自然语言处理深度学习第47页

深度学习中图像分类、目标检测、语义分割、实例分割哪个难度大，哪个检测精度容易实现，哪个速度低。请按照难度、精度容易实现程度、速度排名。

问题描述：深度学习中图像分类、目标检测、语义分割、实例分割哪个难度大，哪个检测精度容易实现，哪个速度低。请按照难度、精度容易实现程度、速度排名。

神笔馬良·2024-01-27 15:48

计算机毕业设计选题参考算法方向机器学习深度学习预测（博文底部xv获取）

基于深度学习的农业病虫害识别基于U-Net模型的细胞图像分割检测基于bert的旅游文本情感分析研究基于bert的经济文本情感分析基于PythonOpenCV的车牌定位追踪识别系统医学图像识别：基于卷积神经网络的病癌细胞识别基于

mqdlff_python·2024-01-27 15:10

人工智能时代的十大核心技术：重塑未来的无限可能 - 第五章 - 自然语言处理（NLP），让机器理解人类语言

这就是自然语言处理（NLP）的用武之地。NLP的发展使得机器能够理解和生成人类语言，进而实现人机自然交互，广泛应用于机器翻译、聊天机器人等领域。一、什么是NLP？

百家峰会·2024-01-27 15:37

springboot/java/php/node/python智能法律管理系统【计算机毕设】

智能法律管理系统通过运用大数据、云计算、自然语言处理等先进技术，实现对海量法律信息的快速检索、分析和推荐

php-毕业源码设计·2024-01-27 15:31

Python-web开发学习笔记（3）：Flask Demo，一个网站开发小案例

五点钟科技·2024-01-27 14:11

深度学习 Day 4.2 Logistic Regression——Discriminative Model

目录1.FunctionSet设定公式2.GoodnessofaFunction损失函数3.Findthebestfunction梯度下降4.为何判断logisticregression模型的好坏，用交叉熵而不是SquareError:5.Multi-classClassification5.1用softmax来计算一个元素去到各个class的概率5.2把f(x)和y的分布用交叉熵来对比6.Fea

闻.铃·2024-01-27 14:22

【PyTorch】深度学习实践之逻辑斯蒂回归 Logistic Regression

本文目录回归vs分类sigmoid函数损失函数例子课堂练习模型实现计算损失实现代码测试模型学习资料系列文章索引回归vs分类回归是预测数值分类是预测类别概率sigmoid函数LogisticFunction是最典型的sigmoid函数，因此有些书会直接说成sigmoid函数。实际上满足如下条件即可称为sigmoid函数：饱和函数单调递增存在极限损失函数使用二分类交叉熵公式：y=1，预测值接近1，lo

zoetu·2024-01-27 14:51

PyTorch深度学习实践——用pytorch实现logistic regression（分类问题）

参考资料参考资料1：https://blog.csdn.net/bit452/article/details/109680909参考资料2：http://biranda.top/Pytorch%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0007%E2%80%94%E2%80%94%E5%88%86%E7%B1%BB%E9%97%AE%E9%A2%98/#%E9%97%AE

没有人会真的躺平·2024-01-27 14:21

深度学习入门笔记（7）—— Multinomial Logistic Regression / Softmax Regression

首先介绍一个非常著名的多分类数据集MNIST，也就是0到9的手写数字数据集。每个图像都是28*28，用于Pytorch数据读取的格式是NCHW，即Number、Channel、Height、Weight。读取图像之后，就能看到一个只有单通道的（灰度）图像，实际上就是一行行像素值的组合，用于SoftmaxRegression时输入得是一个向量，所以要将一行行的像素进行拼接，成为一个长的向量。同时，将

cnhwl·2024-01-27 14:20

PyTorch深度学习实践——Logistic Regression

在本次学习中，学习到了logistic回归，虽然说是一种回归模型，但是这个模型实际上是做分类问题，对于这种回归模型我们同样从三个方面来进行介绍，logistic回归是什么？为什么要采用logistics回归？如何实现losgistic回归模型？下面是对于logistic回归的总结：logistic回归是什么？给出定义：逻辑斯谛回归（logisticregression）是统计学习中的经典分类方法，

