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AI数学基础23——Adam=Momentum+RMSprop
动量梯度下降法详细展示了如何优化
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的训练速度,尽可能减少抖动,以最快速度找到代价函数的最小值。
LabVIEW_Python
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自然语言处理:transfomer架构
介绍transfomer是自然语言处理中的一个重要
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结构,算是在传统RNN和LSTM上的一个升级,接下来让我们来看看它有处理语言序列上有哪些特殊之处模型整体架构原论文中模型的整体架构如下,接下来我们将层层解析各层的作用和代码实现该模型架构主要包含的基本层有嵌入层
Nowl
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pytorch版基础知识1.简单介绍PyTorch是一个开源的深度学习框架,由Facebook于2016年发布的第一个开源项目。
砍树+c+v
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1.1kears1.2kears常用数据集2.波士顿房价数据及可视化2.1下载波士顿房价数据集2.2展示一个属性对房价的影响2.3将是三个属性全部展示1.认识1.1kearsKeras是一个用Python编写的高级
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砍树+c+v
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tensorflow
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深度学习
文本分类识别系统Python+卷积
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算法+TensorFlow+Django网页界面
作为主要开发语言,通过选取的中文文本数据集(“体育类”,“财经类”,“房产类”,“家居类”,“教育类”,“科技类”,“时尚类”,“时政类”,“游戏类”,“娱乐类”),基于TensorFlow搭建CNN卷积
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算法模型
子午
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2024-01-28 11:12
计算机课设项目
python
算法
分类
【GitHub项目推荐--如何构建项目】【转载】
这是一个138KStar的开源项目,这个仓库汇集了诸多优质资源,教你如何构建一些属于自己的东西,内容主要分为增强现实、区块链、机器人、编辑器、命令行工具、
神经网络
、操作系统等几大类别。
旅之灵夫
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2024-01-28 11:28
GitHub项目推荐
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[笔记]深度学习入门 基于Python的理论与实现(六)
6.与学习相关的技巧6.1参数的更新
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学习的目的是找到使损失函数尽可能小的参数,这个过程叫最优化_(optimization_),但是由于
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的参数空间复杂,所以很难求最优解.前几章,我们使用参数的梯度
飞鸟malred
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2024-01-28 10:02
ai
笔记
深度学习
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【Java万花筒】Java智能编程:探寻Jess、JADE、Neuroph和Apache OpenNLP的奇妙世界
这些工具包提供了丰富的功能,涵盖了专家系统开发、多智能体系统、人工
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构建以及自然语言处理等领域。通过深入了解这些工具,读者将能够在J
friklogff
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2024-01-28 10:25
Java万花筒
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apache
开发语言
人工智能:更多有用的 Python 库
人工
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(artificialneuralnetwork)(
库库的里昂
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2024-01-28 09:16
杂谈
人工智能
开发语言
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源码实现简介
深度学习的基本原理是通过
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模拟人脑的认知过程,从大量的数据中学习并提取有用的特征。在自动驾
zwhdldz
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2024-01-28 09:11
手撕源码系列
深度学习
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pytorch
transformer
DPW-SDNet: Dual Pixel-Wavelet Domain Deep CNNsfor Soft Decoding of JPEG-Compressed Images
受深度卷积
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(CNN)在低层和高层计算机视觉问题上的出色性能的启发,我们开发了一种基于双像素小波域深度卷积
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mytzs123
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2024-01-28 08:29
图像增强
深度学习
处理多维特征的输入
文章目录回顾多维向量的逻辑回归Mini-Batch
