Leon-深度学习-分割第7页

深度学习算法——Transformer

尽管Transformer最初是应用于在文本数据上的序列到序列学习，但现在已经推广到各种现代的深度学习中，例如语言、视觉、语音和强化学习领域。

fw菜菜·2024-09-04 18:31

机器学习赋能的智能光子学器件系统研究与应用

据调查，目前在Nature和Science杂志上发表的机器学习与光子学结合的研究主要集中在以下几个方面：光子器件的逆向设计：通过机器学习，特别是深度学习，可以高效地进行光子器件的逆向设计，这在传统的多参数优

哦哦～921·2024-09-04 17:58

解决AutoDL远程服务器训练大模型的常见问题：CPU内存不足与 SSH 断开

在使用远程服务器（如AutoDL）进行深度学习训练时，通常会遇到一些常见问题，比如由于数据加载导致的内存消耗过高，以及SSH连接中断后训练任务被迫停止。

微凉的衣柜·2024-09-04 17:26

基于Bert-base-chinese训练多分类文本模型(代码详解）

目录一、简介二、模型训练三、模型推理一、简介BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是基于深度学习在自然语言处理（NLP）领域近几年出现的

一颗洋芋·2024-09-04 15:41

python利用深度学习(Keras)进行癫痫分类

一、癫痫介绍癫痫，即俗称“羊癫风”，是由多种病因引起的慢性脑功能障碍综合症，是仅次于脑血管病的第二大脑部疾病。癫痫发作的直接原因是脑部神经元反复地突发性过度放电所导致的间歇性中枢神经系统功能失调。临床上常表现为突然意识丧失、全身抽搐以及精神异常等。癫痫给患者带来巨大的痛苦和身心伤害，严重时甚至危及生命，儿童患者会影响到身体发育和智力发育。脑电图是研究癫痫发作特征的重要工具，它是一种无创性的生物物理

一夜白头催人泪·2024-09-04 14:33

识别实验笔记和经验总结

在进行图像分类模型对比实验时，为了确保对比的公平性和可靠性，以下几个因素需要重点考虑：数据集的一致性：数据集分割：确保训练集、验证集和测试集的划分是一致的。各模型使用相同的训练数据和测试数据。

Wils0nEdwards·2024-09-04 14:02

语义分割笔记

在语义分割任务中，提升自制数据集上baselinemodel的平均交并比（mIoU）和平均精度（mAcc）的难度取决于多个因素。

Wils0nEdwards·2024-09-04 14:02

深度学习入门：使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络

引言深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层非线性处理单元（即神经网络）来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的API和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。

Mr' 郑·2024-09-04 13:29

高校为什么需要AIGC大数据实验室？

AIGC技术创新：探索如何利用人工智能算法，如深度学习中的生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、基于Transformer架构的语言模型（如GPT系列）等，来高效地生成高质量的文本、图像、音频

泰迪智能科技01·2024-09-04 13:28

yolo8 目标检测、鉴黄

近年来，目标检测技术取得了显著进展，尤其是在深度学习的推动下，性能得到了极大的提升。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-04 11:13

GNN会议&期刊汇总（人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘）

【ICLR】全称InternationalConferenceonLearningRepresentations（国际学习表征会议），深度学习顶会。

Bunny_Ben·2024-09-04 11:11

李宏毅机器学习笔记——反向传播算法

反向传播是深度学习中最重要的算法之一，通常与梯度下降等优化算法结合使用。反向传播的基本原理反向传播的核心思想是利用链式法则（ChainRule）来高效地计算损失函数相对于每个参数的梯度。

小陈phd·2024-09-04 10:07

【机器学习-神经网络】循环神经网络

在机器学习和深度学习的领域中，循环神经网络（RNN）作为一种处理序列数据的强大工具，已经在诸多应用场景中展现出了巨大的潜力。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-04 10:36

