pde人工智能算法深度学习模型

CNN——卷积神经网络

池化层：全连接层：卷积神经网络的优势padding的作用多层感知机（MLP，MultilayerPerceptron）MLP是一种基于前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork）的深度学习模型
怎么全是重名·2023-10-20 20:22

解决matplotlib导致内存泄漏问题

同样的深度学习模型在linux运行没有遇到内存泄漏的问题，迁移到Windows就出现了问题。报错信息为：numpy.core.
森尼嫩豆腐·2023-10-20 16:32

YOLOv8改进实战 | 更换主干网络Backbone（二）之轻量化模型GhostnetV2

前言轻量化网络设计是一种针对移动设备等资源受限环境的深度学习模型设计方法。下面是一些常见的轻量化网络设计方法：网络剪枝：移除神经网络中冗余的连接和参数，以达到模型压缩和加速的目的。
w94ghz·2023-10-20 16:09

YOLOv8改进实战 | 更换主干网络Backbone（一）之轻量化模型Ghostnet

前言轻量化网络设计是一种针对移动设备等资源受限环境的深度学习模型设计方法。下面是一些常见的轻量化网络设计方法：网络剪枝：移除神经网络中冗余的连接和参数，以达到模型压缩和加速的目的。
w94ghz·2023-10-20 14:55

[文献翻译]Video-based AI for beat-to-beat assessment of cardiac function

【文献翻译】Video-basedAIforbeat-to-beatassessmentofcardiacfunction摘要引言基于视频的深度学习模型模型性能评估推广到不同的医院讨论方法数据管理datacurationEchoNet-Dynamic
JACOBWHY·2023-10-20 13:45

超好看的12款AI头像生成器！免费也有好效果！

它们通常都采用了先进的算法或深度学习模型，能够根据用户的文字描述快速生成逼真、多样化的头像。本文将为您盘点12款超好看的AI头像生成器，其中不乏完全免费且效果惊艳的产品，赶紧和笔者一起来看看吧！
摹客·2023-10-20 12:04

YOLOv8改进实战 | 更换主干网络Backbone之轻量化模型Efficientvit

前言轻量化网络设计是一种针对移动设备等资源受限环境的深度学习模型设计方法。下面是一些常见的轻量化网络设计方法：网络剪枝：移除神经网络中冗余的连接和参数，以达到模型压缩和加速的目的。
w94ghz·2023-10-20 11:03

深度学习八股文： 模型训练全过程及各阶段的原因

深度学习模型的训练全过程通常包括以下步骤：数据准备：首先，需要准备用于训练的数据集。数据集应包含输入特征（通常是数值或图像数据）和相应的目标标签。
运气好到爆·2023-10-20 10:16

神经网络中的反向传播：综合指南

塔曼纳·一、说明反向传播是人工神经网络（ANN）中用于训练深度学习模型的流行算法。它是一种监督学习技术，用于调整网络中神经元的权重，以最小化预测输出和实际输出之间的误差。
无水先生·2023-10-20 07:45

基于百度API的车牌识别计费系统

1，车牌识别API介绍：百度车牌识别API是一款基于人工智能算法的车牌识别服务，可以识别包括普通车牌、新能源车牌在内的多种车牌类型，并支持高精度的识别结果输出。
txz2035·2023-10-19 20:43

对抗攻击公开课第二弹来啦，真题演练 + 代码实战

在今年6月的智源大会上，清华大学计算机系教授、RealAI首席科学家朱军就指出，尽管人工智能技术取得长足进步，人工智能算法的安全性仍存在严重不足，对智能技术的应用带来较大的安全隐患。
PaperWeekly·2023-10-19 17:42

卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理网格状数据（比如图像和视频）的深度学习模型。
小手の冰凉·2023-10-19 11:53

Pytorch与Onnx的转换与推理

OpenNeuralNetworkExchange（ONNX，开放神经网络交换）格式，是一个用于表示深度学习模型的标准，可使模型在不同框架之间进行转移。
maohule·2023-10-19 07:50

