pde人工智能算法深度学习模型第27页

利用OpenCV dnn访问keras深度学习模型，判断人脸表情

深度学习框架模型均采用python语言进行开发，而传统的应用程序均采用C++开发，OpenCVdnn从3.4开始提供了深度学习框架模型，可以访问tensorflow、caffe等深度学习模型，采用C++

mr_liyonghong·2023-08-08 12:41

深度学习模型在图像识别中的应用：CIFAR-10数据集实践与准确率分析

文章目录前言导入所需的库忽略证书验证下载并加载CIFAR-10数据集数据预处理构建深度学习模型编译模型模型训练模型评估进行图片识别测试图片运行效果完整代码完结前言深度学习模型在图像识别领域的应用越来越广泛

全栈若城·2023-08-08 11:51

第56步深度学习图像识别：CNN梯度权重类激活映射（TensorFlow）

写在前面类激活映射（ClassActivationMapping，CAM）和梯度权重类激活映射（Gradient-weightedClassActivationMapping，Grad-CAM）是两种可视化深度学习模型决策过程的技术

Jet4505·2023-08-08 07:20

安装Eclipse和编辑Perl的EPIC插件

2)按前人建议安装eclipse-pde。--------------

overlink·2023-08-07 15:37

Keras 的预训练权值模型用来进行预测、特征提取和微调（fine-tuning）

转至：Keras中文文档https://keras.io/zh/applications/应用ApplicationsKeras的应用模块（keras.applications）提供了带有预训练权值的深度学习模型

疯狂的兔子Philip·2023-08-07 14:27

开源大模型详解

大模型指网络规模巨大的深度学习模型，具体表现为模型的参数量规模较大，其规模通常在千亿级别。二、LLaMa2LLaMa2是Meta发布的开源大模型，是开源可商用的版本，有

Linux猿·2023-08-07 06:57

边写代码边学习之RNN

1.什么是RNN循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一种以序列数据为输入来进行建模的深度学习模型，它是NLP中最常用的模型。

茫茫人海一粒沙·2023-08-06 20:59

深度学习模型训练&验证&测试流程

对于模型的训练、验证和测试流程，可操作空间较大。按照不同的测试方式，存在几种不同的版本，将其记录。模式一：训练&验证结束+测试将模型的训练与测试分离开来，训练&验证阶段保存模型参数，测试阶段加载模型参数完成测试。伪代码如下：参考代码：livebot/codes/transformer.pyatmaster·lancopku/livebot(github.com)foriinepochtrain()

_Meilinger_·2023-08-06 13:40

通话降噪算法在手机和IOT设备上的应用和挑战

计算资源的提升使得深度学习模型在便携式的低功耗芯片上面跑起来了，器件成本降低让IoT设备开始使用骨导传感器，，那怎么样才能将深度学习和传统算法结合？怎么样充分利用好骨导传感器？

LiveVideoStack_·2023-08-06 07:21

FFmpeg中硬解码后深度学习模型的图像处理dnn_processing(一)

ffmpeg硬件解码ffmpeg硬件解码可以使用最新的vulkan来做，基本上来说，不挑操作系统是比较重要的，如果直接使用cuda也是非常好的选择。AVPixelFormatsourcepf=AV_PIX_FMT_NV12;//AV_PIX_FMT_NV12;//AV_PIX_FMT_YUV420P;AVPixelFormatdestpf=AV_PIX_FMT_YUV420P;//AV_PIX_F

qianbo_insist·2023-08-06 06:58

数据标注对新零售的意义及人工智能在新零售领域的应用？

然后，这些标记数据用于训练人工智能算法来识别模式、做出预测并实现零售流程各个方面的自动化。

weixin_50515446·2023-08-05 17:49

机器学习笔记 - 使用 Tensorflow 从头开始构建您自己的对象检测器

机器学习笔记-使用Keras、TensorFlow框架进行自定义数据集目标检测训练_keras制作目标检测数据集_坐望云起的博客-CSDN博客学习如何训练自定义深度学习模型，以通过Keras、TensorFlow

