pde人工智能算法深度学习模型

深度学习发展的艺术

将人类直觉和相关数学见解结合后，经过大量研究试错后的结晶，产生了一些成功的深度学习模型。深度学习模型的进展是理论研究与实践经验相结合的产物。
科学禅道·2024-02-19 23:05

创新设计与技术突破：嵌入式系统在人工智能和机器学习领域的应用前景

未来，随着嵌入式系统性能的不断提升，可以实现更加复杂的人工智能算法和
迷璃学妹·2024-02-19 23:45

单片机技术的未来发展趋势：人工智能与物联网的融合

通过将人工智能算法应用于单片机中，可以实现设备的自学习、自适应和智能决策能力，使设备更加智能化和智能化。2.智能家居和智能城市：单片机技术在智能家居和
迷璃学妹·2024-02-19 20:26

基于PyTorch的深度学习模型中的张量（Tensor）尺寸变换操作

基于PyTorch的深度学习模型中的张量（Tensor）尺寸变换操作DateAuthorVersionNote2023.08.16DogTaoV1.0完成文档初稿（英文）2023.09.09DogTaoV1.1
全能骑士涛锅锅·2024-02-19 16:38

PyTorch基本介绍

它提供了一组灵活且高效的工具，可用于构建和训练各种深度学习模型。
Rain松·2024-02-19 16:02

深度学习的应用实例

自然语言处理（NLP）情感分析：深度学习模型如循环神经网络（RNN）和Transformer等已被广泛用于情感分析任务，例如识别文本中的情感倾向或情感类别。
数字化信息化智能化解决方案·2024-02-19 16:27

遗传算法解释

遗传算法是一种基于自然遗传和进化规律的人工智能算法。它通过模拟生物进化的过程，来解决各种复杂问题。
大吉大利都吃鸡·2024-02-19 12:21

3D人体姿态估计（教程+代码）

通常，这需要使用多视角图像、深度传感器或者先进的深度学习模型来提取更丰富的信息以重建三维姿态。目前，基于深度学习的方
毕设阿力·2024-02-19 12:49

Dataframe型数据分析技巧汇总

表格任务中的深度学习模型性能比较再见Onehot！KaggleMaster的上分神操作！特征重要性评估方法之排列重要性
我叫杨傲天·2024-02-19 11:30

如何在极低成本硬件上落地人工智能算法 —— 分布式AI

一、背景分布式AI的发展前景非常广阔，随着5G、6G等高速网络通信技术的普及和边缘计算能力的提升，以及AI算法和硬件的不断优化进步，分布式AI将在多个领域展现出强大的应用潜力和市场价值：1.**物联网（IoT）与智能设备**：-分布式AI使得AI能够下沉到终端设备，实现端到端的智能化，尤其是在智能家居、自动驾驶汽车、无人机、工业机器人等领域，可以实时处理大量数据，做出快速响应。2.**边缘计算**
初心不忘产学研·2024-02-15 10:20

基于Transformer的机器学习模型的主动学习

主动学习和基于Transformer的机器学习模型的结合为有效地训练深度学习模型提供了强有力的工具。通过利用主动学习，数据科学家能够减少训练模型所需的标记数据的数量，同时仍然达到高精度。
第欧根尼的酒桶·2024-02-15 08:09

如何使用pytorch自动求梯度

构建深度学习模型的基本流程就是：搭建计算图，求得损失函数，然后计算损失函数对模型参数的导数，再利用梯度下降法等方法来更新参数。
浩波的笔记·2024-02-14 23:47

OpenVion22.3.x以及Opencv DNN部署yolov5（C++）全过程含代码

跑通后需要pip一下export.py所需要的openvino包：openvino：这一般是OpenVINO的主要安装包，它包含了一系列的工具，库，和插件，用于优化，执行和部署各种深度学习模型。
o0Orange·2024-02-14 16:53

如何实现深度学习模型的离线训练

1.1如何实现深度学习模型的离线训练如何实现服务器离线训练模型，后台执行主要有两种方法：tmux命令和nohup命令，主要讲解tmux的命令的使用：1.1.1tmux的命令原理描述：通过tmux创建一个会话
coding_ksy·2024-02-14 13:39

PyTorch vs TensorFlow:谁拥有更多预训练深度学习模型？

众所周知，访问预先训练的深度学习模型对于当代深度学习应用至关重要。随着最先进的模型变得越来越大，达到数万亿个参数，在许多领域，尤其是自动语音识别等领域，从头开始训练高级模型不再有意义。
suoge223·2024-02-14 09:40

PyTorch detach()：深入解析与实战应用

通过理解其背后的原理和应用场景，我们能够更有效地利用PyTorch进行深度学习模型的训练和优化。本文将深入探讨detac
高斯小哥·2024-02-14 08:29

LLM大模型常见问题解答（2）

对大模型基本原理和架构的理解大型语言模型如GPT（GenerativePre-trainedTransformer）系列是基于自注意力机制的深度学习模型，主要用于处理和生成人类语言。
lichunericli·2024-02-13 21:38

