自然语言处理深度学习第67页

竞赛保研基于生成对抗网络的照片上色动态算法设计与实现 - 深度学习 opencv python

文章目录1前言1课题背景2GAN(生成对抗网络)2.1简介2.2基本原理3DeOldify框架4FirstOrderMotionModel5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于生成对抗网络的照片上色动态算法设计与实现该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分更多资料,项目分享：https://git

iuerfee·2024-01-16 05:42

竞赛保研多目标跟踪算法实时检测 - opencv 深度学习机器视觉

先上成果3多目标跟踪的两种方法3.1方法13.2方法24TrackingByDetecting的跟踪过程4.1存在的问题4.2基于轨迹预测的跟踪方式5训练代码6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习多目标跟踪实时检测该项目较为新颖

iuerfee·2024-01-16 05:38

2019-07-23

而这种质疑的精神，也恰恰是创新社会和深度学习的需要。图片发自App午，名师优课――张齐华老师研修班随着开班典

3d8849be4882·2024-01-16 05:52

深度学习烦人的基础知识(2)---Nvidia-smi功率低，util高---nvidia_smi参数详解

文章目录问题现象解释解决方案磨刀不误砍柴工--nvidia-smi参数解读问题如下图所示，GPU功率很低，Util占用率高。这个训练时不正常的！现象解释Pwr是指GPU运行时耗电情况，如图中GPU满载是300W，目前是86W与GPU2的空载情况功率相等。说明GPU没有在真正运行。GPU-Util高说明它的核心被占用了，占用率为100%。打个比方，把GPU看做是人。三个人，一个在举重，一个人在跑步，

mantoureganmian·2024-01-16 05:25

深度学习烦人的基础知识(1)---&@在bash中的作用---positional parameter详解

文章目录序Positionalparameter练习题Specialparameter练习题序深度学习，反展到现在，真的是要融会贯通很多东西。遇到便补吧！

mantoureganmian·2024-01-16 05:54

一个神经元顶5到8层神经网络，深度学习的计算复杂度被生物碾压了

点击上方“AI遇见机器学习”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达来自：机器之心看来人工智能的发展还任重道远。来自耶路撒冷希伯来大学的研究者对单个神经元的计算复杂度进行了研究，他们通过训练人工深度神经网络来模拟生物神经元的计算，得出深度神经网络需要5至8层互连神经元才能表征（或达到）单个生物神经元的复杂度。人类糊状的大脑似乎与计算机处理器中的固态硅芯片相去甚远，但科学家将二者进行比较已经有很多

Evan-yzh·2024-01-16 04:32

机器学习算法 - 马尔可夫链

马尔可夫链（MarkovChain）可以说是机器学习和人工智能的基石，在强化学习、自然语言处理、金融领域、天气预测、语音识别方面都有着极其广泛的应用>Thefutureisindependentofthepastgiventhepresent

想做后端的前端·2024-01-16 03:26

Embedding：数据的奇妙之变

在深度学习的领域，Embedding是连接符号与连续的一座桥梁。它通过将高维离散数据映射到低维连续向量空间，为大模型提供了更好的处理能力。

千与编程·2024-01-16 02:36

深度学习---从入门到放弃（四）优化器

深度学习—从入门到放弃（四）优化器1.案例引入-MNIST手写数字识别现代深度学习优化中的许多核心思想（和技巧）可以在训练MLP以解决图像分类任务的中进行说明。

佩瑞·2024-01-16 02:33

人脸自收集数据集辅助制作工具——人脸姿态数据标注

综述我们在进行人脸属性识别深度学习算法研究过程中除了使用开源带标签的数据以外，都会根据具体使用场景与需求用到大量自收集的图像数据（开源/爬虫/自拍等），然这些数据一般是没有人脸对应属性标注标签的。

彧侠·2024-01-16 02:07

吴恩达深度学习学习笔记-7建立神经网络

1.训练神经网络训练神经网络时，需要做许多决策。例如，有多少层网络每层含有多少个隐藏单元学习率各层采用哪些激活函数…这些决策无法一次决定好，通常在项目启动时，我们会先有一个初步想法，然后编码，并尝试运行这些代码，再根据结果完善自己的想法，改变策略。2.train/dev/testsets通常把数据分为训练集，验证集，测试集。我们用训练集数据训练模型，用验证集做holdoutcrossvalidat