自动驾驶之心规划控制理论&实战课程

单目3D与单目BEV全栈教程(视频答疑)多传感器标定全栈系统学习教程多传感器融合:毫米波雷达和视觉融合感知全栈教程(深度学习传统方式)多传感器融合跟踪全栈教程(视频答疑)多模态融合3D目标检测教程(视频答疑

vsdvsvfhf·2024-09-04 10:05

pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数，比如二阶导数（Hessian矩阵）

在机器学习和深度学习中，优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常，优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数（梯度），然后根据这些梯度来更新参数。

zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

Python常用库-nump的使用

文章目录安装NumPy导入NumPy创建数组1.使用列表创建数组2.多维数组3.使用特殊函数数组的基本操作1.数组形状和大小2.数据类型3.转换数据类型4.数组索引5.数组切片6.维度转换7.数组连接8.数组分割数学运算

问道飞鱼·2024-09-04 08:26

Python知识点：如何使用Python进行时间序列预测

时间序列预测的方法有很多，包括统计方法（如ARIMA模型）、机器学习方法（如支持向量机、决策树）、以及深度学习方法（如LSTM网络）。

杰哥在此·2024-09-04 08:52

正则表达式

定位符2.6分组3正则表达式三个常用类3.1Pattern类的Matches方法3.2Matcher类的常用方法4分组、捕获、反向引用5String类中使用正则表达式5.1替换功能5.2判断功能5.3分割功能

·云扬··2024-09-04 07:47

Java Web —— 第九天（事务）

事务管理&AOP事务回顾概念事务是一组操作的集合，它是一个不可分割的工作单位，这些操作要么同时成功，要么同时失败操作开启事务(一组操作开始前，开启事务):starttransaction/begin提交事务

CtrlCV 攻城狮·2024-09-04 06:44

TDD-LTE和FDD-LTE

TDD-LTE：通过时间分割在不同时隙同一频段内进行上下行传输，适用于上下行业务量不对称的场景。

还有你Y·2024-09-04 06:43

并行处理的艺术：深入探索PyTorch中的torch.nn.parallel模块

标题：并行处理的艺术：深入探索PyTorch中的torch.nn.parallel模块在深度学习领域，模型的规模和复杂性不断增长，这要求我们利用所有可用的计算资源来加速训练和推理过程。

杨哥带你写代码·2024-09-04 06:10

【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦

HuggingFace是一个致力于开源自然语言处理（NLP）和机器学习项目的社区。它由几个关键组件组成：Transformers：这是一个基于PyTorch的库，提供了各种预训练的NLP模型，如BERT、GPT、RoBERTa、DistilBERT等。它还提供了一个简单易用的API来加载这些模型，并进行微调以适应特定的下游任务。Datasets：这是一个用于加载和预处理NLP数据集的库，与Tran

东华果汁哥·2024-09-04 06:39

[数据集][目标检测]街道乱放广告牌检测数据集VOC+YOLO格式114张1类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：114标注数量(xml

FL1623863129·2024-09-04 05:58

caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用

在JupyterNotebook中使用Caffe框架并利用GPU加速，可以实现多种效果和目的，主要集中在深度学习领域。以下是一些主要的应用场景：快速训练模型：GPU加速可以显著提高模型训练的速度。

俊俏的萌妹纸·2024-09-04 04:26

深度学习系列（1) TensorFlow---Tensorflow学习路线

学习TensorFlow是掌握深度学习和机器学习的关键一步。以下是一个详细的TensorFlow学习路线图，涵盖从基础到高级的知识点和实践，帮助你逐步掌握TensorFlow并应用于实际问题中。

CoderIsArt·2024-09-04 04:55

《昇思25天学习打卡营第1天|快速入门》

昇思MindSpore介绍昇思MindSpore是一个全场景深度学习框架，旨在实现易开发、高效执行、全场景统一部署三大目标。

一只IT攻城狮·2024-09-04 02:46

算法学习-2024.8.16

深度学习网络在训练时，通常使用32位或16位数据。TensorRT则在网络的推理时选用不这么高的精度，达到加速推断的目的。

蓝纹绿茶·2024-09-04 01:42

AI 大模型在文本生成任务中的创新应用

这些模型通过深度学习技术，能够生成连贯、有意义的文本，甚至在某些情况下达到与人类写作难以区分的程度。本文将探讨AI大模型在文本生成任务中的创新应用，包括自动文摘、机器翻译、创意写作等领域。

