learning)深度学习第32页

互联网加竞赛基于深度学习的水果识别设计开题技术

1前言Hi，大家好，这里是丹成学长，今天做一个基于深度学习的水果识别demo这是一个较为新颖的竞赛课题方向，学长非常推荐！

Mr.D学长·2024-02-05 11:40

深度学习本科课程实验4 卷积神经网络

二维卷积实验1.1任务内容手写二维卷积的实现，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）（只用循环几轮即可）使用torch.nn实现二维卷积，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）不同超参数的对比分析（包括卷积层数、卷积核大小、batchsize、lr等）选其中至少1-2个进

11egativ1ty·2024-02-05 11:36

【PyTorch][chapter 14][李宏毅深度学习][Word Embedding]

前言：这是用于自然语言处理中数据降维的一种方案。我们希望用一个向量来表示每一个单词.有不同的方案目录：one-hotEncodingword-class词的上下文表示count-basedperdition-basedCBOWSkip-GramwordEmbedding词向量相似度一one-hotEncoding假设英文有10万个单词，那每个单词用1个10万维的one-hot编码表示。其中只有1个

明朝百晓生·2024-02-05 11:06

（阅读笔记）SecureML: A System for Scalable Privacy-Preserving Machine Learning

SecureML动机基础知识SecureML文章总结动机用户（例如物联网设备）计算、电池资源受限，选择外包数据给云或边缘执行密集型计算；用户数据包含隐私信息，数据控制权的转移意味着数据隐私泄露风险；选择加密原语处理数据后上传，实现密文计算（网络推理或训练）是重要挑战。基础知识线性回归模型，值连续，损失函数多选择最小欧式距离计算；逻辑回归模型，二分类任务，值离散，损失函数多选择交叉熵计算；神经网络模

你看见的我·2024-02-05 10:27

论文学习笔记 POSEIDON: Privacy-Preserving Federated Neural Network Learning

论文学习笔记POSEIDON:Privacy-PreservingFederatedNeuralNetworkLearningNDSS2021录用文章目录论文学习笔记POSEIDON:Privacy-PreservingFederatedNeuralNetworkLearning

JiangChSo·2024-02-05 10:55

最新论文笔记(+21)：Privacy-Preserving Byzantine-Robust Federated Learning via Blockchain Systems/ TIFS2022

Privacy-PreservingByzantine-RobustFederatedLearningviaBlockchainSystems可译为“利用区块链实现隐私保护的拜占庭鲁棒性联邦学习”这篇是今年八月份被

cryptocxf·2024-02-05 10:24

（6）【Python/机器学习/深度学习】Machine-Learning模型与算法应用—使用Adaboost建模及工作环境下的数据分析整理

目录一、为什么要使用Adaboost建模？二、泰坦尼克号分析（工作环境）（插曲）Python可以引入任何图形及图形可视化工具三、数据分析四、模型建立1、RandomForestRegressor预测年龄2、LogisticRegression建模引入GridSearchCV引入RandomizedSearchCV3、DecisionTree建模4、RandomForest建模FeatureImpo

代码骑士·2024-02-05 10:53

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（一）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0前言机器学习海啸2006年，GeoffreyHinton

绝不原创的飞龙·2024-02-05 10:51

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（四）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第二部分：神经网络和深度学习第十章：

绝不原创的飞龙·2024-02-05 10:51

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（三）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第六章：决策树决策树是多功能的机器学习算法

绝不原创的飞龙·2024-02-05 10:10

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（八）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十八章：强化学习强化学习（RL）是当今最激动人心的机器学习领域之一

绝不原创的飞龙·2024-02-05 10:10

用Matlab 2015a svmtrain函数训练的SVM model在2021b无法使用的解决方法

背景与r2015a版本的Matlab相比，r2021b版本中包含更多集成好的算法模块（尤其是深度学习的模块），想把原来r2015a版本的代码升级到r2021b高版本的Matlab已经采用fitcsvm函数和

ChanMon·2024-02-05 10:27

挑战杯 python 机器视觉车牌识别 - opencv 深度学习机器学习

1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于python机器视觉的车牌识别系统学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：3分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题背景车牌识别其实是个经典的机器视觉任务了，通过图像处理技术检测、定位、识别车牌上的字符，实现计算机对车牌的智能管理功能。如今在

laafeer·2024-02-05 10:16

成功学习的科学

正标题：MakeItStick，意思是：学习它并把它记住；副标题：TheScienceofSuccessfulLearning，翻译过来就是“成功学习的科学”。从目录（目录：一、认清学习的本来面目！

三门峡2932姚英梅·2024-02-05 09:31

深度学习本科课程实验1 Pytorch基本操作

一、Pytorch基本操作考察1.1任务内容使用初始化一个×的矩阵和一个×的矩阵，对两矩阵进行减法操作（要求实现三种不同的形式），给出结果并分析三种方式的不同（如果出现报错，分析报错的原因），同时需要指出在计算过程中发生了什么①利用创建两个大小分别×和×的随机数矩阵和，要求服从均值为0，标准差0.01为的正态分布；②对第二步得到的矩阵进行形状变换得到的转置^；③对上述得到的矩阵和矩阵$^$求矩阵相

