DEEPLEARNING

随机权值平均优化器SWA(Stochastic Weight Averaging)简介

SWAisasimpleprocedurethatimprovesgeneralizationindeeplearningoverStochasticGradientDescent(SGD)atnoadditionalcost
Gallant Hu·2022-12-12 15:43

DHU DeepLearning & Practice_在使用预训练模型提取特征时遇到的问题

文章目录使用的库列表问题1：cannotimportname'VGG16'from'keras.applications'问题2：module'keras.optimizers'hasnoattribute'SGD'问题3：KeyError:'acc'问题4：UserWarning:The'lr'argumentisdeprecated,use'learning_rate'instead使用的库列
鱼犬·2022-12-12 13:09

第15课：多 GPU 环境下的模型训练

本节课将为大家介绍如何基于GPU加速Deeplearning4j的建模过程。
wangongxi·2022-12-12 13:36

RNN学习

反向传播代码总结Thisweek,apaperwhichmainlyproposesahybridclimatelearningmodel(HCLM)thatusesclimatemodelCManddeeplearningmodelLSTMtoimproverainfallforecastinghasbeenread
hehehe2022·2022-12-12 13:04

DHU deeplearning 深度学习处理文本数据 章节阶测

1.【单选题】在使用深度学习进行文本处理时，一个文本句子要被理解，首先需要做的是____。A、分词B、词性标注C、命名实体识别D、生成词嵌入我的答案：A2【单选题】在经过学习获得的词嵌入空间中，语法和语义上相近的词汇____。A、距离更远B、距离更近C、距离为0D、距离相等我的答案：B3【单选题】要了解消费者对某个产品的总体观点，可以采用____对用户评论进行分析得到。A、情感分析B、文本对话C、
m0_62612819·2022-12-12 12:50

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料

机器学习(MachineLearning)&深度学习(DeepLearning)资料(Chapter1)《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章
weixin_30918415·2022-12-12 08:49

OSDI 2022 Roller 论文解读

今天来阅读一下最近OSDI放出的微软的Roller这篇论文，题目为：《Roller:FastandEfficientTensorCompilationforDeepLearning》论文链接：https
just_sort·2022-12-12 07:37

Tensorrt使用入门（环境搭建与C++ API调用）

TensorRT介绍NVIDIA®TensorRT™isanSDKforoptimizingtraineddeeplearningmodelstoenablehigh-performanceinference.TensorRTcontainsadeeplearninginferenceoptimizerfortraineddee
圣颖君·2022-12-12 04:45

吴恩达老师机器学习课程C1W1-lab03，出现错误（No module named ‘lab_utils_uni‘）

解决办法：第一步：从实验室文件中下载lab_utils_common.py;lab_utils_uni.py；deeplearning.mplstyle第二步：将下载好的文件copy到当前python运行的文件夹下
m0_59884851·2022-12-12 03:21

李宏毅 深度学课程学习笔记（零）Deep Learning 简介

以下内容为本人在观看李宏毅教授关于DeepLearning(2017)课程期间所做的学习笔记，是对李宏毅教授课上所讲内容及自己在听课过程中所做的思考的一些总结。
ReoZhang·2022-12-11 18:27

台大李宏毅老师——深度学习 课程笔记 五 （Deep Learning BackPropagation)

文章目录IntroductionNeuralNetworkBackpropagationIntroductionDeepLearning的神经网络就是一个functionNeuralNetwork现在用的激活函数已经是
大叔爱学习.·2022-12-11 18:52

李宏毅深度学习笔记07（Brief Introduction of Deep Learning)

Deeplearning的历史Deeplearning的过程依旧是机器学习的三个过程：step1:defineasetoffunction;step2:goodnessoffunction;step3:
稀里糊涂的小楠～·2022-12-11 17:11

自动驾驶中图像与点云融合的深度学习研究综述

原文：DeepLearningforImageandPointCloudFusioninAutonomousDriving:AReview作者：YaodongCui,StudentMember,IEEE
dxzysk·2022-12-11 17:38

