自然语言处理深度学习

PyTorch核心--tensor 张量 ！！

张量不仅仅是存储数据的容器，还是进行各种数学运算和深度学习操作的基础。下面从3个方面做一共总结：
JOYCE_Leo16·2024-01-13 11:33

新书速览|从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM

详细讲解大模型基本理论、算法、程序实现与应用实战，揭示大模型开发与微调技术1本书内容大模型是深度学习自然语言处理皇冠上的一颗明珠，也是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。
全栈开发圈·2024-01-13 11:59

Applying the Roofline Model for Deep Learning performance optimizations

ApplyingtheRooflineModelforDeepLearningperformanceoptimizations以IntelXeon为例，介绍了一种为非统一内存访问（NonUnifiedMemoryAccess，NUMA[8]）自动创建Roofline模型的方法，并对InteloneDNN库中实现的高效深度学习原语进行了评估
图波列夫·2024-01-13 11:23

Paddle模型转ONNX

深度学习模型在硬件加速器上的部署常常要用到ONNX（OpenNeuralNetworkExchange，开放神经网络交换）格式，也可以通过ONNX实现不同AI框架（如Pytorch、TensorFlow
牧羊女说·2024-01-13 11:45

羚通视频智能分析平台基于 AI 智能安防视频监控烟火识别、烟火检测算法分析

羚通视频智能分析平台是一种基于先进的智能视频分析和深度学习技术的算法分析平台，专门致力于提供烟火识别检测的智能算法方案。
EasyDarwin·2024-01-13 11:14

羚通视频智能分析平台：烟火识别算法助力防范工厂火灾

羚通视频智能分析平台是一款基于人工智能和深度学习的视频智能分析软件，具有烟火识别、反光衣识别、安全帽识别等多种功能。其中，烟火识
LNTON羚通科技·2024-01-13 11:43

羚通视频智能分析平台：烟火识别算法助力野外火源检测与预警

该算法通过先进的计算机视觉和深度学习技术，对野外视频图像进行实时监测和分析，准确识别出烟火，为野外火灾的预防提供有力支持。
LNTON羚通科技·2024-01-13 11:43

羚通视频智能分析平台森林防火预警 烟火检测算法识别

该系统的核心是烟火识别算法，它基于深度学习技术。通过对大量烟火图像数据的学习和训练，该算法形成了一套能够自动识别视频中的烟火目标并对它们进行分类和定位的模型。
LntonCEC·2024-01-13 11:43

羚通视频智能分析平台AI智能视频分析烟火识别 烟火检测算法预警

羚通视频智能分析平台是一种创新的解决方案，利用智能视频分析和深度学习技术来实现烟火识别检测的智能算法。这一方案具有多个显著优点，包括高精度检测、实时性强、可扩展性强、智能分析和预警等。
LntonCEC·2024-01-13 11:43

Lnton羚通机器视觉算法平台基于AI智能安防视频监控烟火识别、烟火检测算法分析

AI视频识别烟火检测是基于先进的深度学习算法的，通过大量的项目现场素材训练模型，在工作服的素材库中收集大量数据，实现对人、安全帽、工作服等物体的高
LNTON羚通科技·2024-01-13 11:11

深度探析卷积神经网络（CNN）在图像视觉与自然语言处理领域的应用与优势

最大池化层1.4全连接层2应用领域2.1图像视觉领域中CNN的应用2.2NLP领域中CNN的应用3CNN的限制与未来展望3.1CNN的挑战3.2CNN的展望结语前言卷积神经网络（CNN）作为一种强大的深度学习模型
cooldream2009·2024-01-13 10:24

学习笔记--神经网络与深度学习之卷积神经网络

目录1.卷积1.1一维卷积1.2卷积的作用1.3卷积扩展1.4二维卷积1.5互相关2.卷积神经网络2.1用卷积代替全连接2.2卷积层2.3汇聚层（池化层）2.4卷积网络结构3.其它卷积种类3.1空洞卷积3.2转置卷积/微步卷积4典型的卷积神经网络4.1LeNet-54.2AlexNet4.3Inception4.4残差网络利用全连接前馈网络处理图像时的问题：（1）参数太多：  对于输入的10010
qssssss79·2024-01-13 10:20