猪猪2000·2024-01-16 02:03

【吴恩达深度学习】Keras tutorial - the Happy House

Kerastutorial-theHappyHouseWelcometothefirstassignmentofweek2.Inthisassignment,youwill:LearntouseKeras,ahigh-levelneuralnetworksAPI(programmingframework),writteninPythonandcapableofrunningontopofsever

深海里的鱼(・ω<)★·2024-01-16 02:03

吴恩达深度学习第二课-第一周笔记及课后编程题

笔记训练_开发_测试集小数据时代训练集/测试集的分配比例大致遵循70%/30%或训练集/开发集（或crossvalidationset）/测试集的分配比例大致遵循60%/20%/20%大数据时代只要开发集能够确定哪一个算法/模型有更好的表现，测试集能够无偏评估模型的性能，就称赋予了开发集、测试集足够的数据量了；训练集将被赋予更大比重的数据量。如：训练集/开发集/测试集的比率为98%/2%/2%注：

Giraffeee_·2024-01-16 02:01

吴恩达深度学习--神经网络的优化(1)

1.训练集，验证集，测试集选择最佳的Train/Dev/Testsets非常重要。除此之外，构建神经网络时，需要设置的参数很多：神经网络层数，神经元个数，学习率的大小。激活函数的选择等等。实际上很难第一次就确定好这些参数，大致过程是：先确定初始参数，构建神经网络模型，然后通过代码实现该模型，之后进行试验确定模型的性能。根据性能再不断调整参数，重复上述过程，直到让神经网络模型最优。由上述可知，深度学

Kangrant·2024-01-16 02:30

深度学习记录--Train/dev/test sets

为什么需要训练集、验证集(简单交叉验证集)和测试集？为了创建高效的神经网络，需要不断进行训练(迭代)一个神经网络的产生从最开始的想法idea开始，然后付诸于代码code，根据结果验证反过来对一开始的想法idea进行修正，而这就完成了一次训练(迭代)循环速率(迭代速率)train/dev/testsets会加速神经网络的集成数据的配置一般将数据分为三个部分(train/dev/testsets)在训

蹲家宅宅·2024-01-16 02:29

深度学习基于aistudio平台从数据标注开始实现语义分割任务

从0基础开始进行深度学习1、数据处理1.1数据标注准备数据标注软件使用labelme进行数据标注，labelme的下载地址为：https://download.csdn.net/download/a486259

摸鱼的机器猫·2024-01-16 01:55

YOLOv8 Ultralytics：使用Ultralytics框架进行SAM图像分割

FriendshipT·2024-01-16 01:23

GPT有什么用？对哪些行业帮助比较大？无际Ai带来介绍

GPT模型因其在自然语言处理任务中出色的表现而备受关注。它可

无际Ai·2024-01-16 01:53

144自然语言处理进阶手册--新闻文本数据分类

新闻文本数据分类新闻数据预处理永远记住数据才是天花板，在文本处理相关的项目中，对数据的的预处理是非常重要的一个步骤，而在实际工作中，这部分工作反而比模型构建需要花费更多的时间与精力，一个优秀的自然语言处理工程师往往能够精准地发现业务数据的特别之处以及进行适应相关任务性质的特殊预处理

Jachin111·2024-01-16 01:37

基于AI视频智能分析技术的周界安全防范方案

A智能分析网关V4基于深度学习和计算机视觉技术，可以通过多种AI周界防范算法，实时、精准地监测人员入侵行为，及时发现异常情况并发出警报，保障周界安全。

Black蜡笔小新·2024-01-16 01:54

文文学霸·2024-01-15 23:26

预训练语言模型与其演进

3.2Pre-trainedRNN3.3GPT：解决上下文依赖3.4BERT：双向预训练的革新4GPT与BERT的对比5其他模型：RobustBERT和ELECTRA5.1RobustBERT5.2ELECTRA结语前言语言模型在自然语言处理领域扮演着关键角色

cooldream2009·2024-01-15 23:52

论文阅读_中文医疗模型_ eHealth

BuildingChineseBiomedicalLanguageModelsviaMulti-LevelTextDiscrimination中文题目：基于多层次文本辨析构建中文生物医学语言模型论文地址：https://arxiv.org/pdf/2110.07244.pdf领域：自然语言处理

xieyan0811·2024-01-15 22:21

ChatGPT 淘金潮（全）

凭借其先进的自然语言处理能力，ChatGPT能够执行语言翻

绝不原创的飞龙·2024-01-15 22:06

基于深度学习的实例分割的Web应用

基于深度学习的实例分割的Web应用1.项目简介1.1模型部署1.2Web应用2.Web前端开发3.Web后端开发4.总结1.项目简介这是一个基于深度学习的实例分割Web应用的项目介绍。

