GMM训练第3页

Python实现基于POA-CNN-LSTM-Attention鹈鹕优化算法（POA）优化卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量回归预测的详细项目实例

POA-CNN-LSTM-Attentikon鹈鹕优化算法（POA）优化卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制进行她变量回归预测她详细项目实例...1项目背景介绍...1项目目标她意义...1提升她变量回归预测精度...2优化模型训练效率

nantangyuxi·2025-07-08 16:14

一文读懂 Sigmoid 与 Hard Sigmoid 激活函数：从原理到量化部署

在神经网络训练与部署中，激活函数扮演着关键角色，不仅影响模型训练过程，也直接决定了模型部署到实际设备后的性能表现。

·2025-07-08 16:42

DeepSeek 部署中的常见问题及解决方案

模型加载与初始化问题预训练模型下载失败：网络代理设置、手动下载替代方案。显存不

tonngw·2025-07-08 16:42

Python训练打卡DAY47

DAY47：注意力热图可视化恩师@浙大疏锦行知识点：热力图#可视化空间注意力热力图（显示模型关注的图像区域）defvisualize_attention_map(model,test_loader,device,class_names,num_samples=3):"""可视化模型的注意力热力图，展示模型关注的图像区域"""model.eval()#设置为评估模式withtorch.no_grad

韩哈哈1129·2025-07-08 16:08

Python打卡DAY36

DAY36：复习日恩师@浙大疏锦行在PyTorch中，nn.Model是所有神经网络模块的基类，为构建和训练神经网络提供了丰富的方法，如下：1.模型构建与参数管理__init__方法功能：用于初始化神经网络模块的参数和子模块

·2025-07-08 16:08

Python训练打卡Day46

通道注意力(SE注意力)知识点回顾：不同CNN层的特征图：不同通道的特征图什么是注意力：注意力家族，类似于动物园，都是不同的模块，好不好试了才知道。通道注意力：模型的定义和插入的位置通道注意力后的特征图和热力图注意力机制：一种让模型学会「选择性关注重要信息」的特征提取器，就像人类视觉会自动忽略背景，聚焦于图片中的主体（如猫、汽车）。transformer中的叫做自注意力机制，他是一种自己学习自己的

编程有点难·2025-07-08 16:08

AI周报 250630-250706

文章目录**AI核心技术进展****a.模型架构与训练****b.推理优化与部署****c.智能体(Agent)系统****d.多模态与生成技术****e.开源框架与工具****f.评测与性能分析***

EAI工程笔记·2025-07-08 15:04

Python训练营打卡Day8(2025.4.27)

知识点见示例代码字典的简单介绍标签编码连续特征的处理：归一化和标准化至此，常见的预处理方式都说完了作业：对心脏病数据集的特征用上述知识完成，一次性用所有的处理方式完成预处理，尝试手动完成，多敲几遍代码。由于所给数据集已是处理过的数据集，以下将按所给数据集的处理情况对连续特征进行归一化和标准化。首先观察数据，需处理数据共有5列，分别是：age,trestbps,chol,thalach,oldpea

2301_80505456·2025-07-08 15:02

基于大模型的颅前窝底脑膜瘤诊疗全流程研究报告

研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究意义与创新点二、颅前窝底脑膜瘤概述2.1定义与分类2.2发病机制与病因2.3临床表现与症状三、大模型预测原理与方法3.1大模型介绍3.2数据收集与预处理3.3模型训练与验证四

LCG元·2025-07-08 14:00

生成式人工智能实战 | 条件生成对抗网络（conditional Generative Adversarial Network, cGAN）

|条件生成对抗网络0.前言1.条件生成对抗网络1.1GAN基础回顾1.2cGAN核心思想2.cGAN网络架构2.1数学原理2.2网络架构3.实现cGAN3.1环境准备与数据加载3.2模型构建3.3模型训练

盼小辉丶·2025-07-08 14:59

【人工智能】Maas（模型即服务）（Model as a Service）是一种基于云计算的商业模式，通过API将预训练的人工智能模型作为服务提供给用户，使其无需自行管理底层基础设施即可调用AI能力。