11egativ1ty·2024-02-05 09:29

ORACLE中查询日期格式

原始格式：selectStarttime,EndtimefromELEARNING.Opt_TrainingwhereOrgid='6c457da0-7825-4df7-bcd7-0e0e9c37631b

ruleslol·2024-02-05 09:10

ORACLE拼接字符串

1、可以使用“||”来拼接字符串：selectb.province||'-'||b.city||'-'||b.Addressaslocation_descrFROMelearning.Opt_UseraJOINelearning.Opt_TrainingbONa.Trainingid

ruleslol·2024-02-05 09:10

人工智能：破局与创新的较量，谁将主宰未来？

1.2深度学习与神经网络的创新深度学习作为AI的核心技术之一，其基于神经网络的算法在近年来得到了快速发展。从LeNet、AlexNet到ResNet，再到GPT、BERT等模

猫之角·2024-02-05 09:14

15th June Learning summary of probability

Todaywecontinueddiggingouthowtocalculateandwhattheprinciplesofitiswithunorderedsets(repetitionallowed).Andatthelast,thereisaformulan(N-1)/N-1(nobjectsinarow,chosenfromNobjects)waitingtobeverified,expe

rusty6kimo·2024-02-05 09:46

Pytorch: nn.dropout

Dropout是一种用于深度学习模型的正则化技术，旨在减少模型对特定训练样本的过度拟合。其主要作用包括：减少过拟合：Dropout阻止神经网络对某些特定输入值过度依赖，从而提高模型的泛化能力。

湫兮之风·2024-02-05 09:31

ddddocr验证码识别模块

ddddocr验证码识别模块简介ddddocr是一个基于深度学习的OCR（OpticalCharacterRecognition，光学字符识别）工具，主要用于中文场景文字识别。

林小果1·2024-02-05 08:10

探索深度学习的边界：使用 TensorFlow 实现高效空洞卷积（Atrous Convolution）的全面指南

空洞卷积（AtrousConvolution），在TensorFlow中通过tf.nn.atrous_conv2d函数实现，是一种强大的工具，用于增强卷积神经网络的功能，特别是在处理图像和视觉识别任务时。这种方法的核心在于它允许网络以更高的分辨率捕获图像信息，同时不增加额外的计算负担。标准卷积网络通过过滤器逐步减少图像的空间分辨率，以提取重要的特征。然而，这种方法会损失一些细节信息，这在一些任务中

程序员Chino的日记·2024-02-05 08:28

探索边缘计算的未来：MobileNetV3Small及其在高效图像处理中的创新应用

引言在不断发展的计算机视觉和深度学习领域中，对于更高效、更强大的神经网络的追求从未停止。

程序员Chino的日记·2024-02-05 08:55

0414 VPN & Blockchain learning summary

VPNislikeasubmarinecomparedpublicboatwithprivacyandsecurityofdata.AndthescalabilityofVPNismuchgreaterthanleasedlinesincethedistanceoflocationmattersalittleforcreationofVPN.Dataconfidentialityprobablyi

rusty6kimo·2024-02-05 08:48

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记7.2

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。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.2NetworkUsingBlocks:VGGimportmat

南七澄江·2024-02-05 08:20

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记7.1

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。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.1DeepConvolutionalNeuralNetwork:

南七澄江·2024-02-05 08:45

深度学习在智能交互中的应用：人与机器的和谐共生

深度学习与人类的智能交互是当前人工智能领域研究的热点之一。深度学习作为机器学习的一个重要分支，具有强大的特征学习和模式识别能力，可以模拟人脑的神经网络进行数据分析和预测。

wd90119·2024-02-05 08:37

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（七）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十六章：使用RNN和注意力进行自然语言处理当艾伦

绝不原创的飞龙·2024-02-05 07:27

为什么OpenAI会如此成功？

OpenAI之所以能够成功，可以归因于以下几个关键因素：创新研究与技术突破：OpenAI自成立以来就专注于人工智能领域的前沿研究，尤其是在自然语言处理（NLP）和深度学习领域。

科学禅道·2024-02-05 06:16

继续PyTorch！

PyTorch深度学习框架继承了Torch的动态计算图（DynamicComputationalGraph）的核心特性，这意味着在PyTorch中，模型的结构和计算流程可以在运行时动态地构建、修改和执行

科学禅道·2024-02-05 06:15

【读书笔记】为什么要开展小学数学深度学习

深度学习的过程是师生共同成长的过程。

A_thinker·2024-02-05 06:52

深度学习基础之-3.3线性二分类的神经网络实现

线性二分类的神经网络实现提出问题回忆历史，公元前206年，楚汉相争，当时刘邦项羽麾下的城池地理位置如下：0.红色圆点，项羽的城池1.绿色叉子，刘邦的城池其中，在边界处有一些红色和绿色重合的城池，表示双方激烈争夺的拉锯战。样本序号123…119经度相对值0.0254.109…7.767纬度相对值3.4088.012…1.8721=汉,0=楚110…1问题：经纬度相对值为(5,1)时，属于楚还是汉？经