AI_Guru人工智呢·2024-09-04 01:11

深度学习100问54:什么是自动图像描述

嘿，你知道自动图像描述吗？这可是个超神奇的魔法哦！想象一下，计算机就像一个超级有创意的小作家。当它看到一张图片时，就会仔细观察图片里的各种东西，比如可爱的小动物、漂亮的花朵、壮观的风景等等。然后呢，它会发挥自己的聪明才智，把看到的这些东西用文字描述出来。这种魔法有很多很棒的用处呢！比如可以帮助那些眼睛看不见的人“听”懂图片里的故事。就像有个小天使在他们耳边轻声描述图片的内容，让他们也能感受到图像的

不断持续学习ing·2024-09-04 01:09

TorchText宝典：解锁PyTorch下的NLP炼金术

标题：TorchText宝典：解锁PyTorch下的NLP炼金术在深度学习与自然语言处理(NLP)的交叉领域中，PyTorch已经成为了一个强大的工具。

2401_85702623·2024-09-04 01:06

【深度学习】

梯度消失和梯度爆炸（解释意思，分析产生原因）在反向传播过程中需要对激活函数进行求导，如果导数大于1，那么随着网络层数的增加梯度更新将会朝着指数爆炸的方式增加这就是梯度爆炸。同样如果导数小于1，那么随着网络层数的增加梯度更新信息会朝着指数衰减的方式减少这就是梯度消失。因此，梯度消失、爆炸，其根本原因在于反向传播训练法则，属于先天不足。请解释什么是batchnormal，它有什么作用？神经网络在训练的

feifeikon·2024-09-04 00:34

深度学习基础之循环神经网络

目录基本概念与特点定义与工作原理结构组成应用领域自然语言处理语音识别时间序列分析优缺点优点缺点改进方法总结循环神经网络在自然语言处理中的最新应用和研究进展是什么？长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）在解决梯度消失和爆炸问题上的具体差异和优势是什么？LSTM的结构与优势GRU的结构与优势具体差异门的数量：计算复杂度：性能对比：总结双向循环神经网络如何增强模型的上下文捕捉能力，与单向RN

Ctrl+CV九段手·2024-09-04 00:02

定制静物商品背景及自定义抠图

分割图片：分离商品（前景）和背景。替换背景：用一个自定义的背景替换原背景。保存/展示结果：保存或展示最终图片。

Enougme·2024-09-04 00:00

Word转json转txt，word拆分处理

中间出了一个问题是分割文段采用的是根据'\n'分割，所以判断的时候就不需要将结尾是‘\n

Joeybee·2024-09-03 23:29

【华为OD机试真题 JS】字符串分割（二）

标题：字符串分割|时间限制：1秒|内存限制：262144K|语言限制：不限给定一个非空字符串S，其被N个‘-’分隔成N+1的子串，给定正整数K，要求除第一个子串外，其余的子串每K个字符组成新的子串，并用

键盘上Dancer·2024-09-03 22:25

Git 代码提交注释管理规范

Git代码提交注释管理规范1注释主体说明():大致分为三个部分(使用空行分割):1.标题行:必填,描述主要修改类型和内容2.主题内容:描述为什么修改,做了什么样的修改,以及开发的思路等等3.页脚注释:放

正在走向自律·2024-09-03 22:54

基于深度学习的动态对抗策略

基于深度学习的动态对抗策略是为了应对不断变化的对抗环境而提出的一类方法，这些策略能够动态地调整和优化模型的防御机制，以提高深度学习模型在各种对抗攻击下的鲁棒性和安全性。

