pde人工智能算法深度学习模型

人工智能(pytorch)搭建模型17-pytorch搭建ReitnNet模型，加载数据进行模型训练与预测

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型17-pytorch搭建ReitnNet模型，加载数据进行模型训练与预测，RetinaNet是一种用于目标检测任务的深度学习模型
微学AI·2023-07-13 20:17

Python 利用opencv识别某象旋转验证码，识别率达95%以上

原始数据集：将圆图旋转成功之后的数据集：注意：我这里仅仅抓取了几十张作为数据集，但是效果已经显而易见，而且不需要大量的数据集去使用深度学习模型去训练，这里不涉及深度学习也不涉及机器学习，只是用了简单的图像处理知识
码王吴彦祖·2023-07-13 18:06

组合预测模型 | ARIMA-CNN-LSTM时间序列预测（Python）

时间序列预测（Python）目录组合预测模型|ARIMA-CNN-LSTM时间序列预测（Python）预测结果基本介绍程序设计参考资料预测结果基本介绍ARIMA-CNN-LSTM是一种结合了传统时间序列模型和深度学习模型的方法
前程算法屋·2023-07-13 17:14

如何用爬虫实现GPT功能

GPT是由OpenAI开发的一种深度学习模型，它通过大规模的预训练来学习语言的统计规律和语义关系，然后可以用于生成各种类型的文本，如文章、对话等。G
华科℡云·2023-07-13 17:02

拓端tecdat|Python中基于网格搜索算法优化的深度学习模型分析糖尿病数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=12693原文出处：拓端数据部落公众号介绍在本教程中，我们将讨论一种非常强大的优化（或自动化）算法，即网格搜索算法。它最常用于机器学习模型中的超参数调整。我们将学习如何使用Python来实现它，以及如何将其应用到实际应用程序中，以了解它如何帮助我们为模型选择最佳参数并提高准确性。前提阅读本教程，您最好对Python或其他某种编程语言有基本的了解，也
·2023-07-13 15:58

深度学习模型压缩方法综述

深度学习因其计算复杂度或参数冗余，在一些场景和设备上限制了相应的模型部署，需要借助模型压缩、系统优化加速等方法突破瓶颈，本文主要介绍模型压缩的各种方法,希望对大家有帮助。1，模型压缩技术概述我们知道，一定程度上，网络越深，参数越多，模型也会越复杂，但其最终效果也越好，而模型压缩算法是旨在将一个庞大而复杂的大模型转化为一个精简的小模型。之所以必须做模型压缩，是因为嵌入式设备的算力和内存有限，经过压缩
@BangBang·2023-06-24 04:02

探索“AI+算力”：加速创新与增长的无限潜力

传统的人工智能算法在处理大规模数据时可能需要花费大量时间和资
一只小小的土拨鼠·2023-06-24 04:26

TensorRT 从7.2升级到8.5，改写plugin以适配新版本

前言TensorRT是NVIDIA推出的一款高效深度学习模型推理框架，其包括了深度学习推理优化器和运行时，能够让深度学习推理应用拥有低时延和高吞吐的优点。
TracelessLe·2023-06-24 03:14

深度学习归一化和标准化

归一化深度学习归一化（Normalization）是一种数据预处理技术，用于将输入数据转换为一定的分布，以便更好地适应深度学习模型的训练。
樱木之·2023-06-23 20:19

边缘智能：边缘计算驱动实时深度学习

由于深度学习模型需要进行大量的计算，因此基于深度学习的智能通常只存在于具有强大计算能力的云计算数据中心。
清如许.·2023-06-23 18:16

云上使用 Stable Diffusion ，模型数据如何共享和存储

StableDiffusion，是一款开源的深度学习模型。与Midjourney提供的直接将文本转化为图像的服务不同的是它允许用户自行搭配并训练自己的图像风格，这一特性吸引了众多的开发者。
Juicedata·2023-06-23 13:13

轻松配置深度学习模型 ?