SusanLovesTech·2024-02-05 06:43

神经网络 | 基于 CNN 模型实现土壤湿度预测

通过深度学习技术，特别是卷积神经网络，我们可以利用过去的土壤湿度数据来预测未来的湿度趋势。

半亩花海·2024-02-05 05:38

设计一个可以智能训练神经网络的流程

设计一个可以智能训练神经网络的流程，需要考虑以下几个关键步骤：初始化参数：设定初始的batchsize和learningrate，以及其他的神经网络参数。

东方佑·2024-02-05 05:07

【自然语言处理】P4 神经网络基础 - 激活函数

激活函数为什么深度学习需要激活函数？博主认为，最重要的是引入非线性。神经网络是将众多神经元相互连接形成的网络。如果神经元没有激活函数，那么网络模型都将退化成为线性模型，从而失去了处理非线性问题的能力。

脚踏实地的大梦想家·2024-02-05 05:07

机器人抓取中的混淆概念

虽然端到端的方法通常使用神经网络或其他深度学习模型，但并不是所有基于经验的方法都不使用神经网络。实际上，一些传统的基于经验的方法可能会结合神经网络或其他机器学习技术，以更好地适应复杂的抓取任务。

cocapop·2024-02-05 05:06

数据支持下的差异化教学

王博士提出了课堂实践的STD标准：以学生为中心（Studentcentered），团队合作学习(Team-basedlearning),差异化教学（Differentiatedinstruction）。

王科学老师·2024-02-05 05:48

深度学习入门（鱼书）

学习笔记第3章神经网络3.1从感知机到神经网络3.1.1神经网络的例子图3-1中的网络一共由3层神经元构成，但实质上只有2层神经元有权重，因此将其称为“2层网络”。请注意，有的书也会根据构成网络的层数，把图3-1的网络称为“3层网络”。本书将根据实质上拥有权重的层数（输入层、隐藏层、输出层的总数减去1后的数量）来表示网络的名称。3.1.2复习感知机3.1.3激活函数登场刚才登场的h（x）函数会将输

weixin_42963026·2024-02-05 05:56

深度学习入门笔记（1）——什么是深度学习？

深度学习入门笔记（1）——什么是深度学习？

ZRX_GIS·2024-02-05 05:56

（课程笔记）深度学习入门 - 1 - OverView

一、机器学习算法的过程与结果1、首先要得到标签化数据集（DataSet），既然是标签化，那应该是监督学习模式，而且此处的数据集应该分化为训练用集（TrainSet）和测试用集（TestSet），训练用集用于训练最终的算法模型，而测试用集用于测试训练的算法模型是否性能良好，是否能满足实际需求；2、设置并给出机器学习的算法模型（Model）；3、设置期望的损失函数（LossFcn）和优化器（Optim

牛顿第八定律·2024-02-05 05:55

深度学习入门笔记（6）—— Logistic Regression

对比第三节中的Adaline和LogisticRegression，可以发现它们只有两点不同：1、激活函数，Adaline中的激活函数是恒等函数（线性），而LogisticRegression中的激活函数是Sigmoid函数（非线性）；2、损失函数，Adaline中的损失函数是均方误差，而LogisticRegression中的损失函数则是交叉熵。Sigmoid函数如图所示，其值域为0到1，输入为

cnhwl·2024-02-05 05:55

《深度学习入门》学习笔记

原书：《深度学习入门：基于Python的理论与实现》文章目录前言第一章python入门列表字典类numpy广播第二章感知机第三章神经网络激活函数第四章神经网络的学习损失函数求梯度第五章误差反向传播法第六章与学习相关的技巧

YY_oot·2024-02-05 05:55

深度学习入门笔记（三）常用AI术语

本节我们介绍一些深度学习领域常用的术语。训练确定模型中的参数的过程，我们就称为“训练”。Epoch遍历一遍训练数据就叫作“一个Epoch”。

zhanghui_cuc·2024-02-05 05:54

【深度学习】讲透深度学习第3篇：TensorFlow张量操作（代码文档已分享）

本系列文章md笔记（已分享）主要讨论深度学习相关知识。可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归（含代码），熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。

程序员一诺·2024-02-05 05:52

ICLR2019 | 模型训练会发生了大量的、反复的样本遗忘现象，如何解决？

来自：SimpleAI标题：AnEmpiricalStudyofExampleForgettingduringDeepNeuralNetworkLearning会议：ICLR-2019机构：CMU，MSR

zenRRan·2024-02-05 05:16

神经网络基本原理

它是目前最为火热的研究方向–深度学习的基础。神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织。成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多。

哦豁灬·2024-02-05 04:45

深度学习预备知识2——数据预处理

Python中常用的数据分析工具中，通常使用pandas软件包。像庞大的Python生态系统中的许多其他扩展包一样，pandas可以与张量兼容。1读取数据集首先创建一个人工数据集，并存储在CSV（逗号分隔值）文件…/data/house_tiny.csv中。以其他格式存储的数据也可以通过类似的方式进行处理。将数据集按行写入CSV文件中：importosos.makedirs(os.path.joi