pde人工智能算法深度学习模型第5页

PyTorch深度学习实战（32）——DCGAN详解与实现

DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks)是基于生成对抗网络(ConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks,GAN)的深度学习模型

盼小辉丶·2024-01-28 23:44

工大智信智能听诊器和普通市面上的听诊器有哪些不同？

工大智信智能听诊器与传统听诊器相比，有几个显著的不同点：AI驱动的诊断支持：工大智信智能听诊器利用先进的人工智能算法来筛查异常的病理特征，从而促进快速、准确的健康评估。

huxibao1234·2024-01-28 18:48

基于Pytorch做深度学习，但是代码水平很低，应该如何学习呢？

它强调灵活性，并允许用深度学习领域惯用的Python来表示深度学习模型。它的易用性使得它在研究社区中有了早期的使用者，并且在第1次发布之后的几年里，它已经成为应用程序中使用最广泛的深度学习工具之一。

人邮异步社区·2024-01-28 14:54

击败 8 名人类规划师：清华团队提出强化学习的城市空间规划模型

作者：彬彬编辑：李宝珠，三羊‍清华大学研究团队提出了强化学习的城市社区空间规划模型与方法，并实现了人类规划师与人工智能算法协作的城市规划流程，为智能城市的自动化规划提供了全新思路。

数据派THU·2024-01-28 08:21

奥数能力金牌级：DeepMind几何推理模型alphageometry登上Nature，代码开源

这一次，人工智能算法在数学奥林匹克竞赛（IMO）上取得了重大成绩突破。

javastart·2024-01-28 05:21

第5章（python深度学习——波斯美女）

使用数据增强来降低过拟合使用预训练的卷积神经网络进行特征提取微调预训练的卷积神经网络将卷积神经网络学到的内容及其如何做出分类决策可视化本章将介绍卷积神经网络，也叫convnet，它是计算机视觉应用几乎都在使用的一种深度学习模型

weixin_42963026·2024-01-28 05:14

Scikit-Learn 高级教程——高级模型

本篇博客将深入介绍Scikit-Learn中一些高级模型，包括集成学习方法、核方法、以及深度学习模型。我们将提供详细的代码示例，帮助你理解和应用这些高级模型。

Echo_Wish·2024-01-28 04:17

屡试不爽的torch_geometric安装方法

一、torch安装torch是个开源的机器学习库，用于构建神经网络和各种机器学习或深度学习模型。安装torch本身很简单，但是需要考虑是否和自己的python版本兼容。

快乐旺仔小馒头·2024-01-27 23:03

Stable diffusion

StableDiffusion是一个深度学习模型，在这篇文章中我们将会深入其内部了解其究竟是如何创作图像的。为什么你一定要对其工作原理有所了解呢？

daoboker·2024-01-27 21:32

Python-web开发学习笔记（3）：Flask Demo，一个网站开发小案例

五点钟科技·2024-01-27 14:11

AI智能绘图

AI智能绘图是一种创新的图像生成技术，它使用人工智能算法来根据用户输入的文本描述或参考图片自动生成艺术作品。这种技术分为两个方面：文生图和图生图。

rrenzhendedouba·2024-01-27 11:29

基于LSTM深度学习模型进行温度的单步预测(使用PyTorch构建模型)

一、引言我们使用PyTorch构建了一个LSTM模型来进行单步温度预测。我们首先爬取成都市近十年的温度数据并进行预处理，然后定义了LSTM模型、损失函数和优化器。接着，我们进行了多轮训练，每轮训练包括前向传播、计算损失、反向传播和更新权重等步骤。最后，我们使用训练好的模型进行了温度预测，并将预测结果与真实温度值进行了比较。目前关于LSTM原理的文章有很多，这里不过多赘述。二、数据天气网历史天气频道