国内可直接使用的GPT-4.0人工智能MidTool网页版

它不仅在自然语言处理领域取得了突破性的进展，而且其应用范围也在不断扩大，从文本生成到深度学习，从自动化办公到创意艺术，GPT-4.0的影响力无处不在。
Blind.894·2024-01-13 09:29

ChatGPT为教育发展带来便利与机遇，但也有伦理风险

作为一种强大的自然语言处理模型，ChatGPT在教育领域展现出了巨大的潜力。它可以成为教学辅助工具、搭建自主学习平台、节约人力资源成本等等。然而，ChatGPT为教
do1twe11·2024-01-13 09:57

机器学习和深度学习检测网络安全课题：DDOS检测、恶意软件、恶意流量检测课题资料

开源的DDOS检测工具https://github.com/equalitie/learn2ban基于KDDCUP99数据集预测DDoS攻击基于谱分析与统计机器学习的DDoS攻击检测技术研究基于机器学习的分布式拒绝服务攻击检测方法研究DDoSAttacksUsingHiddenMarkovModelsandCooperativeReinforcementLearning*恶意软件检测https:/
三更科技公社·2024-01-13 09:41

探索语义解析技术和AI人工智能大模型的关系

场景二：总结语义解析在实际应用中的优点人机交互方面数据库查询方面语义解析和大模型的关系正向关系负向关系语义解析技术延伸阅读推荐语：了解这本书详细语义解析定义语义解析(SemanticParsing)是自然语言处理领域一个非常基础
Aileen_0v0·2024-01-13 09:00

TensorRT优化部署实战项目：YOLOv5人员检测

系列文章目录第一章YOLOv5模型训练集标注、训练流程第二章YOLOv5模型转ONNX,ONNX转TensorRTEngine第三章TensorRT量化文章目录系列文章目录前言一、配置深度学习环境二、YOLOv5
小豆包的小朋友0217·2024-01-13 08:55

TensorRT量化

TensorRTEngine第三章TensorRT量化文章目录系列文章目录前言一、量化二、量化在TensorRT中的实现三、预处理（Preprocess)和后处理(Postprocess)总结前言学习笔记–恩培老师一、量化深度学习量化是将深度学习模型中的参数
小豆包的小朋友0217·2024-01-13 08:55

高质量训练数据助力大语言模型摆脱数据困境 | 景联文科技

这些模型在文本生成、问答系统、对话生成、情感分析、摘要生成等方面都表现出了强大的能力，为自然语言处理领域带来了新的突破。然而，这些大语言模型也存在一些有关数据方面的难题。
景联文科技·2024-01-13 08:20

大创项目推荐 深度学习火车票识别系统

文章目录0前言1课题意义课题难点：2实现方法2.1图像预处理2.2字符分割2.3字符识别部分实现代码3实现效果4最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是图像识别火车票识别系统该项目较为新颖，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://gitee.com/dancheng-senior/po
laafeer·2024-01-13 08:57

大创项目推荐 深度学习猫狗分类 - python opencv cnn

文章目录0前言1课题背景2使用CNN进行猫狗分类3数据集处理4神经网络的编写5Tensorflow计算图的构建6模型的训练和测试7预测效果8最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习猫狗分类
laafeer·2024-01-13 08:22

深度学习工具-Amazon SageMaker使用

AmazonSageMaker深度学习程序可能需要很多计算资源，这很容易超出你的本地计算机所能提供的范围。云计算服务允许你使用功能更强大的计算机更轻松地运行本书的GPU密集型代码。
白云如幻·2024-01-13 07:08

【发票识别】支持pdf、ofd、图片格式（orc、信息提取）的发票

背景为了能够满足识别各种发票的功能，特地开发了当前发票识别的功能，当前的功能支持pdf、ofd、图片格式的发票识别，使用到的技术包括文本提取匹配、ocr识别和信息提取等相关的技术，用到机器学习和深度学习的相关技术
比嗨皮兔·2024-01-13 07:53

imgaug库指南（20）：从入门到精通的【图像增强】之旅

引言在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。
高斯小哥·2024-01-13 06:21

人工智能-深度学习：神经网络模型压缩技术（Network Compression）

一、技术背景一般情况下，NeuralNetworks的深度和效果成正比，网络参数越多，准确度越高，基于这个假设，ResNet50（152）极大提升了CNN的效果，但计算量也变得很大。这种网络很难跑在前端移动设备上。这几年如火如荼的各种神经网络芯片，其思路是对于给定的计算任务用专用硬件加速。另一个思路是尽可能简化模型来减少计算量和存储占用的一类方法称为模型压缩（Modelcompression）。基
u013250861·2024-01-13 06:15