SEU-WYL·2024-09-03 22:22

路由环路避免6种机制

水平分割：决不把从一个来源处所学到的路由再回送给这个来源路由毒化：路由器把无效路由的费用设置成无穷大抑制定时器：路由器收到一条路由不可达的消息后，会在路由表中将这条路由冻结，在冻结时间内，不接受其他路由器告诉它可达的消息

期待未来的男孩·2024-09-03 20:06

echarts处理y轴最大小值根据数据动态处理、分割数和是否从0开始

方法/***取整*@paramvalue输入值*@paramscale保留位数正数是整数位，负数是小数位*@paramisUppertrue向上取整false向下取整*@returns*/constnumberFix=(value,scale,isUpper)=>{constmoreThanZero=value>=0value=Math.abs(value)if(scale==0){returnv

Ciito·2024-09-03 18:28

4. 生成对抗网络（GAN）：生成模型的崛起

引言生成对抗网络（GAN）是近年来深度学习领域中最具创新性和影响力的模型之一。

Network_Engineer·2024-09-03 17:53

AI写作生成器，开启你的高效率智能写作模式

它是基于先进的人工智能技术和深度学习算法研发出来的智能

2401_85949356·2024-09-03 17:20

02 使用 LSTM 进行时间序列预测

深度学习入门：使用LSTM进行时间序列预测引言深度学习在时间序列预测中展现出了强大的能力，尤其是长短期记忆（LSTM）网络。本文将为深度学习初学者介绍如何使用LSTM网络进行时间序列预测。

柒魅。·2024-09-03 15:39

【初出江湖】分布式之什么是分布式存储？

在分布式存储系统中，数据通常被分割成多个块或对象，并分布在多个存储节点上。每个节点都可

无休居士·2024-09-03 15:05

斐波那契数列——C语言

目录一、递归法二、for循环三、for循环+数组斐波那契数列（Fibonaccisequence），也称之为黄金分割数列，由意大利数学家列昂纳多・斐波那契（LeonardoFibonacci）提出。

木木ᶻ·2024-09-03 14:03

【Ubuntu20.04】配置深度学习环境

参考Ubuntu20.04配置深度学习环境（全网最细最全）NVIDIA显卡驱动安装安装CUDA通过终端nvidia-smi查看自己能安装的最高CUDA版本，在官方网址下载需要的版本。

糊涂懿·2024-09-03 13:20

AI深度学习项目-yolo4_tiny 垃圾分类识别系统

项目概述目标本项目旨在开发一个高效的垃圾分类识别系统，利用深度学习技术特别是YOLOv4-tiny版本来实现垃圾的自动分类。

毕设宇航·2024-09-03 13:20

416.分割等和子集

416.分割等和子集给你一个只包含正整数的非空数组nums。请你判断是否可以将这个数组分割成两个子集，使得两个子集的元素和相等。

纯白色的少云·2024-09-03 12:20

一文讲清楚，AI、AGI、AIGC与AIGC、NLP、LLM，ChatGPT等概念

AI并不局限于一种特定的技术，而是涵盖了多种技术手段，包括机器学习和深度学习等子领域。AI的应用

GPT-Hub·2024-09-03 10:07

深度学习100问28:什么是RNNLM(RNN语言模型）

嘿，你知道RNNLM是啥不？简单来说，它就像是一个语言小魔法师。想象一下，RNNLM是一个特别会猜词的小伙伴。它的任务呢，就是预测一个句子出现的概率，或者当你给它一些上文的时候，它能猜出下一个词会是啥。它是怎么做到的呢？它有一个像魔法盒子一样的结构，由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层就像是接收魔法信号的入口，把词的表示，比如一些特别的编码或者词向量给接收进来。隐藏层可神奇啦，它就像有个记忆小口袋

不断持续学习ing·2024-09-03 10:06

探索TCP：分包与粘包解析

示例环境4.3发送方代码4.4接收方代码4.4.1水平触发（LT）模式4.4.2边缘触发（ET）模式4.4.5注意点TCP的分包和粘包是指在TCP通信过程中，由于TCP是面向流的协议，发送方发送的数据可以被分割成多个报文段

TravisBytes·2024-09-03 09:30

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