神经网络-pytorch

pytorch实现主成分分析 (PCA)：用于数据降维和特征提取

使用PyTorch实现主成分分析（PCA）可以通过以下步骤进行：标准化数据：首先，需要对数据进行标准化处理，确保每个特征的均值为0，方差为1。
纠结哥_Shrek·2025-01-30 08:24

使用PyTorch实现线性SVM指南

使用PyTorch实现线性SVM指南svm-pytorchLinearSVMwithPyTorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sv/svm-pytorch本指南基于
余桢钟·2025-01-30 08:51

Transformer架构的GPU并行和之前的NLP算法并行有什么不同？

在深度学习中，GPU并行计算被广泛应用于训练神经网络，加速模型训练过程。在2017年之前，自然语言处理（NLP）领域的研究者们通常会从头开始训练模型，那时能够利用GPU进行
AI大模型学习不迷路·2025-01-30 07:49

conda从本地安装包

mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/清华大学开源软件镜像站官网常用的网址2：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch
幽殇默·2025-01-30 05:30

YOLO 目标检测编程详解

本文将深入探讨YOLO的原理及其实现方法，并提供一个使用Python和PyTorch的示例代码。
不知名靓仔·2025-01-30 04:56

Torchserve服务开发

环境部署1.1.handler开发1.1.1.context参数1.1.2.data参数1.2.handler调试2.配置文件3.batch推理0.Torchserve介绍0.1.背景TorchServe是PyTorch
qq_27844739·2025-01-30 04:26

PyTorch 框架实现线性回归：从数据预处理到模型训练全流程

系列文章目录Pytorch基础篇01-PyTorch新手必看：张量是什么？5分钟教你快速创建张量！02-张量运算真简单！PyTorch数值计算操作完全指南03-Numpy还是PyTorch？
大模型铲屎官·2025-01-30 03:17

Window Mamba 环境安装【CUDA】

WindowMamba环境安装1.安装PyTorch环境2.直接安装Mamba及其依赖3.手动编译Mamba及其依赖1.安装PyTorch环境condacreate-nmambapython=3.10condaactivatemambacondainstallcudatoolkit
红豆布丁·2025-01-30 02:11

机器学习Day01

人工智能三大概念及其关系人工智能（AI）：使用计算机来模拟或者代替人类机器学习（ML）：机器自动学习，并不只由人定义规则编程深度学习（DL）：大脑仿生，模拟人大脑神经网络，设计一层层神经元模拟事物机器学习是实现人工智能的一种途径
酒脑猫·2025-01-30 02:06

【DL】神经网络与机器学习基础知识介绍（一）

原博客：https://mengwoods.github.io/post/dl/009-dl-fundamental/文章目录基本通用概念梯度下降算法数据工程训练技术偏差与方差防止过拟合评估指标决策树基本通用概念机器学习的类型：监督学习（SupervisedLearning）：分类，回归无监督学习（UnsupervisedLearning）：聚类，降维强化学习（ReinforcementLearn
MengWoods·2025-01-30 01:01

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch-sparse ERROR: No matching distr

pipinstall--no-indextorch-sparse-fhttps://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.7.0+cu102.html安装torch-sparse
海洋 之心·2025-01-29 19:18

自建stgcn数据集并训练

1.安装st-gcn复现STGCNCPU版（ubuntu16.04+pytorch0.4.0+openpose+caffe）_Significance的博客-CSDN博客复现旧版STGCNGPU版（win10
青年夏日科技工作者·2025-01-29 18:31

Transformer--概念、作用、原理、优缺点以及简单的示例代码

Transformer的概念Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，最早由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionisAllYouNeed》中提出。
Ambition_LAO·2025-01-29 17:23

Tensor 基本操作2 理解 tensor.max 操作，沿着给定的 dim 是什么意思 | PyTorch 深度学习实战

前一篇文章，Tensor基本操作1|PyTorch深度学习实战本系列文章GitHubRepo:https://github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started目录
Chatopera 研发团队·2025-01-29 16:48

Pytorch实现EDSR！代码修改无报错！踩坑全记录！适合各种深度学习新手！帮助你少走弯路！附修改后的代码和PSNR最优的模型权重文件！

第一次来请先看这篇文章：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等）修改后代码和权重文件下载见文末链接！！！包含制作好的h5数据集和最优性能权重文件，可直接用于测试。本文亮点：讲解细致，EDSR流程全通，代码注释丰富，适合新手入门阅读深度思考，踩坑报错全
十小大·2025-01-29 16:47

【人工智能】Python常用库-PyTorch常用方法教程

PyTorch是一个强大的开源深度学习框架，以其灵活性和动态计算图而广受欢迎。以下是PyTorch的详细教程，涵盖从基础到实际应用的使用方法。
IT古董·2025-01-29 15:08

【人工智能】Python常用库-TensorFlow常用方法教程

TensorFlow是一个广泛应用的开源深度学习框架，支持多种机器学习任务，如深度学习、神经网络、强化学习等。以下是TensorFlow的详细教程，涵盖基础使用方法和示例代码。
IT古董·2025-01-29 15:07