大模型训练显存优化推理加速方案

在深度学习模型中使用fp32主要存在几个问题，第一模型尺寸大，训练的时候对显卡的显存要求高；第二模型训练速度慢；第三模型推理速度慢。其解决方案就是使用低精度计算对模型进行优化。
orangerfun·2023-10-19 05:56

TensorFlow 的基本概念和使用场景

它提供了一种高度灵活的方式来构建和训练各种深度学习模型，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络和自编码器等。
Roc-xb·2023-10-19 02:26

【常用图像增强技术，Python-opencv】

文章目录常用图像增强技术调整大小灰度变换标准化随机旋转中心剪切随机裁剪高斯模糊亮度、对比度和饱和度调节水平翻转垂直翻转高斯噪声随机块中心区域常用图像增强技术图像增强技术是常用于数据增强的方法，可以帮助增加数据集中图像的多样性，提高深度学习模型的性能和泛化能力
落叶霜霜·2023-10-18 22:19

PyTorch指南：17个技巧让你的深度学习模型训练变得飞快！

Fly-AI竞赛服务平台flyai.com在开始学习之前推荐大家可以多在FlyAI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站式服务平台。每周免费提供项目开源算法样例，支持算法能力变现以及快速的迭代算法模型。关注“FlyAI社区”公众号【后台回复“Pytorch”,即可获取原文链接】英文原文：FasterDeepLearning
iFlyAI·2023-10-18 12:35

今日思考 — 算力对机器人的影响（基于文心一言的回答）

目录1.高tops的算力能支持什么水平的复合机器人控制2.什么情况下控制机器人需要更高的算力3.为什么使用人工智能算法，例如深度学习、强化学习等，需要更多的计算资源来实现更精准的决策和控制。
笑傲江湖2023·2023-10-18 07:03

同质图，异质图，二部图，多元图等常见图的类型

文章目录前言一、常见图类型二、Motif同配性轨道常见模体聚类系数前言传统的图数据分析通常采用监督学习的框架,即通过人为特征提取或端到端图深度学习模型将图数据作为输入,经过训练后,挖掘图数据中的有效信息
李飞飞，·2023-10-18 01:25

Ubuntu20.04配置深度学习环境

Ubuntu20.04配置深度学习环境对于一台新Ubuntu20.04主机，想要直接进行深度学习模型的训练，需要进行一些常规配置。本文针对的情况包括物理机和虚拟机。
zh4men9·2023-10-17 21:43

总结-在极客云使用GPU进行深度学习训练

图形处理单元(GPU)可显著加快许多深度学习模型的训练过程。用于图片分类、视频分析和自然语言处理等任务的训练模型涉及计算密集型矩阵乘法以及其他可利用GPU大规模并行架构的操作。
你要好好学习呀·2023-10-17 19:36

【00】神经网络之初始化参数

问题描述#随机初始化权重w12=np.random.randn(100,784)/np.sqrt(784)为什么除以28回答这里的代码是初始化一个深度学习模型中的权重矩阵w12。
一川风絮千片雪·2023-10-17 19:57

多头注意力

多头注意力是许多现代深度学习模型的关键组成部分，特别是在自然语言处理领域，它在机器翻译和文本生成等任务中发挥了关键作用。
xw555666·2023-10-17 18:26

AI开发框架主流之争与百度人工智能开发策略的思考

nvidia的RTX-30系列GPU是去年十月初发布的，特别是其中的3090，有24G的显存，可以用来跑通目前几乎所有的深度学习模型。这个是深度学习爱好者，个人能够承担范围内的设备。
老牛实验室·2023-10-17 18:25

【AI】量子计算机与人工智能

首先，量子计算机可以加速人工智能算法的训练和推理过程。通过利用量子并行性，量子计算机可以在短时间内处理大量数据，从而提高人工智能系统的效率和准确性。
一尘之中·2023-10-17 14:12

如何在Python中使用TensorFlow或PyTorch构建和训练CNN模型？

卷积神经网络（CNN）是一种在计算机视觉领域取得显著成就的深度学习模型。本文将介绍如何使用Python中两个主要的深度学习库——TensorFlow和PyTorch，来构建和训练CNN模型。
Ai技术星球·2023-10-17 11:02

