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PyTorch支持向量机（SVM）详解

无需担心，我们将以友好的方式向您解释SVM的基本原理和PyTorch库的使用方法，无论您是否具有深度学习经验，都能够理解。目录什么是支持向量机？

洞深视界·2024-02-09 19:11

gensim模型（1）——Word2Vec

format='%(asctims)s:%(levelname)s:%(message)s',level=logging.INFO)如果你错过了提示，Word2Vec是基于神经网络的广泛使用的算法，通常被称为"深度学习

qqqh777·2024-02-09 19:32

信息隐藏研究新动向

随着深度学习时代的来临，信息隐藏研究出现了新的变化。一方面，深度学习技术在信息隐藏的发展中发挥了重要作用；另一方面，信息隐藏也被运用到多种其它技术的研究中。

Hard Coder·2024-02-09 17:59

【闲谈】初识深度学习

在过去的十年中，深度学习彻底改变了我们处理数据和解决复杂问题的方式。从图像识别到自然语言处理，再到游戏玩法，深度学习的应用广泛且深入。

爱写代码的July·2024-02-09 17:23

2020-02-20 - 草稿

深度学习，走向核心素养，深度学习，教师的引领下，学生全身心的融入学习。深度学习常态意识，老师会被AI代替，能者为师，不前进就会淘汰，加快前进得脚步，督促，前进，学习不是补短，而是扬长，发挥孩子长处。

娟儿_34bf·2024-02-09 16:21

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记7.6

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，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.6ResidualNetworks(ResNet)随着我们设计越

南七澄江·2024-02-09 15:48

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记7.7

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，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.7DenselyConnectedNetworks(DenseN

南七澄江·2024-02-09 15:16

论文阅读_对比学习_SimCLR

ASimpleFrameworkforContrastiveLearningofVisualRepresentations中文题目：视觉表征对比学习的简单框架论文地址：https://arxiv.org/abs/2002.05709v2领域：深度学习

xieyan0811·2024-02-09 15:20

AI与Python - 深度学习

weixin_42238387·2024-02-09 15:01

嵌入式深度学习技术在不同行业创造新的可能性

姓名：韩宜真学号：17020120095转载自：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NDk3OTA3OA==&mid=2653790760&idx=1&sn=91e3adc193e69c4f2580c8e643a19eb9&chksm=bd268e418a5107577660ca9cbb5a280e7be75070104aad0698cf90e00d61c7bd

d5cc63d9e177·2024-02-09 14:27

问题：不属于大数据的特征的是( ) #职场发展#笔记

A.学习科学B.深度学习C.学习分析D.浅层学习参考答案如图所示

复古蛋卷·2024-02-09 13:43

【集群】Slurm作业调度系统的使用

最近使用集群进行实验，记录并学习集群系统进行深度学习的实验过程。集群所使用的作业调度系统为Slurm，这里记录下使用的常用命令和一些注意事项。

qq_29750461·2024-02-09 10:13

深度学习技巧应用36-深度学习模型训练中的超参数调优指南大全,总结相关问题与答案

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习技巧应用36-深度学习模型训练中的超参数调优指南大全,总结相关问题与答案。

微学AI·2024-02-09 10:47

【人工智能】聊聊Transformer，深度学习的一股清流(13)

今天我们来聊一聊深度学习领域的一位“大明星”——Transformer模型。这个模型的提出可不得了，让自然语言处理领域焕发了新生。

魔道不误砍柴功·2024-02-09 09:09

MATLAB环境下基于深层小波时间散射网络的ECG信号分类

2012年，法国工程学院院士Mallat教授深受深度学习结构框架思想的启发，提出了基于小波变换的小波时间散射网络，并以此构造了小波时间散射网络。

哥廷根数学学派·2024-02-09 09:17

深度学习|Keras识别CIFAR-10图像（CNN）

数据和方法CIFAR-10数据集有6000个32×32个彩色图片，50000个训练图片和10000个测试图片。有10个类别：飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车。数据下载和处理数据下载Keras已经提供了模块用于下载数据，通过一下代码即可完成下载。fromkeras.datasetsimportcifar10importnumpyasnpnp.random.seed(10)(x_img_

