python--深度学习第72页

大模型周报丨微软发布GPT-4V报告，MiniGPT-5不仅续写还配图，内附AMiner AI综述

这些模型通常基于深度学习架构，如转化器，这有助于它们在各种NLP任务上取得令人印象深刻的表现。2022年底，OpenAI推出的基于GPT-3.5的大型语言模型ChatGPT，由于

AMiner学术搜索和科技情报挖掘·2024-01-04 12:11

jetson agx xavier：从亮机到yolov5下tensorrt加速

深度学习嵌入式硬件arm开发armpython重要的下载资源链接放在前面：jetpack4.5资源主要内容记录在了自己的石墨文档里，自己习惯性地修改起来比较快，可能后续小修小改在那边更新。

baidu_huihui·2024-01-04 12:05

动手学深度学习之卷积神经网络之池化层

池化层卷积层对位置太敏感了，可能一点点变化就会导致输出的变化，这时候就需要池化层了，池化层的主要作用就是缓解卷积层对位置的敏感性二维最大池化这里有一个窗口，来滑动，每次我们将窗口中最大的值给拿出来还是上面的例子，这里的最大池化窗口为2*2填充、步幅和多个通道这里基本与卷积层类似，与卷积层不同的是，池化层不需要学习任何的参数平均池化层与最大池化层不同的地方在于将最大操作子变为平均，最大池化层是将每个

baidu_huihui·2024-01-04 12:35

机器学习常用算法模型总结

文章目录1.基础篇：了解机器学习1.1什么是机器学习1.2机器学习的场景1.2.1模式识别1.2.2数据挖掘1.2.3统计学习1.2.4自然语言处理1.2.5计算机视觉1.2.6语音识别1.3机器学习与深度学习

几窗花鸢·2024-01-04 12:23

李沐机器学习系列3---深度学习计算

1层和块1.1定义块用class表示层，并只需要实现构造函数和前向传播函数classMLP(nn.Module):#用模型参数声明层。这里，我们声明两个全连接的层def__init__(self):#调用MLP的父类Module的构造函数来执行必要的初始化。#这样，在类实例化时也可以指定其他函数参数，例如模型参数params（稍后将介绍）super().__init__()self.hidden=

expectmorata·2024-01-04 12:53

用树莓派4b构建深度学习应用（五）Tersorflow篇

前言上回我们把pytorch的环境安装好了，这篇我们建立一下tensorflow和keras的开发环境。imageimage不得不说，相对于pytorch来说，tensorflow对各个系统的支持真的很完善，无论是各种平台还是各个版本都有对应的预编译安装包，官方文档也很详细（但不代表没有坑image，详见下文），是工程化不错的选择。而pytorch代码更pythonic，所以最新的模型和算法很多都

bluishfish·2024-01-04 11:18

AI：107-基于深度学习的图像识别—详细讲解

欢迎订阅支持，正在不断更新中~一.基于深度学习的图像识别—详细讲解深度学习在图像识别领域的探索与应用随着人工智能技术的不断发展，深度学习在

一见已难忘·2024-01-04 11:12

AI：108-基于深度学习的通信干扰抑制技术研究

欢迎订阅支持，正在不断更新中~一.基于深度学习的通信干扰抑制技术研究随着通信技术的迅猛发展，通信系统在不断进步的同时也面临着越来越严峻的通

一见已难忘·2024-01-04 11:05

50个超强的Pytorch操作 ! ! !

张量拼接4.张量索引与切片重要的张量处理方式5.张量转置6.矩阵乘法7.元素级乘法8.求和9.平均值张量:数学和统计功能10.标准差11.最大值12.最小值13.绝对值14.指数运算15.对数运算张量:深度学习方面的操作

JOYCE_Leo16·2024-01-04 10:51

PyTorch, 16个超强转换函数总结 ! !

当然,在Pytorch中,转换函数的意义主要是用于对进行数据的预处理和数据增强,使其适用于深度学习模型的训练和推理。

JOYCE_Leo16·2024-01-04 10:47

提高学习力的两大方法：深度学习和关联。|认知觉醒04

01深度学习，让成长更有效率。

正在转型的菜小资·2024-01-04 10:16

了解深度学习优化器：Momentum、AdaGrad、RMSProp 和 Adam

深度学习模型通常具有很强的复杂性，并提出数百万甚至数十亿个可训练的参数。这就是为什么在现代使用加速技术来减少训练时间至关重要的原因。

无水先生·2024-01-04 09:13

【OpenCV基础】计算机视觉专业术语大全

原创文，转载请注明出处文章目录技术路线专业术语深度学习框架的模型和配置文件格式卷积神经网络的组成卷积运算技术路线吴恩达老师的《机器学习》课程，B站链接：（https://

嵌小超·2024-01-04 09:11

吴恩达DeepLearningAI课程学习资源和课程总结

一、学习资源：吴恩达老师的DeepLearningAI课程分为5门课程：神经网络和深度学习、改善深层神经网络、结构化机器学习项目、卷积神经项目和序列模型。目前主要学习了前四门课程，遂做一些总结。

