Keras深度神经网络

Pytorch实现之对称卷积神经网络结构实现超分辨率

该改进方法基于深度神经网络，其生成模型包含多层卷积模块和多层反卷积模块，其中在感知损失基础上增加了跳层连接和损失函数。该判别模型由多层神经网络组成，其损失函数基于生成式对抗网络生成的判别模型损失函数。

这张生成的图像能检测吗·2025-03-26 17:51

深度学习中常见的权重参数初始化方法

问题：对于深度神经网络来说，这种方法不可取。因为如果所有权重都初始化为相同的值（如零），所有神经元在每一层的输出和梯度都会相同

真以为Sophie是猪啊·2025-03-26 09:52

人与马分类

importosimportzipfileimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.imageasmpimgimporttensorflowastfimportnumpyasnpfromtensorflowimportkerasfromtensorflow.keras.preprocessing.imageimportImageData

楚歌汉水·2025-03-26 02:56

Ray 源码分析(16)—Ray Serve

Serve与框架无关，因此你可以使用一个单一的工具包来服务从使用PyTorch、TensorFlow和Keras等框架构建的深度学习模型，到Scikit-Learn模型，再到任意Python业务逻辑的所有内容

Jim.Li·2025-03-26 01:15

Python深度学习框架：用神经网络预测股市，科学or玄学？

```pythonimporttensorflowastffromtensorflow.keras.modelsimpor

西蒙斯.果·2025-03-25 22:24

使用 Milvus 进行向量数据库管理与实践

Milvus是一个开源向量数据库，专门用于存储、索引和管理深度神经网络以及其他机器学习模型生成的大规模嵌入向量。它的高性能和易用性使其成为处理向量数据的理想选择。

qahaj·2025-03-22 08:43

【DNN量化工具】QKeras 工具简介

QKeras工具简介QKeras是一个用于量化深度学习模型的Keras扩展库，旨在使深度学习模型的量化（即将模型的浮点权重转换为低精度格式）变得简单而高效。

kanhao100·2025-03-21 18:07

Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术

Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术在深度学习的精密机械中，有些细微的调整机制往往被视为理所当然，却实际上蕴含着深刻的数学洞察和巧妙的工程智慧。

Mark White·2025-03-21 17:01

QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比

QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比一、引言在深度学习模型部署领域，量化技术已成为提升模型执行效率的关键手段。

kanhao100·2025-03-21 16:48

TikTokenizer 项目常见问题解决方案

该项目是基于TensorFlow和Keras开发

齐飞锴Timothea·2025-03-21 01:11

【机器视觉】少量样本图片情况下的图片识别技术方案

工具：Keras：ImageDataGenera

yuanpan·2025-03-20 16:01

神经网络之参数初始化

引言：参数初始化是训练深度神经网络的一个关键步骤，目的是给网络中权重（weights）和偏置（biases）赋予初始值。

硬水果糖·2025-03-20 08:21

【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践（一文读懂AIGC）

大模型是千亿参数的深度神经网络（如ChatGPT），经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务，显著提升效率，但面临算力消耗、数据偏见等挑战。

·2025-03-20 01:36

深入探索 PyTorch 在语音识别中的应用

一、介绍任务背景任务目标：利用深度神经网络对语音信号进行逐帧音素预测。音素定义：音素是语音中能够区分单词的最小语音单位。

Zoro｜·2025-03-19 13:19

未来5年AI人工智能与信息技术领域发展趋势

未来五年人工智能与信息技术领域发展趋势深度解析一、人工智能与神经网络技术的突破路径（一）算法架构的范式革新深度神经网络正经历从量变到质变的演进。

海宁不掉头发·2025-03-19 11:03

理解深度学习1-简介

深度神经网络是一类机器学习模型，将其应用到数据上的过程称为深度学习。目前，深度网络是最强大和最实用的机器学习模型之一，常见于日常生活中。我们常常用自然语言处理（Nat

shangjg3·2025-03-18 21:35

【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望

wlz249·2025-03-18 16:28

AI如何创作音乐及其案例

AI创作音乐主要有以下几种方式：基于深度学习的生成模型深度神经网络：通过大量的音乐数据训练，让AI学习音乐的结构、旋律、和声、节奏等特征。

alankuo·2025-03-17 21:44

如何使用Python实现生成对抗网络（GAN）

下面是一个简单的Python实现，使用TensorFlow和Keras库。在开始之前，请确保已经安装了TensorFlow和Keras。imp

「已注销」·2025-03-17 16:13

【sklearn 04】DNN、CNN、RNN

