自然语言处理深度学习

语义分割无监督、半监督学习

InstanceAdaptiveSelf-TrainingforUnsupervisedDomainAdaptation（ECCV2020）https://arxiv.org/abs/2008.12197标记的训练数据和未标记的测试数据之间的差异是当前深度学习模型面临的一个重大挑战
Valar_Morghulis·2024-01-09 14:36

大模型的“幻觉”问题

1.大模型技术介绍"大模型技术"通常指的是在深度学习中使用大型神经网络的技术和方法。这些技术的发展主要受益于计算资源的增加、模型架构的创新以及训练算法的改进。
清汤鸡蛋·2024-01-09 14:12

Python将Labelme文件的真实框和预测框绘制到图片上

更多精彩内容，可点击进入Python日常小操作专栏、OpenCV-Python小应用专栏、YOLO系列专栏、自然语言处理专栏或我的个人主页查看YOLOv8Ultralytics：使用Ultra
FriendshipT·2024-01-09 14:51

YOLOv8 Ultralytics：使用Ultralytics框架进行姿势估计

更多精彩内容，可点击进入Python日常小操作专栏、OpenCV-Python小应用专栏、YOLO系列专栏、自然语言处理专栏或我的个人主页查看基于DETR
FriendshipT·2024-01-09 14:50

梯度下降 梯度消失 梯度爆炸 通俗易懂讲解对比

梯度下降、梯度消失和梯度爆炸都是深度学习中的重要概念，它们与神经网络的训练过程密切相关。下面我会尽量用通俗易懂的方式来解释这三个概念，并进行对比。
香至-人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-01-09 13:33

预训练模型的分类，以及代表模型介绍

以下是一些主要类型的预训练模型及其代表性模型：自然语言处理（NLP）模型：自回归语言模型：这类模型根据上文内容预测下一个可能的单词或字符。
香至-人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-01-09 13:00

人工智能：模拟人类智慧的科技奇迹

这项技术的发展离不开机器学习、自然语言处理、计算
金鸣识别·2024-01-09 13:49

交叉编译、指令集、CPU架构

编译原理】交叉工具链详解写给安卓程序员的C/C++编译入门(交叉编译，Makefile)5分钟掌握cmake(11):交叉编译时正确使用Ninja关于项目编译工具ninja、make、cmake的区别与优劣深度学习
肖恩快跑~·2024-01-09 13:47

基于tensorflow CNN的花卉识别系统

项目介绍：本项目是一个基于深度学习技术的花卉识别系统。用户可以上传一张花卉图片，系统通过使用卷积神经网络（CNN）模型，自动识别出该花卉的品种。
沐知全栈开发·2024-01-09 12:12

深度学习常用的下载链接/下载地址（CUDA/cuDNN）

1.CUDA各个版本的下载链接https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive2.cuDNN各个版本的下载链接https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive注意：cuDNN的下载需要登录英伟达账号
Mobius8086·2024-01-09 12:56

AI与5G、IDC等成为数字经济的重要基础设施

通过机器学习和深度学习算法，AI可以自动处理海量数据，分析出有价值的信息和模式，为企业提供精准的决策支持。例如，在金融领域，AI可
广州硅基技术燕儿·2024-01-09 12:10

AI数字人国内人工智能产业发展趋势

随着计算机图形学、自然语言处理和深度学习等技术的快速发展，AI数字人越来
广州硅基技术燕儿·2024-01-09 12:10

深度学习：图神经网络——在推荐系统中的应用

PinSage是工业界应用图神经网络完成推荐任务的第一个成功案例，其从用户数据中构造图（graph）的方法和应对大规模图而采取的实现技巧都值得我们学习。PinSage被应用在图片推荐类Pinterest上。在Pinterest中，每个用户可以创建并命名图板（board），并将感兴趣的图片（pins）添加进图板。推荐系统的任务是为每个图片生成高质量的表示向量，并据此为每位用户推荐其可能感兴趣的图片。
一碗姜汤·2024-01-09 11:35

Elasticsearch：Search tutorial - 使用 Python 进行搜索 （四）

在本节中，你将了解另一种机器学习搜索方法，该方法利用ElasticLearnedSparseEncodeR模型或ELSER，这是一种由Elastic训练来执行语义搜索的自然语言处理模型。
Elastic 中国社区官方博客·2024-01-09 11:02