使用PyTorch解决多分类问题：构建、训练和评估深度学习模型

欢迎来到我的博客，你将找到有关如何使用技术解决问题的文章，也会找到某个技术的学习路线。无论你是何种职业，我都希望我的博客对你有所帮助。最后不要忘记订阅我的博客以获取最新文章，也欢迎在文章下方留下你的评论和反馈。我期待着与你分享知识、互相学习和建立一个积极的社区。谢谢你的光临，让我们一起踏上这个知识之旅！文章目录引言什么是多分类问题？处理步骤多分类问题MNISTdataset的实现NLLLoss和C
小馒头学python·2023-10-17 11:27

多GPU联合训练深度学习模型

目前，深度学习已经进入大模型时代，虽然大模型有着诸多的其余深度学习模型无可比拟的优势，但是其庞大的规模却能让很多人望而却步，比如，训练一个大语言模型就是一件很困难的事。
小飞的大肥牛·2023-10-17 10:53

客流人数管理新趋势：景区客流采集分析系统的功能特点

一、案例展示二、产品卖点该系统利用先进的人工智能算法和计算机视觉技术，通过客流采集摄像头实时监测和识别景区特定区域的人数。
讯鹏科技·2023-10-16 20:05

解决Matlab训练的深度学习模型 net 中 ‘BatchNormalizationLayer‘层‘TrainedMean‘和‘TrainedVariance‘为空，不能使用的问题

1、项目场景：训练好了Matlab深度学习网络，深度学习模型net中‘BatchNormalizationLayer’层'TrainedMean’和’TrainedVariance’为空，不能进行测试，
落花雨12138·2023-10-16 19:23

深度学习模型里super函数的作用和def __init__的作用

Pythonsuper（）函数允许我们明确引用父类。super()函数可以隐式地将子类(sublass)里的method，与父类(superclass)里的method进行关联。这样的好处在于我们不用在子类里显式地重新创建父类method里的属性。多继承需用到super函数。classModel(nn.Module):def__init__(self):#多继承需用到super函数，这是对继承自父
zghnwsc·2023-10-16 12:20

65.AutoML-1

目前一个优秀的机器学习和深度学习模型，离不开这几个方面：一、优秀的数据预处理；二、合适的模型结构和功能；三、优秀的训练策略和超参数；四、合适的后处理操作；五、严格的结果分析。
大勇任卷舒·2023-10-16 11:58

pytorch实现文本分类_使用变形金刚进行文本分类（Pytorch实现）

Newdeeplearningmodelsareintroducedatanincreasingrateandsometimesit’shardtokeeptrackofallthenovelties.新的深度学习模型被引入的速度越来越快
weixin_26752765·2023-10-16 10:26

这么多年，终于有人讲清楚Transformer了

作者|JayAlammar译者|香槟超新星，责编|夕颜来源|CSDN（ID:CSDNnews）注意力机制是一种在现代深度学习模型中无处不在的方法，它有助于提高神经机器翻译应用程序性能的概念。
AI科技大本营·2023-10-16 10:49

这么多年，终于有人讲清楚 Transformer 了！

大数据产业创新服务媒体——聚焦数据·改变商业注意力机制是一种在现代深度学习模型中无处不在的方法，它有助于提高神经机器翻译应用程序性能的概念。
数据猿·2023-10-16 10:19

PDE数值解中，为什么要引入弱解（weak solution）的概念？

Seehttps://www.zhihu.com/question/24243246?utm_source=qq&utm_medium=social&utm_oi=1315073218793488384
知识在于积累·2023-10-16 08:25

PaddlePaddle安装问题：将Protobuf包降级为.x或更低版本

PaddlePaddle安装问题：将Protobuf包降级为.x或更低版本PaddlePaddle是一个流行的深度学习框架，它提供了丰富的功能和工具来帮助开发者构建和训练深度学习模型。
TvActionscript·2023-10-16 04:09

