神经网络-pytorch

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜局部链接是什么？｜06

如是我闻：局部连接（LocalConnectivity），是卷积神经网络（CNN）中的一个关键特性。什么是局部连接（LocalConnectivity）？
漂亮_大男孩·2025-01-23 16:50

face-kkk

configs/configs.py，用于设置人脸检测模型，特征提取模型二、下面是自己测试用（个人的一个记录，不具备参考意义）MTCNN人脸检测参考项目：GitHub-Sierkinhane/mtcnn-pytorch
山山而川_R·2025-01-23 08:55

FunASR语言识别的环境安装、推理

目录一、环境配置1、创建虚拟环境2、安装环境及pytorch官网：pytorch下载地址3、安装funasr之前，确保已经安装了下面依赖环境:python代码调用（推荐）4、模型下载5、启动funasr
山山而川_R·2025-01-23 08:55

安装线程自由（无GIL锁）Python及Pytorch方法

参考资料：https://py-free-threading.github.io/installing_cpython/https://github.com/pytorch/pytorch/issues
为什么每天的风都这么大·2025-01-23 08:55

机器学习算法（八）：基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测

机器学习算法（八）：基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测本项目链接：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc1.算法简介和应用
墨枣·2025-01-23 05:02

python 随机数 随机种子

目录神经网络推理随机种子gpu新版：神经网络推理随机种子gpu：神经网络推理随机种子含npu：numpy.full创建相同矩阵python生成n个随机整数python随机数种子，每次获取相同的随机数随机在区间
AI算法网奇·2025-01-23 04:53

Transformer架构原理详解：多头注意力（MultiHead Attention）

传统的循环神经网络（RNN）在处理长序列数据时存在效率低下和梯度消失等问题。为了解决这些问题，谷歌于2017年提出了Transformer架构，并将其应用于机器翻译任务，取得了突破性的成果。
AI大模型应用之禅·2025-01-23 02:33

人类大脑与大规模神经网络的对比及未来展望

本文将探讨当前大规模神经网络（LLM,LargeLanguageModels）的发展现状，并基于现有数据对未来进行预测。
东方佑·2025-01-23 00:47

如何在 PyTorch 分布式训练中使用 TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG=INFO 进行调试

如何在PyTorch分布式训练中使用TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG=INFO进行调试在使用PyTorch进行分布式训练时，调试分布式训练过程中的问题可能非常棘手。
weixin_48705841·2025-01-22 20:50

在 PyTorch 训练中使用 `tqdm` 显示进度条

在PyTorch训练中使用tqdm显示进度条在深度学习的训练过程中，实时查看训练进度是非常重要的，它可以帮助我们更好地理解训练的效率，并及时调整模型或优化参数。
weixin_48705841·2025-01-22 20:50

【在 PyTorch 中使用 tqdm 显示训练进度条，并解决常见错误TypeError: ‘module‘ object is not callable】

在PyTorch中使用tqdm显示训练进度条，并解决常见错误TypeError:'module'objectisnotcallable在进行深度学习模型训练时，尤其是在处理大规模数据时，实时了解训练过程中的进展是非常重要的
weixin_48705841·2025-01-22 20:50

深度学习模型开发文档

深度学习模型开发文档1.简介2.深度学习模型开发流程3.数据准备3.1数据加载3.2数据可视化4.构建卷积神经网络(CNN)5.模型训练5.1定义损失函数和优化器5.2训练过程6.模型评估与优化6.1模型评估
Ares代码行者·2025-01-22 20:47

联邦学习中客户端发送的梯度是vector而不是tensor

在联邦学习中，当本地使用神经网络或深度学习模型时，训练的梯度通常是与模型参数（权重和偏置）相对应的梯度数据。
wzx_Eleven·2025-01-22 18:33

conv2former模型详解及代码复现

模型背景在Conv2Former模型提出之前，视觉识别领域的研究主要集中在两个方向：传统卷积神经网络（ConvNets）新兴的视觉Transformer（ViTs）ConvNets通过堆叠基本模块和采用金字塔结构取得了显著进展
清风AI·2025-01-22 17:26

昇腾910-PyTorch 实现 GoogleNet图像分类

PyTorch实现GoogleNet用于图像分类本实验主要介绍了如何在昇腾上，使用pytorch对经典的GoogleNet模型在公开的CIFAR10数据集进行分类训练的实战讲解。
·2025-01-22 16:34

Python中实现多层感知机（MLP）的深度学习模型

多层感知机（MLP）是一种前馈神经网络，它包含一个输入层、一个或多个隐藏层以及一个输出层。每个层都由一系列的神经元组成，神经元之间通过权重连接。
Echo_Wish·2025-01-22 12:43

AI Agent：深度解析与未来展望

随着时间的推移，AI逐渐能够处理不确定性，1990年代机器学习的兴起为AIAgent的发展奠定了基础，神经网络技术的突破为深度学习的发展提供了可能。
码事漫谈·2025-01-22 11:34