使用 EmbeddingBag 和 Embedding 完成词嵌入

本文为[365天深度学习训练营学习记录博客\n参考文章：365天深度学习训练营\n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·2024-01-13 06:14

OpenAI的ChatGPT：引领人工智能交流的未来

它利用先进的自然语言处理技术，能够与用户进行流畅、自然的对话。这种技术在过去几年中取得了飞速的发展，
宇文智·2024-01-13 06:41

《NLP入门到精通》栏目导读

将自然语言处理得知识贯穿过来。本栏目得前导栏目是《深度学习》、《pytorch实践》，因此，读者需要一定得深度学习基础，才能过度到此栏目内容。
无水先生·2024-01-13 05:38

《深度学习算法实践》读书笔记

开篇问：从word复制笔记上传格式老是出问题，求教1.开始如何由工程思维转化到算法思维算法的开发流程：开始-观察-实验-模型-观察-更新模型-结果输出具体来说：1.明确需求2.观察需求所涉及的问题“三个重要概念：准确率（Accuracy）、召回率（Recall）、精确率（Precision），例如1000封正常邮件，500封垃圾邮件，100封重要邮件，模型一共找出100封正常邮件、400封垃圾邮件
球长爱折腾·2024-01-13 05:58

从无到有：AI绘画API在插画与游戏设计中的应用

AI绘画API的工作原理AI绘画API基于深度学习和神经网络技术，通过对大量图像数据进行训练和学习，逐渐掌握图像生成的能力。这些API通常采用GAN（生成对抗网络）架构，由生成器和判别器两部分组成。
海碗吃饭·2024-01-13 05:44

AI绘画生成器的应用场景有哪些？

这些软件通常使用机器学习和深度学习算法来训练模型，从而根据用户输入的文字描述或图像来生成新的艺术作品。AI绘画生成器有多种应用场景，包括但不限于：①根据用户输入的文字描述，生成符合描述的图像或画作。
jianewang·2024-01-13 05:14

checkpoint存的是参数还是模型?

在深度学习中，术语"checkpoint"通常用来指代在训练过程中保存的模型参数的一种形式。模型参数是深度学习模型中学到的权重和偏置等参数，它们定义了模型的状态。
不当菜鸡的程序媛·2024-01-13 04:32

通义千问Qwen-72B-Chat基于PAI的低代码微调部署实践

阿里云人工智能平台PAI是面向开发者和企业的机器学习/深度学习平台，提供AI开发全链路服务。快速开
阿里云大数据AI技术·2024-01-13 03:52

Mixtral 8X7B MoE模型基于PAI的微调部署实践

阿里云人工智能平台PAI是面向开发者和企业的机器学习/深度学习平台，提供了对于Mixtral8x7B模型的全面支持，开发者和企业用户可以基于PAI-快速开始（PAI-QuickStart）轻松完成Mixtral8x7B
阿里云大数据AI技术·2024-01-13 03:50

J2 - ResNet-50v2实战

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、项目定制目录环境步骤环境设置数据准备图像信息查看模型设计ResidualBlock块stack堆叠resnet50v2模型模型训练模型效果展示总结与心得体会环境系统
好名让狗申请了·2024-01-13 03:19

J1 - ResNet-50实战

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、项目定制目录环境步骤环境设置数据准备图像信息查看模型设计模型训练模型效果展示总结与心得体会环境系统:Linux语言:Python3.8.10
好名让狗申请了·2024-01-13 03:49

YOLOv8重要模块解读

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yolov8的模块代码主要在.
好名让狗申请了·2024-01-13 03:49