孝钦显皇后给过版权费了·2024-01-26 17:00

数字孪生系统的第三方算法库

1.TensorFlow：TensorFlow是一个开源的机器学习框架，提供了各种工具和库，用于构建和训练深度学习模型。它可以在数字孪生系统中用于实现机器学习和神经网络

super_Dev_OP·2024-01-26 17:15

AlexNet(深度学习模型)详解

AlexNet是第一个在ImageNet数据集上取得最佳结果的深度学习模型。本文将详细介绍AlexNet的结构和训练过程，并分析它在计算机视觉

GeekyGuru·2024-01-26 13:02

抽烟监测识别摄像机

其次，摄像机需要集成先进的人工智能算法，能够对监测到的画面进行实时识别和分析，从而判断

博瓦科技·2024-01-26 10:04

使用thop输出深度学习模型的flops和param

首先pipinstallthop然后frombasicsr.archsimportyourmodelfromthopimportprofilemodel=resnet50()input=torch.randn(1,3,224,224)flops,params=profile(model,inputs=(input,))print('flops:',flops)print('params:',par

yanzhizhiyang·2024-01-26 10:01

深度学习模型FLOPs详解

计算方法FLOPS:注意全大写，是floatingpointoperationspersecond的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。FLOPs:注意s小写，是floatingpointoperations的缩写（s表复数），意指浮点运算数，理解为计算量。可以用来衡量算法/模型的复杂度。其计算公式如下：不能只用FLOPs作为网络速度的指标原因：FLOPs没有考虑

Shashank497·2024-01-26 10:51

AI学习(3): PyTorch-初识张量

在PyTorch中，张量是torch.Tensor类的实例，它提供了丰富的方法和功能，用于进行数值计算和深度学习模型的构建与训练。

猿码记·2024-01-26 07:31

AI模型压缩技术

模型压缩技术是指通过一系列方法和技巧，减小深度学习模型的大小和计算量，同时尽量保持模型的性能。这对于在资源受限的设备上部署模型、减少模型传输和存储成本以及提高模型推理速度都非常有用。

SugarPPig·2024-01-26 06:28

NNI --模型剪枝

修剪深度学习模型有三种常见做法，NNI通过在关键修剪阶段工作来支持上述所有修剪实践。

Good@dz·2024-01-26 01:33

Redis面试题32

与传统机器学习算法相比，深度学习模型具有以下不同之处：多层结构：深度学习使用具有多个隐藏层的神经网络，这些隐藏层通过堆叠在一起的方式构成了深层结构。这使得深度学习

CrazyMax_zh·2024-01-25 19:21

为什么KNN和SVM不需要像深度学习那样进行多次迭代训练？

2.SVM也是一种监督学习算法，总结（KNN、SVM和深度学习在本质上有以下区别：）KNN（K-NearestNeighbors）和SVM（SupportVectorMachine）与深度学习模型有不同的训练和优化方法

小桥流水---人工智能·2024-01-25 17:24

大语言模型推理提速：TensorRT-LLM 高性能推理实践

作者：顾静TensorRT-LLM如何提升LLM模型推理效率大型语言模型（Largelanguagemodels,LLM）是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型。

阿里云云原生·2024-01-25 13:00

深度学习模型选择

作为机器学习科学家，我们的目标是发现模式（pattern）。但是，我们如何才能确定模型是真正发现了一种泛化的模式，而不是简单地记住了数据呢？接下来介绍几种模型选择时候需要注意的点误差训练误差训练误差（trainingerror）是指，模型在训练数据集上计算得到的误差。泛化误差泛化误差（generalizationerror）是指，模型应用在同样从原始样本的分布中抽取的无限多数据样本时，模型误差的期

良子c·2024-01-25 12:24

深入浅出特征工程 – 基于 OpenMLDB 的实践指南（上）

大家对模型一定很了解，平时也是接触的最多的，比如从经典的逻辑回归、决策树模型，到近几年大火的深度学习模型，都是聚焦于如何开发高质量的模型。对于特征工程，可能大家相对关注较少。