罗罗攀·2024-02-09 09:42

【深度学习：掌握监督学习】掌握监督学习综合指南

【深度学习：掌握监督学习】掌握监督学习综合指南监督学习的定义和简要说明监督学习在人工智能中的重要性和相关性概述什么是监督学习？

jcfszxc·2024-02-09 09:11

【深度学习：SegGPT】在上下文中分割所有内容 [解释]

【深度学习：SegGPT】在上下文中分割所有内容[解释]SegGPT与以前的模型相比如何？SegGPT在实践中是如何工作的？

jcfszxc·2024-02-09 09:10

目标检测 | 卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，主要用于图像识别和计算机视觉任务。它的设计灵感来自于生物学中视觉皮层的工作原理。

小哥谈·2024-02-09 08:59

深度学习入门笔记（九）自编码器

自编码器是一个无监督的应用，它使用反向传播来更新参数，它最终的目标是让输出等于输入。数学上的表达为，f(x)=x，f为自编码器，x为输入数据。自编码器会先将输入数据压缩到一个较低维度的特征，然后利用这个较低维度的特征重现输入的数据，重现后的数据就是自编码器的输出。所以，从本质上来说，自编码器就是一个压缩算法。自编码器由3个部分组成：编码器（Encoder）：用于数据压缩。压缩特征向量（Compre

zhanghui_cuc·2024-02-09 08:57

深度学习入门笔记（八）可以不断思考的模型：RNN与LSTM

8.1循环神经网络RNN之前学到的CNN和全连接，模型的输入数据之间是没有关联的，比如图像分类，每次输入的图片与图片之间就没有任何关系，上一张图片的内容不会影响到下一张图片的结果。但在自然语言处理领域，这就成了一个短板。RNN因此出现，它是一类用于处理序列数据的神经网络。其基本单元结构如下自底向上的三个蓝色的节点分别是输入层、隐藏层和输出层。U和V分别是连接两个层的权重矩阵。如果不考虑右边的棕色环

zhanghui_cuc·2024-02-09 08:56

【深度学习】pytorch 与 PyG 安装（pip安装）

【深度学习】pytorch与PyG安装（pip安装）一、PyTorch安装和配置（一）、安装CUDA（二）、安装torch、torchvision、torchaudio三个组件（1）下载镜像文件（2）创建一个新的虚拟环境

何为xl·2024-02-09 07:36

Ubuntu 18.04上安装cuDNN 8.9.6.50：一站式指南

安装步骤1.启用本地仓库2.导入CUDAGPG密钥3.更新仓库元数据4.安装运行时库5.安装开发者库6.安装代码示例7.另外一种安装办法四、验证安装1.验证cuDNN版本2.测试示例代码五、总结一、前言在深度学习领域

梦想的理由·2024-02-09 06:28

ChatGPT-4.0：塑造未来对话的智能架构

一、语言理解：更加深入和广泛前沿技术：深度学习与大数据相结合ChatGPT-4.0利用了一个由1750亿参数构成的深度神经网络模型

Draven21·2024-02-09 06:32

第四届脑电深度学习入门班（训练营：2023.7.4~7.12）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★脑电图（Electroencephalogram,EEG）是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映，包

茗创科技·2024-02-09 05:48

【数据＋代码】CNN-LSTM模型实现时间序列预测

本文使用深度学习组合模型CNN-LSTM来进行销售额的预测。将介绍这一模型的原理并应用于一个销售数据集，帮助我们理解销售模式并进行准确的销售额预测。本期内容『数据+代码』已上传百度网盘。