李宏毅机器学习笔记-6 深度学习简介（Brief Introduction of Deep Learning）

BriefIntroductionofDeepLearning-深度学习简介1.前言deeplearning在近些年非常热门，从2012年开始，深度学习的应用数目几乎是呈指数增长的。
MemoryD·2022-12-11 17:33

MachineLearning之降维艺术--PCA算法原理及多种方法实现

(1).DeepLearning之LSTM模型输入参数：time_step,input_size,batch_size的理解(2).DeepLearning之LSTM模型输入数据：白话降维解说(3).MachineLearning
Dianchen_Raw·2022-12-11 16:12

基于深度学习的蛋白序列设计方法——proteinMPNN

2022年9月15日华盛顿大学的DavidBacker组在Science上发表了一篇题为Robustdeeplearning–basedproteinsequencedesignusingProteinMPNN
grosetta·2022-12-11 15:27

Assignment | 02-week2 -Optimization Methods

-ZJCoursera课程|deeplearning.ai|网易云课堂转载请注明作者和出处：ZJ微信公
ZJ_Improve·2022-12-11 13:13

cnn图像分类_使用cnn进行图像分类

cnn图像分类PyTorchonCIFAR10CIFAR10上的PyTorchInmypreviouspostswehavegonethrough在我以前的帖子中，我们已经看过DeepLearning—ArtificialNeuralNetwork
weixin_26750481·2022-12-11 12:25

《机器学习》学习笔记（七）-- 深度学习的技巧和优化方法

RecipeofDeepLearningGoodResultsonTrainingdata？GoodResultsonTestingData？
DIAJEY·2022-12-11 09:43

【DeepLearning】【PyTorch 】PyTorch 损失函数封装中 size_average、reduce 和 reduction 三个参数的意义

本文主要说明PyTorch损失函数封装中size_average、reduce和reduction三个参数的意义. PyTorch中提供损失函数的类封装torch.nn.modules.loss和函数封装torch.nn.functional.他们有size_average、size_average、reduction三个参数，这三个参数理解起来有些复杂，做以下纪录.size_average(布尔
RadiantJeral·2022-12-11 08:59

遥感数据集（目标检测/分割）汇总

awesome-satellite-imagery-datasets:️Listofsatelliteimagetrainingdatasetswithannotationsforcomputervisionanddeeplearning
坠金·2022-12-11 08:57

科研笔记(八) 深度学习及其在 WiFi 人体感知中的应用(下)

论文题目：DeepLearningandItsApplicationstoWiFiHumanSensing:ABenchmarkandATutorial论文作者：JianfeiYang,XinyanChen
CS科研GO·2022-12-10 23:30

（DeepLearning笔记）语义分割任务中的BatchSize

在语义分割（SemanticSegmentation）任务中，batchsize的大小设置的越大越好。例如：在使用U-Net的分割任务上，batchsize设置为1反而训练结果不好。原因：BatchSize设置的越大，带来的直接影响是BatchNorm计算出来的均值&方差会更接近训练集数据分布的真实均值&方差，从而提高正则化的效果。因此在计算资源允许的情况下，增大BatchSize不仅可以加快训练
Think@·2022-12-10 21:14

架构垂直伸缩和水平伸缩区别_简单的可伸缩图神经网络

架构垂直伸缩和水平伸缩区别巨型图上的深度学习(Deeplearningongiantgraphs)TL;DR:Oneofthechallengesthathavesofarprecludedthewideadoptionofgraphneuralnetworksinindustrialapplicationsisthedifficultytoscalethemtolargegraphssuchas
weixin_26752765·2022-12-10 19:49

Dive Into Deep Learning——语义分割数据集预处理

一、《DiveIntoDeepLearning》学习笔记1.语义分割和数据集语义分割可以识别并理解图像中每一个像素的内容：其语义区域的标注和预测是像素级的2.图像分割和实例分割3.PascalVOC2012
bulibuli蛋·2022-12-10 19:41

（CNN）卷积神经网络原理详解，大白话讲解卷积

卷积神经网络CNN是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的代表算法之一，在自然语言处理和图像领域中有广泛的应用
CXY小嵩·2022-12-10 16:46

