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优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解

标题：优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解在深度学习领域，模型剪枝是一种提高模型效率和性能的技术。
代码之光_1980·2025-03-18 00:38

Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术

在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:37

模型保存与加载：PyTorch中的实践指南

在深度学习项目中，模型的保存和加载是一个至关重要的步骤。它不仅有助于在训练过程中保存进度，还可以在训练完成后部署模型。PyTorch提供了灵活的方式来保存和加载模型，本文将详细介绍这些方法。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角

在人工智能的快速发展中，深度学习模型已经成为了处理复杂数据和任务的主力军。然而，随着数据量的激增和任务的复杂化，传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

torch.unsqueeze：灵活调整张量维度的利器

在深度学习框架PyTorch中，张量（Tensor）是最基本的数据结构，它类似于NumPy中的数组，但可以在GPU上运行。在日常的深度学习编程中，我们经常需要调整张量的维度以适应不同的操作和层。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练？

要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练，可以遵循以下步骤和策略：选择合适的GPU硬件：首先，确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU，并且其计算能力至少为3.0或以上。
百态老人·2025-03-17 22:56

Matlab GPU加速技术

对于大规模矩阵运算、深度学习训练或科学计算等任务，GPU加速可将计算速度提升数十至数百倍。
算法工程师y·2025-03-17 21:50

pytorch中的DataLoader

它支持数据的批量加载、随机打乱、并行加载和迭代操作，是训练深度学习模型的关键组件之一。1.基本功能DataLoader的主要职责是从数据集中提取样本，并根据设置返回一个批次的数据。
朋也透william·2025-03-17 21:48

机器学习中输入输出Tokens的概念详解

随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个热点研究方向。
爱吃土豆的程序员·2025-03-17 21:17

【深度学习基础】第二十四课：softmax函数的导数

【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。1.softmax函数softmax函数详解。
x-jeff·2025-03-17 21:15

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

【sklearn 01】人工智能概述

一、人工智能，机器学习，深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。
@金色海岸·2025-03-17 20:41

21-梯度累积原理与实现

一、基本概念在深度学习训练的时候，数据的batchsize大小受到GPU内存限制，batchsize大小会影响模型最终的准确性和训练过程的性能。
机器人图像处理·2025-03-17 19:34

MV-EB435i立体相机对垃圾分类

最近在v社区发了一篇文章，懒得转移过来了链接：V社区-机器视觉技术交流社区-MV-EB435i立体相机对垃圾分类我觉得这篇文章对于刚入门深度学习想看点项目学点代码的刚刚好，因为我也是新手，嘻嘻嘻！
开哥kg·2025-03-17 18:54

AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战：Python实现概率模型

概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一，它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。
AI天才研究院·2025-03-17 17:46

如何使用 Python 实现生成对抗网络

如何使用Python实现生成对抗网络生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是一种能够生成高质量、逼真图像的深度学习模型。
NoABug·2025-03-17 17:15

GAN模型的Python应用——生成对抗网络

GAN模型的Python应用——生成对抗网络生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是深度学习中的一种重要模型，已经被广泛应用于图像、文本生成等领域。
代码编织匠人·2025-03-17 17:15

如何使用Python实现生成对抗网络（GAN）

生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由两个部分组成：生成器和判别器。生成器负责生成与训练数据相似的新数据，而判别器负责判断输入数据是真实的还是由生成器生成的。
「已注销」·2025-03-17 16:13

【数学基础】线性代数#1向量和矩阵初步

本系列内容介绍：主要参考资料：《深度学习》[美]伊恩·古德菲洛等著《机器人数学基础》吴福朝张铃著文章为自学笔记，仅供参考。
-一杯为品-·2025-03-17 16:38

【go从入门到精通】探秘struct结构体转json为什么需要首字母大写？

并且深耕深度学习和数据集训练，提供商业化的视觉人工智能检测和预警系统（煤矿，工厂，制造业
前网易架构师-高司机·2025-03-17 13:47

【动手学深度学习】#1PyTorch基础操作

主要参考学习资料：《动手学深度学习》阿斯顿·张等著【动手学深度学习PyTorch版】哔哩哔哩@跟李牧学AI目录1.1数据操作1.1.1入门1.1.2运算符1.1.3广播机制1.1.4索引和切片1.1.5
-一杯为品-·2025-03-17 13:17

AI 大模型应用数据中心建设：高性能计算与存储架构

AI大模型、数据中心、高性能计算、存储架构、分布式训练、GPU加速、数据管理1.背景介绍近年来，人工智能（AI）技术取得了飞速发展，特别是深度学习模型的突破性进展，催生了一系列基于大规模数据训练的强大AI
AI智能涌现深度研究·2025-03-17 12:10