ModelasaService（模型即服务，MaaS）是一种基于云计算的商业模式，通过API将预训练的人工智能模型作为服务提供给用户，使其无需自行管理底层基础设施即可调用AI能力。

本本本添哥·2025-07-08 14:27

提示词工程在实体关系抽取中的创新

提示词工程的基本框架提示词工程（PromptEngineering）是指利用人工智能技术和自然语言处理方法，设计并优化用于训练语言模型的输入提示（prompt），以达到特定任务目标的过程。

AI天才研究院·2025-07-08 13:22

2024最新动物识别数据集（12-02已更新)

动物识别数据集是用于训练和评估动物识别模型的集合，这些数据集通常包含多种动物的图像或视频，以及对应的标签信息。它们在生物多样性监测、生态研究、农业和城市安全管理等领域发挥着重要作用。

数据猎手小k·2025-07-08 12:46

Transformer模型架构深度讲解

Transformer模型与传统的RNN（循环神经网络）和LSTM（长短时记忆网络）不同，它不依赖于时间步的顺序处理，而是完全基于“注意力机制”进行计算，这使得它在训练速度、并行化能力和长期依赖问题的处理上具

·2025-07-08 11:13

AI人工智能浪潮中，GPT的技术优势凸显

我们将从GPT的核心架构出发，分析其独特的技术特点，包括自注意力机制、预训练-微调范式、零样本学习能力等。通过与传统NLP方法的对比，揭

AI学长带你学AI·2025-07-08 09:50

PyTorch深度学习优化实战：从理论到实践的现代化技能指南

引言：现代PyTorch开发的核心思维在深度学习技术日新月异的今天，掌握PyTorch不仅仅意味着能够搭建和训练神经网络，更重要的是理解如何高效地利用现代硬件资源、优化模型性能并构建可扩展的AI系统。

智算菩萨·2025-07-08 08:15

语言大模型综述

Paper:ASurveyofLargelanguageModels目录Paper:ASurveyofLargelanguageModels综述概要LLM关键技术规模定律（ScalingLaws）预训练与微调对齐调优

·2025-07-08 07:37

【机器学习笔记 Ⅱ】7 多类分类

实现方式One-vs-Rest(OvR)：训练K个二分类器（

巴伦是只猫·2025-07-08 07:06

10.6 ChatGLM3私有数据微调实战：24小时打造高精度模型，显存直降60%

1.1使用ChatGPT自动设计生成训练数据的Prompt核心思路：通过ChatGPT生成符合任务需求的样本数据，降低人工标注成本。

少林码僧·2025-07-08 06:34

量子计算+AI芯片：光子计算如何重构神经网络硬件生态

点击跳转到网站量子计算+AI芯片：光子计算如何重构神经网络硬件生态——2025年超异构计算架构下的万亿参数模型训练革命产业拐点：英伟达BlackwellUltra发布光互连版GPU，IBM量子处理器突破

·2025-07-08 06:59

【机器学习笔记 Ⅱ】4 神经网络中的推理

推理（Inference）是神经网络在训练完成后利用学到的参数对新数据进行预测的过程。与训练阶段不同，推理阶段不计算梯度也不更新权重，仅执行前向传播。

·2025-07-08 06:29

Tuning Language Models by Proxy

TuningLanguageModelsbyProxyhttps://arxiv.org/html/2401.08565v41.概述尽管大型预训练语言模型的通用能力越来越强，但它们仍然可以从额外的微调中受益

樱花的浪漫·2025-07-08 06:28

开源语音分离工具大比拼：人声 VS 背景音乐 ⚔️ - 获取干净训练语音 (数据截至 2025年4月17日)！！！

开源语音分离工具大比拼：人声VS背景音乐⚔️-获取干净训练语音(数据截至2025年4月17日)在音频处理，特别是机器学习训练数据的准备中，获取纯净的人声（去除背景音乐或噪声）是一个常见的痛点。

