pde人工智能算法深度学习模型

ChatGPT：人工智能开启智能交流新篇章

一、ChatGPT：智能交流的新里程碑ChatGPT是OpenAI基于GPT技术的最新版本，采用深度学习模型，通过预训练和微调的方式，使其能够理解和生成自然语言，从而实现与人类更自然、流畅的对话和交流。
GPT1736·2023-07-28 04:04

ReLU激活函数

ReLU（RectifiedLinearUnit）是一种常用的激活函数，它被广泛应用于深度学习模型中。ReLU函数定义为：f(x)=max(0,x)其中x是输入值，f(x)是输出值。
信息安全与项目管理·2023-07-27 19:24

Aski AI: 基于人工智能的在线AI工具平台

AskiAI的核心技术是基于最先进的自然语言处理和人工智能算法，它可以理解用户的问题意图，分析问题的难度和领域，从海量的数据源中检索和整合相关信息
Mr.长安·2023-07-27 19:03

深度学习编译器汇总

随着卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、长-短期记忆（LSTM）和生成对抗网络（GAN）等多种深度学习模型的出现，简化各种DL模型的编程以实现其广泛采用至关重要。
算能开发者社区·2023-07-27 14:37

TensorFlow VS PyTorch哪个更强？

TensorFlow和PyTorch都是流行的深度学习框架，它们有一些共同点，例如都支持多种编程语言和硬件平台，也都提供了丰富的工具和库来支持深度学习模型的构建、训练和部署。
Web3&Basketball·2023-07-27 12:26

使用TensorFlow训练深度学习模型实战（下）

大家好，本文接TensorFlow训练深度学习模型的上半部分继续进行讲述，下面将介绍有关定义深度学习模型、训练模型和评估模型的内容。
python156·2023-07-27 05:45

程序员1小时源码入门深度学习模型，谷歌Inception有啥不同？！

卷首语：在上一篇文章中，我们探讨了关于“AlexNet”模型的结构与代码实现，相信大家已经对CNN的结构有了一定的了解。在本文中我们会讨论关于GoogleNet系列中的Inception-v1/v2模型的分析与实现，和从前的文章一样，力求精简，毫无门槛。本文范围：Inception-v1/v2系列案例分析与实现Inception-v1简介：在严格的意义上来讲，Inception-v1是属于Goog
昂钛客AI·2023-07-26 21:27

怎么在Linux中用tmux跑深度学习模型

为什么要用Tmux？当我们SSH登录远程服务器，打开一个远程窗口执行命令，网络中断再次登录的时候，是找不回上一次执行的命令的。因为上一次SSH会话已经终止了，里面的进程也随之消失了。最常见的就是使用vscode连接远程服务器跑的深度学习任务，自己的电脑中途断网了再次登录找不到上一次执行的命令。为了解决这个问题，即将会话与窗口"解绑"：窗口关闭时，会话并不终止，而是继续运行，等到以后需要的时候，再让
若年封尘·2023-07-26 20:26

Keras 初级教程：深度学习的开始

Keras是一个用于构建和训练深度学习模型的高级接口，它可以运行在多种底层引擎上，如TensorFlow、CNTK或Theano。Keras的核心数据结构是“模型”，模型是一种组织网络层的方式。
青春不朽512·2023-07-26 15:11

淘宝的客服小蜜可以投诉吗怎么投诉？怎么投诉客服人工小蜜？

一、淘宝客服小蜜的特点自动回复淘宝客服小蜜是由人工智能算法控制的，它能够根据用户的问题自动回复。相比传统的人工客服，小蜜可以更快速地回应，减少了用户等待的时间，提高了客服效率。
万弧导师呀·2023-07-26 14:04

41TensorFlow 2 深度学习入门与实践--TensorFlow 2 基础概念语法

TensorFlow2基础概念语法TensorFlow2简介TensorFlow是由谷歌在2015年11月发布的深度学习开源工具，我们可以用它来快速构建深度神经网络，并训练深度学习模型。
Jachin111·2023-07-26 13:32

