learning)深度学习第29页

神经网络 | CNN 与 RNN——深度学习主力军

本文主要将卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）这两个深度学习主力军进行对比。我们知道，从应用方面上来看，CNN用于图像识别较多，而RNN用于语言处理较多。

半亩花海·2024-02-07 07:18

2.6总结

听一整章的深度学习网课了洛谷网课（网课还没听完，明天继续更）vector插入vector遍历前向星拓扑排序

莫欺少年穷。·2024-02-07 07:09

学习笔记：正则表达式

本文参考《正则表达式必知必会（修订版）》《LearningRegularExpressions》BenForta1正则表达式1.1正则表达式的用途用一些精心构造的语句，或者说一些由文本和特殊指令构成的高度简练的字符

manmanbab·2024-02-07 07:06

JCTC | 利用几何深度学习对蛋白质-配体结合pose进行等变灵活建模

作者提出了一种名为FlexPose的新型深度学习框架，它可以直接对复杂结构进行建模，而不需要传统的采样和评分策略。该模型结合了标量-向量双特征表示和SE(3)等变网络设计来处理动态结构变化。

药研猿·2024-02-07 05:33

6/7 《How We Learn》

Igrewupbelievingthatlearningwasself-discipline:ahardlonelyclimbupthesheerrockfaceofknowledgetowherethesmartpeoplelive.Iwasdrivenmorebyafearoffailingthanbyanythinglikecuriosityorwonder.Iusedtobean"exam

麦子_bf8f·2024-02-07 05:38

人工智能|深度学习——基于全局注意力的改进YOLOv7-AC的水下场景目标检测系统

代码下载：基于全局注意力的改进YOLOv7-AC的水下场景目标检测系统.zip资源-CSDN文库1.研究的背景水下场景目标检测是水下机器人、水下无人机和水下监控等领域中的重要任务之一。然而，由于水下环境的复杂性和特殊性，水下目标检测面临着许多挑战，如光线衰减、水下散射、水下噪声等。因此，开发一种高效准确的水下场景目标检测系统对于提高水下任务的执行效果和水下资源的利用效率具有重要意义。目前，基于深度

博士僧小星·2024-02-07 05:25

【转载】详解残差网络

在深度学习中，网络层数增多一般会伴着下面几个问题计算资源的消耗模型容易过拟合梯度消失/梯度爆炸问题的产生问题1可以通过GPU集群来解决，对于一个企业资源并不是很大的问题；问题2的过拟合通过

yepeng2007fei·2024-02-07 05:15

【计算机视觉】浅谈计算机视觉中的Transformer

图像分类2.2目标检测3.典型实验典型实验详解：实验目的：实验设置：数据集：模型配置：训练策略：评估指标：实验过程：数据预处理：模型训练：模型验证：实验结果与分析：4.关键代码实现5.总结：摘要：随着深度学习的发展

沐风—云端行者·2024-02-07 05:43

【CS3CA】Computer Animation

ModuleLearningInformationModuleAims:ThismoduleaimstoprovidestudentswithanindepthunderstandingofCAfromacomputerscienceperspective.Wewillbelooking"underthebonnet"ofmodernCAsoftwarepackages

iuww1314·2024-02-07 05:09

【STAT4052】Introduction to Statistical Learning

StatisticalMachineLearningII1Courseoverview1.2.Prerequisites:STAT4051andSTAT4102(orSTAT5102).1.3.CreditHours

iuww1314·2024-02-07 05:38

【RL】Basic Concepts in Reinforcement Learning

Lecture1:BasicConceptsinReinforcementLearningMDP(MarkovDecisionProcess)KeyElementsofMDPSetState:ThesetofstatesS

大白菜～·2024-02-07 04:24

时间序列预测 —— DeepAR 模型

时间序列预测——DeepAR模型DeepAR模型是一种专门用于处理时间序列概率预测的深度学习模型，它可以自动学习数据中的复杂模式，提高预测的准确性。

Persist_Zhang·2024-02-07 04:21

4.18 口语开口练习

Thebeautifulthingaboutlearningisnobodycantakeitawayfromyou.学习之美在于没有人可以把它从你身上拿走。

涵之惠·2024-02-07 03:03

论文阅读-通过云特征增强的深度学习预测云工作负载转折点

论文名称：CloudWorkloadTurningPointsPredictionviaCloudFeature-EnhancedDeepLearning摘要云工作负载转折点要么是代表工作负载压力的局部峰值点

向来痴_·2024-02-07 02:43

深度学习的进展

深度学习近年来的进展在各个领域均展现出非凡的实力，以下将进一步详述几个关键领域的具体突破和应用：1.计算机视觉图像分类与识别：随着深度卷积神经网络的发展，如AlexNet、VGG、Inception系列

李建军·2024-02-07 01:20

《学历案与深度学习》

1.深度学习的主要表征有三：一是高投入，即学生高度参与课堂学习，如倾听、专注和坚毅等；二是高认知，即超越了解、记住、复述、背诵等浅层次认知，强调深度理解、问题解决、创造性思维、批判性思维等高阶认知；三是复杂环境