第四范式开发者社区·2024-01-25 10:01

LSTM深度学习网络来预测时间序列的工具箱——支持单时间序列和多元时间序列的预测（基于MATLAB的深度学习工具箱二次开发）

让我们一起探索一款神奇的MATLAB工具箱，带你领略使用深度学习模型来预测时间序列的魅力！（赶紧分享给数学建模的队友学起来吧）轻松上手，功能全面你还在为复杂的时间序列预测头疼吗？

数学建模学习交流·2024-01-25 07:59

【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part3 化为己用

part1案例复现【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part2自有数据集构建【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part3化为己用在一个人体姿态估计的任务中，需要用深度学习模型来进行序列分类

钟的子期·2024-01-25 07:53

【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现 part2 自有数据集构建

part1案例复现【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part2自有数据集构建【时间序列篇】基于LSTM的序列分类-Pytorch实现part3化为己用在一个人体姿态估计的任务中，需要用深度学习模型来进行序列分类

钟的子期·2024-01-25 07:52

深度学习 | 基于 CPU 的 tensorflow + keras + python 版本对照及环境安装

要让一个基于CPU的tensorflow和keras开发的深度学习模型正确运行起来，配置环境是个重要的问题，本文介绍了tensorflow和keras和对应的python版本以及安装环境的部分流程。

源于花海·2024-01-25 05:02

[学习笔记] ONNX 基础知识

通过短短几年的发展，已经成为表示深度学习模型的实际标准，并且通过ONNX-ML，可以支持传统非神经网络机器学习模型，大有一统整个AI模型交换标准。1.2ONNX的核心思想O

Le0v1n·2024-01-25 01:54

【YOLOv8新玩法】姿态评估寻找链接切割点

前言Hello大家好，今天给大家分享一下如何基于深度学习模型训练实现工件切割点位置预测，主要是通过对YOLOv8姿态评估模型在自定义的数据集上训练，生成一个工件切割分离点预测模型制作数据集本人从网络上随便找到了个工业工件

gloomyfish·2024-01-24 22:06

Code Llama：基于 Llama 2 的 AI 代码生成大模型

一、CodeLlama的工作原理CodeLlama基于Llama2模型，这是一种基于Transformer的深度学习模型，经过大量代码训练，能够理解代码结构和语义。当给定一段自然语言描述或需求时，

百度_开发者中心·2024-01-24 15:42

【思路】stable diffusion应用场景细分及实现设想

这可以通过音频处理算法、音频特征提取技术或深度学习模型来完成。视觉效果设计：根据音频特征和所需的视觉效果，设计合适的视觉效果元素，如动画

李加号pluuuus·2024-01-24 14:31

python Seq2Seq模型源码实战，超详细Encoder-Decoder模型解析实战；早期机器翻译模型源码demo

1.Seq2Seq（Encoder-Decoder）模型简介Seq2Seq（Encoder-Decoder）模型是一种常用于序列到序列（sequence-to-sequence）任务的深度学习模型。

医学小达人·2024-01-24 11:55

大型语言模型 (LLM)全解读

大型语言模型是使用海量数据集进行训练的超大型深度学习模型。这也是它们能够识别、翻译、预测或生成文本或其他内容的强大基础所在。因此大型语言模型也称为神经网络(NN)，是受人类大脑启发而开发出的计算系统。

FeelTouch Labs·2024-01-24 11:24

用深度学习模型提取特征

深度学习模型不仅可以用于分类回归，还能用于提取特征。通常使用训练好的模型，输入图片，输出为提取到的特征向量。

xieyan0811·2024-01-24 09:05

第五部分：TensorFlowLite介绍

tensorflowLite是google推出的一个端侧深度学习模型、推理框架，关注业务本身模型的优化。tensorflowlite缩写简称tflite。

清☆茶·2024-01-24 08:30

AI存在信任问题，区块链能提供帮助吗？

但有人表示，该技术可能作为一种验证人工智能算法的工具而找到其存在的价值。确保人工智能算法的安全性、公正性和准确性的困难正使一些公司转向一种曾被吹捧为革命性但在商业领域未能获得成功的技术，那就是区块链。