题解 | #某宝店铺连续2天及以上购物的用户及其对应的天数#

然后一些多线程的八股，最后手撕，说给20分钟，10分钟就a了，然后反问环节数字时代的自我呈现：探索个人形象打造的创新工具数字时代的自我呈现：探索个人形象打造的创新工具——FaceChain深度学习模型工具
han_xue_feng·2023-10-15 23:53

数字时代的自我呈现：探索个人形象打造的创新工具——FaceChain深度学习模型工具

数字时代的自我呈现：探索个人形象打造的创新工具——FaceChain深度学习模型工具1.介绍FaceChain是一个可以用来打造个人数字形象的深度学习模型工具。
汀、人工智能·2023-10-15 20:15

图像修复简介

文献中有两种主要的图像恢复方法：基于PDE的方法的目的是将已知区域中的线或边扩展到用户指定的区域。
小白学视觉·2023-10-15 18:43

机器学习之过拟合与欠拟合，K折交叉验证详解【含代码】

训练时间不足：对于需要长时间训练的模型（如深度学习模型），如果训练时间太短，模型可能没有足够的机会学习数
王小王-123·2023-10-15 15:52

深度学习模型的技巧

1、预训练pre-training预训练模型（Pre-trainedModel）是指在大规模数据集上进行训练的神经网络模型，其目的是为了提取和学习数据的特征。这些预训练模型通常用于计算机视觉和自然语言处理等领域。在训练预训练模型时，通常使用无标注的数据集进行自监督学习（self-supervisedlearning）或无监督学习（unsupervisedlearning）。这些模型通过学习数据的通
还有你Y·2023-10-15 14:59

深度学习开发流程

1.全局流程2.训练过程损失函数:用来度量深度学习模型的预测值f(x)与真实标签值Y的差异程度的运算函数，损失函数越小，模型型训练的效果越好。
Alan and fish·2023-10-15 14:56

【CNN-GRU预测】基于卷积神经网络-门控循环单元的单维时间序列预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码及数据1概述卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）是两种常用于序列数据预测的深度学习模型。
长安程序猿·2023-10-15 12:11

tensorboard怎么使用

TensorBoard是一个由TensorFlow提供的可视化工具，可以帮助用户更好地理解和调试深度学习模型。
无声远望·2023-10-15 09:29

pytorch中的归一化函数

在PyTorch的nn模块中，有一些常见的归一化函数，用于在深度学习模型中进行数据的标准化和归一化。
萝北村的枫子·2023-10-14 18:07

基于微服务+Java+Spring Cloud开发的建筑工地智慧平台源码 云平台多端项目源码

建筑工地智慧平台深度整合物联网、互联网、人工智能算法、大数据分析等核心技术，打破传
淘源码d·2023-10-14 17:56

chatgpt写代码

特性ChatGPT的核心是一个称为Transformers的深度学习模型，它书写的不仅限于英文，能构建的文章多种多样，包括叙述、讲故事、编写广告语乃
夕小瑶·2023-10-14 12:18

【案例】从kaggle的房价预测模型案例中了解深度学习模型，即如何学习深度学习模型

1、背景深度学习是什么，为了解决什么样的问题深度学习是一种机器学习的方法，它的主要目的是从数据中自动学习到有效的特征表示。深度学习通过多层的特征转换，把原始数据变成更高层次、更抽象的表示。这些学习到的表示可以替代人工设计的特征，从而避免“特征工程”。深度学习主要要解决的是如何让机器能够模仿人脑的思考方式。从而摆脱原来的固有数据库比较的限制。让机器能够通过深度学习理解这个不断变化的世界。结合本次分享
Scalzdp·2023-10-14 11:54

初试基于ONNX Runtime的C++部署pytorch深度学习模型（典型图像分类模型ConvNeXt为例）

初试基于ONNXRuntime的C++部署pytorch深度学习模型（典型图像分类模型ConvNeXt为例）前言ConvNeXt网络概述和onnx模型权重文件保存权重文件验证VS配置ONNXRuntime
牵走时间的树·2023-10-13 14:52
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