从LLM出发：由浅入深探索AI开发的全流程与简单实践（全文3w字）

文章目录第一部分：AI开发的背景与历史1.1人工智能的起源与发展1.2神经网络与深度学习的崛起1.3Transformer架构与LLM的兴起1.4当前AI开发的现状与趋势第二部分：AI开发的核心技术2.1
码事漫谈·2025-03-17 09:48

java实现卷积神经网络CNN（附带源码）

Java实现卷积神经网络（CNN）项目详解目录项目概述1.1项目背景与意义1.2什么是卷积神经网络（CNN）1.3卷积神经网络的应用场景相关知识与理论基础2.1神经网络与深度学习概述2.2卷积操作与卷积层原理
Katie。·2025-03-17 07:38

从0到1构建AI深度学习视频分析系统--基于YOLO 目标检测的动作序列检查系统：（2）消息队列与消息中间件

文章大纲原始视频队列Python内存视频缓存优化方案（4GB以内）一、核心参数设计二、内存管理实现三、性能优化策略四、内存占用验证五、高级优化技巧六、部署建议检测结果队列YOLO检测结果队列技术方案一、技术选型矩阵二、核心实现代码三、性能优化策略四、可视化方案对比五、部署建议逻辑判定队列时间片图论时间序列大模型引入参考文献原始视频队列想要在单机内存中缓存1-5分钟的视频片段，python技术栈的话
shiter·2025-03-17 06:58

从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装

从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装1.背景介绍随着人工智能和深度学习技术的不断发展,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为当前最引人注目的研究热点之一
AI天才研究院·2025-03-17 06:55

遗传算法与深度学习实战（2）——生命模拟及其应用

遗传算法与深度学习实战（2）——生命模拟及其应用0.前言1.康威生命游戏1.1康威生命游戏的规则1.2实现康威生命游戏1.3空间生命和智能体模拟2.实现生命模拟3.生命模拟应用小结系列链接0.前言生命模拟是进化计算的一个特定子集
盼小辉丶·2025-03-17 05:19

PyTorch从入门到精通：探索深度学习新境界

引言PyTorch作为当前最受欢迎的深度学习框架之一，凭借其动态计算图的独特设计和与Python生态的无缝集成，正重塑着人工智能开发的新范式1。
lmtealily·2025-03-17 04:36

【Python】已解决：pip安装第三方模块（库）与PyCharm中不同步的问题（PyCharm添加本地python解释器）

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
屿小夏·2025-03-17 03:02

YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现

近年来，深度学习技术的突破，特别是卷积神经网络（CNN）的崛起，使得目标检测技术取得了显著进展。
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-16 23:03

DeepSeek：技术教育领域的AI变革者——从理论到实践的全面解析

二、DeepSeek赋能技术教育的核心技术优势1.推理能力驱动深度学习思维链（CoT
量子纠缠BUG·2025-03-16 23:03

【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结

文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3
roman_日积跬步-终至千里·2025-03-16 23:02

一文搞懂 AI Agent 与 AI 大模型的区别

Manus：Manus定义与核心能力AI大模型AI大模型是基于深度学习架构，通过海量数据训练得到的复杂模型，像GPT-4、文心一言等。它们具备强大的知识储备和语言理解生成能力，
a小胡哦·2025-03-16 23:02

清华大学《DeepSeek赋能家庭教育》深度解析：AI如何重塑现代家庭教育模式

清华大学发布的《DeepSeek赋能家庭教育》系列报告（共56页）提出了一种基于人工智能的解决方案，通过深度学习平台DeepSeek，为家庭教育注入科技动能。
硅基打工人·2025-03-16 22:55

Spring深度学习 — 关于 Spring

下面将对Spring进行一个整体认知和学习，对后面的深度学习起到铺垫作用。本文意在对知识点的温顾，如文中有写的不对的地方，还望不吝指教。
搬运Gong·2025-03-16 19:04

Python--读取mat文件

最近在进行学习深度学习过程中，遇到了以MATLAB的.mat格式存储的数据，需要用python读取出来处理，于是就找到了以下比较方便的三种python读取mat文件的方法：使用hdf5库来读取mat文件
一头大学牲·2025-03-16 16:41

AI笔记——语音识别

随着计算能力的提升和深度学习方法的出现，语
Yuki-^_^·2025-03-16 15:07

Manus（一种AI代理或自动化工具）与DeepSeek（一种强大的语言模型或AI能力）结合使用任务自动化和智能决策

其核心优势在于海量参数支持的深度学习和知识推理能力，例如撰写论文、润色法律合同、解答专业问题等。Manus则更强调从规划到交付的闭环能力。它通过工具链调用（如浏览器、代码编辑器）自主执行复杂任务，
zzlyx99·2025-03-16 15:01

