python--深度学习第78页

深度学习技术在脑电（EEG）运动想象（MI）信号分类中的应用（上）

近年来，深度学习（DL）对基于MI-EEG的BCI产生了巨大影响。在这项工作中，我们系统地回顾了过去十年基于DL的MI-EEG分类研究。本文首先解释了研究选择的程序，然后概述了BCI

思影科技·2023-12-30 09:12

互联网加竞赛基于CNN实现谣言检测 - python 深度学习机器学习

文章目录1前言1.1背景2数据集3实现过程4CNN网络实现5模型训练部分6模型评估7预测结果8最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于CNN实现谣言检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1.1背景社交媒体的发展在加速信息传播的同时，也带来了虚假谣言信息的泛滥，往往

Mr.D学长·2023-12-30 08:29

【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】ShuffleNet_V2模型算法详解

【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】ShuffleNet_V2模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】ShuffleNet_V2模型算法详解前言

牙牙要健康·2023-12-30 08:11

【深度学习-图像分类】02 - AlexNet 论文学习与总结

论文地址：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks论文学习1.摘要本研究训练了一个大型深度卷积神经网络（CNN），用于对ImageNetLSVRC-2010比赛中的1.2百万高分辨率图像进行分类，这些图像分布在1000个不同的类别中。在测试数据上，该网络实现了37.5%的top-1错误率和17.0%的top-5错误率，这显著

CarNong_Blog·2023-12-30 08:10

【深度学习-图像分类】03 - VGG 论文学习与总结

论文地址：VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGE-SCALEIMAGERECOGNITION论文学习1.摘要这篇论文探讨了在大规模图像识别任务中，卷积神经网络（ConvNets）深度对其准确性的影响。作者的主要贡献是对不断增加深度的网络进行了全面评估，这些网络使用了非常小的（3x3）卷积滤波器。研究发现，通过将网络深度增加到16到19层，可以显著提高性能，超越了

CarNong_Blog·2023-12-30 07:36

PyCharm安装GitHub Copilot（最好用的AI编程插件之一）

GitHubCopilot使用了大规模的开源代码库进行训练，并利用自然语言处理和深度学习技术来理解开发人员在编写代码时的上下

Jurio.·2023-12-30 07:23

为什么在深度学习里面需要mini-batch？

在deeplearning里面用到mini-Batch有两个原因，其中一个是因为mini-Batch会提升模型的训练速度还有一个主要原因则是，mini-batch给训练过程引入了随机性：对于一般的BP网络来说，当没有mini-batch的时候，w、b的每一次update都是整个数据集gradient的方向，而整个大数据集的数据分布是不会随着update的次数而改变的，它不存在随机性，这样容易是的在

脏小明·2023-12-30 07:19

深度学习在自然语言处理中的应用

深度学习在自然语言处理中的应用一、引言随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）作为其重要分支，已经在诸多领域取得了令人瞩目的成果。

a谷雨c·2023-12-30 06:28

Python遥感影像深度学习指南(2)-在 PyTorch 中创建自定义数据集和加载器

问题在于，深度学习框架（如Keras、Fast.ai甚至PyTorch）中的大多数语义分割模型都是为处理RGB图像而设计的，并带有预先训练好的权重。除此之外，这些库中的视觉模块也仅限于RGB文件。

gis收藏家·2023-12-30 06:50

Pytorch简介

1.1Pytorch的历史PyTorch是一个由Facebook的人工智能研究团队开发的开源深度学习框架。在2016年发布后，PyTorch很快就因其易用性、灵活性和强大的功能而在科研社区中广受欢迎。

lock cylinder·2023-12-30 06:14

单应性Homography估计：从传统算法到深度学习

目录收起一图像变换与平面坐标系的关系二平面坐标系与齐次坐标系三单应性变换四关于OpenCV中的相关API五深度学习在单应性方向的进展单应性原理被广泛应用于图像配准，全景拼接，机器人定位SLAM，AR增强现实等领域

baidu_huihui·2023-12-30 06:32

深度学习框架:Tensorflow和pytorch、PaddlePaddle比较

Tensorflow和pytorch、PaddlePaddle都是非常优秀的深度学习框架，它们各自有着独特的优势和特点。

科学熊·2023-12-30 05:17

17.深度学习之计算机视觉-1

17.1图像增广图像增广（imageaugmentation）技术通过对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本，从而扩大训练数据集的规模。图像增广的另一种解释是，随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。例如，可以对图像进行不同方式的裁剪，使感兴趣的物体出现在不同位置，从而减轻模型对物体出现位置的依赖性。也可以调整亮度、色彩等因素来降低模型对色彩的敏感度

大勇任卷舒·2023-12-30 05:20

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p9多分类问题

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p9多分类问题一、零碎知识点1.LongTensor长整形张量2.transform结构及用法二、预备知识1.Softmax激活函数2.NLLLoss损失函数3.CrossEntropyLoss

失舵之舟-·2023-12-30 05:03

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p8加载数据集

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p8加载数据集一、零碎知识点1.enumerate()二、Batch（批次）和Mini-Batch1.Mini-Batch2.Dataset（数据集）3.DataLoader

