杜总，从看网知网背景出发，讲到发现流量痛点，讲到站点布局，讲到下一步机会，从而又契合到自动驾驶网络。

默涵在当下·2024-03-18 17:28

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

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

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

新质生产力关注哪些领域

智能驾驶与机器人：这一领域关注自动驾驶汽车、无人机以及各类智能机器人的研发和应用。随着传感器、

安全方案·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

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。