小Z的科研日常·2024-02-09 04:12

深度学习的四个底层逻辑

01记忆：组块和关联像我上学路上听喜马拉雅，上课间歇刷微课，放学路上听英语，看似时间利用很充分，学了不少内容，但实际只是在单独地摄入一个个没有关联的碎片知识，这些碎片知识就连短时记忆都没进入。因为我们的大脑是个认知吝啬鬼，它的短时记忆能力是极其有限的，最不擅长的就是学习零散的内容了。1871年英国经济学家和逻辑学家威廉·杰沃斯做过一个实验，俗称“7±2”效应，说明人类大脑在努力记忆的情况下，准确的

月上小楼·2024-02-09 04:26

使用深度学习对视频进行分类

要为视频分类创建深度学习网络，请执行以下操作：使用预训练卷积神经网络（如GoogLeNet）将视频转换为特征向量序列，以从每帧中提取特征。基于序列训练LSTM网络来预测视频标签

jk_101·2024-02-09 03:03

【超详细】用Python实现十大经典排序算法

吹翻书页的风·2024-02-09 03:32

深度学习知识点汇总-目标检测（1）

8.1R-FCNR-FCN属于two-stage的目标检测算法。backbone部分RPN，这里使用ResNet。head部分R-FCN，使用全连接网络。其中ResNet-101+R-FCN的方法在PASCALVOC2007测试数据集的mmAP达到83.6%。图1人脸检测R-FCN的核心思想得到目标多个特征。假设我们只有一个特征图用来检测右眼。那么我们可以使用它定位人脸吗？应该可以。因为右眼应该在

深度学习模型优化·2024-02-09 02:51

PyTorch深度学习实战（23）——从零开始实现SSD目标检测

PyTorch深度学习实战（23）——从零开始实现SSD目标检测0.前言1.SSD目标检测模型1.1SSD网络架构1.2利用不同网络层执行边界框和类别预测1.3不同网络层中默认框的尺寸和宽高比1.4数据准备

盼小辉丶·2024-02-09 02:58

OpenCV-Python图像模糊处理

其实我们平时在深度学习中所说的卷积操作，在opencv中也可以进行，或者说是类似操作。那么它是什么操作呢？它就是图像的模糊（滤波）处理。

Youth_Hong·2024-02-09 01:32

（深度学习快速入门）Graph Contrastive Learning with Augmentations(GraphCL)笔记

文章目录AbstractIntroductionRelatedWorkMethodologyDataAugmentationforGraphsGraphContrastiveLearningTheRoleofDataAugmentationinGraphContrastiveLearningDataAugmentationsareCrucial.ComposingAugmentationsBene

快乐江湖·2024-02-09 00:20

真要想改变自己，什么时候开始都不晚，晚的是你总是不敢开始

然而，深度学习一年后，她连个理财账户都没有开，还美其名曰“磨刀不误砍柴工”。学习理财，最重要的是什么？是为了学会运用专业知识科学地打理钱

峡谷有声·2024-02-09 00:02

深度学习中常用的激活函数

文章目录前言常用的几种激活函数1Sigmoid激活函数2Tanh激活函数3ReLU激活函数4LeakyRelu激活函数5PRelu激活函数6ELU激活函数7SELU激活函数8Swish激活函数9Mish激活函数如何选择合适的激活函数参考资料前言在人工神经网络中，激活函数扮演了非常重要的角色，其主要作用是对所有的隐藏层和输出层添加一个非线性的操作，使得神经网络的输出更为复杂、表达能力更强。试想一下如

DeepDriving·2024-02-08 23:34

深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法

深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法DL小将激活函数sigmoidtanhrelugelusoftmax损失函数分类问题常用的损失函数回归问题常用的损失函数优化算法随机梯度下降SGDAdam牛顿法DL