李大文·2024-01-04 09:39

深度学习的一点学习笔记（CNN相关）

前沿CNN方面从理解上和实际操作上，感觉都比RNN要方便不少，而且CNN的参数更少，研究者更多，所以CNN的介绍和变形也稍微容易理解一点。因为是学习笔记，估计唯一看的人是我自己，我就忽略一些CNN的基础部分，比如什么是卷积，卷积如何操作，pytorch怎么实现卷积层，什么是池化层，pytorch怎么实现池化层等等。后面网络模型介绍部分的图片来源是伯禹AI，网站里面也有详细的介绍。如果有需要的，又不

Pagesns·2024-01-04 09:35

【深度学习】60题PyTorch简易入门指南，做技术的弄潮儿

1初识PyTorch1.1张量1.导入pytorch包importtorch2.创建一个空的5x3张量x=torch.empty(5,3)print(x)3.创建一个随机初始化的5x3张量x=torch.rand(5,3)print(x)4.创建一个5x3的0张量，类型为longx=torch.zeros(5,3,dtype=torch.long)print(x)5.直接从数组创建张量x=torc

风度78·2024-01-04 09:35

yolo v7支持的设备

将一个深度学习模型（在这里是YOLOv7，一个目标检测模型）从PyTorch导出到不同的格式，以便在不同平台上进行推理（inference）。

AlphaFinance·2024-01-04 08:53

AI：116-基于深度学习的视频行为识别与分析

欢迎订阅支持，正在不断更新中~一.基于深度学习的视频行为识别与分析随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习成为视频行为识别与分析领域的重要推动

一见已难忘·2024-01-04 08:42

NNDL 作业12-优化算法2D可视化 [HBU]

老师作业原博客地址：【23-24秋学期】NNDL作业12优化算法2D可视化-CSDN博客目录简要介绍图中的优化算法，编程实现并2D可视化1.被优化函数编辑深度学习中的优化算法总结-ZingpLiu-博客园

洛杉矶县牛肉板面·2024-01-04 07:23

Halcon深度学习，语义分割，预处理和部署过程

halcon在深度学习中提供了7种学习方式和例子。其中最为常见的为语义分割，一般使用与在需要标注显示的缺陷检测项目中。几乎所有的2D缺陷检测都可以使用语义分割作为项目部署。

爱炸薯条的小朋友·2024-01-04 07:15

龙芯loongarch64服务器编译安装tensorflow

前言TensorFlow是一个由Google开发的开源机器学习框架，旨在实现深度学习模型的开发、训练和部署。它提供了丰富的工具和库，以支持各种机器学习任务和模型的构建。

番茄小能手·2024-01-04 07:27

AIGC/机器学习/深度学习/卷积神经网络/地球科学/AI绘图等模块

2023年随着OpenAI开发者大会的召开，最重磅更新当属GPTs，多模态API，未来自定义专属的GPT。微软创始人比尔盖茨称ChatGPT的出现有着重大历史意义，不亚于互联网和个人电脑的问世。360创始人周鸿祎认为未来各行各业如果不能搭上这班车，就有可能被淘汰在这个数字化时代，如何能高效地处理文本、文献查阅、PPT编辑、编程、绘图和论文写作已经成为您成功的关键。而ChatGPT，作为一种强大的自

Teacher.chenchong·2024-01-04 06:37

深度学习-双精度

浮点数据类型主要分为双精度（Fp64）、单精度（Fp32）、半精度（FP16）。首先来看看为什么需要混合精度。使用FP16训练神经网络，相对比使用FP32带来的优点有：减少内存占用：FP16的位宽是FP32的一半，因此权重等参数所占用的内存也是原来的一半，节省下来的内存可以放更大的网络模型或者使用更多的数据进行训练。加快通讯效率：针对分布式训练，特别是在大模型训练的过程中，通讯的开销制约了网络模型

alstonlou·2024-01-04 06:36

深度学习-PyTorch：02-基于BERT-base打造AI芯片高效 - 简易版压力测试工具

历史攻略：深度学习：win10安装PyTorch深度学习-PyTorch：01-使用gpu进行运算范例安装依赖：由于网络问题，建议使用国内源pipinstall-ihttps://mirrors.aliyun.com

玩转测试开发·2024-01-04 06:02

大创项目推荐深度学习人脸表情识别算法 - opencv python 机器视觉

文章目录0前言1技术介绍1.1技术概括1.2目前表情识别实现技术2实现效果3深度学习表情识别实现过程3.1网络架构3.2数据3.3实现流程3.4部分实现代码4最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习人脸表情识别系统该项目较为新颖

laafeer·2024-01-04 06:02

【深度学习】02--框架

文章导读：•机器学习框架：•Scikit-Learn•SparkMLlib•深度学习框架•Theano蒙特利尔理工学院•TensorFlow谷歌•PytorchFacebook•Deeplearning4j

