Tensorflow深度学习第4页

深度学习入门篇--来瞻仰卷积神经网络的鼻祖LeNet

B站视频讲解:深度学习入门篇:使用pytorch搭建LeNet网络并代码详解实战前言大家在学习神经网络的时候肯定会有这样的感受,有很多的文章和视频,有的文章也很好,但是总是不成体系,总是学起来东一榔锤,

智算学术·2025-02-25 00:31

轻量级网络设计原理与代码实战案例讲解

轻量级网络设计原理与代码实战案例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习在各个领域的广泛应用，神经网络模型变得越来越庞大和复杂

AI天才研究院·2025-02-25 00:00

ATB概念之：算子tiling

1什么是算子tiling在计算机科学和深度学习领域，算子tiling（有时也被称作操作符tiling或者循环tiling）是一种优化技术，主要用于提高计算效率，尤其是在处理大规模张量运算时。

·2025-02-24 23:48

2025预测趋势：AI知识库工具挑选指南

1.AI知识库的智能化：趋势预计到2025年，AI知识库工具将更加智能化，通过深度学习和自然语言处理技术，实现更精准的语义搜索和智能问答功能。这些工具将能够理解用户的查询意图，提供更准确和相关的信息。

·2025-02-24 23:17

大模型学习完整路径（一站式汇总），从零基础到精通！新手友好级指南

先来一张整体结构图，越是下面部分，越是基础：可以按以下步骤学习：1.理解基础概念需要了解深度学习的基本原理和常见术语，如神经网络、梯度下降、反向传播、监督学习、无监督学习、分类、回归、聚类

Python程序员罗宾·2025-02-24 22:45

基于YOLOv5、FaceNet与KNN的人脸识别系统

步骤1：环境配置安装依赖库：安装Python3.x安装TensorFlow、Keras、OpenCV等深度学习库获取数据集：收集训练用的多个人脸图像（每个用户至少几十张）将图像按用户分类存放在data/

reset2021·2025-02-24 19:29

第G9周：ACGAN理论与实战

>-**本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊]**本人往期文章可查阅：深度学习总结我的环境：语言环境：Python3.11编译器：PyCharm深度学习环境：Pytorchtorch

OreoCC·2025-02-24 18:50

【OpenCV】OpenCV 中各模块及其算子的详细分类

de之梦-御风·2025-02-24 17:43

DeepSeek混合精度训练核心技术解析与实践指南

ResNet50案例：从7.8GB降至4.2GB）1.5-3倍训练速度提升（BERT-Large案例：从8h缩短至5h）突破大模型训练显存瓶颈（GPT-3训练显存需求从3TB降至1.8TB）1.2行业定位属于深度学习基础设施层的训练优化技术

燃灯工作室·2025-02-24 15:33

Engineering A Large Language Model From Scratch

从头开始设计一个大语言模型摘要1引言2Atinuke算法3结果4相关工作5讨论6结论摘要自然语言处理（NLP）中深度学习的激增导致了创新技术的发展和发布，这些技术能够熟练地理解和生成人类语言。

UnknownBody·2025-02-24 15:31

AI：重塑未来的深度探索与实践

一、AI核心技术：深度学习与智能进化的基石AI的核心在于其强大的数据处理与学习能力，这主要得益于深

2501_90713682·2025-02-24 15:59

深度学习（5）-卷积神经网络

我们将深入理解卷积神经网络的原理，以及它为什么在计算机视觉任务上如此成功。我们先来看一个简单的卷积神经网络示例，它用干对MNIST数字进行分类。这个任务在第2章用密集连接网络做过，当时的测试精度约为97.8%。虽然这个卷积神经网络很简单，但其精度会超过第2章的密集连接模型。代码8-1给出了一个简单的卷积神经网络。它是conv2D层和MaxPooling2D层的堆叠，你很快就会知道这些层的作用。我们

yyc_audio·2025-02-24 14:26

深度学习（2)-深度学习关键网络架构

关键网络架构深度学习有4种类型的网络架构：密集连接网络、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer。

yyc_audio·2025-02-24 14:26

深度学习-2：tensorflow 入门以及简单的线性拟合

摘要：介绍tensorflow入门使用tensorflow实现简单的线性回归tensorflow入门知识参考：https://www.tensorflow.org/get_started/get_started

wangs0622·2025-02-24 14:24

Transformer大模型实战教师学生架构

Transformer大模型实战教师学生架构作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来近年来，随着深度学习技术的飞速发展