由于所有模块都需要大量参数和设置，因此管理深度学习模型可能很困难。训练模块可能需要诸如batch_size或num_epochs之类的参数或学习率调度程序的参数。
·2023-06-23 13:40

智安网络|人工智能蔓延，网络安全所面临的威胁和应对之道

他们可以利用人工智能算法和机器学习模型来进行更精确和隐蔽的攻击。例如，攻击者可以利用人工智能技术来自动识
智安网络·2023-06-23 09:19

人工智能入门笔记（一）

1学习准备人工智能算法建立在大量数据的学习之上，因此，学习人工智能，首先需要有数据集。为了方便开发，需要选择一些深度学习框架，基于框架，就可以快速搭建神经网络。当然，这个框架往往有依赖的运行环境。
泰克火神龙·2023-06-23 09:15

轻松配置深度学习模型 ?

由于所有模块都需要大量参数和设置，因此管理深度学习模型可能很困难。训练模块可能需要诸如batch_size或num_epochs之类的参数或学习率调度程序的参数。
冷冻工厂·2023-06-23 09:11

【机器学习】机器故障的二元分类模型-Kaggle竞赛

竞赛介绍数据集描述本次竞赛的数据集（训练和测试）是从根据机器故障预测训练的深度学习模型生成的。特征分布与原始分布接近，但不完全相同。
print_Hyon·2023-06-23 07:57

ChatGPT 和未来 AI

它是一个基于transformer架构的深度学习模型，可以实现聊天机器人、问答系统、文本生成等功能。ChatGPT通过预训练在大量文本数据上，以实现对话生成和语言理解的能力。
·2023-06-22 18:04

最小二乘支持向量机”在学习偏微分方程 （PDE） 解方面的应用（Matlab代码实现）

本文目录如下：1概述本代码说明了“最小二乘支持向量机”在学习偏微分方程（PDE）解方面的应用。提供了一个示例，并将获得的结果与精确的解决方案进行比较。
紫极星光·2023-06-22 17:36

文言一心，ChatGLM-6B和ChatGPT等模型概述

通用型：在广泛的任务中表现出色，而不是针对一项特定任务，规模大：参数数量在数十亿或更多数量级的深度学习模型。大模型在NLP任务中的出色表现确实为人工智能领域带来了新的发展和探索方向
莫尔索随笔·2023-06-22 14:24

第39步 深度学习图像识别：Inception V3建模（Tensorflow）

基于WIN10的64位系统演示一、写在前面（1）InceptionV1Inception是一种深度学习模型，也被称为GoogLeNet，因为它是由Google的研究人员开发的。
Jet4505·2023-06-22 13:39

四、卷积神经网络整体基础结构

Computervision计算机视觉的发展在2012年出现的AlexNet开始之后得到了挽救之前都是一些传统的机器学习算法，但是错误率始终下不去，12年之后深度学习开始登上舞台中央，直到2016年，深度学习模型错误率已经低于人类肉眼识别水平
beyond谚语·2023-06-22 10:03

研究发现：人工智能算法将产生惊人的能耗！

当今最成功的人工智能算法—深度神经网络（DNN），基于人类大脑真实、复杂的神经网络。但人工神经网络与人类高效的大脑不同，在计算机上运行深度学习算法会产生惊人的能耗。
James999·2023-06-21 19:26

多模态简介

通过结合不同的模态，深度学习模型可以更普遍地理解其环境，因为某些线索仅存在于某些模态中。想象一下情绪识别的任务。它不仅仅是看一张人脸（视觉模态）。
mingqian_chu·2023-06-21 18:39

【深度学习】小白学深度学习：参数优化与优化器原理

深度学习的「参数优化」深度学习模型的优化过程是指调整模型的参数以尽量减小预测误差的过程。下面是深度学习模型优化的基本流程：确定损失函数：衡量模型预测输出和实际输出之间误差的函数。
风度78·2023-06-21 16:55