使用预训练的深度学习模型和 OpenCV 提取图像洞察力

如果我家的监控摄像头的照片可以告诉我后院的草变得越来越黄（受热压力），那么在炎热的夏天调整喷水灭火系统可能对我有用。如果一个模型可以量化照片中体育场内人物的百分比，我们就可以用它来估计售出的门票数量。人们可以通过比较整个时间的叶面积来使用照片监测植物生长。你可以通过本文回答上述问题或愿望清单。训练用于图像识别的深度学习神经网络模型通常很昂贵，训练像CNN这样的深度神经网络模型通常需要大量的训练数据
woshicver·2023-07-26 08:36

AIGC书籍推荐：《生成式深度学习的数学原理》

与一般意义上可视为“黑盒”的深度神经网络不同，生成式深度学习模型是建立在数学基础上的概率模型，严谨和完善的数学基础是深度生成模型的一大魅力。本书对当前主流的三大深度生成模型（变分自编码
ctrl A_ctrl C_ctrl V·2023-07-26 07:50

ChatGPT：人机交互新境界，AI智能引领未来

一、ChatGPT：智能交流的新标杆ChatGPT是基于GPT技术的最新版本，拥有深度学习模型的基因。它通过在大量数据上进行预训练，可以理解和生成自然语言，从而实现了与人类更加自然流畅的对话和交流。
GPT1736·2023-07-26 07:43

当机器人变硬核：探索深度学习中的时间序列预测

本文将介绍一些基本概念和常用方法，并结合具体的案例，展示如何使用深度学习模型实现时间序列预测。文章内容：引言：近年来，随着深度学习技术的不断发展，时间序列预测在众多领域中得到了广泛的应用。
一只小小的土拨鼠·2023-07-26 07:53

使用TensorFlow训练深度学习模型实战（上）

本文旨在提供一个实用的、逐步的教程，介绍如何使用TensorFlow训练深度学习模型，并重点介绍如何将数据集重塑为TensorFlow对象，以便TensorFlow框架能够识别。本文主要内容包括
python156·2023-07-26 06:53

ChatGPT：人工智能交互的未来之光

一、ChatGPT：开启自然语言交流新纪元ChatGPT是基于GPT（生成式预训练）技术的最新版本，它采用深度学习模型，通过在大规模文本数据上的预训练来理解自然语言，并生成具有连贯性和合理性的回复。
GPT1736·2023-07-25 20:25

deepxde+自己项目的bc和ic怎么理解

首先找到了一个ppt感觉可以帮助理解关于本项目的要点pde已经确定了主要就是ic和bc的确定初始条件：给出和函数在全域的初始值规定了边界上的函数值
jm姐姐争取5年毕业·2023-07-25 18:23

深度学习初探

1.深度学习模型训练过程1）数据（数据清洗标注）2）模型（模型的构建和初始化）3）损失（前向传播的过程，得到模型的输出和真实标签的差异值，称之为损失）4）优化（优化器根据3步骤得到参数的梯度不断的更新调整使得损失值不断的降低
Tancenter·2023-07-25 13:47

论文工具——ChatGPT结合PlotNeuralNet快速出神经网络深度学习模型图

文章目录引言正文PlotNeuralNet安装使用使用python进行编辑使用latex进行编辑样例利用chatGPT使用chatGPT生成Latex代码利用chatGPT生成对应的python代码总结引用引言介绍如何安装PlotNeuralNet工具，并结合chatGPT减少学习成本，快速出图。将按照软件安装和软件使用，以及最终使用结果四个部分进行介绍。正文PlotNeuralNetPlotNe
客院载论·2023-07-25 07:43

Matlab实现深度学习（附上多个完整仿真源码）

本文将介绍如何使用Matlab实现一个简单的深度学习模型，并使用MNIST手写数字数据集进行训练和测试。首先，我们需要准备MNIST手写数
YOLO数据集工作室·2023-07-24 22:39

TensorFlow 初步：深度学习模型构建入门

TensorFlow是由GoogleBrain团队开发的深度学习框架，它提供了一种高效且灵活的方式来实现和训练各种深度学习模型。
青春不朽512·2023-07-24 20:36

【阿里云试用计划】免费试用GPU

文章目录前言试用步骤问题NoCUDAGPUsareavailable无故被killed致谢前言算力在深度学习中扮演着非常重要的角色，深度学习模型通常包含大量的参数和复杂的计算图，需要对大规模数据进行训练和推断
东荷新绿·2023-07-24 19:48

