python--深度学习

概念解析 | Shapley值及其在深度学习中的应用

本次辨析的概念是:Shapley值及其在深度学习中的应用。1背景介绍在机器学习和数据分析中,理解模型的预测是非常重要的。尤其是在深度学习黑盒模型中,我们往往难以直观地理解模型的预测行为。
R.X. NLOS·2024-01-02 05:41

深度学习 PyTorch_Week1【任务2】张量操作与线性回归

一、张量的操作：拼接、切分、索引和变换张量拼接与切分1.1torch.cat()功能：将张量按维度dim进行拼接tensors：张量序列dim：要拼接的维度代码实现：t=torch.ones((2,3))t_0=torch.cat([t,t],dim=0)t_1=torch.cat([t,t,t],dim=1)print("t_0:{}shape:{}\nt_1:{}shape:{}".forma
国家特级不保护动物·2024-01-02 04:31

oracle buffer block,8 Oracle深度学习笔记——BUFFER CACHE深入一

8.Oracle深度学习笔记——BUFFERCACHE深入一最近项目一直和ORACLE死磕，感觉总是找不到出口，只能多看书少说话了。先记录多少是多少吧！
赵轩昂·2024-01-02 02:04

day01 | 利用深度学习从基因转录数据中预测药物疗效

图1读文献之前的几个基础概念：1.基因表达谱（changesintranscriptionalprofiles,CTPs）：是一种在分子生物学领域，借助cDNA、表达序列标签（EST）或寡核苷酸芯片来测定细胞基因表达情况（包括特定基因是否表达、表达丰度、不同组织、不同发育阶段以及不同生理状态下的表达差异）的方法。通过一次性测定大量基因构建起细胞功能的总体态势图，可以从图谱中区分出正在分裂的细胞，以
从你美丽的流域·2024-01-02 02:14

使用机器学习进行语法错误检测/纠正

@francescofranco_39234一、说明一般的学习，特别是深度学习，促进了自然语言处理。各种模型使人们能够执行机器翻译、文本摘要和情感分析——仅举几个用例。
无水先生·2024-01-02 01:54

【毕设项目】视频人像背景替换器-抠出视频中人像到动态背景中去

首先毫无疑问就是环境配置，附上链接→开始使用_飞桨-源于产业实践的开源深度学习平台(paddlepaddle.org.cn)https://www.paddlepaddle.org.cn/install
大气层煮月亮·2024-01-02 00:51

MLP：深度学习的先锋

MLP：深度学习的先锋大家好，我是免费搭建查券返利机器人赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编，也是冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！
虫小宝·2024-01-01 23:11

FPGA/数字IC手撕代码8——秒表计数器

深度学习/机器视觉/数字IC/FPGA/算法手撕代码目录总汇目录秒表计数器1.程序2.测试3.仿真结果4.分析
fpga和matlab·2024-01-01 23:21

小秋SLAM入门实战ubuntu所有文章汇总

Ubuntu系统安装详细教程Ubuntu系统安装ROS详细教程Ubuntu系统下如何搭建深度学习和SLAM开发环境Ubuntu系统搭建SLAM开发环境ubuntu终端如何停止快速打印的输出以及恢复命令ubuntu
小秋SLAM入门实战·2024-01-01 23:43

DL Homework 11

目录1.被优化函数编辑(代码来源于邱锡鹏老师的神经网络与深度学习的实验）L1.pyop.py（1）SimpleBatchGD（2）Adagrad（3）RMSprop（4）Momentum（5）Adam2
熬夜患者·2024-01-01 22:34

【学习笔记】GAN生成对抗神经网络原理与实践

定义生成对抗神经网络（GenerativeAdversarialNets，GAN）是一种深度学习的框架，它通过相互对抗的过程来完成模型训
Bosenya12·2024-01-01 21:28

点积相似性（Dot Product Similarity）

在深度学习中，点积相似性常用于衡量两个向量的相似程度
何处不逢君·2024-01-01 21:18

YOLOv5改进系列(四) 本文(2.5万字) | 更换Neck | BiFPN | AFPN | BiFusion |

点击进入专栏：《人工智能专栏》Python与Python|机器学习|深度学习|目标检测|YOLOv5及其改进|YOLOv8及其改进|关键知识点|各种工具教程代码函数调用关系图(全网最详尽-重要)因文档特殊
小酒馆燃着灯·2024-01-01 20:05