ChatGPT的历史和发展过程是怎样的？

下面将对ChatGPT的历史和发展过程进行详细分析：1.早期语言模型：早在2015年，OpenAI的研究人员就开始探索使用深度学习模型进行自然语言处理的研究。
心似浮云️·2023-06-21 07:19

预测性维护无线振动监测方案Q&A合集

借助先进的人工智能算法和世界上最大的机器状态数据库，在可靠的全自动诊断平台支持下，用户可以准确获取故障问题和优先维护建议，并通过预测门户网站查看资产、工厂和企业的健
虹科工业物联网·2023-06-21 06:26

基于msiPL模型的MSI数据分析

摘要使用基于变分自编码器神经网络的深度学习模型，学习并可视化质谱图像的低维嵌入表示能够揭示隐藏的组织结构。通过利用深度学习网络框架，对小鼠肾脏组织MSI原始数据进行无监督分析和峰值学习。
米朵儿技术屋·2023-06-21 02:34

图神经网络的可解释性方法介绍和GNNExplainer解释预测的代码示例

深度学习模型的可解释性为其预测提供了人类可以理解的推理。如果不解释预测背后的原因，深度学习算法就像黑匣子，对于一些场景说是无法被信任的。
·2023-06-21 00:21

PyTorch建立深度神经网络

Pytorch简介PyTorch是FaceBook开源的第三方库，其作用是快速搭建深度学习模型，验证思路。
·2023-06-21 00:19

如何在PyCharm中开发Python keras深度学习模型？

在本文中，我们将介绍如何在PyCharm中开发Pythonkeras深度学习模型。一、安装PyCharm首先，需要在官网上下载并安装PyCharm。
Python 集中营·2023-06-20 17:02

AMD CPU X64位模式下4-kbyte虚拟地址到物理地址的转换

初学调试技术，记录一下X64位模式下4-kbyte虚拟地址转换到物理地址的验证流程,该模式下虚拟地址包含了4个表的索引以及一个地址偏移,其中的47到0这个48个位分段对应了PML4E,PDPE,PDE,
lazyforest·2023-06-20 15:29

首届百度商业AI技术创新大赛重磅启动，以前沿科技革新生产力

作为拥有强大互联网基础的领先AI公司，百度自2010年起在人工智能领域赓续不辍的深耕，在今年3月开启新一代知识增强大语言模型『文心一言』测试邀请，它是基于最先进的自然语言处理技术和人工智能算法，打造
·2023-06-20 15:25

1080T、2080T、4070T显卡的深度学习性能测试和结论

但由于显存12G偏低，4070T不太适合如今的深度学习模型训练（新手列外，大部分模型都能训练起来，耗电也相对很低），更适合测试最新的一些算法效果（只用推理）。
⊙月·2023-06-20 09:03

行业报告 | AIGC发展研究

的发明强化学习的成功应用自然语言处理的突破即将发生的关键步骤：通用人工智能(AGI)全维适应模型间的有效沟通与协作共享协作融合与共生人机共生模型解释性透明智慧价值同构，道德编模型道德和伦理环境兼容能源和计算效率深度学习模型
BFT白芙堂·2023-06-19 21:58

行业报告 | 清华大学AIGC发展研究1.0震撼发布！（技术+未来篇）

的发明强化学习的成功应用自然语言处理的突破即将发生的关键步骤：通用人工智能(AGI)全维适应模型间的有效沟通与协作共享协作融合与共生人机共生模型解释性透明智慧价值同构，道德编模型道德和伦理环境兼容能源和计算效率深度学习模型有望
BFT白芙堂·2023-06-19 21:58

云上使用 Stable Diffusion ，模型数据如何共享和存储

StableDiffusion，是一款开源的深度学习模型。与Midjourney提供的直接将文本转化为图像的服务不同的是它允许用户自行搭配并训练自己的图像风格，这一特性吸引了众多的开发者。
·2023-06-19 16:15