【深入了解pytorch】PyTorch卷积神经网络（CNN）简介

简介卷积层的原理池化层的原理全连接层的原理使用PyTorch实现CNN模型结论PyTorch卷积神经网络（CNN）简介卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种在计算机视觉任务中广泛应用的深度学习模型
prince_zxill·2023-07-24 19:07

【模型压缩】 LPPN论文阅读笔记

LPPN论文阅读笔记LPPN:ALightweightNetworkforFastPhasePicking背景 深度学习模型的问题在于计算复杂度较高，在实际数据处理中需要面临较高的处理代价，且需要专用的加速处理设备
MoonpieXia·2023-07-24 18:45

第53步 深度学习图像识别：Bottleneck Transformer建模（Pytorch）

基于WIN10的64位系统演示一、写在前面（1）BottleneckTransformer"BottleneckTransformer"（简称"BotNet"）是一种深度学习模型，在2021年由Google
Jet4505·2023-07-24 18:44

虚拟地址转物理地址

取线性地址的高10位作为索引选取页目录的一个表项，也就是PDE。②判断PDE的PS位，如果为1，代表这个PDE指向的是一个4MB的大内存页，PDE的高10位便是4MB内存页的基地址的
摔不死的笨鸟·2023-07-24 18:12

详解小V咖这款软件

基于社交大数据的精准匹配和长尾影响力的人工智能算法，帮助所有社交平台上的每一个普通小V，实现社交影响力的快速变现。随时随地，轻轻松松，赚钱从未如此简单!
_____fe63·2023-07-24 16:11

机器学习&&深度学习——随机梯度下降算法（及其优化）

在我们没有办法得到解析解的时候，我们可以用过梯度下降来进行优化，这种方法几乎可以所有深度学习模型。
布布要成为最负责的男人·2023-07-24 16:48

LAXCUS分布式操作系统：人工智能最后一公里

数据传输延迟：由于数据存储和传输的不稳定性，人工智能算法在实时性要求
LAXCUS分布式操作系统·2023-07-24 16:17

GAMS---典型优化模型和算法介绍、GAMS安装和介绍、GAMS程序编写、GAMS程序调试、实际应用算例演示与经验分享

常见的问题类型有线性规划、非线性规划、混合整数规划、混合整数非线性规划、二次规划等，优化算法包括人工智能算法和内点法等数学类优化方法。
思考的小猴子·2023-07-24 14:08

自然语言处理之AG_NEWS新闻分类

1、DataSets数据集的处理不同的深度学习模型训练大致相同，第一步都是对数据集的处理1.1下载数据集这里以AG_NEWS数据集为例1、通过AG_NEWS直接导入的importtorchfromtorchtext.da
京城最明亮的少年·2023-07-24 14:33

人工智能数据标注都有哪些类型

这个让电脑认识车的这个能力，是通过人工智能算法+标注数据，训练得出来的。通常想要得到人工智能识别一个物体的能力达到99%，需要数万的标注数据，才可能训练出
觉醒向量数据标注·2023-07-23 11:05

数据标注公司是做什么的？

数据标注公司是一种提供数据处理服务的企业，其主要业务是通过人工或自动化的方式，将原始数据进行分类、整理、筛选和标记，以便于机器学习和人工智能算法的应用。
weixin_38709359·2023-07-23 11:04

在anaconda3上安装opencv

    暑假参加了一个暑期科研见习，主要任务是在树莓派3B（Raspberrypi)上训练几个小的深度学习模型，其中需要用到opencv。
MAO波波·2023-07-23 07:17

基于web端的深度学习模型部署

1.1web服务与技术框架下面以ResNet50预训练模型为例，旨在展示一个轻量级的深度学习模型部署，写一个较为简单的图像分类的RESTAPI。主要技术框架为Keras+Flask+Redis。
芯光智能·2023-07-23 01:38

深度学习模型部署的几种方法

由于模型训练完之后需要上线部署，这个过程中需要将模型集成到当前的软件架构中，因此要根据软件架构考虑模型的实际部署方法。目前来看主流的部署方法有以下几种方案：1.python服务接口在python服务器上部署模型文件，给出一个http服务，后台通过这个服务就可以调用模型进行输入输出了。优点：算法与后端的工作界限明显，不需要特别多的沟通；在使用模型前还需要进行数据预处理，不需要额外再进行代码迁移。缺点
donruo·2023-07-23 01:07