创造new_world·2024-01-04 06:55

【深度学习】AlexNet网络实现猫狗分类

【深度学习】AlexNet网络实现猫狗分类AlexNet简介AlexNet是一种卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）模型，它在2012年的ImageNet图像分类挑战赛中取得了重大突破

the_coco·2024-01-04 06:51

如何使用Tensorflow保存或者加载模型(三) -- Keras

1.背景Keras是一个非常易于上手，好用的深度学习框架。不仅容易构建模型，而且容易保存模型。

Alex_Cen·2024-01-04 05:52

Deep Inception Generative Network for Cognitive Image Inpainting

风之羁绊·2024-01-04 05:14

深度学习框架解读—Yolov5/Yolov7/Halcon对比分析

作为一名机器视觉深度学习算法工程师，我从技术实现、性能、适用场景和易用性等方面来评价YOLOv5、YOLOv7和Halcon中的深度学习框架。

机器视觉知识推荐、就业指导·2024-01-04 03:48

02-深度学习基础知识

然而，tensor提供GPU计算和自动求梯度等更多功能，这些使tensor更加适合深度学习。

洛八斗·2024-01-04 01:51

百度CTO王海峰：飞桨开发者已达1070万

12月28日，百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰在第十届WAVESUMMIT深度学习开发者大会上宣布。

程序员洲洲·2024-01-04 00:48

【好书推荐-第一期】《一书读懂物联网：基础知识+运行机制+工程实现》

欢迎大家关注本专栏~专栏一键跳转同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0

程序员洲洲·2024-01-04 00:44

【吴恩达】深度学习

参考资料：deeplearning_ai_bookdeeplearning.ai_JupyterNotebooksGitHub另一个仓库二、神经网络的编程基础(BasicsofNeuralNetworkprogramming)2.1二分类（BinaryClassification）例子：图片中是否有猫？如果图片的大小为64x64像素，则nx=64∗64∗3=12288n_x=64*64*3=122

Ziy.·2024-01-03 23:21

深度学习｜2.11 向量化vectorization

2.11向量化的作用向量化可以使得向量中的每一个维度的数据进行并行计算，从而加快了神经网络的计算速度。验证其他

晓源Galois·2024-01-03 23:13

大模型增量预训练经验总结（1）

1、训练数据类型选择混合精度已经成为训练大型深度学习模型的必要条件，但也带来了许多挑战。目前在我的实践过程中增量预训练采用的都是BF16。

GUANYX~·2024-01-03 22:24

2024三掌柜赠书活动第一期：TVM编译器原理与实践

为了更好地满足这些需求，许多深度学习框架被开发出来，其中TVM（TVirtualMachine）是一种优秀的编译器，能够将深度学习模型编译为高效的机器码。而且TVM编译器的核

三掌柜666·2024-01-03 22:22

2019个人目标

培养良好的运动习惯：羽毛球坚持每周12次或跑步12次；小家庭旅游一趟；坚持写点东西：每周输出个小想法，每月博客更新一篇技术文章；工作上深度学习图像的深入学习，工程能力k8s深入学习及实践，及时总结经验；

ehocchen·2024-01-03 21:47

人工智能、神经网络，pytorch的功能介绍和部分示例代码

PyTorch是一个用于科学计算的基于Python的开源机器学习库，它具有动态计算图的特性，可以有效地支持深度学习项目。

亦旧sea·2024-01-03 21:06

《认知觉醒》第1-2章 - 草稿

这本书将通过大脑的构造潜意识源于认知等思维规律，看清自己，了解认知世界里的基础设施，从刻意练习，深度学习，关联反馈等事物的规律中看清世界，提升自控力，专注力，学习力，行动力和情绪力，从此豁然开朗，内化出真正的认知驱动力

周永梅·2024-01-03 21:21

深度学习知识点汇总-机器学习基础（3）

数据收集获取数据及其对应标签将数据集划分为训练数据集和验证数据集考虑样本不均衡的问题，并基于此使用交叉验证的方法（2）数据预处理去除错误数据和标签缺失的数据数据增强（3）特征工程传统机器学习方法中对特征进行选择、组合和优化深度学习

深度学习模型优化·2024-01-03 20:55

Deep Q-Network (DQN)理解

DQN（DeepQ-Network）是深度强化学习（DeepReinforcementLearning）的开山之作，将深度学习引入强化学习中，构建了Perception到Decision的End-to-end

兔兔爱学习兔兔爱学习·2024-01-03 20:59

《动手学深度学习》学习笔记第7章现代卷积神经网络

本系列为《动手学深度学习》学习笔记书籍链接：动手学深度学习笔记是从第四章开始，前面三章为基础知识，有需要的可以自己去看看关于本系列笔记：书里为了让读者更好的理解，有大篇幅的描述性的文字，内容很多，笔记只保留主要内容

北方骑马的萝卜·2024-01-03 20:58

《动手学深度学习》学习笔记第4章多层感知机

本系列为《动手学深度学习》学习笔记书籍链接：动手学深度学习笔记是从第四章开始，前面三章为基础知道，有需要的可以自己去看看关于本系列笔记：书里为了让读者更好的理解，有大篇幅的描述性的文字，内容很多，笔记只保留主要内容