【小白学AI系列】NLP 核心知识点（六）Softmax函数介绍

Softmax函数Softmax函数是一种常用的数学函数，广泛应用于机器学习中的分类问题，尤其是在神经网络的输出层。
Blankspace空白·2025-01-29 14:33

利用 PyTorch 动态计算图和自动求导机制实现自适应神经网络

为了解决复杂任务对模型容量的需求，同时避免简单任务因过度拟合导致的性能下降，我们可以构建一个能够根据任务自动调整网络结构的神经网络。
drebander·2025-01-29 11:24

使用PyTorch实现逻辑回归：从训练到模型保存与加载

PyTorch用于构建和训练模型，pandas和numpy用于数据处理，matplotlib用于结果的可视化。
Luzem0319·2025-01-29 08:26

python3+TensorFlow 2.x（四）反向传播

目录反向传播算法反向传播算法基本步骤：反向中的参数变化总结反向传播算法反向传播算法（Backpropagation）是训练人工神经网络时使用的一个重要算法，它是通过计算梯度并优化神经网络的权重来最小化误差
刀客123·2025-01-29 07:53

从规则到神经网络：机器翻译技术的演进与未来展望

从规则到神经网络：机器翻译技术的演进与未来展望引言还记得早些年用翻译软件翻译一句简单的英文句子，却发现翻译结果让人啼笑皆非的日子吗？
Echo_Wish·2025-01-29 06:14

Pytorch 基础之张量索引

本次将介绍一下Tensor张量常用的索引与切片的方法：1.index索引index索引值表示相应维度值的对应索引a=torch.rand(4,3,28,28)print(a[0].shape)#返回维度一的第0索引tensorprint(a[0,0].shape)#返回维度一0索引位置，维度二0索引位置的tensorprint(a[0,0,0].shape)#返回维度一0索引，维度二0索引，维度三
攻城狮随笔·2025-01-29 04:57

【车牌识别】卷积神经网络CNN车牌识别【含 GUI Matlab源码 2638期】

欢迎来到Matlab仿真科研站博客之家✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab仿真科研站博客之家代码获取方式：扫描文章底部QQ二维码⛳️座右铭：行百里者，半于九十；路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。⛄更多Matlab图像处理（仿真科研站版）仿真内容点击Matlab图像处理（仿真科研站版）⛄一、CNN车牌识别简介1车牌定位1.
Matlab仿真科研站·2025-01-29 03:14

深入解析ncnn::Net类——高效部署神经网络的核心组件

在移动端和嵌入式设备上进行高效的神经网络推理，要求框架具备轻量化、高性能以及灵活的扩展能力。作为腾讯开源的高性能神经网络推理框架，ncnn在这些方面表现出色。
又吹风_Bassy·2025-01-29 03:13

LSTM的推导与实现

LSTM是一种时间递归神经网络，是RNN的一个变种，非常适合处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的事件。假设我们去试着预测‘IgrewupinFrance...
YZXnuaa·2025-01-28 20:15

AI软件外包需要注意什么 外包开发AI软件的关键因素是什么 如何选择AI外包开发语言

例如：编程语言：Python是最常用的语言，因为它有强大的AI/ML库，如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn等。开发平台：你可以使用本地环境、
北京动点飞扬软件·2025-01-28 18:34

人脸识别的经典深度学习方法

人脸识别的经典深度学习方法引言1.卷积神经网络（CNN）1.1LeNet1.2AlexNet1.3VGGNet1.4ResNet2.人脸检测2.1Viola-Jones算法2.2基于深度学习的人脸检测3
明初啥都能学会·2025-01-28 18:29

基于深度学习的遥感目标检测系统：UI界面、R-CNN模型与数据集准备

因此，采用深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）和区域卷积神经网络（R-CNN），在遥感图像目标检测中取得了显著的成果。本文将详细介绍基于深度学习的遥感目标检测系统，使用R
2025年数学建模美赛·2025-01-28 16:15

《动手学深度学习》(PyTorch版)

《动手学深度学习》PyTorch版前言简介面向人群食用方法方法一方法二方法三目录原书地址引用阅读指南前言读书啦！！！本项目将《动手学深度学习》原书中MXNet代码实现改为PyTorch实现。
chaser&upper·2025-01-28 15:36

从简单到深刻的认知发展

认知发展，人工智能，深度学习，神经网络，机器学习，自然语言处理，计算机视觉1.背景介绍认知发展是人类从简单到复杂的思维方式演进的过程，它涉及感知、记忆、语言、推理和决策等多个方面。
AI架构设计之禅·2025-01-28 15:04

使用onnxruntime-web 运行yolov8-nano推理

onnxruntime-web直接在web端上运行推理模型，为了让这个推理更直观，我选择了试验下yolov8识别预览图片：1.跨平台兼容性ONNX是一种开放的格式，可以在不同的深度学习框架之间共享模型，如PyTorch
CHEN_RUI_2200·2025-01-28 14:27

Silero VAD 开源项目教程

该项目支持多种语言和不同领域的音频，具有灵活的采样率（8000Hz和16000Hz），并且可以在PyTorch和O
苏鹃咪Healthy·2025-01-28 14:55