教育小硕·2024-02-07 01:15

[深度学习]stable diffusion官方模型下载地址

由于老忘记下载地址还有官方给的下载地址我也是老找不到，因此放博客备份一下，同时也给有需要的人。1.4版本下载：CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original·HuggingFace1.5版本下载：runwayml/stable-diffusion-v1-5atmainsdxl-0.9.0版本下载https://huggingface.co/stabilityai/s

FL1623863129·2024-02-07 01:14

来自motionface目光直视AI工具Eyemock

这款AI软件利用深度学习技术，通过分析大量人脸图像数据，学习并复制人类的眼神动态。用户只需将视频导入软件，选择需要修改的片段，软件便会自动检测并修改人脸眼睛的方

Softboy_TM·2024-02-07 01:10

自学Python 1 介绍

Python是一款计算机语言，对大数据分析、人工智能等机器学习、深度学习都提供了大力的支持。它背后有最庞大的“代码库”，也称之它为“胶水语言”。

江南赴艽野·2024-02-07 01:58

一、Python的自述

1.我们为什么要学习pythonpython应用范围广对大数据分析、人工智能中至关重要的机器学习、深度学习都提供了大力支持背后有最庞大的“代码库”习惯称为“胶水语言”2.python能做啥能抢票，数据分析

多斯Niko·2024-02-07 01:54

【C++】构造函数、初始化列表，析构函数，拷贝构造函数，运算符重载

注：本博客图片来源于学习笔记:学习笔记https://gitee.com/box-he-he/learning-notes完整思维导图请前往该博主码云下载。

这题怎么做？！？·2024-02-07 01:22

科技成果：AI在智慧农业中的应用科普

高通量土壤成分智能检测机器人3.1原创性技术成果3.2技术亮点MyThoughtsReference本文版权归属中国科学院合肥物质院智能所微信公众号所有1.番茄采摘机器人大脑：ROS系统四大核心技术：深度学习算法提高果实识别率

猛码Memmat·2024-02-07 00:34

深度学习水论文怎么缝模块？搭积木永不过时！(附80个即插即用模型)

深度学习如何创新？如何水模型？总结来说就八个字：排列组合，会讲故事。说直白点，就是缝模块。先看看别人怎么做，然后根据自己的实际情况将这些模块来一波随机组合，这样效率会高很多。

深度之眼·2024-02-06 22:57

深度学习缝模块怎么描述创新点？(附写作模板+涨点论文)

深度学习缝了别的模块怎么描述创新点、怎么讲故事写成一篇优质论文？简单框架：描述自己这个领域，该领域出现了什么问题，你用了什么方法解决，你的方法有了多大的性能提升。其中，重点讲清楚这两点：创新和贡献。

深度之眼·2024-02-06 22:25

复杂人像背景分割解决方案

美摄科技的复杂人像背景分割解决方案采用深度学习算法，结合大量的训练数

美摄科技·2024-02-06 21:23

【数据分享】1米分辨率土地覆盖数据集SinoLC-1

数据链接SinoLC-1:thefirst1-meterresolutionnational-scaleland-covermapofChinacreatedwiththedeeplearningframeworkandopen-accessdata

GIS遥感数据处理应用·2024-02-06 20:20

【深度学习】loss与梯度与交叉熵的关系

在深度学习模型训练过程中，loss（损失函数）与梯度（gradient）之间存在密切关系。损失函数衡量模型在给定输入上的预测输出与实际输出之间的差距，而梯度则表示损失函数相对于模型参数的变化率。

sdbhewfoqi·2024-02-06 19:25

【推荐系统】YoutubeDNN召回

sdbhewfoqi·2024-02-06 19:55

机器学习简要概述

深度学习出现，一定程度解决了特征提取的难题，机器学习繁荣起来。

@Duang~·2024-02-06 19:03

Pix2Pix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|接辅导、项目定制我的环境：1.语言：python3.72.编译器：pycharm3.深度学习框架Pytorch1.8.0+cu111一、引入在之前的学习中

我也不太懂·2024-02-06 18:19

G6-CycleGAN

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|接辅导、项目定制我的环境：1.语言：python3.72.编译器：pycharm3.深度学习框架Pytorch1.8.0+cu111一、CycleGan

我也不太懂·2024-02-06 18:19

G7-Semi-Supervised GAN解读

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|接辅导、项目定制我的环境：1.语言：python3.72.编译器：pycharm3.深度学习框架Pytorch1.8.0+cu111论文地址一

我也不太懂·2024-02-06 18:18

环境配置：Udacity的Self-Driving项目安装运行

该项目由Udacity与自动驾驶领域的领先公司和专业人士合作开发，涵盖了从传感器融合到深度学习等多个方面的内容。本篇内容将介绍此项目如何在自己的环境中进行配置。

马上到我碗里来·2024-02-06 18:45

Pytorch深度学习|张量基础操作

1.张量Tensor0阶张量：标量，常数，“0”1阶张量：向量，[1,2,3,4,5]2阶张量：矩阵，[[1,2,3],[4,5,6]]3阶张量：3维矩阵，[[[1,2,3,4],[5,6,7,8]],[[9,10,11,12],[13,14,15,16]]]2.Pytorch中创建张量python用列表数组或序列创建张量importtorcht1=torch.tensor([1,2,3])t1用