基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理

文章目录一、内容简介二、前言2.1Transformer模型标志着AI新时代的开始2.2Transformer架构具有革命性和颠覆性2.3GoogleBERT和OpenAIGPT-3等Transformer模型将AI提升到另一个层次2.4本书将带给你的“芝士”2.5本书面向的读者三、本书内容简介3.1第一章3.2第二章3.3第三章3.4第四章3.5第五章3.6第六章3.7第七章3.8第八章3.9第
春人.·2024-01-09 11:54

问题:batchnormal训练单个batch_size就会报错吗

BatchNormalization（批标准化）是一种深度学习中的正则化技巧，它可以改进网络的训练过程。
zwhdldz·2024-01-09 11:53

方法-PC端远程调试分布式训练

本专栏为深度学习的一些技巧,方法和实验测试,偏向于实际应用,后续不断更新,感兴趣童鞋可关,方便后续推送简介一些简单的代码我们使用Pycharm本地调试就能运行成功，但在诸如使用GPU进行分布式训练和推断等场景中
zwhdldz·2024-01-09 11:53

BUG-Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1, xxx, 1, 1])

本专栏为深度学习的一些技巧,方法和实验测试,偏向于实际应用,后续不断更新,感兴趣童鞋可关,方便后续推送现象在训练深度学习模型时，保错如下:line2404,in_verify_batch_sizeraiseValueError
zwhdldz·2024-01-09 11:53

深度学习知识点总结

关于bn层mean,std第i个元素就是第i个通道上全部batch张输出特征图所有元素的平均值和方差,所shape就是特征图shape可学习参数weight和bias分别对应γ，β.有bn时cov可以不用bia在训练过程中,mean和std是统计得到的,然后在迭代过程中动态累加,m*si-1+(1-m)*si,m为历史保留比,对应pytorch的momenta参数,test过程中使用训练过程的统计
zwhdldz·2024-01-09 11:45

图像匹配几种常见算法与实践

本文主要内容1.模版匹配2.特征匹配3.深度学习去找目标模版匹配原理模板匹配是基于像素的匹配，用来在一副大图中搜寻查找模版图像位置的方法。和2D卷积一样，它也是用模板图像在输入图像（大图）上滑动，并在
霍格沃兹测试开发学社·2024-01-09 11:36

【机器学习】循环神经网络（四）-应用

五、应用-语音识别5.1语音识别问题详述语音识别的经典方法GMM+HMM框架5.2深度模型详述DNN-HMM结构循环神经网络与CTC技术结构用于语音识别问题六、自然语言处理RNN-LM建模方法6.1中文分词
十年一梦实验室·2024-01-09 11:36

Copilot 插件的使用介绍：如何快速上手

通过自然语言处理和机器学习技术，能够通过分析程
攻城狮Adam·2024-01-09 11:33

ModelScope提供了官方镜像及环境配置

ModelScopeLibrary目前支持tensorflow，pytorch深度学习框架进行模型训练、推理，在Python3.7+,Pytorch1.8+,Tensorflow1.15/Tensorflow2.0
AI小白龙*·2024-01-09 11:17

互联网加竞赛 基于卷积神经网络的乳腺癌分类 深度学习 医学图像

文章目录1前言2前言3数据集3.1良性样本3.2病变样本4开发环境5代码实现5.1实现流程5.2部分代码实现5.2.1导入库5.2.2图像加载5.2.3标记5.2.4分组5.2.5构建模型训练6分析指标6.1精度，召回率和F1度量6.2混淆矩阵7结果和结论8最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于卷积神经网络的乳腺癌分类该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：
Mr.D学长·2024-01-09 09:20

【深度学习：评估指标】如何在计算机视觉中测量模型性能：综合指南

正确评估机器学习模型的性能是开发生命周期中的关键步骤。通过使用正确的评估指标，机器学习工程师可以更深入地了解模型的优势和劣势，帮助他们不断微调和提高模型质量。此外，更好地了解评估指标有助于比较不同的模型，以确定最适合给定业务案例的模型。本综合指南将首先探讨不同的指标，以衡量分类、对象检测和分割模型的性能，以及它们的优点和局限性。在本文的最后，您将学习如何评估以为您的项目选择正确的指标。在本指南中，
jcfszxc·2024-01-09 09:19