FSMN-VAD与Silero-VAD

引用说明：FSMN-VAD引用魔塔社区项目：https://modelscope.cn/models/iic/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch/summary
Wasser.·2025-01-28 13:23

深度神经网络（DNN）详解

深度神经网络（DNN，DeepNeuralNetwork）是人工智能领域中的一种重要模型，它通过模拟人脑神经网络的结构和工作原理，实现了对复杂数据的处理和决策。
古龙飞扬·2025-01-28 12:12

人工智能学习框架：深入解析与实战指南

掌握人工智能学习框架（如TensorFlow、PyTorch、Keras等）已成为开发智能系统、研究前沿技术的必备技能。
一ge科研小菜鸡·2025-01-28 11:07

# 第一章：认识chatgpt

关键里程碑:1980年代的统计方法和2000年代的神经网络技术，使NLP实现了从规则驱动到数据驱动的转变。神经网络与深度学习2010年代，深度学习的兴起极大推动了NLP的发展。基于大规模语料库
出门喝奶茶·2025-01-28 09:27

如何解决小尺寸图像分割中的样本不均衡问题

PyTorch实现：importrandomdefcopy_paste_augment(image,mask,paste_image,paste_mask):#从粘贴数据中随机选择一个目标实例obj_
司南锤·2025-01-28 08:18

#深度学习：从基础到实践

它通过构建由多个隐藏层组成的神经网络模型，能够从海量数据中自动学习特征和表征,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。
single_ffish·2025-01-28 07:41

基于R-CNN深度学习的无人机目标检测系统：数据集、模型和UI界面的完整实现

本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的无人机目标检测系统，采用R-CNN（区域卷积神经网络）算法，通过用户界面设计和数据集处理，实现高效的目标检测功能。
2025年数学建模美赛·2025-01-28 05:30

Isaac Lab

isaacsimcondacreate-nisaaclabpython=3.10condaactivateisaaclabpipinstalltorch==2.2.2--index-urlhttps://download.pytorch.org
独鹿·2025-01-28 04:50

人工智能前沿技术进展与应用前景探究

在初级阶段（1943-1956），沃伦・麦卡洛克和沃尔特・皮茨提出的人工神经网络基本模型，为人工智能的发展奠定了初
戒了9·2025-01-28 03:43

chatGPT底层原理是什么，为什么chatGPT效果这么好？三万字长文深度剖析-中

三万字长文深度剖析-下神经网络那么我们用于图像识别等任务的模型是如何工作的呢？目前最流行且最成功的方法是使用神经网络。神经网络在20世纪40年代就发明了——其形式与现
会写代码的孙悟空·2025-01-28 03:09

人工智能前沿技术进展与应用前景探究

在初级阶段（1943-1956），沃伦・麦卡洛克和沃尔特・皮茨提出的人工神经网络基本模型，为人工智能的发展奠定了初
戒了9·2025-01-28 02:36

使用 PyTorch 实现逻辑回归：从数据到模型保存与加载

本文将通过一个简单的示例，展示如何使用PyTorch框架实现逻辑回归模型，从数据准备到模型训练、保存和加载，最后进行预测。1.数据准备逻辑回归的核心是通过学习数据中的特征与标签之间的关系来进行分类。
弥树子·2025-01-28 02:29

动手学深度学习-卷积神经网络-3填充和步幅

目录填充步幅小结在上一节的例子（下图）中，输入的高度和宽度都为3，卷积核的高度和宽度都为2，生成的输出表征的维数为2×2。正如我们在上一节中所概括的那样，假设输入形状为nh×nw，卷积核形状为kh×kw，那么输出形状将是(nh−kh+1)×(nw−kw+1)。因此，卷积的输出形状取决于输入形状和卷积核的形状。还有什么因素会影响输出的大小呢？本节我们将介绍填充（padding）和步幅（stride）
像污秽一样·2025-01-28 00:49

[论文笔记] Megatron: mistral sliding window（ImportError: /workspace/venv/lib/python3.10/site-packag报错解决）

pyTorch—TransformerEngine1.2.1documentation论文：https://arxiv.org/pdf/2310.06825.pdftransformerengine的slidingwindow
心心喵·2025-01-28 00:46

神经网络及其架构和模型的关系

模型、架构、神经网络之间的关系可以理解为不同层次上的概念，它们分别涵盖了机器学习系统的不同方面。具体来说：1.神经网络神经网络是一种模型类型，基于生物神经系统的启发，用于模拟人脑的学习过程。
爱吃瓜的猹z·2025-01-27 23:44

pytorch 手写数字识别

importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportstructimporttorch.optimasoptimfromPILimportImagefrommatplotlibimportpyplotaspltclassNet(nn.Module):def__init__(self):super
CrxzYia·2025-01-27 20:54

chatGPT底层原理是什么，为什么chatGPT效果这么好？三万字长文深度剖析-下

最终它是一个巨大的神经网络——目前是一个所谓的GPT-3网络版
会写代码的孙悟空·2025-01-27 17:34
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