神经网络量化第4页

环境安装-1：Python3.8+CUDA11.6.1+cuDNN8.6+Tensorflow-gpu2.6.1

（来自百度词条）2.cuDNNNVIDIACUDA深度神经网络库(cuDNN)是一个GPU加速的深度神经网络基元库，能够以高度优化的方式实现标准例程（如前向和反

w坐看云起时·2024-09-06 10:50

昇腾Ascend C算子开发学习笔记

日华为上研院培训笔记记录，感觉老师讲的还是很不错的昇腾AscendC算子开发学习笔记昇腾处理器的常用算子库核心融合算子库：核心融合算子库是华为昇腾AI处理器提供的基本算子库，包含了各种常用的深度学习算子，可以高效地执行各种神经网络计算任务

回到唐朝当王爷·2024-09-06 06:21

基金45期训练营12.8～种棵大树

我就想着只不过是一顿小小的饭钱而已因为我每天感觉都无所事事，刚好看到理财两个字只是想去了解一下没想到在里面学到了很多的东西，我知道了什么叫量化思维知道了如何去运用它还知道了时间的成本，最重要的是让我的思维去改变

薄荷_7921·2024-09-06 05:43

NPU技术总结

NPUs简介定义:NPUs是一种专门为执行机器学习算法和神经网络操作而设计的处理器。起源:随着人工智能和深度学习的发展，NPUs应运而生，以满足对高效率和高能效的计算需求。

技术学习分享·2024-09-06 00:47

stl文件 python_STL_10数据集处理

这次要写的是stl10用于自编码器自编码，又称自编码器(autoencoder)，是神经网络的一种，经过训练后能尝试将输入复制到输出。

weixin_39614094·2024-09-06 00:17

叶斯神经网络（BNN）在训练过程中损失函数不收敛或跳动剧烈可能是由多种因素

贝叶斯神经网络（BNN）在训练过程中损失函数不收敛或跳动剧烈可能是由多种因素引起的，以下是一些可能的原因和相应的解决方案：学习率设置不当：过高的学习率可能导致损失函数在优化过程中震荡不收敛，而过低的学习率则可能导致收敛速度过慢

zhangfeng1133·2024-09-05 23:06

AI多模态实战教程：面壁智能MiniCPM-V多模态大模型问答交互、llama.cpp模型量化和推理

部署:量化、编译优化，可⾼效部署于端侧

AIGCmagic社区·2024-09-05 21:23

《Vue 3 中的 Pinia：全面解析与使用教程》

轻量灵活：相比Vuex，Pinia更加轻量化，代码更简洁，并且API更加直观易用。组合式API支持：Pinia与Vue3的组合式API紧密集成，

NMY112·2024-09-05 10:43

AI模型：追求全能还是专精？

例子包括决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等。无监督学习模型：这些模型处理没有标签的数据，目的是

Lill_bin·2024-09-04 23:00

pcm原始音频采集率转换

在声音采集中经过抽样，量化，最后编码。采样:对声音进行一定频率的采集，频率越高，间隔时间越小，声音更接近真实。常用的采样率有8khz，16khz，22.05KHz、44.1KHz、48KHz等。

工农村贴膜小哥·2024-09-04 20:13

pytorch实战-7图像风格迁移

2015lerogatys尝试用神经网络做风格迁移，效果很好，并成为了主流。神经网络做风格迁移前，主要有纹理生

新世纪摸鱼战士678·2024-09-04 18:02

深度学习算法——Transformer

参考教材：动手学pytorch一、模型介绍Transformer模型完全基于注意力机制，没有任何卷积层或循环神经网络层。

fw菜菜·2024-09-04 18:31

A股如果开通T0在国内环境下对程序化交易的影响

炒股自动化：申请官方API接口，散户也可以python炒股自动化（0），申请券商API接口python炒股自动化（1），量化交易接口区别Python炒股自动化（2）：获取股票实时数据和历史数据Python

财云量化·2024-09-04 14:07

深度学习入门：使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络

引言深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层非线性处理单元（即神经网络）来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的API和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。

Mr' 郑·2024-09-04 13:29

功到自然成

功到自然成2020年元月星期一天气：晴一年一度都要进行量化考核，量化考核是评先，评模，评先进的主要依据。

你健康我快乐_61fc·2024-09-04 12:52

李宏毅机器学习笔记——反向传播算法

反向传播算法反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数，从而最小化损失函数。

小陈phd·2024-09-04 10:07

【机器学习-神经网络】循环神经网络

在机器学习和深度学习的领域中，循环神经网络（RNN）作为一种处理序列数据的强大工具，已经在诸多应用场景中展现出了巨大的潜力。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-04 10:36

