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神经网络论文研读
Python从0到100(八十一):
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-Fashion MNIST数据集取得最高的识别准确率
想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、
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多模态大模型:技术原理与实战 工具和算法框架介绍
1.背景介绍1.1从单模态到多模态的必然趋势传统的深度学习模型大多是单模态的,例如只处理图像数据的卷积
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波士顿房价预测
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苏轼喜欢玩电脑
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模型来进行摄氏度到华氏度的转换,可以将其作为一个回归问题来处理。我们可以通过
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来拟合这个简单的转换公式。
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2025-02-02 17:42
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【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划(Python代码实现)
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柳暗花明又一村:Seq2Seq编码器解码器架构
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AI大模型应用之禅
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计算机软件编程原理与应用实践
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微调特定于域的搜索的文本嵌入:附Python代码详解
微调特定于域的搜索的文本嵌入:附Python代码详解阅读时长:20分钟发布时间:2025-02-02近日热文:全网最全的
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数学原理(代码和公式)直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎
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LSTM 网络在强化学习中的应用
我们将详细介绍LSTM的核心概念、结构和工作原理,以及它如何解决传统循环
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面临的长期依赖问题。
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LLM大模型落地实战指南
AI大模型应用入门实战与进阶
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数据挖掘常用算法
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~~支持向量机~~~~降维算法~~基于机器学习线性/逻辑回归类似单层
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y=k*x+b树模型优点可以做可视化分析速度快结果稳定依赖前期对业务和数据的理解贝叶斯贝叶斯依赖先验概率
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【中科院1区】Matlab实现黏菌优化算法SMA-RF锂电池健康状态估计算法研究
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预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍摘要锂离子电池作为一种重要的储能器件,在电动汽车
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基于LeNet-5实现交通标志分类任务
基于LeNet-5实现交通标志分类任务介绍LeNet-5是由YannLeCun等人在1998年提出的一种卷积
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AI真的能理解我们这个现实物理世界吗?深度剖析原理、实证及未来走向
文章开篇抛出疑问,随后深入介绍AI深度学习基础,包含
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架构、反向传播算法。继而列举AI在物理场景识别、实验数据分析中显露的“理解”迹象,也点明常识性错误、极端场景失效这类反例。
AI_DL_CODE
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2025-02-02 10:51
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AI理解世界
pytorch实现循环
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人工智能例子汇总:AI常见的算法和例子-CSDN博客PyTorch提供三种主要的RNN变体:nn.RNN:最基本的循环
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PyTorch 官方文档 中文版本
我们将使用FashionMNIST数据集来训练一个
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,该
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预测输入图像是否属于到以下类别之一:T恤/上衣、裤子、套头衫、连衣裙、外套、凉鞋、衬衫
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深度学习基因组学+机器学习单细胞分析,当下最火热研究方向!
深度学习通过强大的深度
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模型从高维大数据中自动
qwmb919
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<深入浅出图
神经网络
> 读书笔记
文章目录笔记GNN代码chapter5|GCN分析TODO改代码得到的结论chapter6|GraphSage分析TODO去今年刚出就买了.一查豆瓣评分比我想的还低(我这种小白都能看出一些错误),有1说1对于入门还是可以的,至少能知道GNN大概的发展路线,如图卷积→\rightarrow→GCN→\rightarrow→GNN等.如果小白直接上手GNN啥的,连图滤波,空域频域等概念都不知道,也只能
数学工具构造器
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2025-02-02 06:22
GNN
matlab
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遥感反演,基于BP
神经网络
的盐渍土盐分遥感反演模型研究
采用遥感技术和BP
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技术,结合野外实测的盐渍土光谱特征和实验室化验的土壤含盐数据,对盐渍土盐分的遥感反演进行了模型的设计与编程实现。
老许的花开
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2025-02-02 01:24
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大语言模型丨ChatGPT-4o深度科研应用、论文与项目撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图(BP
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目录第一章、2024大语言模型最新进展与ChatGPT各模型第二章、ChatGPT-4o提示词使用方法与高级技巧(最新加入思维链及逆向工程及GPTs)第三章、ChatGPT4-4o助力日常生活、学习与工作第四章、基于ChatGPT-4o课题申报、论文选题及实验方案设计第五章、基于ChatGPT-4o信息检索、总结分析、论文写作与投稿、专利idea构思与交底书的撰写第六章、ChatGPT-4o编程入
赵钰老师
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2025-02-02 01:50
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【3D目标检测】YOLO3D 基于图像的3D目标检测算法
computer-vision/yolo3d/代码:https://github.com/ruhyadi/yolo3d-lightning本次分享将会从以下四个方面展开:物体检测模型中的算法选择单目摄像头下的物体检测