【2023年终总结】 | 时光之舟：乘载着回忆与希望穿越2023，抵达2024

年初的时候确认去做AI方向，在这之前我尝试了前端开发，移动App开发，云FPGA等方向，但是感觉自己都不是很喜欢，然后就开始尝试新的方向——AI方向，我跟着鲁鹏老师的课计算机视觉课，又去学习了李沐老师的动手深度学习
Qodi·2024-01-01 19:01

学点深度学习

最近尝试入门点深度学习的内容，首先来个框架试试嘛，tensorflow2.0的GPU要求已经是nvida算力3.5以上的设备，当然，如果你能过GFW，tesla据说可以白嫖。
zd200572·2024-01-01 19:53

关于深度学习下的神经网络总结

一.深度学习1.简介首先，有些新手会问，到底什么是深度学习？深度学习如何去理解？怎么才能更好的学习深度学习等一些问题。
Algorithm_Engineer_·2024-01-01 18:47

【深度学习：LSTM Networks】了解 LSTM 网络

【深度学习：LSTMNetworks】了解LSTM网络循环神经网络长期依赖问题相关知识传送门：LSTM网络LSTM背后的核心理念LSTM分步演练长短期记忆的变体Conclusion循环神经网络人类在思考时并不是每时每刻都从头开始
jcfszxc·2024-01-01 17:31

【深度学习：Few-shot learning】理解深入小样本学习中的孪生网络

【深度学习：Few-shotlearning】理解深入小样本学习中的孪生网络深入理解孪生网络：架构、应用与未来展望小样本学习的诞生元学习小样本学习孪生网络的基本概念孪生网络的细节TripletLoss架构特点关键组件训练过程主要应用领域未来展望示例图片结论备注
jcfszxc·2024-01-01 17:30

【深度学习：Recurrent Neural Networks】循环神经网络（RNN）的简要概述

【深度学习】循环神经网络（RNN）：连接过去与未来的桥梁循环神经网络简介什么是循环神经网络(RNN)？传统RNN的架构循环神经网络如何工作？
jcfszxc·2024-01-01 17:29

吉良吉影狂喜！HandRefiner：一种可以有效修正畸形手部图像的技术

这种方法首先使用深度学习模型从图片中识别出手部区域。然后它将手部crops出来，并利用一个生成对抗网络试图生成一个更加符合人体工学标准的手部形状。
喜好儿aigc·2024-01-01 16:26

第二十三周：深度学习基础和pytorch学习

第二十三周：深度学习和pytorch学习摘要Abstract1.TensorBoard的使用2.transforms的使用2.1ToTensor的使用2.2Normalization的使用3.torchvision
@默然·2024-01-01 16:53

第二十一周：机器学习和深度学习基础回顾

第二十一周：机器学习和深度学习基础回顾摘要Abstract1.Transformer原理推导2.GAN3.RMSProp算法总结摘要本周复习回顾了Transformer、GAN、RMSProp优化算法，
@默然·2024-01-01 16:23

第二十二周：深度学习基础

第二十二周：深度学习基础摘要Abstract1.网络中的卷积及1x1卷积2.迁移学习3.数据扩充总结摘要在本文中，我们将探讨卷积神经网络中常用的两个核心概念：卷积和1x1卷积。
@默然·2024-01-01 16:23

第二十六周：学习笔记

Abstract全卷积网络FCN1.CNN与FCN2.全连接层-->成卷积层3.FCN的缺点摘要全卷积神经网络（FullyConvolutionalNetwork，FCN）是一种用于图像分割和语义分割任务的深度学习模型
@默然·2024-01-01 16:50

[C#]使用ONNXRuntime部署一种用于边缘检测的轻量级密集卷积神经网络LDC

源码地址：github.com/xavysp/LDCLDC:LightweightDenseCNNforEdgeDetection算法介绍：由于深度学习方法的快速发展，近年来，用于执行图像边缘检测的卷积神经网络
FL1623863129·2024-01-01 16:34

深度学习中的感知机

感知机是一种判别模型，其目标是求得一个能够将数据集中的正实例点和负实例点完全分开的分离超平面。感知机在1957年由弗兰克·罗森布拉特提出，是支持向量机和神经网络的基础。感知机是一种二类分类的线性分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，正类取1，负类取-1。感知机是一种判别模型，其目标是求得一个能够将数据集中的正实例点和负实例点完全分开的分离超平面。如果数据不是线性可分的，则最后无法获得分
人工智能MOS·2024-01-01 15:08