坐望云起·2023-08-05 06:48

大模型时代下，算法工程师发展趋势及技术拓展

本文目录写在前面的话一、人工智能算法工程师的每个阶段是怎么样的？阶段一：模式识别阶段（1）传统机器学习--支持向量机（2）传统机器学习--隐马尔可夫模型（3）新的开始！

程序员洲洲·2023-08-04 21:16

深度学习基础01-深度学习简介

深度学习模型通常由多个隐藏层组成，每个隐藏层都包含许多神经元。这些层之间的连接权重是通过训练数据来学习的，训练数据包含了输

玩转AI·2023-08-04 20:44

基于arcFace+faiss开发构建人脸识别系统

》中，我们实践了基于facenet和faiss的人脸识别系统开发，基于facenet后续提出来很多新的改进的网络模型，arcFace就是其中一款优秀的网络模型，本文的整体开发实现流程与前文相同，只是在深度学习模型节点上将

Together_CZ·2023-08-04 13:23

4个可提高深度学习模型的性能的小技巧

概述深度学习是一个广阔的领域，但我们大多数人在构建模型时都面临着一些共同的挑战在这里，我们讨论4个这样的挑战和技巧，以提高您的深度学习模型的性能这是一篇以代码为中心的实践文章，因此准备好PythonIDE

小盐罐儿·2023-08-04 06:22

深入理解：什么是预训练？预训练有什么作用？预训练和训练的本质区别？？？

预训练是一种深度学习模型训练的策略，通常在大规模的数据集上进行。预训练的目标是通过在一个相关但较大的任务上训练模型，使得模型学习到通用的特征表示。

别和我抢安慕嘻·2023-08-04 05:09

CUDA基础（四）杂。GEMM优化思想、内存事务。

GEMM优化优化思路和分析这些年涌现了一系列的深度学习模型。模型里面最耗时的东西，包括卷积、全连接层、attention，都可以转换成GEMM操作。所以说，GEMM优化的重要性，怎么突出都不过分。

Codiplay·2023-08-03 07:02

走进人工智能|自动驾驶开启智能出行新时代

文章目录前言主题发展趋势自动驾驶等级L0级自动驾驶L1级别自动驾驶L2级别自动驾驶L3级别自动驾驶L4级别自动驾驶L5级别自动驾驶小结应用领域核心技术传感器技术激光雷达传感器摄像头传感器超声波传感器计算能力和人工智能算法高精度地图通信技术安全系统和纠错能力面临挑战总结主题自动

阿Q说代码·2023-08-02 22:57

多任务学习的 LSTM 时间序列预测模型基于python+tensorflow实现

简介：时间序列预测在许多领域中都具有重要的应用价值，而使用深度学习模型来进行时间序列预测则成为了热门研究方向之一。

BTG-HY·2023-08-02 14:56

使用深度学习模型对视频进行聚类分析-Pytorch、Skleran、Matplotlib

fromsklearn.datasetsimportmake_circlesfromsklearn.clusterimportKMeans,DBSCAN,SpectralClustering,Birch,MeanShift,AgglomerativeClusteringfromsklearn.metricsimportsilhouette_score,silhouette_samplesfroms

MarkJhon·2023-08-02 10:53

人工智能算法在外卖配送系统中的应用和前景

而人工智能算法的出现，则为外卖配送系统提供了更好的解决方案。一、应用场景1.1路线规划在外卖配送过程中，路线的规划是非常重要的。

万岳科技系统开发·2023-08-02 08:24

ChatGPT：人工智能交互的新时代

GPT（GenerativePre-trainedTransformer）是一种基于Transformer架构的深度学习模型，它能够处理自然语言，实现自动对话、写作等任务。

GPT1736·2023-08-02 04:21

Python+Go——混合框架的优势

1)支持传输超大附件（1G以上）；2)支持数据库读写分离；3)支持人工智能算法，特别是深度学习算法。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。深度学习又可以分为三种典型算法