Days 24 Elfboard 读取摄像头视频进行目标检测

今天将与各位小伙伴分享一个实际案例：利用ChatGPT在ELF1开发板上成功部署深度学习模型的项目，该项目能够实时读取摄像头视频流并实现对画面中的物体进行精准的目标检测。
yushibing717·2024-02-12 17:14

（深度学习快速入门）图对比学习综述笔记-中文信息学报2023第37卷第5期

文章目录引言问题定义和相关背景图定义及其类型对比学习图神经网络图分析的下游任务节点级图对比学习方法实例对比跨级别对比边级别图对比学习图级别对比学习图对比学习扩展不同类型图上的扩展结合监督信息的图对比学习图数据集介绍引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
快乐江湖·2024-02-12 15:18

yolov3-tiny

一是分类（Classification），即是将图像结构化为某一类别的信息，用事先确定好的类别或实例ID来描述图片，这一任务是最简单、最基础的图像理解任务，也是深度学习模型最先取得突破和实现大规模应用的任务
HelloWorldQAQ。·2024-02-12 14:50

为什么深度学习模型很难找到局部最优？

深度学习的最终目标是让模型在预测时的误差很小。而在训练过程中，我们需要制定一个损失函数，使训练过程中的函数值“最小”。这时候，我们可以把该损失函数看做一个目标函数。从优化的思路上来讲，我们尽可能地降低训练误差就是最小化这个目标函数的过程。在深度学习过程中，要找到最小化损失函数不是那么容易的。要理解这个概念，首先需要了解——对于一个多元函数，我们如何确定其极小值（局部最小值），也就是找到其局部最优。
蔡逸超·2024-02-12 11:30

书生谱语-全链条开发工具

书生·谱语全链条开发体系包含：数据、模型预训练、模型微调、模型量化部署、模型测评、模型场景应用全链路开发体系github链接通用大模型国内外大语言模型快速发展，涌现了大量的大语言模型以及一批创业公司深度学习模型的发展大模型利用多模态优势
SatVision炼金士·2024-02-12 11:21

《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务1.3.3.4训练过程

训练过程是深度学习模型的关键要素之一，其目标是让定义的损失函数尽可能的小，也就是说找到一个参数解w和b，使得损失函数取得极小值。我们先做一个小测试：如图5所示
软工菜鸡·2024-02-12 10:14

《零基础实践深度学习》基于线性回归实现波士顿房价预测任务1.3.3

不同场景的深度学习模型具备一定的通用性，五个步骤即可完成模型的构建和训练，如图3所示。
软工菜鸡·2024-02-12 09:13

【自制C++深度学习推理框架】计算图的设计思路

计算图的设计思路什么是计算图在深度学习推理框架中，计算图是一种数据结构，它由算子节点和数据节点组成，在该图中前向传播时数据从输入节点开始流动，经过一层层的计算后输出到输出节点，表示深度学习模型的计算过程
代码缝合怪·2024-02-12 03:16

人工智能算法：理解其工作原理及其在现实世界中的应用

从智能语音助手到自动驾驶汽车，再到医疗诊断系统，人工智能算法正以前所未有的速度改变着我们的世界。本文将带您深入探讨人工智能算法的工作原理，以及它们在现实世界中的应用。
白猫a~·2024-02-11 06:41

深度学习图像分类相关概念简析+个人举例2（CNN相关原理概念与计算）

（2）卷积神经网络：英文全称ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN是一种常用于图像分类的深度学习模型，其主要特点是包含了卷积层和池化层，能够提取图像的局部特征。
是lethe先生·2024-02-11 04:50

2020-03-12今日表现超创业板6%

简介程序选股逻辑根据深度学习模型对个股的打分选择对应池子中的前N个标的。
云浪行川·2024-02-11 04:35

深度学习的新进展：从图像识别到自然语言处理

从最早的AlexNet到如今的ResNet、Inception等模型，深度学习模型
一休哥助手·2024-02-11 02:43

深度学习的新进展：从模型架构到应用领域的创新

通过模拟人类大脑的学习过程，深度学习模型能够从大量数据中提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。本文将探讨深度学习在模型架构、算法优化以及应用领域的新进展，展示其在人工智能领域的巨大潜力。
梓德原·2024-02-11 02:11

深入解析torch.load中的【map_location】参数

当我们训练好一个深度学习模型后，通常需要将模型的参数（或称为状态字典，state_dict）保存
高斯小哥·2024-02-10 20:07

Pytorch CGAN实现MNIST手写数字数据集

简介生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，简称GAN）是一种深度学习模型，通过生成器和判别器的对抗训练，从随机噪声中生成逼真的数据。
晚风何处来·2024-02-10 18:56