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构建模型1.数据准备2.定义模型3.构建损失函数和优化器4.训练完整代码练习回顾之前学习的分类和回归任务都是由x、y组成的数据集,但是我们的输入都是一维向量
chairon
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2024-01-28 08:28
PyTorch深度学习实践
pytorch
深度学习
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TNNLS'23 | 简单高效的图对比学习聚类
来源:图
神经网络
与推荐系统本文约2400字,建议阅读5分钟论文提出了一种简单高效的图对比学习聚类方法SCGC。
数据派THU
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2024-01-28 08:20
学习
聚类
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机器学习
人工智能
【DeepLearning-9】YOLOv5模型网络结构中加入MobileViT模块
一、
神经网络
的前中后期在
神经网络
中,特别是在深度卷积
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(CNN)中,“网络早期(低层)”、“网络中期(中层)”和“网络后期(高层)”通常指的是网络结构中不同层级的部分,每个部分在特征提取和信息处理方面有其特定的作用和特性
风筝超冷
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2024-01-28 08:33
YOLO
深度学习与
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pytorch版 2.2 数据预处理
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pytorch版2.2数据预处理目录深度学习与
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pytorch版2.2数据预处理2.2.1读取数据集2.2.2处理缺失值2.2.3转换为张量格式小结2.2.1读取数据集#2.2.1
砍树+c+v
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2024-01-28 08:27
深度学习
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pytorch
PyTorch初探:基本函数与案例实践
张量上的操作是构建
神经网络
层的基础。以下是PyTorch中一些常用的张量操作函数:torch.tensor():创建一个新的张量。torch.ones(),torc
GT开发算法工程师
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2024-01-28 08:26
pytorch
人工智能
python
线性回归
【机器学习 & 深度学习】
神经网络
简述
个人主页:为梦而生~关注我一起学习吧!专栏:机器学习欢迎订阅!相对完整的机器学习基础教学!⭐特别提醒:针对机器学习,特别开始专栏:机器学习python实战欢迎订阅!本专栏针对机器学习基础专栏的理论知识,利用python代码进行实际展示,真正做到从基础到实战!往期推荐:【机器学习基础】一元线性回归(适合初学者的保姆级文章)【机器学习基础】多元线性回归(适合初学者的保姆级文章)【机器学习基础】决策树(
为梦而生~
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2024-01-28 07:39
机器学习
深度学习
机器学习
深度学习
神经网络
人工智能
大创项目推荐 题目:基于卷积
神经网络
的手写字符识别 - 深度学习
写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4降采样层3.5输出层设计4网络模型的总体结构5部分实现代码6在线手写识别7最后0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
的手写字符识别该项目较为新颖
laafeer
·
2024-01-28 07:03
python
AIGC的底层核心结构Transformer是如何彻底改变NLP游戏规则的?OJAC近屿智能带你一探究竟
Transformer是一种基于注意力机制的
神经网络
架构。可以用于处理序列数据,被广泛应用于翻译、识别等任务。这种模型的主要特点是使用自注意力机制和位置Embedding来提升语言的表达能力。Tr
OJAC近屿智能
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2024-01-28 06:45
AIGC
transformer
自然语言处理
NeRF 其一:NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis
RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis1.什么是神经辐射场2.论文简述3.体渲染3.1视线3.2体渲染-连续3.3体渲染-离散4.
神经网络
与位置编码
泠山
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2024-01-28 06:39
#
NeRF
python
nerf
神经网络
pytorch 卷积
神经网络
CNN
www.ai-xlab.comAIMOOC卷积
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CNN1www.ai-xlab.comAIMOOC卷积
神经网络
是近年发展起来,并广泛应用于图像处理,NLP等领域的一种多层
神经网络
。
Jiang_Immortals
·
2024-01-28 06:06
人工智能
第5章 (python深度学习——波斯美女)
第5章深度学习用于计算机视觉本章包括以下内容:理解卷积
神经网络
(convnet)使用数据增强来降低过拟合使用预训练的卷积
神经网络
进行特征提取微调预训练的卷积
神经网络
将卷积
神经网络
学到的内容及其如何做出分类决策可视化本章将介绍卷积
神经网络
weixin_42963026
·
2024-01-28 05:14
深度学习
计算机视觉
python
第3章-python深度学习——(波斯美女)
第3章
神经网络
入门本章包括以下内容:
神经网络
的核心组件Keras简介建立深度学习工作站使用
神经网络
解决基本的分类问题与回归问题本章的目的是让你开始用
神经网络
来解决实际问题。
weixin_42963026
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2024-01-28 05:14