姜振建 15954039008·2023-08-01 22:41

万众期待的Adobe Photoshop 2021 for Mac正式上线

AdobePhotoshop2021forMac为用户提供了分享图片的多种解决方案，新增新的神经画廊滤镜，能够通过AI人工智能算法提升图片平滑度，一键生成素描效果、漫画效果、移除噪点等。

Mac小助手·2023-08-01 17:40

[动手学深度学习-PyTorch版]-3.14深度学习基础-正向传播、反向传播和计算图

基于反向传播（back-propagation）算法的自动求梯度极大简化了深度学习模型训练算法的实现。本节我们将使用数学和

蒸饺与白茶·2023-08-01 06:42

在OK3588板卡上部署模型实现人工智能OCR应用

一、主机模型转换我们依旧采用FastDeploy来部署应用深度学习模型到OK3588板卡上进入主机Ubuntu的虚拟环境condaactivateok3588安装rknn-toolkit2（该工具不能在

边缘计算NVIDIA&Rockchip·2023-08-01 02:17

传统音频信号处理方法与深度学习相结合的方法

因此，可以将深度学习模型用于

周龙(AI湖湘学派)·2023-08-01 00:07

如何用C++来部署深度学习模型libtorch

知乎回答在服务器上部署，可以采用TensorRT加速；在CPU或FPGA上部署可以采用OpenVINO加速；或者也可以采用框架对应的C++库，比如pytorch提供的libtorch库；针对这些方案的部署方式可以参考我的文章。这些方式都可以采用C++实现，而且难度不大，效果又极好。对于C++的知识量而言，大多数是C++的基本语法，还有一些标准模板库的知识，比如vector等等，入门不难https:

AIchiNiurou·2023-07-31 16:35

模型调参原则及基本策略

文章目录炼丹总原则不同情况下的炼丹策略1.训练集效果很差2.训练集效果好、验证集效果差3.训练集效果好、验证集效果好、测试集效果差参考炼丹总原则图来自参考链接[1]首先对于所有的深度学习模型，我们都希望达到的最终目的

我是大黄同学呀·2023-07-31 15:21

【pytorch】深度学习模型调参策略（一）：选择架构，优化器及批大小

目录指导假设1.选择模型架构2.选择优化器3.选择批量大小为什么不应该调整批量大小来直接提高验证集性能？确定可行的批处理大小并估算训练吞吐量更改批处理大小通常需要重新调整大多数超参数模型调优的基本策略选择初始配置增量调整策略探索与利用指导假设已经完成了足够的问题形成、数据清洗等基本工作，因此花费时间在模型架构和训练配置上是有意义的。已经设置了一个管道来进行训练和评估，而且很容易执行各种感兴趣模型的

颢师傅·2023-07-31 15:50

深度学习技巧应用24-深度学习手撕代码与训练流程的联系记忆方法

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习技巧应用24-深度学习手撕代码与训练流程的联系记忆方法，大家都知道深度学习模型训练过程是个复杂的过程，这个过程包括数据的收集，数据的处理，模型的搭建，优化器的选择

微学AI·2023-07-31 11:35

oracle利用pl/sql快速导出导入表(表中大量数据)

导出的文件是pde格式的文件，不能直接查看sql，适合整表数据导出的情况。导出表具体操作步骤如下：导入表具体操作步骤如下：等待导入完成就可以了。下面介绍另外一种数据导入导出的方法，dmp

梁萌·2023-07-31 07:29

ChatGPT的应用与发展趋势：解析人工智能的新风口

傻啦嘿哟·2023-07-31 06:06

pytorch学习——模型选择

一.概念模型选择是机器学习中的重要环节，它涉及到从各种统计，机器学习或深度学习模型中选取最佳模型的过程。

一只小百里·2023-07-30 01:19

Keras 高级教程：模型微调和自定义训练循环

我们在前两篇文章中介绍了如何使用Keras构建和训练深度学习模型的基础和中级知识。在本篇文章中，我们将探讨一些更高级的主题，包括模型微调和自定义训练循环。

青春不朽512·2023-07-29 14:49

PyTorch中级教程：深入理解自动求导和优化

这两个特性在深度学习模型的训练过程中起着至关重要的作用。一、自动求导在PyTorch中，所有神经网络的核心是autograd包。先简单理解这个包，然后我们会去训练我们的第一个神经网络。