在PyTorch中，如何查看深度学习模型的每一层结构？

这里写目录标题1.使用`print(model)`2.使用`torchsummary`库3.其余方法（可以参考）在PyTorch中，如果想查看深度学习模型的每一层结构，可以使用print(model)或者
小桥流水---人工智能·2024-02-10 01:21

深度学习在农作物病虫害识别中应用

深度学习在农作物病虫害识别中应用在农作物病虫害识别中，常用的深度学习模型还包括循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)等。
yhbbobo·2024-02-09 22:56

深度学习技巧应用36-深度学习模型训练中的超参数调优指南大全,总结相关问题与答案

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36-深度学习模型训练中的超参数调优指南大全,总结相关问题与答案。
微学AI·2024-02-09 10:47

目标检测 | 卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，主要用于图像识别和计算机视觉任务。它的设计灵感来自于生物学中视觉皮层的工作原理。
小哥谈·2024-02-09 08:59

Mind+Python+Mediapipe项目——AI健身之跳绳

【项目设计】通过Mind+Python模式下加载Google的开源Mediapipe人工智能算法库，识别人体姿态，来判断跳绳次数，并
javastart·2024-02-08 09:37

深度学习(15)--PyTorch构建卷积神经网络

PyTorch网络可视化2.1.可视化经典网络vgg162.2.可视化自己定义的网络一.PyTorch构建卷积神经网络(CNN)详细流程卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks）是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器
GodFishhh·2024-02-08 09:32

《态度》：怎样培养孩子乐观的人生态度？

吴军博士是著名的人工智能算法专家，前谷歌搜索业务副总裁，现在是著名的天使投资人。同时，他也有两个优秀的女儿，大女儿就读于麻省理工学院，
范范讲绘本·2024-02-08 08:46

CRNN介绍：用于识别图中文本的深度学习模型

CRNN：用于识别图中文本的深度学习模型CRNN介绍：用于识别图中文本的深度学习模型CRNN的结构组成部分工作原理CRNN结构分析卷积层（ConvolutionalLayers）递归层（RecurrentLayers
kadog·2024-02-08 07:50

Days 24 Elfboard 读取摄像头视频进行目标检测

今天将与各位小伙伴分享一个实际案例：利用ChatGPT在ELF1开发板上成功部署深度学习模型的项目，该项目能够实时读取摄像头视频流并实现对画面中的物体进行精准的目标检测。
chriss854·2024-02-08 06:55

【最大似然估计】详解概率论之最大似然估计

个人主页：有梦想的程序星空个人介绍：小编是人工智能领域硕士，全栈工程师，深耕Flask后端开发、数据挖掘、NLP、Android开发、自动化等领域，有较丰富的软件系统、人工智能算法服务的研究和开发经验。
程序遇上智能星空·2024-02-08 05:22

0基础如何进行人脸识别？DeepFace可以做到

有几个深度学习模型可以用于进行人脸识别，但所有这些都要求你具备一些神经网络的知识，而且你还需要使用自己的数据集对它们进行训练。
小北的北·2024-02-08 04:24

使用yolo训练自己的模型

YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种用于目标检测的深度学习模型，旨在实时检测图像或视频中的多个对象。
王红臣同学·2024-02-08 02:09

【深度学习：自动化数据标签 】如何自动化数据标签 [示例 + 教程]

在泛化到新实例时，人工智能算法消耗的数据质量与其成功直接相关;这就是为什么数据专业人员在模型开发过程中花费80%的时间，确保数据得到适当的准备
jcfszxc·2024-02-08 02:19

《Python 网络爬虫简易速速上手小册》第7章：如何绕过反爬虫技术？（2024 最新版）

文章目录7.1识别和应对CAPTCHA7.1.1重点基础知识讲解7.1.2重点案例：使用TesseractOCR识别简单CAPTCHA7.1.3拓展案例1：使用深度学习模型识别复杂CAPTCHA7.1.4
江帅帅·2024-02-07 23:36

MATLAB环境下生成对抗网络系列（11种）

为了构建有效的图像深度学习模型，数据增强是一个非常行之有效的方法。图像的数据增强是一套使用有限数据来提高训练数据集质量和规模的数据空间解决方案。
哥廷根数学学派·2024-02-07 20:55

工大智信智能听诊器的不同点

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。
huxibao1234·2024-02-07 17:26

深度置信网络（深度信念网络）DBN回归预测-MATLAB代码实现

一、DBN介绍（完整代码获取：私信或评论区）深度置信网络（DeepBeliefNetworks，DBN）是一种深度学习模型，由多个堆叠的受限玻尔兹曼机（RestrictedBoltzmannMachines
L0392·2024-02-07 15:01

PyTorch中基础模块torch的详细介绍

torch是PyTorch库的核心模块，提供了以下关键功能：张量（Tensor）：类似于NumPy的ndarray，但可以无缝地在CPU或GPU上运行，并且支持自动微分，是深度学习模型中数据的主要表示形式
科学禅道·2024-02-07 15:29
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