AI智能涌现深度研究·2025-02-24 14:19

从底层驱动到 OpenCV：深入解析 Linux 摄像头完整技术栈

MIPICSI-2协议、V4L2(Video4Linux2)中间件层：libcamera（现代化ISP处理）、GStreamer（多媒体流处理）用户空间应用层：OpenCV（计算机视觉）、AI框架（如TensorFlow

嵌入式Jerry·2025-02-24 13:14

AI环境初识

在搭建AI环境时，当前流行的技术涉及多个方面，包括开发框架、深度学习库、硬件支持以及具体的应用技术等。

网络飞鸥·2025-02-24 07:02

覆盖从供应、生产、销售到运营的全过程，引领行业数智化转型新方向的智慧快消开源了

基于多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体，是中国首个自主研发、功能完备、开源开放的产业级深度学习平台。基

AI服务老曹·2025-02-24 04:39

金融大模型应用的机遇与挑战

大模型本质特征大模型通常指大语言模型（LargeLanguageModel，LLM），是基于深度学习算法的自然语言处理技术，是通用大模型。

Python程序员罗宾·2025-02-24 03:34

深度强化学习算法在金融交易决策中的优化应用【附数据】

金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域：金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具：Python/R/MATLAB

算法与数据·2025-02-24 01:22

基于深度学习的股票短期趋势预测模型设计与实现【附代码】

，我们首先对股票的基本交易数据进行了清洗和预处理，包括去除异常值、填补缺失值等。同时，我们还挖掘了多个可能影响股票价格走势的因子，如成交量、市盈率、市净率等，并将这些因子作为特征加入到数据集中。通过特征工程，我们进一步扩展了数据集，提高了模型的输入质量。在模型构建方面，我们采用了LSTM网络来处理时间序列数据。LSTM网络具有记忆功能，能够捕捉数据中的长期依赖关系，这对于股票价格走势的预测至关重要

算法与数据·2025-02-24 01:22

DeepSeek 与网络安全：AI 在网络安全领域的应用与挑战

与此同时，人工智能（AI）技术的快速发展正在为网络安全提供全新的解决方案，而DeepSeek作为AI领域的新兴力量，也正在探索如何利用深度学习和大规模语言模型（LLM）加强网络安

一ge科研小菜菜·2025-02-24 01:49

AI赋能Spring Boot：打造智能应用的秘诀

轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣引言各位技术探险家们，欢迎来到今天的冒险——我们将一起探索如何将SpringBoot与AI服务集成，利用OpenAI和TensorFlow

墨瑾轩·2025-02-24 00:14

手撸 chatgpt 大模型:单词向量化编码和绝对位置编码算法

在深度学习中，所有无法通过传统数据结构描述的对象都会被用一个向量表示，例如图像、语音、单词、音频等。最初，向量中的各个字段会被初始化为随机数，然后通过大量的数据和深度学习模型来训练这些向量。

coding 迪斯尼·2025-02-24 00:11

目前（2025年2月）计算机视觉（CV）领域一些表现优异的深度学习模型

按任务类型分类介绍：图像分类CoCa：结合对比学习和生成学习，通过对比损失对齐图像和文本嵌入，并使用标题生成损失预测文本标记。它在图像分类、跨模态检索和图像描述等任务中表现出色，且仅需极少的任务特定微调。PaLI：这是一个多模态模型，结合了40亿参数的视觉Transformer（ViT）和多种大型语言模型（LLM），并在包含100多种语言的100亿图像和文本数据集上进行训练。PaLI在图像描述、视