青春不朽512·2023-07-29 14:47

机器学习分布式框架ray运行TensorFlow实例

使用Ray来实现TensorFlow的训练是一种并行化和分布式的方法，它可以有效地加速大规模数据集上的深度学习模型的训练过程。

Aresiii·2023-07-29 13:34

配置BERT运行环境

检查cuda版本深度学习模型如果没有GPU加持，训练速度几乎是无法忍受的，因此，在使用模型前请先确认GPU正常工作；另外，最新版本的Transform

xieyan0811·2023-07-29 12:04

PDE-GCN:偏微分方程下的图卷积神经网络

NeurIPS2021文献：PDE-GCN:NovelArchitecturesforGraphNeuralNetworksMotivatedbyPartialDifferentialEquations

欧阳AI锋·2023-07-29 11:20

Pycharm 交互式Console BUG问题解决 - OSError: [Errno 22] Invalid argument: ‘D:\pyCHram\＜input＞‘

引言：Pycharmpythonconsole是一个很好用的交互式编程栏，但是在跑一些深度学习模型的时候，偶尔会发生类似于这种错误的报错，导致无法在交互式的Pythonconsole模式下运行测试代码：

cnjs1994·2023-07-29 06:01

MMEngine

介绍MMEngine是一个基于PyTorch训练深度学习模型的基础库。它支持在Linux、Windows和macOS上运行。

qq_41627642·2023-07-29 05:30

未来的人工智能算法有可能像人类一样学习

原创|文BFT机器人记忆对于机器来说，可能和人类一样，感到棘手。为了准确理解为什么人工智能在其认知过程中会出现漏洞，俄亥俄州立大学的电气工程师通过探究机器的“持续学习”过程，从而分析它们整体表现中的影响程度。“持续学习”是指计算机经过训练，能够不断学习一系列任务，利用从旧任务中积累的知识，来更好地学习新任务。然而，要想达到这样的高度，科学家们仍然需要克服机器学习中记忆丧失的障碍一一这一记忆丧失的过

BFT白芙堂·2023-07-29 02:14

移动端异构运算技术 - GPU OpenCL 编程（基础篇）

一、前言随着移动端芯片性能的不断提升，在移动端上实时进行计算机图形学、深度学习模型推理等计算密集型任务不再是一个奢望。

m0_66404702·2023-07-28 23:30

PyTorch 神经网络模型可视化（Netron）

神经网络模型可视化（Netron）ONNXtorch.savetorch.jit.scripttorch.jit.tracePyTorch神经网络模型可视化（Netron）Netron是一个用于可视化深度学习模型的工具

LeoATLiang·2023-07-28 20:12

第二届粤港澳大湾区(黄埔)国际算法算例大赛正式开启报名

旨在通过发挥实验室在数字经济领域的引领和带动作用，推动大湾区大数据与人工智能算法生态体系建设。本届大赛沿用第一届设立的创新性赛制，即擂台制赛道和竞赛制赛道，凝练十道富有挑战

ModelWhale·2023-07-28 18:15

【深度学习】从现代C++中的开始：卷积

本文，让我们通过使用2D卷积实现实际编码深度学习模型来开始我们的道路。让我们开始吧。

无水先生·2023-07-28 16:09

深度学习：梯度裁剪简介

梯度裁剪简介在深度学习模型的训练过程中，通过梯度下降算法更新网络参数。一般地，梯度下降算法分为前向传播和反向更新两个阶段。

cv-player·2023-07-28 11:15

linux训练深度学习模型基本操作

配置虚拟环境报错condacreate-ntf37python=3.7condaactivatetf37condadeactivate按照pytorchPyTorch在创建的虚拟环境中运行上述语句，之后进入python说明torch安装ok了，并且可用gpu(40条消息)conda创建虚拟环境时报错:InvalidArchiveError(‘Errorwitharchive/usr/local/A

小小白2333·2023-07-28 11:33

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