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DL1:深度学习
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
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2024-02-09 19:32
信息隐藏研究新动向
随着
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时代的来临,信息隐藏研究出现了新的变化。一方面,
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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
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2024-02-09 17:59
图像处理
信息隐藏
隐写术
数字水印
可逆数据隐藏
图像灭菌
对抗攻击
模型保护
【闲谈】初识
深度学习
在过去的十年中,
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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,
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的应用广泛且深入。
爱写代码的July
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2024-02-09 17:23
其他
深度学习
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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
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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
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2024-02-09 15:48
深度学习笔记
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pytorch
笔记
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《动手学
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(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
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2024-02-09 15:16
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深度学习笔记
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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
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2024-02-09 15:20
AI与Python -
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在本章中,您将了解有关
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的更多信息,这是一种人工智能的方法。作为该领域的一个重要竞争者,十年的爆炸性计算增长出现了
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。因此,
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是一种特殊的机器学习,其算法受到人脑结构和功能的启发。
weixin_42238387
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2024-02-09 15:01
嵌入式
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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
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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.
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C.学习分析D.浅层学习参考答案如图所示
复古蛋卷
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2024-02-09 13:43
笔记
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【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
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2024-02-09 10:13
目标检测
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技巧应用36-
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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
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微学AI
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2024-02-09 10:47
深度学习技巧应用
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【人工智能】聊聊Transformer,
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的一股清流(13)
今天我们来聊一聊
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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
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2024-02-09 09:09
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transformer
推荐系统遇上
深度学习
(一一二)-[阿里]用户兴趣建模中的非序贯方法
本文要介绍的论文标题为《ANon-sequentialApproachtoDeepUserInterestModelforClick-ThroughRatePrediction》。论文在对过往用户兴趣建模方法总结的基础上,提出了非序贯方法对用户兴趣进行处理,一起来看一下。1、背景对用户兴趣建模在点击率预估中是一种常见的方式,如阿里最早提出的深度兴趣网络DIN,其基本的思路是:针对用户多样化的兴趣,
文哥的学习日记
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2024-02-09 09:24
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
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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
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2024-02-09 09:17
小波分析
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|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
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2024-02-09 09:42
【
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:掌握监督学习】掌握监督学习综合指南
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: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
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2024-02-09 09:11
深度学习知识专栏
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【
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:SegGPT】在上下文中分割所有内容 [解释]
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: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?
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深度学习知识专栏
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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
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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
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2024-02-09 08:59
YOLO算法:基础+进阶+改进
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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
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2024-02-09 08:57
深度学习笔记
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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
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】pytorch 与 PyG 安装(pip安装)
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】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
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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
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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:
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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
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ChatGPT
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第四届脑电
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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
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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
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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
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2024-02-09 04:12
神经网络
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回归算法
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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
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2024-02-09 04:26
使用
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对视频进行分类
要为视频分类创建
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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
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2024-02-09 03:03
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【超详细】用Python实现十大经典排序算法
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吹翻书页的风
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2024-02-09 03:32
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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
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实战(23)——从零开始实现SSD目标检测
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其实我们平时在
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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。
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快速入门)Graph Contrastive Learning with Augmentations(GraphCL)笔记
文章目录AbstractIntroductionRelatedWorkMethodologyDataAugmentationforGraphsGraphContrastiveLearningTheRoleofDataAugmentationinGraphContrastiveLearningDataAugmentationsareCrucial.ComposingAugmentationsBene
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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
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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
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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
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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、
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,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。
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国外、国内
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研究概况
国外:
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月朗风清_35ff
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使用embedding实现简单的内容查找
介绍近两天学习了一点
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南子大帅哥
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2024-02-08 17:09
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noobiee
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介绍springboot+maven实现的车牌识别及训练系统基于java语言的
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W998
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PyTorch 的张量与 numpy对比
numpy数组是一种通用的n维数组;它跟
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yanglamei1962
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Python OCR 之旅:PaddleOCR 与 pytesseract 比较及应用
一、PaddleOCR介绍PaddleOCR是一个基于PaddlePaddle
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2024-02-08 15:50
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