python
深度学习
美女
第2章-
神经网络
的数学基础——python深度学习
第2章
神经网络
的数学基础2.1初识
神经网络
我们来看一个具体的
神经网络
示例,使用Python的Keras库来学习手写数字分类。
weixin_42963026
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2024-01-28 05:43
深度学习
python
深度学习
diffusion中为什么
神经网络
要预测噪音
在diffusion中,有一个跟以往不一样的点,就是,他是预测噪音,随后剥离然后生成图像,但是为什么要这样做呢,我认为原因如下预测噪音每一步都有前一步的基础,两张图片之间差的就是噪音而已,看上去是在预测噪音,实际上是把原图特征剥离出来,既然差距只有噪音,显然,预测噪音比预测原图容易多了
Zqchang
·
2024-01-28 05:18
神经网络
人工智能
深度学习
LDM中的对数据做正态分布应该怎么理解
客观数据的分布是很复杂的,,
神经网络
想要拟合客观数据非常难,所以才需要使用一个正态分布和
神经网络
一起把数据映射到另一个数据所谓的生成模型所以需要通过一个
神经网络
,把一个复杂的数据分布,映射到一个我们已经知晓的数据分布
Zqchang
·
2024-01-28 05:47
#
论文
pytorch
LN,IN,GN,SN归一化原理详解
2BN的计算过程中需要保存某一层
神经网络
batch的均值和方差等统计信息,对于固定长度的网络结构(DNN、CNN)比较适合,但是对于不定长度的RNN的,训练比较
圆圆栗子君
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2024-01-28 04:16
深度学习专栏
人工智能
深度学习
神经网络
cnn
Faster R-CNN
1FasterR-CNN的改进RPN实际上是FasterR-CNN中的一个小的
神经网络
,通过这个网络来生成候选区域框ROI;集成RegionProposalNetwork(RPN)网络:1FasterR-CNN
圆圆栗子君
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2024-01-28 04:15
cnn
人工智能
神经网络
目标检测
深度学习
pytorch安装(CPU和GPU),以及简单的API
上述这样命名就是因为深度学习只是机器学习的一个分支2pytorch的优点:简单易用、分布式训练、服务器部署方便、移动端部署方便;3PyTorch是基于以下两个目的而打造的python科学计算框架:无缝替换NumPy,并且通过利用GPU的算力来实现
神经网络
的加速
圆圆栗子君
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2024-01-28 04:15
深度学习专栏
pytorch
人工智能
python
池化理解,还有卷积
神经网络
中最后一层为全连接层的原因
下述只是个人笔记,仅供参考1池化1.1池化讲解一般来说,在池化操作中,步长(stride)通常被设置成等于池化窗口的大小。这样的设置确保了每次池化操作都是在不重叠的区域上进行,从而最大化地减少特征映射的维度,并且每个输入值只被考虑一次,这使得操作更加高效。这种方法也被称作“非重叠池化”(non-overlappingpooling)。1.2池化的作用降维:池化操作通过减少特征图的空间尺寸来降低后续
圆圆栗子君
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2024-01-28 04:14
深度学习专栏
cnn
深度学习
人工智能
计算机设计大赛 卷积
神经网络
手写字符识别 - 深度学习
写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4降采样层3.5输出层设计4网络模型的总体结构5部分实现代码6在线手写识别7最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是卷积
神经网络
手写字符识别
iuerfee
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2024-01-28 04:39
python
计算机设计大赛 垃圾邮件(短信)分类算法实现 机器学习 深度学习
文章目录0前言2垃圾短信/邮件分类算法原理2.1常用的分类器-
贝叶斯
分类器3数据集介绍4数据预处理5特征提取6训练分类器7综合测试结果8其他模型方法9最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是垃圾邮件(
iuerfee
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2024-01-28 04:39
python
Asynchronous Bidirectional Decoding for Neural Machine Translatio
用于神经机器翻译的异步双向解码Abstract主导神经机器翻译(NMT)模型应用统一注意力编码器-解码器
神经网络
进行翻译。
糖爰
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2024-01-28 02:26
条件概率、全概率和
贝叶斯
公式
目录1.条件概率1.1条件概率说明1.2举例说明1.3条件概率公式2.全概率公式2.1条件概率公式2.2一个特例公式2.3全概率公式的意义3.
贝叶斯
公式3.1
贝叶斯
公式的推导3.2
贝叶斯
公式一个特例3.3
紫色蜘蛛爬啊爬
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2024-01-28 01:06
数据分析
概率论
数据分析
自然语言处理的发展
循环
神经网络
通过捕捉序列信息,在NLP领域中取得了巨大的成功。Transform
Dxy1239310216
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2024-01-28 01:04
自然语言处理
人工智能
《自然语言处理的前沿探索:深度学习与大数据引领技术风潮》
词嵌入、循环
神经网络
(RNN)、Transformer、以及注意力机制等技术成为自然语言处理的引擎,驱动着计算机更好地理解和生成人类语言。
清水白石008
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2024-01-28 00:05
自然语言处理
深度学习
大数据
深度学习如何入门?
深度学习是一种利用多层
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来学习数据特征和模式的机器学习方法,它在图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域都取得了令人瞩目的成果。那么,如果你想学习深度学习,你需要掌握哪些知识和技能呢?