云上使用 Stable Diffusion ，模型数据如何共享和存储

StableDiffusion，是一款开源的深度学习模型。与Midjourney提供的直接将文本转化为图像的服务不同的是它允许用户自行搭配并训练自己的图像风格，这
JuiceFS·2023-06-19 16:00

从 0 到 1，使用 OpenPPL 实现一个 AI 推理应用

深度学习推理框架OpenPPL已经开源了，本文以一个图像分类实例，从0到1讲解如何部署一个深度学习模型，完成一个AI推理应用。
·2023-06-19 15:57

记不住？3条规律战胜遗忘宿命

记忆是智慧之母，在本杰明布鲁姆深度学习模型中，也将记忆放在了这个学习金字塔
一条反射狐·2023-06-19 13:58

用python实现YOLOv5(PyTorch)行人和车辆的目标检测，原理是什么？有什么技术难点？代码要如何设计？

PyTorch提供了许多用于构建深度学习模型的工具和函数，同时也支持使用Python进行自定义的计算和操作。
matlab@com·2023-06-19 10:31

无处不在热人工智能

拍照美颜，某秀秀利用人工智能技术自动对照片进行美化，出行打车，某滴滴用人工智能算法不但会帮助司机选择路线、规划车辆调度方案
粉红炫迈·2023-06-19 05:02

OpenVino 2023.0学习使用（2）- 转换ONNX模型

ONNX简介ONNX是深度学习模型的表示格式，允许AI开发人员在不同框架之间轻松传输模型。
蓝天巨人·2023-06-19 01:40

深度学习总结——用自己的数据集微调CLIP

CLIP概述CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePretraining）是由OpenAI开发的一种深度学习模型，用于将图像和自然语言文本进行联合编码。
lzl2040·2023-06-18 22:52

深度学习之路（一）：用LSTM网络做时间序列数据预测

简介问题：有一组1维数据，可能是某商品的销售量，可能是股票的价格等，用深度学习模型来解决对该数据的预测问题，比如用前50个数据，来预测下一个数据。
Flamingjay·2023-06-18 19:21

深度学习模型训练的一些小技巧（过拟合如何处理，超参数的选取）

四、本轮学习中学到的一些小技巧：1.过拟合问题如何处理过拟合是指模型对训练数据拟合程度过当的情况，反映在评估指标上，就是模型在训练数据上表现很好，但是在测试数据和新数据上表现较差。换句话说，从误差=偏差+方差+噪声的角度去思考，过拟合指的就是偏差在可接受范围内而方差过高的现象，造成模型在训练数据上几乎完美，而在新数据上预测结果可能跟真实值相差过大过拟合产生的原因：1.训练次数epoch较多2.数据
机器herry_y·2023-06-18 18:34

如何调用GPU训练模型【详细教程1】——CUDA和cuDNN的安装

目录一、前言二、安装CUDA、cuDNN和PyTorchCUDA的安装cuDNN的安装三、验证是否安装成功一、前言在进行深度学习模型训练时，可以使用CPU训练，但通常比较慢，也可以采用GPU进行加速训练
Tech1diot·2023-06-18 15:55

【GPU】安装好cuda后使用gpu训练深度学习模型

这里接上一篇在本机电脑安装gpu版本的pytorch那么安装完成之后怎么使用gpu训练自己的深度学习模型呢。
嘿♚·2023-06-18 15:24

杂记——FDA获批的AI超声产品

目前，人工智能算法在医学图像领域发展迅猛。相对于CT、MRI等，人工智能在超声图像处理领域仍处于起步阶段。
不爱喝牛奶的哈士奇·2023-06-18 06:51

【Manning2022新书】TensorFlow实战

来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟TensorFlowinAction教你使用TensorFlow2构建、训练和部署深度学习模型。
数据派THU·2023-06-18 03:41

python实现人脸识别（face_recognition）

本项目的人脸识别是基于业内领先的C++开源库dlib中的深度学习模型，用LabeledFacesintheWild人脸数据集进行测试，有高达99.38%的准确率。
m0_68949064·2023-06-17 23:46
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