不见当年灰太狼·2024-01-27 14:50

深度学习之反向传播

反向传播英文叫做BackPropagation。为什么需要使用反向传播对于简单的模型我们可以用解析式求出它的损失函数的梯度，例如，其损失函数的梯度就是，我们可以通过我们的数学知识很容易就得到其损失函数的梯度，继而进行使用梯度下降算法是参数（权重）更新。但是这仅限于对于简单的模型，一旦模型的深度增加，模型变得复杂，我们就很难直观的看出损失函数的梯度。例如这个模型，每连接的两个节点里面都有相应的权重，

丘小羽·2024-01-27 14:50

深度学习之处理多维特征的输入

我们首先来看一个糖尿病的数据集：在数据集中，我们称每一行叫做sample，表示一个样本，称每一列是feature，也就是特征在数据库里面这就是一个关系表，每一行叫做记录，每一列叫做字段。每一个样本都要乘以一个权重，累加求和而后加上偏移量。尽量使用线性计算，而不是使用循环来进行计算，能充分利用CPU处理数据数据的能力。我们可以将多个sigmoid模块首位相连，构建一个多层的神经网络。矩阵是一个空间变

丘小羽·2024-01-27 14:19

深度学习分类问题之Logistic Regression

逻辑回归模型，虽然名字是回归，但是是解决分类问题。在线性回归里面，我们根据有效信息，预测下一个由已知信息得到的数值，叫做回归问题，但是在机器学习里面，常见的是分类问题。最常见的就是MNIST数据集里面的手写数字问题。在这个问题里面：我们给出了六万多张训练集对我们的模型进行训练，然后给出一张手写数字，模型可以帮我们判断出这个手写数字是几，这叫做分类问题。通过训练（喂数据），训练模型，而后给出数据，模

丘小羽·2024-01-27 14:48

《机器学习》笔记-聚类（9）

写在最前面如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。不管是出于好奇，还是自身充电，跟上潮流，我觉得都值得试一试。

EddyLiu2017·2024-01-27 14:04

深度学习知识

context阶段和generation阶段的不同context阶段（又称Encoder）主要对输入编码，产生CacheKV(CacheKV实际上记录的是Transformer中Attention模块中Key和Value的值），在计算完logits之后会接一个Sampling采样模块，采样出来第一个生成的token，并将这个token和CacheKV作为generation阶段的输入，genera

zhuikefeng·2024-01-27 13:08

【深度学习】【AutoDL】【SSH】通过VSCode和SSH使用AutoDL服务器训练模型

身边没有显卡资源或不足以训练模型时，可以租赁服务器的显卡。1、注册AutoDL并配置环境首先打开AutoDL官网，注册账号并租赁自己期望的显卡资源点击“租赁”之后，我们要继续选择基础环境。此处，我们让其自动配置好基础的pytorch，也可以选择Miniconda，后续自己用conda配置。因为我自己的模型需要用到pytorch，我就让它自动配置一下。然后开机2、下载FileZilla并传输项目写在

忘却的旋律dw·2024-01-27 13:36

深度学习(6)--Keras项目详解

目录一.项目介绍二.项目流程详解2.1.导入所需要的工具包2.2.输入参数2.3.获取图像路径并遍历读取数据2.4.数据集的切分和标签转换2.5.网络模型构建2.6.绘制结果曲线并将结果保存到本地三.完整代码四.首次运行结果五.学习率对结果的影响六.Dropout操作对结果的影响七.权重初始化对结果的影响7.1.RandomNormal7.2.TruncatedNormal（推荐）八.正则化对结果

GodFishhh·2024-01-27 13:06

【深度学习】【注意力机制】【自然语言处理】【图像识别】深度学习中的注意力机制详解、self-attention

1、深度学习的输入无论是我们的语言处理、还是图像处理等，我们的输入都可以看作是一个向量。通过Model最终输出结果。这里，我们的vector大小是不会改变的。

忘却的旋律dw·2024-01-27 13:35

【图像分割】【深度学习】UNet Pytorch代码-数据预处理模块解析

【图像分割】【深度学习】UNetPytorch代码-数据预处理模块解析文章目录【图像分割】【深度学习】UNetPytorch代码-数据预处理模块解析前言DRIVE数据集简介数据预处理模块自定义预处理操作随机尺寸调整

牙牙要健康·2024-01-27 12:23

NLP新手入门-第N2周：中文文本分类-Pytorch实现

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录一、课题背景和开发环境二、数据预处理1.加载数据2.构建词典3.生成数据批次和迭代器三、模型构建1.搭建模型2.初始化模型