学习笔记---自动驾驶

2.端到端深度神经网络：通过深度神经网络将感知数据直接映射到控制命令，简化自动驾驶系统的决策流程。3.卷积神经网络（CNN）：关键技术用于提取图像特征，包括卷积层、激活函数、池化层等组件处理图像数据。

酒饮微醉-·2024-09-04 09:33

caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用

对于大型数据集和复杂的神经网络结构，使用GPU可以大大减少训练时间。实时数据增强：在训练过程中，可以实时地对输入数据进行变换和增强，以提高模型的泛化能力。GPU加速使得这些操作更加高效。

俊俏的萌妹纸·2024-09-04 04:26

OKR文化：用SMART原则量化目标

现代管理学之父——彼得·德鲁克在《管理的实践》中说过这样的话“企业管理需要一个管理原则。这一原则能够让个人充分发挥特长、担负责任，凝聚共同的愿景和保持一致的努力方向，建立起团队合作和集体协作，并能协调个人目标与共同利益。目标管理与自我控制是唯一能做到这一点的管理原则。”，这段话提出了目标管理的思想。与传统的KPI讲究的控制最终产出结果不同，目标管理更重视的是用价值引导员工进行自我控制，实现更高的挑

青暖·2024-09-04 04:54

人人都能懂的机器学习——用Keras搭建人工神经网络02

感知机1957年，FrankRosenblatt发明了感知机，它是最简单的人工神经网络之一。

苏小菁在编程·2024-09-04 03:28

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）的工具包

Python是神经网络工具包最丰富的语言之一。两个主要的神经网络架构分别是Theano和TensorFlow。这两者的底层计算深度依赖C语言，不过它们都提供了强大的PythonAPI。

zhangbin_237·2024-09-04 01:38

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）得名于在数据样本上用滑动窗口（或卷积）的概念。卷积在数学中应用很广泛，通常与时间序列数据相关。

zhangbin_237·2024-09-04 01:38

【深度学习】

神经网络在训练的

feifeikon·2024-09-04 00:34

深度学习基础之循环神经网络

目录基本概念与特点定义与工作原理结构组成应用领域自然语言处理语音识别时间序列分析优缺点优点缺点改进方法总结循环神经网络在自然语言处理中的最新应用和研究进展是什么？

Ctrl+CV九段手·2024-09-04 00:02

【HLOA-BP】基于角蜥蜴算法优化BP神经网络的风电功率预测研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法三、研究挑战与展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。

@橘柑橙柠桔柚·2024-09-03 19:34

机器学习在医学中的应用

机器学习的基本概念：简要介绍机器学习的基本原理、分类（监督学习、非监督学习、强化学习等）和常用算法（如神经网络、支持向量机、随

听忆.·2024-09-03 18:25

彭壮说社群：新手123系统该如何执行？流量穿透同行10步走

如果是个人确实比较难以做到以上量化标准，但是团队运营的话，每个人分工明细是完全没有问题的。最近想了想，我重新定义了一下，称之为彭壮123系统。以后简称123系统。新手入行:务必从彭壮12

彭壮·2024-09-03 15:16

02 使用 LSTM 进行时间序列预测

LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的递归神经网络（RNN

柒魅。·2024-09-03 15:39

AI深度学习项目-yolo4_tiny 垃圾分类识别系统

YOLOv4-tiny作为YOLOv4的一个轻量化版本，在保证较高精度的同时，能够提供更快的检测速度，非常适合资源受限的设备或者要求实时性的应用场景。

毕设宇航·2024-09-03 13:20

计算机视觉之 GSoP 注意力模块

计算机视觉之GSoP注意力模块一、简介GSopBlock是一个自定义的神经网络模块，主要用于实现GSoP（GlobalSecond-orderPooling）注意力机制。

Midsummer-逐梦·2024-09-03 12:18

以CPUP模型为例，谈谈课例的写法

新课程理念要求教师进行合理开学的教学设计，CPUP将课堂结构分析更加量化细致。目前课堂教学评价缺少课堂的细致分解和观察。

千面英雄侠·2024-09-03 10:15

NeRF学习——NeRF初步认识

NeRFNeRF，全名为NeuralRadianceFields，是一种基于深度学习的三维场景隐式表示和渲染方法1NeRF的基本概念1.1辐射场表示场景NeRF的核心思想是通过神经网络训练出来的辐射场对场景进行隐式表示

PLUS_WAVE·2024-09-03 08:23

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱房源推荐系统房价预测系统房源数据分析房源可视化房源大数据大屏大数据毕业设计机器学习

创新点：1.支付宝沙箱支付2.支付邮箱通知(JavaMail)3.短信验证码修改密码4.知识图谱5.四种推荐算法(协同过滤基于用户、物品、SVD混合神经网络、MLP深度学习模型)6.线性回归算法预测房价