自家PC全盘安装Deepin V20.9

二、显卡驱动更换Deepin系统深度学习环境配置指南-知乎
鬼马老胖墩·2024-01-01 14:44

深度学习 | 注意力机制、自注意力机制

3、深度学习中的注
西皮呦·2024-01-01 14:50

机器学习&深度学习面试笔记

机器学习&深度学习面试笔记机器学习Q.在线性回归中，如果自变量之间存在多重共线性，会导致什么问题？如何检测和处理多重共线性？
卡卡南安·2024-01-01 13:01

深度学习核心技术与实践之自然语言处理篇

非书中全部内容，只是写了些自认为有收获的部分。自然语言处理简介NLP的难点（1）语言有很多复杂的情况，比如歧义、省略、指代、重复、更正、倒序、反语等（2）歧义至少有如下几种：1.有些歧义是指代不明确带来的。比如“曾记否，我与你认识的时候，还是个十来岁的少年，纯真无瑕，充满幻想。"其中十来岁的少年指代不明，有可能指你，也有可能指我。2.有些歧义是机器断句困难导致组合层次不同带来的。比如“我们四个人一
__如果·2024-01-01 12:10

深度学习核心技术与实践之计算机视觉篇

非书中全部内容，只是写了些自认为有收获的部分计算机视觉背景（1）视觉皮层的神经元是一列一列组织起来的，每一列神经元只喜欢某一种特定的形状或者某些简单的线条组合，而不是鱼、老鼠、鲜花（2）视觉的前期，并不是对鱼或老鼠进行整体识别，而是对简单的形状结构进行处理，这种简单的形状结构就是边缘（3）视觉是分层的（4）简单的3D摄像机就是用两个镜头，然后把图片叠加实现的。同样，对干语音问题，自然界的语音是重叠
__如果·2024-01-01 12:39

基于简化版python+VGG+MiniGoogLeNet的智能43类交通标志识别—深度学习算法应用(含全部python工程源码)+数据集+模型（一）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境Anaconda环境模块实现1.数据预处理相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目专注于解决出国自驾游特定场景下的交通标志识别问题。借助Kaggle上的丰富交通标志数据集，我们采用了VGG和GoogLeNet等卷积神经网络模型进行训练。通过对网络架构和参数的巧妙调整，致力于提升模型在不同类型交通标志识别方面的准确率。首先，我们
小胡说人工智能·2024-01-01 12:08

地球物理中的深度学习理论（DNN的架构、反向传播、梯度消失、梯度爆炸）

新的数据驱动技术，即深度学习（DL）引起了广泛的关注。DL能准确预测复杂系统，缓解大型地球物理应用中“维数灾难”。
hhhhhhhhhhyyyyyy·2024-01-01 12:56

【深度学习】第一章：深度学习的入坑线路

深度学习涉及的内容非常多，浩瀚如烟的各色资料，更是眼花缭乱，窥其一而不知全豹的情况常常存在。常常知识点看完了，也理解了，可学这是干啥的？用在什么地方？什么场景？为什么是这个思路？目的是什么？
宝贝儿好·2024-01-01 12:26

【深度学习】第二章：数据

深度学习：DNN一、环境搭建本来是打算从数据讲起的，但开讲前不搭建环境也说不过去，所以简单顺一下环境。下面我们的深度学习都是基于pytorch框架的，所以第一步就是你要有pytorch模块。
宝贝儿好·2024-01-01 12:26

【深度学习】第四章：反向传播-梯度计算-更新参数

四、训练模型：反向传播-梯度计算-更新参数1、计算图(ComputationalGraph)为什么深度网络模型不建议手写呢，因为底层有太多的东西，手写就写到地老天荒了，其中计算图就是一个难点。pytorch框架中还封装了计算图，计算图的通俗理解就是：只要你有计算，并且设置了requires_grad=True，pytorch就会自动同时帮你生成这个计算过程的计算图。我们先用个例子来直观的理解一下什
宝贝儿好·2024-01-01 12:26

【深度学习】第三章：搭建架构-正向传播-计算损失

三、DNN架构-正向传播-计算损失1、DNN的前生今世DNN，全称是deepneuralnetwork,深度神经网络。从名字上看DNN的起源就是神经网络NN(neuralnetwork),如上图A。人类大脑是最好的学习机器，所以从大脑的结构中寻找机器学习的方法也就显而易见。我们知道大脑的基本构成就是神经元，神经元通过树突接受信号，然后对信号进行加工，再通过轴突将信号传递给出去。所以我们模仿着大脑神
宝贝儿好·2024-01-01 12:55

pytorch深度学习环境配置

cuda10.2pipinstalltorch==1.10.0+cu102torchvision==0.11.0+cu102torchaudio==0.10.0-fhttps://download.pytorch.org/whl/torch_stable.htmlcuda11.1pipinstalltorch==1.8.0+cu111torchvision==0.9.0+cu111torchaud
纬领网络·2024-01-01 11:37