Oaix Nay·2024-01-27 12:19

linux深度学习开发基础命令——极简版

linux深度学习开发基础命令——极简版本博客只是阐述常用的部分shell命令，更为全面的内容请参考其他博客1.创建python虚拟环境默认使用conda创建condacreate-yourenv_namepyhton

Walt_像道光·2024-01-27 12:18

pytorch 实现中文文本分类

本文为[365天深度学习训练营学习记录博客参考文章：365天深度学习训练营原作者：[K同学啊|接辅导、项目定制]\n文章来源：[K同学的学习圈子](https://www.yuque.com/mingtian-fkmxf

风筝超冷·2024-01-27 12:44

【图像分割】【深度学习】Windows10下UNet代码Pytorch实现与源码讲解

【图像分割】【深度学习】Windows10下UNet代码Pytorch实现与源码讲解提示:最近开始在【医学图像分割】方面进行研究,记录相关知识点,分享学习中遇到的问题已经解决的方法。

牙牙要健康·2024-01-27 12:44

【python】自动微分的一个例子

PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理等领域。2.x=torch.a

尘中928·2024-01-27 11:23

TensorFlow2实战-系列教程3：猫狗识别1

中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、项目介绍基本流程：数据预处理：图像数据处理，准备训练和验证数据集卷积网络模型：构建网络架构过拟合问题：观察训练和验证效果，针对过拟合问题提出解决方法数据增强：图像数据增强方法与效果迁移学习：深度学习必备训练策略在我们的数据中

机器学习杨卓越·2024-01-27 11:55

TensorFlow2实战-系列教程总目录

TensorFlow深度学习开发环境搭建全教程TensorFlow2实战-系列教程1：回归问题预测TensorFlow2实战-系列教程2：神经网络分类任务

机器学习杨卓越·2024-01-27 11:55

机器学习揭秘：理解神经网络的运作机制

其崛起得益于计算能力的提升、大规模数据集的可用性以及先进的优化算法，使得深度学习成为机器学习的主导范式。2.神经元与人

AI梦之连·2024-01-27 10:38

一文读懂： AIGC基本原理及应用领域

一、AIGC技术的基本原理AIGC技术的基本原理是利用人工智能技术中的“自然语言处理”、“机器学习”、“深度学习”等技术，对大量的语言数据进行分析、学习和模拟，从而实现对自然语言的理解和生成。

泰迪智能科技·2024-01-27 10:57

2021-11-17读书笔记

深度学习在赚钱和提高利润方面做得越来越好。❤️在实践中，被用来赚钱的算法有数百种，表现突出的则被不断整合以实现最优回报。❤️延迟vs头寸持有时间。

静待花开20·2024-01-27 10:36

解锁文字魔法：探索自然语言处理的秘密——从技术揭秘到应用实战！

目录前言关键技术——揭密自然语言处理的秘密武器！领域应用——自然语言处理技术在不同领域的奇妙表演！超越极限——自然语言处理技术面临的顽强挑战揭秘！

洛洛31·2024-01-27 10:55

基于深度学习的狗狗类别检测

探索狗狗识别技术引言1.数据集介绍1.1语境1.2内容1.3致谢2.项目背景与意义3.项目实现流程3.1数据处理与准备3.2环境准备与工具安装3.3模型配置与训练3.4模型评估与预测3.5模型推理与部署4.总结服务引言随着人工智能技术的不断发展，图像识别已成为计算机视觉领域的热门话题之一。在这个领域，狗狗的识别也是一个备受关注的话题。在本文中，我们将探索狗狗识别的背景、意义以及实现方法。1.数据集

OverlordDuke·2024-01-27 09:19

人工智能的未来展望：自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）

NLP（自然语言处理）旨在让计算机理解和生成人类语言，主要处理的是文本信息。NLP的研究和应用主要集中在如何让计算机理解和生成人类语言，以及如何从文本中提取有用的信息。

wd90119·2024-01-27 09:15

互联网加竞赛基于深度学习的中文情感分类 - 卷积神经网络情感分类情感分析情感识别评论情感分类

文章目录1前言2情感文本分类2.1参考论文2.2输入层2.3第一层卷积层：2.4池化层：2.5全连接+softmax层：2.6训练方案3实现3.1sentence部分3.2filters部分3.3featuremaps部分3.41max部分3.5concat1max部分3.6关键代码4实现效果4.1测试英文情感分类效果4.2测试中文情感分类效果5调参实验结论6建议7最后1前言优质竞赛项目系列，今天