OverlordDuke·2024-01-15 19:49

基于深度学习的多类别电表读数识别方案详解

基于深度学习的多类别电表读数识别方案详解多类别电表读数识别方案详解项目背景项目难点最终项目方案系列项目全集：安装说明环境要求数据集简介数据标注模型选型明确目标，开始下一步的操作检测模型训练模型评估与推理番外篇

OverlordDuke·2024-01-15 19:18

《动手学深度学习》学习笔记第10章注意力机制

本系列为《动手学深度学习》学习笔记书籍链接：动手学深度学习笔记是从第四章开始，前面三章为基础知识，有需要的可以自己去看看关于本系列笔记：书里为了让读者更好的理解，有大篇幅的描述性的文字，内容很多，笔记只保留主要内容

北方骑马的萝卜·2024-01-15 19:13

基于深度学习的桃子熟度与大小智能检测

基于深度学习的桃子熟度与大小智能检测基于深度学习的桃子熟度与大小智能检测引言1.环境搭建与准备2.数据准备3.模型准备4.训练准备5.服务器端部署结语基于深度学习的桃子熟度与大小智能检测引言随着时代的快速发展

OverlordDuke·2024-01-15 19:12

智能语音技术栈

由于深度学习对于语音识别WER的下降具有明显的作用，所以Kaldi、CNTK、TensorFlow等支持深度学习的工具目前比较流行，Kaldi的优势就是集成了很多

chenkaifang·2024-01-15 19:53

人工智能，深度学习与机器学习

从去年研究生入学开始，总是听到周围的人在说人工智能，机器学习，深度学习，，，，然而自己并不能完全明白这些到底是怎么回事，以及他们之间有着什么样的关系，近来也不知道都搞了些什么鬼，大概好像是知道了点什么。

陶大明·2024-01-15 19:33

基于深度学习的钢板表面缺陷识别技术介绍与实践

1问题背景1.1问题背景钢板的表面质量是钢板最为重要的质量因素之一，表面质量的优劣直接影响其最终产品的性能与质量。然而在加工过程中，由于原材料、轧制设备和工艺等原因，导致钢板表面出现结疤、裂纹、锟印、刮伤、针眼、磷皮、麻点等不同类型的缺陷[1]。这些缺陷不仅影响产品的外观，而且降低了产品的抗腐蚀性、耐磨性和疲劳强度等性能。在钢板轧制过程中，钢板表面缺陷的检测是一种简单的重复性、快速、高度集中的工作

槿予·2024-01-15 18:20

机器学习在表面缺陷检测中的技术与实践

一、机器学习在表面缺陷检测中的应用深度学习：深度学习是机器学习的一个重要分支，其在图像识别和处理领域具有显著的优势。通过构建深度神经网络，可以对图像进行自动的缺陷检测和分类。常见

matlabgoodboy·2024-01-15 18:15

文本分类的一些记录

其中文本分类是自然语言处理中最基础的任务，指的是将文本打上特定的类别标签，以做区分和筛选。

hema12138·2024-01-15 18:29

资深程序员骆昊：Python从新手到大师，100天完整学习路线

算法channel·2024-01-15 18:10

sigmoid函数求导、求极值（史上最详细）

在机器学习、深度学习中，激活函数有时会使用到Sigmoid函数。

TFATS·2024-01-15 17:26

NLP（五）命名实体识别（NER）

本文将会简单介绍自然语言处理（NLP）中的命名实体识别（NER）。

TFATS·2024-01-15 17:26

慕尼黑工业大学最新提出！单目实时密集建图的混合隐式场方法

作者：小柠檬|来源：3DCV在公众号「3DCV」后台，回复「原论文」可获取论文pdf我们提出了一种新颖的方法，它将基于深度学习的密集SLAM与神经隐式场相结合，实时生成密集地图，而无需像以前的方法那样依赖