【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的简洁实现

【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈PyTorch深度学习⌋⌋⌋深度学习(DL,DeepLearning)特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。
Francek Chen·2025-01-22 11:34

【人工智能】Python常用库-Keras：高阶深度学习 API

这个词与深度学习的灵感来源——大脑的神经网络结构有一定联系。Kera
IT古董·2025-01-22 11:33

DCGAN - 深度卷积生成对抗网络：基于卷积神经网络的GAN

深度卷积生成对抗网络（DCGAN，DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetwork）是生成对抗网络（GAN）的一种扩展，它通过使用卷积神经网络（CNN）来实现生成器和判别器的构建
池央·2025-01-22 11:02

深度学习从入门到精通：全面指南

深度学习从入门到精通：全面指南》文章目录《深度学习从入门到精通：全面指南》文章关键词文章摘要引言第一部分：深度学习基础入门第1章：深度学习概述1.1深度学习的基本概念1.2深度学习的发展历程1.3深度学习的基本原理神经网络前向传播反向传播第
AI天才研究院·2025-01-22 10:25

如何在Python中安装GDAL库（gdal）

whl）cp38代表python3.8版本，win_amd64代表你的电脑是64位的2、安装GDAL：安装到python软件安装目录下的scripts文件夹里：D:\app\Anaconda\envs\pytorch
研仔mm·2025-01-22 09:19

安装CUDA Cudnn Pytorch(GPU版本）步骤

1.打开NVIDIA控制面板2.点击帮助---系统信息--组件我的支持CUDA11.6二.再看支持Pytorch的CUDA版本三.打开CUDA官网下载CUDA11.6下载好后，安装选择自定义然后安装位置
学乐乐·2025-01-22 08:43

【深度学习】Pytorch：在 ResNet 中加入注意力机制

为什么要加入注意力机制注意力机制可以帮助神经网络专注于图像中重要的特征区域，从而提高模型的性能。
T0uken·2025-01-22 07:03

2025美赛数学建模-备战2025数学建模美赛——神经网络预测模型详解

（全部都是公开资料，不代写论文，请勿盲目订阅）2025年数学建模美赛期间，会发布思路和代码，赛前半价，赛前会发布往年美赛的经典案例，赛题会结合最新款的chatgpto1pro分析，会根据赛题难度，选择合适的题目着重分析，没有代写论文服务，只会发布思路和代码，因为赛制要求，不会回复私信。内容可能达不到大家预期，请不要盲目订阅。已开通200美元/月的chatgptpro会员，会充分利用chatgpto
2025年数学建模美赛·2025-01-22 06:26

Pytorch 自学笔记（三）：利用自定义文本数据集构建Dataset和DataLoader

Pytorch自学笔记（三）1.Dataset与DataLoader1.1torch.utils.data.Dataset1.2torch.utils.data.DataLoaderPytorch自学笔记系列的第三篇
JimmyTotoro·2025-01-22 04:11

Docker部署nnunetv2简洁教程

#使用适当的基础镜像（如pytorch官方镜像）FROMpytorch/pytorch:latest#更新apt-get并安装必要的工
Tiandaren·2025-01-22 03:35

卷积调制空间自注意力SPATIALatt模型详解及代码复现

背景与意义SPATIALaTT模型的提出源于对自注意力机制和卷积神经网络（CNN）的深入研究。在计算机视觉领域，CNN长期占据主导地位，而自注意力机制的引入为视觉任务带来了新的思路。
清风AI·2025-01-22 03:32

Pytorch: torch.diag()创建对角线张量

torch.diag()torch.diag是PyTorch中的一个函数，用于从给定的矩阵中提取对角线元素，或者构造一个以给定对角线元素为值的对角矩阵。这个函数对于矩阵分解和转换等操作非常重要。
湫兮之风·2025-01-22 02:58

深入理解GPT底层原理--从n-gram到RNN到LSTM/GRU到Transformer/GPT的进化

1.从n-gram到循环神经网络(RNN)的诞生1.1N-gram模型在深度学习兴起之前,处理序列数据主要依靠统计方法,如n-gram模型。N-gram是一种基于统计的语言模型,它的核心思想是:一
网络安全研发随想·2025-01-22 02:55

深度学习理论基础（七）Transformer编码器和解码器

学习目录：深度学习理论基础（一）Python及Torch基础篇深度学习理论基础（二）深度神经网络DNN深度学习理论基础（三）封装数据集及手写数字识别深度学习理论基础（四）Parser命令行参数模块深度学习理论基础
小仇学长·2025-01-22 01:48

深度学习中超参数

在深度学习中，模型由模型参数(如神经网络的权重和偏置)定义或表示。然而，训练模型的过程涉及选择最佳超参
fengbingchun·2025-01-21 22:54

深度学习学习笔记（第30周）

UNet网络是一种用于图像分割的卷积神经网络，其特点是采用了U型网络结构，因此称为UNet。
qq_51339898·2025-01-21 21:18

深入解析框架适配开发：基于CANN平台的自定义算子开发与第三方框架适配全流程详解

深入解析框架适配开发：基于CANN平台的自定义算子开发与第三方框架适配全流程详解随着深度学习的发展，不同的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch、ONNX等在AI开发者社区中占据了重要地位。
快撑死的鱼·2025-01-21 20:10

Python从0到100（八十三）：神经网络-使用残差网络RESNET识别手写数字

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、神经网络以及人工智能相关知识
是Dream呀·2025-01-21 19:56

知识图谱中的word2vec 技术是做什么的?