清水白石008
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2024-01-28 00:05
深度学习
自然语言处理
人工智能
小土堆pytorch学习笔记004
目录1、
神经网络
的基本骨架-nn.Module的使用2、卷积操作实例3、
神经网络
-卷积层4、
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-最大池化的使用(1)最大池化画图理解:(2)代码实现:5、
神经网络
-非线性激活(1)代码实现(调用sigmoid
柠檬不萌只是酸i
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2024-01-28 00:52
深度学习
pytorch
学习
笔记
机器学习
深度学习
自然语言处理中的Transformer架构
Transformer架构是一种新颖的
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架构,它在2017年由Vaswani等人提出,并在2018年的论文中得到了广泛应用。Transformer架构的出现为NLP领域带来了革命性的
OpenChat
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2024-01-27 23:08
自然语言处理
transformer
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屡试不爽的torch_geometric安装方法
一、torch安装torch是个开源的机器学习库,用于构建
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和各种机器学习或深度学习模型。安装torch本身很简单,但是需要考虑是否和自己的python版本兼容。
快乐旺仔小馒头
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pytorch
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【MATLAB第93期】基于MATLAB的集成聚合多分类预测方法(Bag、Subspace、AdaBoost、LPBoost、RUSBoost、TotalBoost)含
贝叶斯
优化超参数和敏感性分析功能
【MATLAB第93期】基于MATLAB的集成聚合多分类预测方法(Bag、Subspace、AdaBoost、LPBoost、RUSBoost、TotalBoost)含
贝叶斯
优化超参数和敏感性分析功能往期参考文章
随风飘摇的土木狗
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2024-01-27 23:25
matlab
分类预测
Boost
多分类
超参数优化
敏感性分析
集成聚合
基于脑电图的注意力稀疏图卷积
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的帕金森病识别
基于脑电图的注意力稀疏图卷积
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的帕金森病识别EEG-BasedParkinson’sDiseaseRecognitionviaAttention-BasedSparseGraphConvolutionalNeuralNetwork
有人学习不瞌睡吗
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脑机接口
cnn
深度学习
人工智能
卷积神经网络
神经网络
机器学习
10X单细胞(10X空间转录组)数据分析迁移之scGCN
一篇6月22日发表于NatureCommunications的论文,指出图卷积
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能够在该任务上取得最好的表现。图片.png论文
单细胞空间交响乐
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Coursera吴恩达《深度学习》课程总结(全)
这里有Coursera吴恩达《深度学习》课程的完整学习笔记,一共5门课:《
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和深度学习》、《改善深层
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》、《结构化机器学习项目》、《卷积
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》和《序列模型》,最后附上人工智能领域大师访谈
双木的木
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吴恩达深度学习笔记
AI
笔记
深度学习
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人工智能
python
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-常用激活函数
常用的激活函数有三种:1.SigmoidorLogistic2.Tanh-双曲正切3.ReLu-线性整流函数Sigmoid激活函数:f(x)=1/1+exp(-x)该函数的取值范围为0到1。这是一个S型曲线,容易理解和使用,但是有缺陷:1)消失的梯度问题,2)输出不是以0为中心的,它会让梯度更新在不同的方向上走太远,输出范围在(0,1),这使优化更困难,3)Sigmoids易饱和杀死梯度,4)Si
想跳舞的兔子
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音频语音每日论文速递[08.19]
Sub-SpectrogramSegmentationforEnvironmentalSoundClassificationviaConvolutionalRecurrentNeuralNetworkandScoreLevelFusion标题:基于卷积递归
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和分
arXiv每日论文速递
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2023年度佳作:AIGC、AGI、GhatGPT、人工智能大语言模型的崛起与挑战
目录前言01《ChatGPT驱动软件开发》内容简介02《ChatGPT原理与实战》内容简介03《
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与深度学习》04《AIGC重塑教育》内容简介05《通用人工智能》目录前言2023年是人工智能大语言模型大爆发的一年
鸭鸭渗透
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模型u-net 、VGG
【理论】
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模型u-net、VGG文章目录【理论】
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模型u-net、VGG一、人脑视觉处理机理人脑视觉机理二、U-net网络1.定义编码解码结构上采样、下采样、长连接2.构成3.网络结构4.优点
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ReLURelu(rectifiedlinerunit)线性修正单元在深度
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中,通常使用一种叫**修正线性单元(Rectifiedlinearunit,ReLU)**作为神经元的激活函数。
mingyuewu
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2024-01-27 18:45
大创项目推荐 题目:基于python的验证码识别 - 机器视觉 验证码识别
文章目录0前言1项目简介2验证码识别步骤2.1灰度处理&二值化2.2去除边框2.3图像降噪2.4字符切割2.5识别3基于tensorflow的验证码识别3.1数据集3.2基于tf的
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训练代码4最后
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