J3-DenseNet实战

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、项目定制目录环境步骤环境设置数据准备图像信息查看模型构建模型训练模型效果展示总结与心得体会环境系统:Linux语言:Python3.8.10
好名让狗申请了·2024-01-13 03:47

深度学习框架笔记

一、深度学习框架是什么？1.1说明深度学习框架像Caffe、tensorflow，这些是深度学习的工具，简单来说就是库，编程时需要importcaffe、importtensorflow。
爱编码的小陈·2024-01-13 03:39

深度学习--AutoEncoder异常值处理

整体的算法思路：1.将正常样本与异常样本切分为：训练集X，训练集Y，测试集X，测试集Y2.AutoEncoder建模：建模3.用正样本数据训练AutoEncoder：因为AutoEncoder是要想办法复现原有数据，因此要确保AutoEncoder看到的都只是自身正常的数据，这样当异常的数据到来时，就会出现很突兀的状况，这也是我们要的效果。4.计算阈值：因为异常样本会造成很突兀的效果，但是突兀的程
Stitch的实习日记·2024-01-13 03:05

这是我见过的最适合小白的 PyTorch 中文课程

对于刚接触深度学习的小白来说，PyTorch是必会的框架。只是，很多小伙伴还没来得及开启学习之路，一个最重要的问题就摆在了面前：PyTorch，该怎么学呢？
机器学习社区·2024-01-13 02:17

用通俗易懂的方式讲解：一文讲透最热的大模型开发框架 LangChain

在这个背景下，LangChain作为一个以LLM模型为核心的开发框架出现，为自然语言处理开启了一个充满可能性的世界。借助LangChain，我们可以创建各种应用程序，包括聊天机器人和智能问答工具。
机器学习社区·2024-01-13 02:45

自然语言处理——7.7 词性标注概述

面临的问题词性(part-of-speech,POS)标注(tagging)的主要任务是消除词性兼类歧义。在任何一种自然语言中，词性兼类问题都普遍存在。例如：在英语中(1)Timeflieslikeanarrow.(2)Iwantyoutowebourannualreport.对Brown语料库的统计，55％词次兼类。汉语中常用词兼类现象严重，《现代汉语八百词》兼类占22.5％。在汉语中(1)形同
SpareNoEfforts·2024-01-13 02:20

Python 全栈体系【四阶】（一）

四阶：机器学习-深度学习第一章numpy一、numpy概述NumericalPython，数值的Python，补充了Python语言所欠缺的数值计算能力。Numpy是其它数据分析及机器学习库的底层库。
柠檬小帽·2024-01-13 02:54

Python 全栈体系【四阶】（十二）

朴素贝叶斯是多用途分类器，能在很多不同的情景下找到它的应用，例如垃圾邮件过滤、自然语言处理等。1.概率1.1定义概率是反映随机事件出现的可能性大小。
柠檬小帽·2024-01-13 02:20

DIEN模型 && GRU序列模型 && 什么是dropout参数？ && 什么是“探索和利用”机制？

DIEN模型DIEN（DeepInterestEvolutionNetwork）是一种用于推荐系统的深度学习模型。该模型于2018年由阿里巴巴提出，旨在解决传统推荐系统中静态兴趣模型的局限性。
Wzideng·2024-01-13 00:15

Rasa NLU-About

RasaNLU：Chatbots和AI助手的语言理解RasaNLU是一个开源自然语言处理工具，用于聊天机器人中的意图分类，响应检索和实体提取。
魏鹏飞·2024-01-12 23:21

拉伸

《认知觉醒》里面有一篇关于深度学习的讲解，我觉得作者讲的特别好。
昊霖妈妈成长记·2024-01-12 22:11

最终目标：开发出智能对话工具

可根据使用场景，做深度的行业方向的深度学习。知识体系框架：资源收集：从开始到实战聊天机器人人工智能和机器学习新加坡国立大学聊天机器人视频教程github地址
wo_monic·2024-01-12 22:14

深度学习代码学习

神经网络基本搭建：torch.nn解惑（一）-----super(XXX,self).__init__()到底是代表什么含义_super(,self).__init__-CSDN博客神经网络的基本框架的搭建-nn.Module-CSDN博客
朽月初二·2024-01-12 21:42
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