基于深度学习的视觉目标跟踪进展综述

基于深度学习的跟踪算法，采用的框架包括相关滤波器、分类式网络、双路网络等。处理跟踪任务的角度，分为基于匹配思路的双路网络和基于二分类的辨别式跟踪器。
pzb19841116·2024-01-01 10:25

编写C语言版本的卷积神经网络CNN之一：前言与Minst数据集

https://blog.csdn.net/tostq/article/details/51786265前言卷积神经网络是深度学习的基础，但是学习CNN却不是那么简单，虽然网络上关于CNN的相关代码很多
非鱼知乐·2024-01-01 10:55

Halcon DL-Model相关算子

create_dl_model_detection(::Backbone,NumClasses,DLModelDetectionParam:DLModelHandle)功能：创建一个用于目标检测或实例分割的深度学习网络
夏雪之晶莹·2024-01-01 09:26

交叉熵、Focal loss、L1，L2，smooth L1损失函数、IOU Loss、GIOU、DIOU和CIOU

GIOU、DIOU和CIOU联言命题2020-02-2321:36:3711978收藏11分类专栏：目标检测最后发布:2020-02-2321:36:37首次发布:2020-02-2321:36:37版权深度学习之损失函数小结在深度学习中
汽车行业小硕妹子·2024-01-01 09:21

机器学习基础--各种学习方式（5）--自动特征工程

隐式特征组合主要特点是对连续值特征非常友好，最成功的应用场景是语音和图像但是深度神经网络并不是万能的，在深度学习中，高维离散特征的变量处理非常复杂，同时缺乏可解释性，过于黑盒化也是神经网络大家关注的焦点
whitenightwu·2024-01-01 08:22

自然语言处理(第17课 文本分类和聚类)

一、学习目标1.学习文本分类的两种传统机器学习方法：朴素贝叶斯和支持向量机2.学习文本分类的深度学习方法3.学习文本分类的性能评估标准4.学习文本聚类的相似性度量、具体算法、性能评估二、文本分类1.概述将文本分类
komjay·2024-01-01 08:13

致未来

当下“深度学习”作为机器学习最流行的核心算法之一，已经吸引越来越多人才和组织的极度关注。如果说未来要打破一个旧世界、打造一个新世界，那么技术就是手中的强大武器。
碌不平·2024-01-01 07:26

【深度学习笔记】4.前馈神经网络

前馈神经网络发展历程神经元（M-P）神经元是1943年由两名科学家首次提出的神经元模型。在M-P模型中，神经元接受其他n个神经元的输入信号(0或1)，这些输入信号经过权重加权并求和，将求和结果与阈值(threshold)θ比较，然后经过激活函数处理，得到神经元的输出。y=∑i=1nωijxi+θy=\sum^n_{i=1}\omega_{ij}x_i+\thetay=i=1∑nωijxi+θM-P
不休的turkeymz·2024-01-01 07:49

【深度学习】快速上手！关于 PyTorch 库的使用和基础方法整理

主要功能：Tensor创建Tensor：Tensor基本操作：Tensor的其他用法：Autograd简单示例写在最后PyTorchPyTorch（PythonTorch）是一个开源的机器学习库，主要用于深度学习任务
SuasyYi·2024-01-01 06:54

深度学习必备框架PyTorch简介和参考资料

目录引言本系列博客的目标和预期读者历史和发展易用性灵活性动态计算图学习资源和文档推荐书籍社区和支持总结引言欢迎来到PyTorch的世界——一个革命性的工具，正在重塑我们如何构建和理解机器学习和深度学习模型
E寻数据·2024-01-01 06:51

【深度学习：Convolutional Neural Networks】卷积神经网络入门指南

卷积神经网络（CNN）是深度学习领域最引人注目的成就之一。自从LeCun等人在20世纪90年代初引入以来，CNN在图像处理、视频分析和自然语言处理等领域取得了显著的成就。
脆鲨Nana7mi·2024-01-01 06:21

对比 PyTorch 和 TensorFlow：选择适合你的深度学习框架

目录引言深度学习在各行业中的应用PyTorch和TensorFlow简介PyTorch：简介与设计理念发展历史和背景主要特点和设计理念TensorFlow：简介与设计理念发展历史和背景主要特点和设计理念
E寻数据·2024-01-01 06:19
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