【深度学习每日小知识】Transfer Learning 迁移学习

TransferLearning迁移学习是指机器学习中的一种技术，其中从解决一个问题中获得的知识应用于另一个不同但相关的问题。在迁移学习中，预训练模型被用作学习新任务或提高现有模型性能的起点。预训练模型通常在大型数据集上进行训练，以识别数据中的模式。然后，可以在较小的相关数据集上对该模型进行微调，以执行特定任务。通过重用在预训练阶段获得的知识，迁移学习可以减少训练模型所需的数据量并提高其性能。迁移
jcfszxc·2024-01-09 09:17

读《深度学习：走向核心素养》

其次，帮助学生真正成为教学主体。学生成为主体的重要标志是能够自主操作特定的对象（客体），并能从中获得发展。教师的作用，就是为学生提供这种既能自主操作又能帮助学生获得发展的对象（我们暂且称之为“教学材料”）。为什么要提供这样的教学材料呢？教学材料与知识、与教材上的内容不同——不是它们的简单复制翻版，而是对它们进行转化的结果，使它们活动化、具体化，是能够与学生发生关联并能逐渐展开的活动样态。具体而言，
qingqianshiguan·2024-01-09 09:55

用pytorch给深度学习加速：正交与谱归一化技术

torch.nn参数优化parametrizations.orthogonal这个torch.nn.utils.parametrizations.orthogonal模块是PyTorch库中的一个功能，用于对神经网络中的矩阵或一批矩阵应用正交或酉参数化。这种技术主要用于优化网络权重的表示，使其保持正交或酉性质，从而有助于提高网络的训练稳定性和性能。用途保持网络权重的正交性或酉性，以保持稳定的特征提
E寻数据·2024-01-09 09:36

Pytorch上下采样函数--interpolate()

pytorchtorch.nn.functional.interpolate实现插值和上采样什么是上采样：上采样，在深度学习框架中，可以简单的理解为任何可以让你的图像变成更高分辨率的技术。
Activewaste·2024-01-09 09:05

【深入浅出Pytorch-task3】上采样与下采样、神经网络中类的继承，调用父类初始化方法、对网络中间层进行修改

下采样连接和上采样连接也可以叫做池化层以及上采样层1.1下采样（downsampling）在深度学习中，下采样连接也叫下采样层，在视觉领域也称为池化层目的就是用来降低特征的维度并保留有效信息，一定程度上避免过拟合
数据框·2024-01-09 09:33

【python、pytorch】

做为一款深度学习的平台，向用户提供最大的灵活性和速度。基本元素操作Tenors张量：张量的概念类似于Numpy中的ndarray数据结构，最大的区别在于Tensor可以利用GPU的加速功能。
岩塘·2024-01-09 08:17

抖去推账号矩阵+无人直播+文案引流系统开发搭建--开源

更可针对短视频的使用场景进行创作，例如全店IP形象打造、达人口播探店、网红门店打卡、商家广告宣传等3.DAQ+文案库通过深度学习技术建模，为商家生成更符合实际业务场景需求的文案
SaaS开发==za898668·2024-01-09 08:46

【论文阅读】深度学习中的后门攻击综述

深度学习中的后门攻击综述1.深度学习模型三种攻击范式1.1.对抗样本攻击1.2.数据投毒攻击1.3.后门攻击2.后门攻击特点3.常用术语和标记4.常用评估指标5.攻击设置5.1.触发器5.1.1.触发器属性
ADSecT吴中生·2024-01-09 08:43

竞赛保研 基于深度学习的人脸表情识别

文章目录0前言1技术介绍1.1技术概括1.2目前表情识别实现技术2实现效果3深度学习表情识别实现过程3.1网络架构3.2数据3.3实现流程3.4部分实现代码4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的人脸表情识别该项目较为新颖
iuerfee·2024-01-09 08:32

竞赛保研 基于深度学习的人脸性别年龄识别 - 图像识别 opencv

文章目录0前言1课题描述2实现效果3算法实现原理3.1数据集3.2深度学习识别算法3.3特征提取主干网络3.4总体实现流程4具体实现4.1预训练数据格式4.2部分实现代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是毕业设计人脸性别年龄识别系统
iuerfee·2024-01-09 07:58