空空转念·2025-02-23 20:18

Python——生成AIGC图像

通过深度学习、生成对抗网络（GAN）和扩散模型等技术，AIGC能够生成高度逼真、具有艺术性的内容

朱剑君·2025-02-23 19:06

图像处理：模拟色差的生成

但在实际生产环境中，瓷砖色差检测的数据量较少，无法直接获取足够的数据来训练和优化深度学习模型。于是就考虑通过人为生成色差数据的方式来扩充数据集，进行色差的模拟。1.什么是色差？

何以为皇·2025-02-23 18:33

python工具——pypinyin 汉字转换拼音

把汉字转成拼音后可以进行深度学习分类，做内容识别1.安装pipinstallpypinyin将汉字转换为拼音并生成slug字符串importpypinyinfrompypinyinimportStylecontent

xiaoming0018·2025-02-23 18:32

AI如何预测比赛结果：体育预测技术全解析

一、系统架构设计1.整体架构数据采集层数据处理层模型训练层预测服务层应用展示层2.技术选型Python3.8+TensorFlow/PyTorchScikit-learnPandas/NumpyFlask

翱翔的猪脑花·2025-02-23 17:54

淘系图搜API接入与使用全解析

其核心技术基于阿里巴巴的深度学习模型，支持服饰、家居、3C等多品类识别，广泛应用于比价、找同款、商品推荐等场景。二、接入准备资质要求：企业开发者需提供营业执照、应用场景说明（如“电商比价工具”）。

数据小爬虫.网站开发-Brad·2025-02-23 15:39

深度学习革命背后：DBN、AlexNet、GAN 等神级架构，究竟藏着怎样的 AI 崛起密码？（附deepseek）

深度学习革命**3.深度学习革命（2006年至今）****2006年：深度学习奠基——深度信念网络（DBN）****2012年：AlexNet崛起****2014年：架构创新潮****生成对抗网络（GAN

universe_code·2025-02-23 15:35

整理：4篇论文知识蒸馏引领高效模型新时代

传统的深度学习模型往往依赖于复杂的大型网络，以获取卓越的性能。然而，这些庞大的模型对计算资源和存储空间的需求，使得它们在实际应用中，尤其是在边缘设备或移动端部署中面临巨大挑战。

mslion·2025-02-23 14:31

人工智能：从基础到前沿

2.2人工智能的历史2.3人工智能的分类3.机器学习3.1机器学习概述3.2监督学习3.3无监督学习3.4强化学习4.深度学习4.1深度学习概述4.2神经网络基础4.3卷积神经网络（CNN）4.4循环神经网络

顾漂亮·2025-02-23 12:15

TensorFlow 2 来训练一个线性回归模型

本节将通过一个简单的示例，带领大家了解如何使用TensorFlow2来训练一个线性回归模型。这个例子将帮助大家掌握如何从数据处理、模型构建、训练到评估等步骤，逐步实现一个基础的机器学习任务。

大数据张老师·2025-02-23 11:42

深度学习框架与边缘计算融合驱动医疗金融模型优化新路径

内容概要随着边缘计算与深度学习框架的深度融合，医疗与金融领域的模型优化正在突破传统算力与隐私保护的瓶颈。

智能计算研究中心·2025-02-23 11:10

人工智能学习框架

人工智能学习框架概述随着人工智能技术的飞速发展，选择合适的机器学习或深度学习框架对于项目的成功至关重要。这些框架提供了强大的工具和库，使得开发者能够更高效地构建、训练和部署模型。

静默.\\·2025-02-23 10:36

如何将DeepSeek集成到自己的项目中：从入门到精通

引言DeepSeek作为一款强大的深度学习平台，正在为开发者提供高效、灵活的AI解决方案。无论你是想构建一个图像分类系统，还是开发一个自然语言处理应用，DeepSeek都能帮助你快速实现目标。