Tensorrtx+yolov5+windows10+vs2015+cuda11.1关键问题及步骤记录

官方安装编译步骤链接tensorrtx/run_on_windows.mdatmaster·wang-xinyu/tensorrtx·GitHubImplementationofpopulardeeplearningnetworkswithTensorRTnetworkdefinitionAPI-tensorrtx
如雾如电·2022-12-10 15:22

【吴恩达deeplearning.ai】Course 5 - 1.6 语言模型和序列生成

语言模型和序列生成(LanguageModelandSequenceGeneration)在自然语言处理中，构建语言模型是最基础的也是最重要的工作之一，并且能用RNN很好地实现。在本视频中，你将学习用RNN构建一个语言模型，在本周结束的时候，还会有一个很有趣的编程练习，你能在练习中构建一个语言模型，并用它来生成莎士比亚文风的文本或其他类型文本。所以什么是语言模型呢？比如你在做一个语音识别系统，你听
why do not·2022-12-10 14:17

Generative Adversarial Nets 阅读笔记

论文重要内容节选1IntroductionThepromiseofdeeplearningistodiscoverrich,hierarchicalmodelsthatrepresentprobabilitydistributionsoverthekindsofdataencounteredinartificialintelligenceapplications
isinstance·2022-12-10 13:17

7 Papers | MIT学神开源微分太极；北大等提出没有乘法的神经网络

点击上方“深度学习技术前沿”，选择“星标”公众号资源干货，第一时间送达目录：AdderNet:DoWeReallyNeedMultiplicationsinDeepLearning?
深度学习技术前沿·2022-12-10 12:11

CNN-FCM：系统建模用于提高深度学习在时间序列预测中的稳定性

1.文章信息文章题为《CNN-FCM:Systemmodelingpromotesstabilityofdeeplearningintimeseriesprediction》是一篇有关时间序列预测的文章
当交通遇上机器学习·2022-12-10 11:10

Neural Turing Machines-NTM系列

arxiv.org/abs/1410.5401中文翻译：神经网络图灵机(NeuralTuringMachines,NTM)–邓范鑫——致力于变革未来的智能技术ppt:http://llcao.net/cu-deeplearning15
张博208·2022-12-10 11:32

论文笔记 【DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction】

本文章由HuifengGuo等中国国内学者在IJCAI2017发表由于之前阅读的【Wide&DeepLearningforRecommenderSystems】一文为本文章的模型基础，二者又同时属于推荐系统领域中至关重要的论文所以选择阅读此论文
salmon1802·2022-12-10 11:50

深度学习在推断阶段的硬件实现方法概述

众所周知，深度学习（deeplearning）在训练阶段完成模型的建立和参数调优，在推断阶段完成具体的实现及应用。
烽火楼·2022-12-10 06:29

NVDLA Primer中文版（翻译）

NVDLAPrimer中文版（翻译）译者前言摘要使用NVDLA加速Deeplearning推理SmallNVDLAsystem/ModelLargeNVDLAsystem/Model硬件架构连接方式组件
liwenkaitop·2022-12-10 06:58

卷积神经网络入门书籍,卷积神经网络入门代码

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning
普通网友·2022-12-10 06:20

深度学习(10):PointNet论文翻译与学习

PointNet：用于3D分类和分割的点集的深度学习PointNet:DeepLearningonPointSetsfor3DClassificationandSegmentation作者：注：两个原因对我而言阅读难度大
biter0088·2022-12-10 02:50

使用深度学习神经网络从X射线图像检测肺炎

ThisblogisprobablygoingtobeintermsofcodingthemosttechnicallydriventhatIhavewrittensofar,anditwillbeaboutaprojectusingDeepLearningNeuralNetworkstoclassifyasetofstructuredX-raysimagesfrompedriaticpatien
羊牮·2022-12-09 23:48

深度学习的时间序列分类

simportanttounderlinewhythisproblemissoimportanttoday,andthereforewhyitisveryinterestingtounderstandtheroleandtheotentialofDeepLearninginthissec
weixin_26712121·2022-12-09 18:07