动手学深度学习4 线性代数

动手学深度学习4线性代数1.线性代数--数学意义2.线性代数的实现3.按特定轴求和4.线性代数QA1.线性代数–数学意义视频：https://www.bilibili.com/video/BV1eK4y1U7Qy
陌上阳光·2024-01-09 07:10

探索PyTorch优化和剪枝技术相关的api函数

torch.nn子模块Utilities解析clip_grad_norm_torch.nn.utils.clip_grad_norm_是PyTorch深度学习框架中的一个函数，它主要用于控制神经网络训练过程中的梯度爆炸问题
E寻数据·2024-01-09 07:06

Python在智能手机芯片研发

Python具有强大的科学计算库，如NumPy和SciPy，能够支持大规模数据处理、机器学习和深度学习等多种算法开发和
python无人驾驶 医学芯片·2024-01-09 06:17

孪生神经网络MATLAB实战[含源码]

一、算法原理孪生神经网络（Siameseneuralnetwork）是一种深度学习网络，它使用两个或多个具有相同架构、共享相同参数和权重的相同子网。孪生网络通常用于寻找两个可比较事物之间的关系的任务。
matlab数学建模加油站+·2024-01-09 06:13

133自然语言处理通关手册--文本数据的读写及操作

文本数据的读写及操作txt文本数据的读写对于txt文本数据，Python中的内置函数open()和write()就可以实现读取或者写入操作。open()函数用于打开一个文件，创建一个file对象，之后，相关的方法才可以调用它进行更多的操作。对于open()函数，我们主要关注三个传入的参数：file:文件路径（相对或者绝对路径）。mode:文件打开模式。encoding:编码格式，一般使用utf-8
Jachin111·2024-01-09 06:54

基于yolov2深度学习网络的车辆行人检测算法matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本MATLAB2022a3.部分核心程序..........................................................loadyolov2.mat%加载训练好的目标检测器img_size=[224,224];imgPath=
简简单单做算法·2024-01-09 05:21

吴恩达深度学习笔记(50)-超参数训练的实践

如今的深度学习已经应用到许多不同的领域，某个应用领域的超参数设定，有可能通用于另一领域，不同的应用领
极客Array·2024-01-09 05:56

轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo 笔记+作业展示

这些模型在各种任务中展现出惊人的性能，比如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。这种
xidierzuo·2024-01-09 05:47

轻松玩转书生·浦语大模型趣味Demo 学习笔记

这些模型在各种任务中展现出惊人的性能，比如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。这种模型通常采用深度神经网络结构，如Tr
weixin_42837310·2024-01-09 05:46

浦语大模型趣味 Demo课程学习及实战应用

这些模型在各种任务中展现出惊人的性能，比如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。这种模型通常采用深度神经网络结构，如Transformer、BE
m0_54169072·2024-01-09 05:15

GPT火了一年了，你还不懂大语言模型吗？

二、大语言模型技术原理1深度学习基础2神经网络结构3语言模型训练与优化三、大语言模型应用场景1自然语言处理2机器翻译3智能问答与对话系统4文本生成
发狂的小花·2024-01-09 03:43

推荐系统实战（二）-第二章

但是利用用户注册信息为用户进行推荐是不合理的：现有的自然语言处理技术不能很好的对用户的自我描述进行准确的理解；用户的兴趣会发生变化，但是却不会动态的更新自我描述；用户自己也知道怎么用语言去表达自己的兴趣爱好
文子轩·2024-01-09 03:28

GPT-4：人工智能的新纪元与未来的无限可能

作为最新一代的自然语言处理模型，GPT-4不仅在技术上取得了突破，更在应用层面展现了前所未有的潜力。本文将探讨GPT-4的核心技术、应用场景以及它对未来社会的潜在影响。
Blind.894·2024-01-09 02:00

关于生成式语言大模型的一些工程思考 paddlenlp & chatglm & llama

近期百度飞桨自然语言处理项目paddlenlp发布了2.6版本。
路人与大师·2024-01-09 02:57

JAVA 程序员的宝藏 AI 工具箱 – Deep Java Library (DJL)

转载自知乎前言这几年深度学习的爆发带来了一个未曾预料到的结果，Python这个曾经小众的语言突然之间变得炙手可热。究其原因，在Python的生态中我们可以容易的找到许多的资源。
Lannnking·2024-01-09 01:55
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