Mr.D学长·2024-01-27 09:25

深度学习编译器后端和运行时

编译器前端将用户代码解析得到计算图IR，并且做了一些和计算设备无关的通用优化。编译器后端做的优化就和具体的设备有关了（不同设备有不同的allocator，不同的编程模型，比如英伟达的CUDA），后端优化更加贴合硬件，会针对硬件特点为IR中的计算节点选择在硬件上的算子，然后为每个算子的输入输出分配硬件内存，最终生成一个可以在硬件上执行的任务序列。如上图所示，编译器后端位于前端和硬件驱动层之间，主要做

RJ_theMag·2024-01-27 09:39

深度神经网络和传统神经网络区别

深度学习和神经网络的区别是什么?从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。

快乐的小蓝猫·2024-01-27 07:25

[C#]winform部署yolov7+CRNN实现车牌颜色识别车牌号检测识别

它采用了深度学习技术

FL1623863129·2024-01-27 07:54

[C++]yolov8的onnx模型加密方法保护自己模型和版权

【官方框架地址】https://github.com/ultralytics/ultralytics【算法介绍】Yolov8是一种先进的对象检测模型，基于深度学习技术，广泛应用于计算机视觉任务。

FL1623863129·2024-01-27 07:54

python使用PaddleOCR实现《命名实体识别项目》OCR（已实现）（ai领域必看，简单易用）

该工具集使用PaddlePaddle深度学习框架技术，提供了多种OCR模型和算法，包括基于CNN+CTC、DenseNet+CTC等模型，能够针对不同场景和应用提供最优的OCR解决方案。

热爱生活的五柒·2024-01-27 07:30

京东广告算法架构体系建设--在线模型系统分布式异构计算演变 | 京东零售广告技术团队

模型系统作为承载算法策略的载体，目前承载搜索、推荐、首焦、站外等众多广告业务和全链路的深度学习建模，是广告算法算法创新和业务迭代发展的重要基石。

京东云技术团队·2024-01-27 07:57

基于Python的微博热点李佳琦忒网友话题的评论采集和情感分析的方法,利用情感分析技术对评论进行情感倾向性判断

可以使用自然语言处理库（如cnsenti）进行情感分析。情感分析的结果可以将评

叫我：松哥·2024-01-27 07:55

第N2周：Embeddingbag与Embedding详解

>-**本文为[365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/rbOOmire8OocQ90QM78DRA)中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊|接辅导、项目定制

t000818·2024-01-27 07:52

AI数字人-数字人视频创作数字人直播效果媲美真人

数字人视频创作中的AI算法使用了大量训练数据和深度学习技术，使得生成的数字人具备更加真实而细腻的表情、肢体语言和声音模仿能力。观众在观看数字人直播时，

广州硅基技术官方·2024-01-27 07:51

智能AI系统开发，专业软件硬件物联网开发公司，探索未来科技新纪元

他们在人工智能、深度学习、计算机视觉等领域扎根多年，积累了丰富的开发经验和技术专长。凭借对AI技术的深入了

广州硅基技术官方·2024-01-27 07:39

面试了8家公司，他们问了我这些机器学习题目......

来源：人工智能头条（AI科技大本营兄弟号，公众号ID：AI_Thinker）【导读】今年年初以来，作者一直在印度找数据科学、机器学习以及深度学习领域的工作。

城市中迷途小书童·2024-01-27 06:36

【微调大模型】如何利用开源大模型，微调出一个自己大模型

在人工智能的浪潮中，深度学习已经成为了最炙手可热的技术。其中，预训练大模型如Transformer、BERT等，凭借其强大的表示能力和泛化能力，在自然语言处理、计算机视觉等多个领域取得了显著的成功。

yuzhangfeng·2024-01-27 06:53

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记4.4

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过。Chapter4MultilayerPerceptron4.4ModelSelection作为机器学习科学家，我们的目标是发现模式（pattern）。但是，我们如何才能确定模型是真正

南七澄江·2024-01-27 06:18

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记4.1

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过。Chapter4MultilayerPerceptron4.1BasicConcepts4.1.1HiddenLayer我们在第三章中描述了仿射变换，它是一种带有偏置项的线性变换。如

南七澄江·2024-01-27 06:48

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记4.2 4.3

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过。Chapter4MultilayerPerceptron4.2ImplementationsofMultilayer-perceptronfromScratchimportmatpl