这项技术的核心思想是通过大规模文本数据训练神经网络模型，从而将单词映射到低维稠密的向量空间中。这些向量能够捕捉到单词之间的语义和语法关系，使得相似或相关的单词在向量空间中彼此靠近。
kcarly·2025-01-21 17:35

中科曙光C/C++研发工程师二面

自我介绍；针对项目：CNN模型、损失函数、评价指标、改进方向、计算加速；CNN模型CNN，即卷积神经网络，是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型。
TrustZone_·2025-01-21 16:31

【Python】成功解决ValueError: zero-size array to reduction operation minimum which has no identity

zero-sizearraytoreductionoperationminimumwhichhasnoidentity个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch
高斯小哥·2025-01-21 14:43

【深度学习】CrossEntropyLoss需要手动softmax吗？

之前用pytorch实现自己的网络时，使用CrossEntropyLoss的时候将网路输出经softmax激活层后再计算CrossEntropyLoss。答案：不需要调用了损
zz的学习笔记本·2025-01-21 14:07

迁移学习与RBF神经网络

迁移学习与RBF神经网络一、引言在机器学习和深度学习领域，迁移学习和神经网络都是备受关注的重要技术。
fanxbl957·2025-01-21 12:27

智能优化算法应用：堆优化算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割

智能优化算法应用：堆优化算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割文章目录智能优化算法应用：堆优化算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割1.堆优化算法2.PCNN网络3.实验结果4.参考文献5.Matlab
智能算法研学社（Jack旭）·2025-01-21 11:16

【锂电池寿命】基于BP锂电池寿命预测（matlab)

锂电池寿命预测（matlab)文章目录【锂电池寿命】基于BP锂电池寿命预测（matlab)一、引言1.1、研究背景1.2、研究意义二、文献综述2.1、锂电池寿命预测研究现状2.2、常见预测方法对比2.3、BP神经网络在寿命预测中的应用三
大橘科研工作室·2025-01-21 08:17

PyTorch 基础数据集：从理论到实践的深度学习基石

PyTorch作为当下最流行的深度学习框架之一，为开发者提供了丰富且强大的工具来处理数据集。本文将深入探讨PyTorch中的基础数据集，从深度学习中数据的重要性出发，详细介绍
那年一路北·2025-01-21 07:05

BP神经网络概述及其预测的Python和MATLAB实现

##一、背景###1.1人工神经网络的起源人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork,ANN）受生物神经网络的启发，模拟大脑神经元之间的连接和信息处理方式。
追蜻蜓追累了·2025-01-21 06:31

【深度学习】Pytorch：导入导出模型参数

PyTorch是深度学习领域中广泛使用的框架，熟练掌握其模型参数的管理对于模型训练、推理以及部署非常重要。本文将全面讲解PyTorch中关于模型参数的操作，包括如何导出、导入以及如何下载模型参数。
T0uken·2025-01-21 05:54

matlab程序代编程写做代码图像处理BP神经网络机器深度学习python

1.安装必要的库首先，确保你已经安装了必要的Python库。如果没有安装，请运行以下命令：bash复制代码pipinstallnumpymatplotlibtensorflowopencv-python2.图像预处理我们将使用OpenCV来加载和预处理图像数据。假设你有一个图像数据集，每个类别的图像存放在单独的文件夹中。python复制代码importosimportcv2importnumpya
matlabgoodboy·2025-01-21 05:53

BP神经网络及其Python和MATLAB实现预测

BP神经网络及其Python和MATLAB实现预测引言BP神经网络（BackPropagationNeuralNetwork），即反向传播神经网络，是一种通过反向传播算法进行监督学习的多层前馈网络。
陈辰学长·2025-01-21 02:47

大模型介绍

这些参数通常通过深度神经网络（DeepNeuralNetwork）来表示，包括多个隐藏层和大量的神经元。大模型的训练需要大量的计算资源和数据。通常，它们需要在多个GPU或TP
詹姆斯爱研究Java·2025-01-21 01:39

深度解析：Python与TensorFlow在日平均气温预测中的应用——LSTM神经网络实战

文章目录1.引言1.1研究背景与意义1.2研究目标与问题定义2.概念解析2.1Python语言简介2.2TensorFlow框架概述2.3LSTM神经网络原理3.原理详解3.1时间序列分析基础3.1.1
AI_DL_CODE·2025-01-21 01:37

使用 PyTorch 从头开始构建您自己的 Llama 3 架构

https://www.aisolink.com/build-your-own-llama-3-architecture-from-scratch-using-pytorch全文摘要本文提供了一个详细的指南
子然在打码·2025-01-21 00:00
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