茶墨先生·2024-02-06 18:00

PyTorch的10个基本张量操作

这是深度学习的基本数据结构，它们非常类似于数组和矩阵，我们可以通过它们有效地对大型数据集进行数学运算。张量可以表示为矩阵，也可以表示为矢量、标量或高维数组。我们可以把张

deephub·2024-02-06 18:58

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记7.4

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。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.4NetworkswithParallelConnections

南七澄江·2024-02-06 18:23

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记7.5

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。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.5BatchNormalization批量规范化应用于单个可选层

南七澄江·2024-02-06 17:51

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记7.3

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。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.3NetworkinNetworks:NiNNiN的想法是在每个

南七澄江·2024-02-06 17:50

小蛇学python（22）pytorch配置cuda实现GPU加速

深度学习如火如荼，使用普通的cpu来跑模型真的让人急死，就算最普通的垃圾显卡，只要支持cuda，就可以实现gpu加速，其速度至少是cpu的5倍。

跌跌撞撞小红豆·2024-02-06 17:43

易 AI - 使用 TensorFlow 2 Keras 实现 AlexNet CNN 架构

原文：https://makeoptim.com/deep-learning/yiai-alexnet-implementation前言网络结构实现SequentialSubclassingDemo小结参考前言上一篇笔者使用如何阅读深度学习论文的方法阅读了

CatchZeng·2024-02-06 17:57

[教程] - DeepLearningZeroToAll

DeepLearningZeroToAllhttps://github.com/hunkim/DeepLearningZeroToAll/小象学院推荐的TensorFlow入门基础，有大量的案例。

phoenixmy·2024-02-06 17:21

对话系统介绍和基础神经网络模型

然而，得益于人工智能的复兴，尤其是深度学习的发展，现代聊天机器人可以与丰富的话题进行对话，从你的生日派对到拜登的演讲，如果你愿意，它们可以为你的派对场所预定位置或播放演讲视频。

浅白Coder·2024-02-06 17:24

对话系统介绍和基础神经网络模型(三)

由于深度学习突出的性能，我们重点描述基于深度系统的任务式对话系统。我们将介绍模块化系统和端到端系统的原理以及面向任务式对话系统的相关挑战和热点研究话题。面向任务式对话系统旨在准确地

浅白Coder·2024-02-06 17:24

大白话介绍循环神经网络

循环神经网络实质为递归式的网络，它在处理时序任务表现出优良的效果，毕竟递归本来就是一步套一步的向下进行，而自然语言处理任务中涉及的文本天然满足这种时序性，比如我们写字就是从左到右一步步来的鸭，刚接触深度学习的友友们

浅白Coder·2024-02-06 17:23

《极致产品力》日本深度研学 | 火热报名中!

深度学习日本就是最佳路线。过去五年,许多中国企业开始研究与借鉴日本,元气森林、东方树叶、奈雪的茶、RIO鸡尾酒、蒟蒻果冻、丸美美妆、花印、名创优品…….从日本“失去的20年”中吸收逆势增长经验。

许战海增长战略·2024-02-06 16:45

AI生图软件对室内设计而言有什么用？

AI生图软件对室内设计而言具有多方面的用途和优势，AI生图软件可以通过机器学习和深度学习算法进行学习，帮助设计师快速、高效地完成设计任务，提高设计的质量和效果。

jianewang·2024-02-06 15:46

【My learning experience】学习笔记（126）剪映中“剪辑”各项工具的使用

剪辑中包括如下23个工具：分割、变速、音量、动画、删除、智能抠图、抖音玩法、音频分离、编辑、滤镜、调节、美颜美体、蒙版、色度抠图、切画中画、替换、防抖、不透明度、变声、降噪、复制、倒放、定格工具，有许多工具已单独使用记录过，今天来逐一分解。1、分割：就是对音频，视频，文字等进行分隔，然后方便删除或单独制作动画等。2、变速：是针对音频的，分常规变速和曲线变速，详细内容参见“学习笔记（124）视频速度

劼希·2024-02-06 15:30

计算huggingface模型占用硬盘空间的实战代码

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2024-02-06 15:00

基于CNN+LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1卷积神经网络（CNN）4.2长短时记忆网络（LSTM）4.3CNN+LSTM网络结构5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本MATLAB2022a3.部分核心程序functionlayers=func_CNN_LSTM_layer(Nfeat,Nfilter,Nout)layers=[%输入特

简简单单做算法·2024-02-06 14:42

PyTorch（超详细）部署与激活举起Python火炬，点亮智慧人生【Windows版】

AI时代，我们不仅要学习Python，同时机器学习，深度学习利器也要逐步掌握，再次开始Pytorch学习教程记录。

心安成长·2024-02-06 14:04

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