木觞清·2025-02-23 08:43

机器学习和深度学习有什么区别？

深度学习和机器学习有什么区别？深度学习是机器学习一个分支，机器学习包含深度学习。

facaixxx2024·2025-02-23 05:54

AI趋势下，软件测试工程师怎么拥抱AI

以下是我的一些思考：一、掌握AI基础知识软件测试工程师需要学习机器学习、深度学习、自然语言处理等领域的基本原理和算法。

悠然的笔记本·2025-02-23 05:24

深度学习之图像回归（二）

（一）主要是帮助迅速入门理清一个深度学习项目的逻辑这篇文章则主要注重在此基础上对于数据预处理和模型训练进行优化前者会通过涉及PCA主成分分析特征选择后者通过正则化数据预处理数据预处理的原因思路链未经过处理的原始数据存在一些问题

zhengyawen666·2025-02-23 05:52

Transformer解析——（五）代码解析及拓展

Transformer解析——（三）Encoder-CSDN博客Transformer解析——（四）Decoder-CSDN博客Transformer解析——（五）代码解析及拓展-CSDN博客1代码解析代码参考了基于Tensorflow

cufewxy2018·2025-02-23 04:19

VGG 改进：加入GAMAttention注意力机制提升对全局信息捕捉能力

：融入模块后的网络经过测试，可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可1.GAMAttention注意力机制GAMAttention（GlobalAttentionMechanism）是一种用于增强深度学习模型对全局信息捕捉能力的注意力机制

听风吹等浪起·2025-02-23 02:36

【深度学习】矩阵的理解与应用

一、矩阵基础知识1.什么是矩阵？矩阵是一个数学概念，通常表示为一个二维数组，它由行和列组成，用于存储数值数据。矩阵是线性代数的基本工具之一，广泛应用于数学、物理学、工程学、计算机科学、机器学习和数据分析等领域。1.1矩阵的表示一个矩阵通常用大写字母来表示，例如AAA，而矩阵中的元素则用小写字母来表示，例如aija_{ij}aij，其中iii表示行索引，jjj表示列索引。本质：矩阵是二维的张量矩阵的

大数据追光猿·2025-02-23 00:47

Python中常见库 PyTorch和Pydantic 讲解

PyTorch简介PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook的AI研究团队开发。

爱丫爱·2025-02-22 23:40

计算机视觉CV学习路线

计算机视觉CV学习路线1.基础准备（可参考mooc学习）2.计算机视觉基础知识（可参考mooc学习、计算机图形学）3.经典计算机视觉算法（可参考吴恩达机器学习课程、国内外计算机图形学课程）4.深度学习基础

我喝AD钙·2025-02-22 23:08

【深度学习基础模型】去噪自编码器 (Denoising Autoencoders, DAE)详细理解并附实现代码。

【深度学习基础模型】ExtractingandComposingRobustFeatureswithDenoisingAutoencoders【深度学习基础模型】ExtractingandComposingRobustFeatureswithDenoisingAutoencoders

985小水博一枚呀·2025-02-22 22:00

基于CNN-LSTM-Attention的回归预测算法（附Tensorflow框架下的代码）

本代码基于Tensorflow框架，即插即用！！！

Jason_Orton·2025-02-22 20:08

深入探索Mozilla的DeepSpeech：语音识别的新里程碑

深入探索Mozilla的DeepSpeech：语音识别的新里程碑项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepSpeech项目简介是一个开源的语音识别引擎，基于深度学习技术

温宝沫Morgan·2025-02-22 18:28

【深度学习】Adam优化器

目录1什么是Adam1.1基本概念1.2Adam的数学理解1.2.1计算一阶矩估计（mean）1.2.2计算二阶矩估计（uncenteredvariance）1.2.3矫正一阶矩估计（mean）和二阶矩估计（uncenteredvariance）的偏差1.2.4更新模型参数1.3Adam的简单理解2Adam优化算法怎么用2.1导入所需的库和模块2.2定义模型和损失函数2.3定义优化器2.4在训练循

九筠·2025-02-22 18:54

计算机视觉与深度学习实战：以Python为工具，基于帧间差法进行视频目标检测

一、引言随着科技的飞速发展，计算机视觉和深度学习已成为当今科技领域的热门话题。它们不仅在科研领域取得了显著的成果，而且在安防监控、智能交通、医疗影像分析、工业自动化等领域得到了广泛的应用。

好知识传播者·2025-02-22 13:16

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