Qt+opencv部署深度学习模型到windows与android

配置Qt+android的一套+mingw版本opencv+android版本opencv我用的模型是tensorflow的ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017mingw版本opencv(我的是3.41)android版本opencv(我的是3.45)结果展示详细过程主要的代码是融合了以前的工作QtAndroid打开系统相机和相册，获得图片路径以及前几天的Qt+open
街道口扛把子·2023-07-23 01:07

深度学习模型（算法）如何部署

先参考文章：https://blog.csdn.net/u013171226/article/details/129347576再参考文章：https://blog.csdn.net/gzq0723/article/details/128072485https://www.zhihu.com/question/329372124/answer/2673452124最后参考：https://zhua
ICUD·2023-07-23 01:37

TipDM数据挖掘建模平台产品功能特点

平台内置丰富的机器学习、深度学习、人工智能算法，可覆盖类别划分、商品推荐、趋势预测、文本处理、图像处理等应用场景，快速、精准助力大数据和人工智能为产业转型升级赋能！
泰迪智能科技·2023-07-22 13:50

pytorch中分布式训练DDP教程（新手快速入门！）

随着深度学习模型的不断增大和数据集的不断增长，单机训练往往不能满足我们的需求。为了加速训练过程，我们可以使用分布式训练技术。
聚精会神搞学习·2023-07-22 10:07

Deep Learning Tool 22.10 下载安装教程

前言在使用Halcon的深度学习模型完成目标检测任务前，需要对数据集进行标注。此时需要应用Halcon的专用标注工具，即DeepLearningTool，本博客将记录其的下载与安装过程。
8倍·2023-07-22 09:22

chatgpt和openai的Chat completion(聊天补全)介绍

OpenAI的聊天补全技术采用了深度学习模型，如GPT-3，它可以从大量的语料库中学习和理解语言的规律和结构，从而生成高质量、连贯的聊天内容。
magento全栈开发·2023-07-22 06:11

YOLOv5的介绍

YOLOv5是一种端到端的深度学习模型，可以直接从原始图像中检测和定位目标。它使用卷积神经网络(CNN)来学习图像中物体的特征，并使用多尺度预测和网格分割来检测和定位目标。YOLOv5的优
半清斋·2023-07-22 01:58

PaddleSlim +OpenVINO助力开发者实现Al模型量化与部署

低比特量化是深度学习中一个很有价值的方法，它将连续的浮点数数值映射到低比特表示的离散整数数值，可以显著减少深度学习模型的存储资源占用和计算量，使其更高效、更容易部署在资源受限的设备上。
飞桨PaddlePaddle·2023-07-21 15:42

PaddleSlim +OpenVINO助力开发者实现Al模型量化与部署

低比特量化是深度学习中一个很有价值的方法，它将连续的浮点数数值映射到低比特表示的离散整数数值，可以显著减少深度学习模型的存储资源占用和计算量，使其更高效、更容易部署在资源受限的设备上。
飞桨PaddlePaddle·2023-07-21 15:12

从阿里的User Interest Center看模型线上实时serving方法

最近写书的时候在总结一些深度学习模型线上serving的主流方法。之前的专栏文章也有所涉及（如何解决推荐系统工程难题——深度学习推荐模型线上serving）。
王喆的机器学习笔记·2023-07-21 06:21

A Survey on Time-Series Pre-Trained Models

时间序列预训练模型综述摘要1引言2背景2.1时间序列挖掘任务2.1.1时间序列分类2.1.2时间序列预测2.1.3时间序列聚类2.1.4时间序列异常检测2.1.5时间序列推测2.2深度学习模型用于时间序列
UnknownBody·2023-07-20 20:12

tensorrt部署深度学习模型

GitHub-NVIDIA/TensorRT:TensorRTisaC++libraryforhighperformanceinferenceonNVIDIAGPUsanddeeplearningaccelerators.TensorRTisaC++libraryforhighperformanceinferenceonNVIDIAGPUsanddeeplearningaccelerators.-
a flying bird·2023-07-20 16:33

一文搞懂Pytorch数据读取机制！

熟悉深度学习的小伙伴一定都知道：深度学习模型训练主要由数据、模型、损失函数、优化器以及迭代训练五个模块组成。如下图所示，Pytorch数据读取机制则是数据模块中的主要分支。
HUHU爱学习·2023-07-20 14:10
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