DNNDNN（DeepNeuralNetworks，深度神经网络）是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数，需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN（convolutionalNeuralNetworks

@金色海岸·2025-03-17 09:24

【Transformer-Hugging Face手册 07/10】微调预训练模型

2.1加载数据2.2训练2.2.1使用PyTorchTrainer进行训练2.3训练超参数2.4评价2.5训练类三、使用Keras训练TensorFlow模型3.1为Keras加载数据3.2将数据加载为

无水先生·2025-03-15 13:54

python和pytorch关系_PyTorch：Python优先的深度学习框架

PyTorch是一个Python软件包，其提供了两种高层面的功能：使用强大的GPU加速的Tensor计算（类似numpy）构建于基于tape的autograd系统的深度神经网络如有需要，你也可以复用你最喜欢的

weixin_39877182·2025-03-14 02:36

保存conda的虚拟环境到docker hub

docs.docker.com/engine/install/ubuntu/UbuntuDocker安装bug:GetPermissionDenied原因摘自dockermannual上的一段话ManageDockerasa

JIANG Li·2025-03-13 07:20

LLM大模型技术实战4：热门开源LLMs对比和选型

一、大语言模型的特点和能力LLM(LargeLanguageModel,大型语言模型)是指那些规模庞大、参数数量众多的深度神经网络模型，用于理解和生成自然语言文本。

大模型学习教程·2025-03-12 08:44

人工智能学习

//-----初探-----//人工智能三大核心要素数据/算法/算力人工智能是通过机器来模拟人类认知能力的技术机器学习/神经网络/深度学习(多层隐藏层神经网络)tf1.14python3.5keras2.1.5

星月IWJ·2025-03-12 03:59

《高效迁移学习：Keras与EfficientNet花卉分类项目全解析》

从零到精通的迁移学习实战指南：以Keras和EfficientNet为例一、为什么我们需要迁移学习？1.1人类的学习智慧想象一下：如果一个已经会弹钢琴的人学习吉他，会比完全不懂音乐的人快得多。

机器学习司猫白·2025-03-12 01:46

用友U8 其他入库单及序列号查询语句

SELECT--其他入库单单号rdrecord08.cCodeAS其他入库单单号,--日期rdrecord08.dDateAS日期,--制单人rdrecord08.cMakerAS制单人,--审核人rdrecord08

zikn_92·2025-03-12 01:12

用友U8销售出库单及序列号查询语句

SELECTa.cCodeAS销售出库单单号,a.dDateAS日期,a.cMakerAS制单人,a.cHandlerAS审核人,a.dVeriDateAS审核日期,b.cInvCodeAS存货编码,-

zikn_92·2025-03-12 01:11

用友U8其他出库单及序列号查询语句

SELECT--从其他出库单主表获取字段main.cCodeAS其他出库单单号,main.dDateAS日期,main.cMakerAS制单人,main.cHandlerAS审核人,main.dVeriDateAS

zikn_92·2025-03-12 01:41

用友 U8出入库查询SQL 连接UNION ALL

--销售出库单查询SELECT'销售出库单'AS单据类型,a.cCodeAS单号,a.dDateAS日期,a.cMakerAS制单人,a.cHandlerAS审核人,a.dVeriDateAS审核日期,

zikn_92·2025-03-12 00:02

Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密

本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和

程之编·2025-03-11 09:03

【深度学习】Adam（Adaptive Moment Estimation）优化算法

通过动态调整每个参数的学习率，在非平稳目标（如深度神经网络的损失函数）中表现优异目录基本原理和公式笼统说明：为什么Adam算法可以帮助模型找到更好的参数基本概念动量（Momentum）：跟踪梯度的指数衰减平均

辰尘_星启·2025-03-10 20:51

深度学习笔记——Resnet和迁移学习

梯度消失：梯度消失是指在训练深度神经网络时，通过多层传递的梯度(误差)变得非常小，接近于零。这导致网络中较早层的权重更新非常缓慢，甚至几乎不更新。梯度爆炸：梯度爆炸是指在训练深度神经网络时，

肆——·2025-03-10 15:17

当深度学习遇见禅宗：用东方智慧重新诠释DQN算法

当深度学习遇见禅宗：用东方智慧重新诠释DQN算法“好的代码如同山水画，既要工笔细描，又要留白写意”——一个在终端前顿悟的开发者DQN是Q-Learning算法与深度神经网络的结合体，通过神经网络近似Q值函数

带上一无所知的我·2025-03-09 21:28

大规模语言模型构建流程

大规模语言模型1.大语言模型大规模语言模型（LargeLanguageModels，LLM），也称大语言模型，是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，通常使用自监督学习方法通过大量无标注文本进行训练

人工智能技术笔记·2025-03-09 15:34

tensorflow keras 报错：No gradients provided for any variable 原因与解决办法