Chealkeo·2024-02-08 23:33

深度学习中常用激活函数介绍

深度学习中常用激活函数介绍在深度学习中，激活函数的作用主要是引入非线性特性，提高模型的表达能力。

神奇的布欧·2024-02-08 23:32

【从Python基础到深度学习】2. Ubuntu及插件安装

本期所有软件安装包：链接：https://pan.baidu.com/s/1UVEYm-12FivAnrE5NUXevg?pwd=um60一、安装Ubuntu1.1软件安装包：下载VMwareWorkstationPro|CN一直点下一步即可1.2双击运行软件：输入密钥1、VMware15密钥UY758-0RXEQ-M81WP-8ZM7Z-Y3HDAVF750-4MX5Q-488DQ-9WZE9-

风筝超冷·2024-02-08 21:25

机器学习笔记（3.1）

机器学习笔记系列文章目录文章目录机器学习笔记系列文章目录第三节标准库第三方库基础模块机器学习深度学习平台使用pip安装扩展包常用镜像源什么是Anaconda为什么要用Anaconda如何使用Anaconda

临渊——摸鱼·2024-02-08 20:15

新视域:对新合作学习(合作学习新样态)核心主张的解读

问题设计碎片化，缺少主干问题，框架问题，核心问题，胖问题，缺少学生发现的有价值问题，更缺少利于高阶思维、深度学习发生的挑战性问

王红顺·2024-02-08 20:00

深度学习的新进展：解析技术演进与应用前景

深度学习的新进展：解析技术演进与应用前景深度学习，作为人工智能领域的一颗璀璨明珠，一直以来都在不断刷新我们对技术和未来的认知。

两壶若水·2024-02-08 19:06

国外、国内深度学习研究概况

国外：深度学习(deeplearning)也被译为深层学习，是美国学者FerenceMarton和RogerSaljo基于学生阅读的实验，针对孤立记忆和非批判性接受知识的浅层学习(surfacelearning

月朗风清_35ff·2024-02-08 18:09

使用embedding实现简单的内容查找

介绍近两天学习了一点深度学习的内容。学的比较浅，想将自己的收获和理解记录下来，本文是基于langchain框架使用embedding实现简单的内容查找。话入正题。

南子大帅哥·2024-02-08 17:09

深度学习上采样算子

CV领域1.Upsample利用传统插值方法进行上采样。往往会在upsample后接一个conv，进行学习。任务：超分，目标检测。2.PixelShufflePixelShuffler是一种端到端可学习的上采样模块，通过设置上采样比例，就可由低分辨率图像获取指定倍率的高分辨率图像。上采样可以理解为在同一个位置，原来只是以1:1的比例提取信息，而现在以1:4的比例提取信息，提取信息的频率更高了，所以

noobiee·2024-02-08 16:03

基于Spring Boot的车牌识别系统（附项目地址）

介绍springboot+maven实现的车牌识别及训练系统基于java语言的深度学习项目，在整个开源社区来说都相对较少；而基于java语言实现车牌识别EasyPR-Java项目，最后的更新已经是五年以前

W998·2024-02-08 16:47

PyTorch 的张量与 numpy对比

numpy数组是一种通用的n维数组；它跟深度学习，梯度或计算图没啥关系，只是执行通用数值计算的一种方法。

yanglamei1962·2024-02-08 16:01

PyTorch基础之张量模块数据类型、基本操作、与Numpy数组的操作详解（附源码简单全面）

在深度学习领域

showswoller·2024-02-08 16:00

pytorch张量和numpy数组相互转换

numpy数组相互转换文章目录引言将numpy数组转换为Pytorch张量1.功能介绍2.用法将Pytorch张量转换为numpy数组1.功能介绍2.用法PyTorch张量和NumPy数组的区别结尾引言在深度学习和

高斯小哥·2024-02-08 16:29

阅读践行·知行合一之阅读记录（5）

2.了解阅读金字塔（你在第几层）（二）今日践行主题（选做）1.践行深度学习2.践行深度阅读——————ฅ՞••՞ฅ———————布衣暖暖—2022.04.07—阅读记录1.知识点（用自己的语言重述知识）

布衣暖暖·2024-02-08 15:32

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