3DCV·2024-01-15 17:46

NLP论文阅读记录 - 2022 | WOS 用于摘要法律文本的有效深度学习方法

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题二.相关工作三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结前言Effectivedeeplearningapproachesforsummarizationoflegaltexts（22）0、论文摘要数字形式的法律判决文件的可用性为信息提取和应用提供了众多机会。由于这

yuyuyu_xxx·2024-01-15 17:11

[论文阅读]Self-Supervised Learning for Videos: A Survey

Self-SupervisedLearningforVideos:ASurvey.ACMComput.Surv.,55(13s),1–37.https://doi.org/10.1145/3577925论文中文名称：视频的自监督学习综述摘要：深度学习在各个领域取得的显著成功依赖于大规模标注数据集的可用性

王知为·2024-01-15 16:11

[深度学习]Open Vocabulary Object Detection 部署开放域目标检测模型使用感受

一、OpenVocabularyObjectDetection介绍OpenVocabularyObjectDetection(OpenVOD)是一种新型的目标检测方法，它使用开放词汇的概念来识别和检测图像中的对象。与传统的目标检测方法相比，OpenVOD具有更高的灵活性和可扩展性，因为它允许用户自定义对象类别和词汇，从而能够适应各种不同的应用场景和需求。OpenVOD的核心思想是将目标检测任务转化

FL1623863129·2024-01-15 16:24

人人都在用的PDF软件，也要接入ChatGPT了

福昕软件作为全球著名的PDF技术与解决方案提供商，近日也宣布将推出基于自然语言处理技术的聊天机器人ChatGPT的新功能，虽然功能还处于部署阶段，但是预计将会进一

智创有术有限公司·2024-01-15 16:13

[深度学习]imagenet的1000类别名称

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FL1623863129·2024-01-15 16:05

打破硬件壁垒：TVM 助力 AI技术跨平台部署

文章目录《TVM编译器原理与实践》编辑推荐内容简介作者简介目录前言/序言获取方式随着人工智能（ArtificialIntelligence，AI）在全世界信息产业中的广泛应用，深度学习模型已经成为推动AI

程序边界·2024-01-15 16:32

YOLOv8 Ultralytics：使用Ultralytics框架进行FastSAM图像分割

FriendshipT·2024-01-15 15:50

ai智能语音机器人系统的话术怎样设置效果比较好

设置一个AI智能语音机器人的话术，以实现最佳效果，涉及以下几个关键方面：1.自然语言处理（NLP）：AI机器人的话术需要能够理解和处理用户的自然语言输入。

VO_794632978·2024-01-15 15:02

ChatGPT和文心一言的技术特点

ChatGPT是一种自然语言处理（NLP）技术，可以帮助开发者构建自然语言交互系统，并能够根据用户的输入，以及上下文环境，生成自然语言回复，所以ChatGPT具备一定的强大能力。

半醒半浮生WH·2024-01-15 14:08

【日常聊聊】ChatGPT和文心一言哪个更好用

个人博客：个人主页个人专栏：日常聊聊⛳️功不唐捐，玉汝于成目录前言正文介绍哪个在文本生成上有优势结语我的其他博客前言随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理领域也取得了显著的进步。

还在路上的秃头·2024-01-15 14:00

chatgpt和文心一言哪个更好用

一、智能回复ChatGPT：ChatGPT是一种基于Transformer的深度学习模型，它能够通过上下文理解对话，并产生相应的回复。与传统的聊天机器人

前端御书房·2024-01-15 14:58

国科大-自然语言处理复习

自然语言处理复习实体关系联合抽取流水线式端到端方法检索式问答系统流水线方式信息检索（IR）阶段阅读理解（RC）阶段基于证据强度的重排基于证据覆盖的重排结合不同类型的聚合端到端方式Retriever-Reader

Kilig*·2024-01-15 13:25

一言、一格和一念，百度的生成内容生态圈

三者均整合了百度先进的人工智能技术，包括自然语言处理、图像生成等领域，以提供更智能的创意生成服务，旨在辅助用户进行创意性的内容生成，包括文字、图像、视频等多个方面，使创作过程更加高效和灵活。

AI生成未来·2024-01-15 13:43

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