错误分析Nogradientsprovidedforanyvariable这个意思是没有梯度给已知的所有函数，为什么会出现这个错误呢，因为在深度学习中，梯度的更新是由于反向传播算法的实现的，如果损失函数没有与已知的任何（除输入）层关联，那么，损失函数就无法求出关于各个函数的梯度，导致错误解决办法例如损失函数defcontrastive_loss_layer(left_inputs,right_in

研志必有功·2025-03-09 06:26

Keras深度学习实战——手写文字识别

、内容合伙人、新星导师、全栈领域优质创作者、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen）Keras

鱼弦·2025-03-08 16:18

人工智能与深度学习的应用案例解析及代码实现

一、深度学习技术概述1.1核心技术框架深度学习基于深度神经网络（DNN），其核心在于通过多层非线

accurater·2025-03-08 00:49

神经网络ＶＳ决策树

以下是它们的详细比较：神经网络优点:强大的学习能力:神经网络，尤其是深度神经网络，能够自动学习数据中的复杂特征，可以处理高维和非线性的问题。

Persistence is gold·2025-03-07 01:16

深度神经网络——决策树的实现与剪枝

概述决策树是一种有用的机器学习算法，用于回归和分类任务。“决策树”这个名字来源于这样一个事实：算法不断地将数据集划分为越来越小的部分，直到数据被划分为单个实例，然后对实例进行分类。如果您要可视化算法的结果，类别的划分方式将类似于一棵树和许多叶子。这是决策树的快速定义，但让我们深入了解决策树的工作原理。更好地了解决策树的运作方式及其用例，将帮助您了解何时在机器学习项目中使用它们。决策树的结构决策树的

知来者逆·2025-03-07 00:39

卷积神经网络应用-训练手写体数字数据集并展示识别精度

#卷积神经网络(CNN)训练手写体数据集importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflow.kerasaskaimportdatetime

yeahamen·2025-03-06 12:17

TensorFlow\Keras实战100例——BP\CNN神经网络~MINST手写数字识别

一.原理说明BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。具体来说，对于如下的只含一个隐层的神经网络模型：BP神经网络的过程主要分为两个阶段，第一阶段是信号的前向传播，从输入层经过隐含层，最后到达输出层；第二阶段是误差的反向传播，从输出层到隐含层，最后到输入层，依次调节隐含层到输出层的权重和偏置，输入层到隐含层的权重和偏置。卷积神经网络（Convolu

AI街潜水的八角·2025-03-06 08:45

基于tensorflow使用VGG16实现猫狗识别

importtensorflowastfimportnumpyasnpfromtensorflow.kerasimportlayers,models,optimizersfromtensorflow.keras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator

Jakari·2025-03-05 02:34

python数据分析入门与实战王静_Keras快速上手：基于Python的深度学习实战

1准备深度学习的环境11.1硬件环境的搭建和配置选择.........................11.1.1通用图形处理单元..........................31.1.2你需要什么样的GPU加速卡....................61.1.3你的GPU需要多少内存.......................61.1.4是否应该用多个GPU..............

weixin_39724362·2025-03-04 04:52

深度学习框架之主流学习框架

它以强大的图计算模型和分布式计算能力著称，并且通过高级API如Keras，为用户提供了易于上手的开发体验。PyTorch：由Facebook开发，以其动态计算图

uu1224·2025-03-02 14:17

ValueError: Tensor conversion requested dtype int64 for Tensor with dtype float64: ‘Tensor(“loss/a

用keras以TensorFlow作为后端重写相对熵函数，报错。。。

初识-CV·2025-03-02 08:46

【模块】Non-local Neural

论文《Non-localNeuralNetworks》作用非局部神经网络通过非局部操作捕获长距离依赖，这对于深度神经网络来说至关重要。

dearr__·2025-03-01 10:48

LSTM：解决梯度消失问题

2.核心概念与联系2.1梯度消失问题在深度神经网络中，梯度消失是一个常见的问题。当网络的层数增加时，反向传播的梯度会随着

AI天才研究院·2025-02-28 19:57

深度学习进阶：构建多层神经网络

1.多层神经网络的结构在实际应用中，深度学习模型通常包含多个隐藏层，这种结构被称为深度神经网络（DNN）。多层神经网络能够学习更

孤寂大仙v·2025-02-28 12:37

通过 Python FastAPI 开发一个快速的 Web API 项目

Python如此受欢迎的众多原因之一是Python有大量成熟和稳定的库可供选择:网页开发有：Django和Flask，提供了很好的网络开发体验和大量的有用文档机器学习有：scikit-learn、Keras

Python_P叔·2025-02-28 00:57

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