计算机毕业设计大全·2024-09-03 07:05

深度学习(二)

CuDNN（CUDADeepNeuralNetworklibrary）是NVIDIA为加速深度学习计算而开发的高性能GPU加速库，专门优化了深度神经网络（DNN）的常见操作，如卷积、池化、归一化和激活函数等

小泽爱刷题·2024-09-03 06:10

人工智能&机器学习&深度学习

深度学习：一切运用了神经网络作为参数结构进行优化的机器学习算法。强化学习：不仅能利用现有数据，还可以通过对环境的探索获得新数据，并利用新数据循环往复地更新迭代现有模型的机器学习算法。

AA杂货铺111·2024-09-03 06:26

OpenAI Chatgpt发展历史和Chatgpt-3的研发过程工作原理

该技术使用了一种无需人类标注的方式，使神经网络学习到了大量自然语言处理任务的知识。2018年，OpenAI团队开发了第一个GPT模型，并在自然语言处理领域取得了显著的成果。该

roxxo·2024-09-03 04:29

轻量化教学助力教育

互联网改变了社会，科技改变了生活。科技的创新下，不可忽略的是以人为中心的根本，在今天的课堂中，我们又一次听到了“轻量级”这个词，通过邵校长的讲解，我们更近一步的看到了“轻量级”这一新兴技术在教学中的运用。通过借助互联网的力量，解决了乡村学校缺少优质资源和专业教师的尴尬，让更多的农村学生接触到音体美等课程，使学生们都能够全面发展。在知识飞速发展的时代，让教师们也能够在这些轻量级软件中学习到更多新的知

金塔224葛晓玮·2024-09-03 00:22

LSTM与文本生成

创建一个词汇表，将每个唯一的单词映射到一个整数值，以便进行向量化。将文本序列划分为输入序列和目标序列。例如，对于句子“IloveAI”，输入序列是“Ilove”，目标序列是“AI”。

Jiang_Immortals·2024-09-03 00:27

这项来自中国的AI研究介绍了1位全量化训练（FQT）：增强了全量化训练（FQT）的能力至1位

全量化训练（FQT）可以通过将激活、权重和梯度转换为低精度格式来加速深度神经网络的训练。量化过程使得计算速度更快，且内存利用率更低，从而使训练过程更加高效。

量子位AI·2024-09-02 22:16

Vue 源码解读（10）—— 编译器之生成渲染函数

Python微信订餐小程序课程视频https://edu.csdn.net/course/detail/36074Python实战量化交易理财系统https://edu.csdn.net/course/

xuhss_com·2024-09-02 20:05

基于示例详细讲解模型PTQ量化的步骤（含代码）

LQS2020·2024-09-02 19:32

爱里相遇.微笑溪水《好好学习》

任何一个人和任何一头猪之间的基因差异，是恒定的、可量化的，但是，人与人之间的差异则会大到完全超乎你的想象，乃至无法预测。

微笑溪水·2024-09-02 18:11

2024国赛数学建模评价类算法解析，2024国赛数学建模C题思路模型代码解析

它把人的思维过程层次化、数量化，并用数学为分析、决策、评价、预报和控制提供定量的依据。基本步骤构建层次

灿灿数模·2024-09-02 16:46

灾难性遗忘问题（Catastrophic Forgetting，CF）是什么？

在深度学习和人工智能领域中，“灾难性遗忘”（CatastrophicForgetting）是指当神经网络在增量学习（IncrementalLearning）或持续学习（ContinualLearning

Chauvin912·2024-09-02 14:36

已上岸｜这才是老板喜欢的财务会计简历

量化成果：用数字说话，比如“成

itLeeyw·2024-09-02 11:17

这才是老板喜欢的产品经理简历

量化成果：用数字来展示你的成就，比如“提升产品用户满意度30%”或“优化

itLeeyw·2024-09-02 11:47

这才是老板喜欢的数据分析简历

量化成果：用具体的数字来展示你的成就，比如“通过优化算法，提升了数据处理效率20%”，这样的描述比“提高了数据处理效率”更有说服力。技能与工具：列出你熟悉的数据分析工具和编程语言，

itLeeyw·2024-09-02 11:44

大语言模型诞生、探索和爆发阶段

2017年：Google发表了Transformer架构，这是一种基于自注意力机制的神经网络架构，它彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，使得大规模并行化处理成为可能，

花开盛夏^.^·2024-09-02 10:38

AI学习指南深度学习篇-门控循环单元的调参和优化

AI学习指南深度学习篇：门控循环单元的调参和优化引言神经网络在处理序列数据（如文本、时间序列等）方面展现出了强大的能力。

俞兆鹏·2024-09-02 09:05

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