目标检测-深度学习应用于目标检测的论文

deeplearningobjectdetectionApaperlistofobjectdetectionusingdeeplearning.Iwrotethispagewithreferencetothissurveypaperandsearchingandsearching
shanzsz·2022-12-09 18:35

deep learning object detection

deeplearningobjectdetectionAuthor:deeplearningobjectdetectionPaperlistfrom2014tonow(2019)Theparthighlightedwithredcharactersmeanspapersthatithink
弥川·2022-12-09 18:34

人工智能算法分类

一、人工智能学习算法分类人工智能算法大体上来说可以分类两类：基于统计的机器学习算法(MachineLearning)和深度学习算法(DeepLearning)总的来说，在sklearn中机器学习算法大概的分类如下
能量守恒洛·2022-12-09 17:18

DeepLearning神经网络学习笔记(一)

第一部分机器学习基础1.基本概念1.1定义1.2流程2.三个要素2.1模型2.1.1判别模型和生成模型2.1.2概率模型和非概率模型2.2学习准则2.2.1损失函数2.2.2风险最小化准则2.3优化算法2.3.1梯度下降法2.3.2随机梯度下降法2.3.3小批量梯度下降法1.基本概念首先需要明确的一个概念，深度学习是一个机器学习问题。我们要想学习系统的深度学习，就必定需要一些机械学习的基础。那么它
计算机系伪文青·2022-12-09 14:57

知识图谱-KGE-语义匹配-双线性模型-2016：NAM

【paper】ProbabilisticReasoningviaDeepLearning:NeuralAssociationModels【简介】本文是中科大和科大讯飞联合发表在IJCAI2016上的工作
u013250861·2022-12-09 14:09

vslam

SLAM方案2.1视觉传感器2.2激光传感器2.3视觉(Visual)与IMU融合(VI)2.4后端优化工具3入门资料推荐4泡泡机器人5相关博客推荐6机器人常用传感器7机器人领域优秀实验室及牛人汇总8DeepLearningforSLAM9AugmentedRea
勇往直前的流浪刀客·2022-12-09 12:25

vslam介绍

SLAM方案2.1视觉传感器2.2激光传感器2.3视觉(Visual)与IMU融合(VI)2.4后端优化工具3入门资料推荐4泡泡机器人5相关博客推荐6机器人常用传感器7机器人领域优秀实验室及牛人汇总8DeepLearningforSLAM9AugmentedRea
m0_37218134·2022-12-09 12:20

SLAM

SLAM方案2.1视觉传感器2.2激光传感器2.3视觉(Visual)与IMU融合(VI)2.4后端优化工具3入门资料推荐4泡泡机器人5相关博客推荐6机器人常用传感器7机器人领域优秀实验室及牛人汇总8DeepLearningforSLAM9AugmentedRea
generalAI·2022-12-09 12:49

【吴恩达deeplearning.ai】Course 5 - 1.4 循环神经网络中通过时间的反向传播

通过时间的反向传播(Backpropagationthroughtime)之前我们已经学过了循环神经网络的基础结构，在本节视频中我们将来了解反向传播是怎样在循环神经网络中运行的。和之前一样，当你在编程框架中实现循环神经网络时，编程框架通常会自动处理反向传播。但我认为，在循环神经网络中，对反向传播的运行有一个粗略的认识还是非常有用的，让我们来一探究竟。在之前你已经见过对于前向传播（上图蓝色箭头所指方
why do not·2022-12-09 10:10

（一）反向传播算法理解 （Back-Propagation）

本文参考deeplearningbook.org一书第六章6.5Back-PropagationandOtherDifferentiationAlgorithms反向传播算法分为两篇来讲，第一篇讲概念理解
大豆木南·2022-12-09 10:37

《基于eigen3多层感知机的反向传播算法实现》

《基于eigen3多层感知机的反向传播算法实现》Deeplearning现在有四大范式MLP、CNN、RNN、Attention，一般featureextractor会是CNN、RNN，semanticinfo
TimTargaryen·2022-12-09 10:27
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