小丁学Java·2025-07-08 05:57

巨兽的阴影：大型语言模型的挑战与伦理深渊

这些挑战并非技术进步的偶然副作用，而是深植于LLM的运作本质、训练数据来源以及其与社会交互的复杂性之中。它们警示我们，在追逐能力

田园Coder·2025-07-08 05:57

【论文阅读】Dynamic Few-Shot Visual Learning without Forgetting

这两个组件都是在一组基础类别上训练的，我们为这些类别准备了大量训练数据。

Bosenya12·2025-07-08 05:56

扩散模型中的 Transformer：图像生成及其延展应用询问 ChatGPT

我们首先简要介绍扩散模型的基础知识以及它们的训练方式，从而建立基本背景。接着，我们讲解曾是扩散模型事实标准的基于UNet的网络架构，这将帮助我们理解引入Transformer架构并推动其发展的动因。

DeepSeek大模型官方教程·2025-07-08 05:26

【论文阅读】Few-Shot PPG Signal Generation via Guided Diffusion Models

首先，扩散模型在N样本数据集和指导下的训练。接着，模型生成一个增强的数据集，并进一步优化以提高保真度。最后，这些合成数据与少量样本训练数据集结合，用于基准模型的训练和评估。

Bosenya12·2025-07-08 05:25

【零基础学AI】第29讲：BERT模型实战 - 情感分析

接口使用情感分析任务的完整实现流程模型微调(Fine-tuning)技巧开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包：pipinstalltorchtransformersdatasetspandastqdmGPU推荐（可加速训练

1989·2025-07-08 05:54

TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南

我们将从图数据的基本概念开始，深入探讨GNN的核心原理，包括图卷积网络(GCN)、图注意力网络(GAT)等流行架构，并通过TensorFlow代码示例展示如何构建和训练GNN模型。文章还将涵盖

AI天才研究院·2025-07-08 05:23

【机器学习笔记 Ⅲ】4 特征选择

特征选择（FeatureSelection）系统指南特征选择是机器学习中优化模型性能的关键步骤，通过筛选最相关、信息量最大的特征，提高模型精度、降低过拟合风险并加速训练。

巴伦是只猫·2025-07-08 04:17

AI LLM架构与原理 - 预训练模型深度解析

一、引言在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的发展日新月异，预训练模型作为LLM的核心技术，为模型的强大性能奠定了基础。

陈乔布斯·2025-07-08 04:46

【AI论文】GLM-4.1V-思考：借助可扩展强化学习实现通用多模态推理

在本报告中，我们分享了在以推理为核心的训练框架开发过程中的关键发现。我们首先通过大规模预训练开发了一个具备显著潜力的高性能视觉基础模型，可以说该模型为最终性能设定了上限。

东临碣石82·2025-07-08 04:43

【AI论文】FineWeb2：一个管道，规模适配所有语言——使预训练数据处理适应每一种语言

摘要：预训练最先进的大型语言模型（LLMs）需要大量干净且多样的文本数据。

东临碣石82·2025-07-08 04:43

深入解析 SAE 训练输出文件：结构与意义

深入解析SAE训练输出文件：结构与意义在利用SAELens框架进行稀疏自编码器（SparseAutoencoder,SAE）训练时，训练完成后会生成一组关键文件，这些文件记录了模型的权重、状态以及相关信息

阿正的梦工坊·2025-07-08 02:31

AIGC视觉生成革命：文生图、图生图与视频生成垂直模型发展全景报告（2025）

这一进程的核心驱动力在于架构创新、数据优化与场景深耕的三重突破：扩散模型与Transformer的融合催生了更高保真度的图像生成；十亿级多模态数据训练解决了复杂语义理解难题；而面向影视、电商

Liudef06小白·2025-07-08 01:50

暑假算法日记第三天

目标：刷完灵神专题训练算法题单阶段目标：【算法题单】滑动窗口与双指针LeetCode题目:3439.重新安排会议得到最多空余时间I2134.最少交换次数来组合所有的1II1297.子串的最大出现次数2653