深度学习处理时间序列（2）

在数据中寻找周期性在多个时间尺度上的周期性，是时间序列数据非常重要且常见的属性。无论是天气、商场停车位使用率、网站流量、杂货店销售额，还是健身追踪器记录的步数，你都会看到每日周期性和年度周期性（人类生成的数据通常还有每周的周期性）。探索数据时，一定要注意寻找这些模式。（让人想到波，想到傅里叶变换）对于这个数据集，如果你想根据前几个月的数据来预测下个月的平均温度，那么问题很简单，因为数据具有可靠的年
yyc_audio·2025-03-16 14:25

机器视觉|手势识别：基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计

本文将介绍一种基于深度学习的手势识别技术方案，通过结合YOLOv5物体检测网络和MediaPipe关键点检测框架，实现实时的手部定位与关键点提取。
RockLiu@805·2025-03-16 12:39

基于深度学习的个性化新闻推荐系统设计与实现计算机毕设

博主介绍：✌专注于VUE,小程序，安卓，Java,python,物联网专业，有17年开发经验，长年从事毕业指导，项目实战✌选取一个适合的毕业设计题目很重要。✌关注✌私信我✌具体的问题，我会尽力帮助你。研究的背景:随着互联网技术的发展和普及,人们越来越依赖互联网获取信息。然而,随着信息量的不断增加,用户在查找新闻时面临着信息过载的问题。为了解决这个问题,个性化新闻推荐系统被广泛应用。个性化新闻推荐系
sj52abcd·2025-03-16 11:32

Python 在人工智能领域的实际6大案例

从机器学习到深度学习，从自然语言处理到计算机视觉，Python提供了丰富的库和框架，使得开发者能够快速实现各种AI应用。本文将通过多个实际案例，展示Python在人工智能领域的强大功能和应用前景。
Solomon_肖哥弹架构·2025-03-16 10:00

深入探究YOLO系列的骨干网路

骨干网络是深度学习模型中的核心部分，负责提取图像的特征。如今常用的骨干网络有VGG、ResNet和MobileNet等。YOLO系列算法采用的是Darknet骨干
编码实践·2025-03-16 10:59

《Python深度学习》第四讲：计算机视觉中的深度学习

计算机视觉是深度学习中最酷的应用之一，它让计算机能够像人类一样“看”和理解图像。想象一下，计算机可以自动识别照片中的物体、人脸，甚至可以读懂交通标志。这一切听起来是不是很神奇？
earthzhang2021·2025-03-16 10:56

基于人工智能的智能视频内容分析系统

基于人工智能的智能视频内容分析系统系统功能1.视频数据预处理降噪与滤波：去除视频画面中的噪点和干扰画质增强：调整亮度、对比度和色彩平衡关键帧提取：减少数据量，提取关键信息2.目标识别检测基于深度学习模型
小彭律师·2025-03-16 09:21

FastDVDnet：基于深度学习的视频去噪框架

FastDVDnet：基于深度学习的视频去噪框架项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fastdvdnet项目介绍FastDVDnet是一个高效、开源的深度学习模型
陆可鹃Joey·2025-03-16 07:38

手撕multi-head self attention 代码

在深度学习和自然语言处理领域，多头自注意力（Multi-HeadSelf-Attention）机制是Transformer模型中的核心组件之一。
心若成风、·2025-03-16 07:07

深度学习 Deep Learning 第2章 线性代数

深度学习第2章线性代数线性代数是深度学习的语言。张量操作是神经网络计算的基石，矩阵乘法是前向传播的核心，范数约束模型复杂度，而生成空间理论揭示模型表达能力的本质。
odoo中国·2025-03-16 07:07

MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】归一化

目录为什么要做特征归一化/标准化？常用featurescaling方法计算方式上对比分析featurescaling需要还是不需要什么时候需要featurescaling？什么时候不需要FeatureScaling？归一化基础知识点1.什么是归一化2.为什么要归一化3.为什么归一化能提高求解最优解的速度4.归一化有哪些类型5.不同归一化的使用条件6.归一化和标准化的联系与区别层归一化综述提出背景概
林聪木·2025-03-16 06:59

必看！一文读懂知识蒸馏技术

而知识蒸馏作为深度学习中一项重要的技术，也在背后默默地发挥着作用，今天就来给大家详细介绍一下知识蒸馏及其相关原理。
小天才学习机打游戏·2025-03-16 01:54
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