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训练预测参数的设计模型训练与距离测算
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【小白学AI系列】NLP 核心知识点(三)Word2Vec
Word2Vec定义:Word2Vec是一种将单词转化为向量的技术,基于
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图像超分,提高图像分辨率的方法和工具
基于深度学习的图像超分技术,可以利用深度
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学习图像的高频部分,从而提高了图像的分辨率和清晰度。总结:传统方法效果不
风暴之零
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1.深度学习模型分类及应用场景1.1视觉感知模型CNN(卷积
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eso1983
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自然语言处理-词嵌入 (Word Embeddings)
常见词嵌入方法基于矩阵分解的方法LatentSemanticAnalysis(LSA)LatentDirichletAllocation(LDA)非负矩阵分解(NMF)基于
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纠结哥_Shrek
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基于深度学习的大规模模型训练
基于深度学习的大规模模型训练涉及训练具有数百万甚至数十亿参数的深度
神经网络
,以处理复杂的任务,如自然语言处理、计算机视觉和语音识别。
SEU-WYL
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深度学习dnn
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dnn
深度解读大语言模型中的Transformer架构
一、Transformer的诞生背景传统的循环
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老三不说话、
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Transformer模型结构分析:Encoder、Decoder以及注意力机制详解
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Python实战
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基于深度学习的行人检测识别系统:YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现
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Python从0到100(八十六):
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想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、
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以及人工智能相关知识
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【人工智能】基于Python的机器翻译系统,从RNN到Transformer的演进与实现
在本篇文章中,我们将详细探讨如何使用Python实现从传统的循环
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(RNN)到现代Transformer模型的机器翻译系统。文章将从机
蒙娜丽宁
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Python杂谈
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机器翻译
python 求导实现_python – NumPy中的Softmax导数接近0(实现)
这是如何以更加矢量化的numpy方式计算softmax函数的导数的答案.然而,偏导数逼近零的事实可能不是数学问题,并且只是学习率或复杂深度
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讯飞智作 AI 配音技术浅析(一)
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讯飞智作AI配音技术以深度学习为核心驱动力,通过以下关键模型实现语音合成:Tacotron模型:该模型采用端到端的编码器-解码器架构,将输入文本直接转换为梅尔频谱
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它是人工智能的一个重要分支,其定义为通过构建具有很多层的
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2025年美赛数学建模2025 MCM Problem A: Testing Time: The Constant Wear On Stairs A题 测试时间:楼梯上的持续磨损 代码解析
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零碎的知识点(十二):卷积
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|(七)概率论基础知识-贝叶斯公式
【1】引言前序我们已经了解了一些基础知识。古典概型:有限个元素参与抽样,每个元素被抽样的概率相等。条件概率:在某条件已经达成的前提下,新事件发生的概率。实际计算的时候,应注意区分,如果是计算综合概率,比如A已经发生时,B发生的概率,其实计算的目标是P(AB)。条件概率公式的通用表达式为P(B|A)=P(AB)/P(A),乘法表达式为P(AB)=P(B|A)P(A)全概率公式:全概率公式综合了所有条
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2025-01-31 07:00
概率论
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斯坦福吴恩达-深度学习和机器学习全套视频+课件!
学生将可以学习到深度学习的基础,学会构建
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Python从0到100(四十九):数据库设计及Django ORM使用
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pytorch深度Q网络
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灰色预测模型_预测模型——灰色模型
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第1章:AI大模型概述1.1AI大模型的概念与演进AI大模型(Large-scaleArtificialIntelligenceModels)是指通过大规模数据训练得到的复杂
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目前越来越多的研究者使用深度
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来研究生成式摘要技术,但是难度也挺大,效果有限。本文的方法是使用基于启发式规则的算法实现了一个抽取
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模型训练与评估五、实验结果与分析六、结论与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现及数据1概述基于CNN-GRU(convolutionalneuralnetworks-gaterecurrentunit)
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人工智能Python深度学习库有哪些由于Python的易用性和可扩展性,众多深度学习框架提供了Python接口,其中较为流行的深度学习库如下:第一:CaffeCaffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架,具备清晰、可读性高和快速的特性,在视频、图像处理方面应用较多。Caffe中的网络结构与优化都以配置文件形式定义,容易上手,无须通过代码构建网络;网络训练速度快,能够训练大型数据集与S
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大语言模型原理与工程实践:残差连接与层归一化
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在深度学习中,GPU并行计算被广泛应用于训练
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AI大模型学习不迷路
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