·2025-07-07 23:39

60天python训练营打卡day46

学习目标：60天python训练营打卡学习内容：DAY46通道注意力(SE注意力)知识点回顾：1.不同CNN层的特征图：不同通道的特征图2.什么是注意力：注意力家族，类似于动物园，都是不同的模块，好不好试了才知道

·2025-07-07 23:35

Python 训练营打卡 Day 46

通道注意力一、什么是注意力注意力机制是一种让模型学会「选择性关注重要信息」的特征提取器，就像人类视觉会自动忽略背景，聚焦于图片中的主体（如猫、汽车）。transformer中的叫做自注意力机制，他是一种自己学习自己的机制，他可以自动学习到图片中的主体，并忽略背景。我们现在说的很多模块，比如通道注意力、空间注意力、通道注意力等等，都是基于自注意力机制的。从数学角度看，注意力机制是对输入特征进行加权求

2401_86382089·2025-07-07 23:03

Python训练营打卡 Day53

对抗生成网络知识点回顾：对抗生成网络的思想：关注损失从何而来生成器、判别器nn.sequential容器：适合于按顺序运算的情况，简化前向传播写法leakyReLU介绍：避免relu的神经元失活现象对抗生成网络（GAN）知识点回顾对抗生成网络的思想思想：就像在餐厅中，有一个厨师（生成器）负责制作假菜，一个评论家（判别器）负责区分真菜和假菜。厨师的目标是制作出评论家无法区分的假菜，而评论家的目标是找

yunvwugua__·2025-07-07 22:03

Python 训练营打卡 Day 50

预训练模型CBAM注意力现在我们思考下，是否可以对于预训练模型增加模块来优化其效果，这里我们会遇到一个问题：预训练模型的结构和权重是固定的，如果修改其中的模型结构，是否会大幅影响其性能。

2401_86382089·2025-07-07 22:28

Python训练营打卡 Day50

预训练模型+CBAM模块知识点回顾：resnet结构解析CBAM放置位置的思考针对预训练模型的训练策略差异化学习率三阶段微调预训练模型+CBAM模块知识点回顾ResNet结构解析残差块：ResNet的核心是残差块

·2025-07-07 22:58

自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记

自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记【下载地址】自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记《自然语言处理-基于预训练模型的方法》由哈尔滨工业大学出版，深入探讨了NLP领域的前沿技术与预训练模型的应用。

·2025-07-07 18:05

深度模型训练，加速数据读取遇到显卡跑不满的问题

后来直接用钞能力，加了内存条，将数据缓存后一次性读到内存中终于可以跑满了，然后后面就一直没管这个了，唯一的缺点就是每次开始训练

不是吧这都有重名·2025-07-07 18:30

模型微调方法Prefix-Tuning

随着大规模预训练语言模型（如GPT系列、BERT等）的广泛应用，如何高效、经济地针对特定任务对这些模型进行微调（Fine-Tuning）成为研究热点。

ballball~~·2025-07-07 18:30

yolov5训练失败总结

yolov5训练失败总结版本原因：在进行训练时，出现如下报错：UserWarning:Detectedcalloflr_scheduler.step()beforeoptimizer.step().InPyTorch1.1.0andlater

BTU_YC·2025-07-07 16:52

说话人识别python_基于各种分类算法的说话人识别（年龄段识别）

内容是基于各种分类算法的语音的年龄段识别，总结一下大致框架，基本思想是：获取语料库TIMIT提取数据特征，进行处理MFCC/i-vectorLDA/PLDA/PCA语料提取，基于分类算法进行分类SVM/SVR/GMM

weixin_39673184·2025-07-07 15:42

样本量计算：配对样本定量资料——平均值法

一、案例为明确某种新的训练计划是否能显著提高运动员的100米短跑成绩，欲招募一批志愿者，分别记录运动员在进行新训练计划前后的100米短跑成绩（秒）。

·2025-07-07 13:34

Logistic回归预测模型2：R语言实现模型的内部和外部验证

前面我们讲了logistic回归预测模型的建立，今天介绍的是模型的验证，可以在训练集和验证集中通过ROC曲线、校准曲线和决策曲线分别进行验证。