冬咛·2024-01-24 06:47

工程师每日刷题 -2

文章目录1、深度学习2、算法与数据结构2.1、方法一：暴力解法2.2、方法二：双指针法（快慢指针法）3、编程基础3.1、问题一:3.2、问题二1、深度学习模型泛化性差，如何解决？

Nice_cool.·2024-01-24 06:13

DT浏览器的人工智能是如何学习知识的

3.深度学习模型：使用深度

悠然而为之·2024-01-24 05:58

2024/1/21周报

文献阅读题目问题与创新方法RNN网络LSTM网络目标变量与外部变量的相关性实验数据集评估准则参数设置实验结果深度学习GRU网络结构介绍前向传播过程反向传播过程简单的GRU代码实现总结摘要本周阅读了一篇基于LSTM的深度学习模型用于长期旅游需求预测的文章

user_s1·2024-01-23 14:39

基于深度学习的多目标跟踪算法

这些算法主要利用深度学习模型对视频中的多个目标进行检测和跟踪。在介绍一些常见的深度学习多目标跟踪算法之前，我们首先了解一下其基本概念和挑战：目标检测：首先识别视频帧中的目标（如人、车辆等）。

LittroInno·2024-01-23 12:54

分布式深度学习中的数据并行和模型并行

前言对于深度学习模型的预训练阶段，海量的训练数据、超大规模的模型给深度学习带来了日益严峻的挑战，因此，经常需要使用多加速卡和多节点来并行化训练深度神经网络。

张小殊.·2024-01-23 10:29

[python]使用pyqt5搭建yolov8钢筋计数一次性钢材计数系统

【官方框架地址】github地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics【算法介绍】Yolov8是一种先进的深度学习模型，用于目标检测和识别。

FL1623863129·2024-01-23 10:46

MiME: Multilevel Medical Embedding of Electronic Health Records for Predictive Healthcare

原文摘要使用电子病历的许多医学健康预测任务重，深度学习模型展示出了非常杰出的表现。但是这些模型大都需要大量的训练数据，以超过其他大多数医疗系统的能力。

稀里糊涂林老冷·2024-01-23 09:04

视频美颜SDK与人工智能的结合：技术突破与挑战

深度学习模型能够学习大量的样本数据，从而生成更符

美狐美颜sdk·2024-01-23 08:27

掌握未来的钥匙：深入探索注意力机制在深度学习中的革命性作用

文章目录一、引言二、基础知识回顾三、注意力机制的起源与发展四、理解注意力机制五、注意力在实践中的应用六、深度学习模型与注意力机制七、注意力机制的优势与挑战八、结语一、引言在深度学习和人工智能的迅速发展过程中

机智的小神仙儿·2024-01-23 07:49

2023-2024深度学习框架之争——选pytorch还是tensorflow？

深度学习框架是一种软件工具，它提供了构建、训练、测试和部署深度学习模型的便利，使得开发者和研究者可以更高效地进行深度学习的开发和应用。

NCHU-Net·2024-01-23 07:43

自然语言处理的崛起：从初步分析到深度理解

随着时间的推移，NLP经历了一系列革命性的变化，从简单的规则和模式匹配到如今的深度学习模型，它们使计算机的理解能力接近人类水平。早期的NLP：规则中的艺术早期的NLP系统基于一系列硬编码的语言规则。

一尘之中·2024-01-23 07:09

每天五分钟计算机视觉：揭秘迁移学习

然而，深度学习模型的训练需要大量的标注数据，这在很多情况下是不现实的。迁移学习作为一种有效的方法，可以在已有的数据和模型上进行训练，然后将其应用于新的任务。

幻风_huanfeng·2024-01-23 07:59

推荐频道

pde人工智能算法深度学习模型