失舵之舟-·2023-12-30 05:02

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p5用pytorch实现线性回归

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p5用pytorch实现线性回归一、零碎知识点1.torch.nn2.nn.Module3.nn.linear4.nn.MSELoss5.torch.optim.SGD

失舵之舟-·2023-12-30 05:32

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p6逻辑斯蒂回归

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p6logistic回归一、零碎知识点1.torchvision2.np.linspace3.torch.Tensor(x).view4.matplotlib画一条直线二

失舵之舟-·2023-12-30 05:32

laafeer·2023-12-30 05:31

小秋SLAM入门实战深度学习所有文章汇总

深度学习开源网络RPN算法解析源码解读numpy下hstack()和vstack()的用法python下classself的用法python计算时间差divmod()da

小秋SLAM入门实战·2023-12-30 05:56

大创项目推荐深度学习中文汉字识别

文章目录0前言1数据集合2网络构建3模型训练4模型性能评估5文字预测6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习中文汉字识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！

laafeer·2023-12-30 05:56

【机器学习】深度学习概论（二）

五、受限玻尔兹曼机（RestrictedBoltzmannMachine，RBM）5.1RBM介绍示例代码：Python编写了一个简单的RBM实现，并用一些假数据训练了它。然后，他展示了如何用RBM来解释用户的电影偏好，以及如何用RBM来生成电影推荐：使用一些假数据训练了RBM。爱丽丝：（哈利波特=1，阿凡达=1，LOTR3=1，角斗士=0，泰坦尼克号=0，闪光=0）。SF/奇幻大粉丝。鲍勃：（哈

十年一梦实验室·2023-12-30 05:25

从方程到预测：数学在深度学习中的作用

图片来源一、说明深度学习通常被认为是人工智能的巅峰之作，它的成功很大程度上归功于数学，尤其是线性代数和微积分。本文将探讨深度学习与数学之间的深刻联系，阐明为什么数学概念是该领域的核心。

无水先生·2023-12-30 05:25

图像识别的技术前沿：人工智能与机器学习的融合

深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），已经

matlabgoodboy·2023-12-30 05:25

探索深度学习在自然语言处理中的应用

摘要：随着人工智能技术的不断发展，深度学习在自然语言处理领域的应用越来越广泛。本文将探讨深度学习在自然语言处理中的各种应用，包括文本分类、情感分析、机器翻译等，并分析其优缺点。

Corey James·2023-12-30 05:24

Learning hand-eye coordinationfor robotic grasping with deep learning and large-scale data collecti

题目：基于深度学习的机器人抓取手眼协调学习和大规模数据采集摘要：我们描述了一种基于学习的手眼协调方法，用于机器人从单目图像抓取。

cocapop·2023-12-30 02:17

RoboNet

文章概述：本文介绍了RoboNet数据集和基于深度学习的多机器人学习框架。RoboNet数据集包含了多个机器人、多个环境和多个任务的数据，旨在实现机器人学习的广泛泛化。

cocapop·2023-12-30 02:47

大模型时代下的因果推断

导读：在数字化建设不断推进的今天，随着技术的不断发展，从统计学、机器学习、深度学习，再到因果学习，以及最新的热门大模型方向，九章云极DataCanvas始终紧贴最前沿的、最能助力企业和落地实践的方向，不断进行着面向决策和面向智能的探索

九章云极DataCanvas·2023-12-30 01:07

小享蜗·2023-12-30 01:43

ResNet 详解（Python代码实现）

0️⃣ResNet的介绍ResNet代码（含详细的使用说明）：https://github.com/GarsonWw/resnet-garson.git当谈到深度学习中的卷积神经网络时，ResNet（ResidualNetwork

GarsonW·2023-12-30 00:20

生产环境中使用Keras、Redis、Flask 和 Apache 进行深度学习

今天我们演示如何在生产环境中使用Keras、Redis、Flask和Apache进行深度学习项目结构keras-complete-rest-api├──helpers.py├──jemma.png├──

人工智能T哥·2023-12-30 00:03

基于yolov2深度学习网络的血细胞检测算法matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1YOLOv2算法原理4.2YOLOv2网络结构4.3血细胞检测算法实现数据集准备数据预处理网络训练模型评估与优化5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本MATLAB2022a3.部分核心程序....................................................

简简单单做算法·2023-12-30 00:55

[1DCNN] 简单使用自制音频数据集进行模型训练

本文打算使用自制的西瓜数据集进行深度学习的模型训练.通过对手部敲击西瓜的音频进行分析,进行快速傅里叶变换提取频域特征,使用一维卷积神经网络模型进行模型训练,构建西瓜成熟度检测模型.目录一.数据集预处理1

tenju·2023-12-30 00:49

使用matlab/python进行双门限法的端点检测

目录1.双门限法原理2.双参数的双门限端点检测的实例3.python实现双门限法端点检测端点检测是指从包含语音的一段信号中确定出语音的起始点和结束点位置.在进行基于音频信号的深度学习中,模型训练前进行端点检测

tenju·2023-12-29 23:48

人工智能正从统计学习走向语境顺应：浅谈人工智能的三个阶段

以前，我们倾向于把人工智能看做新事物，尤其是新技术以及和深度学习相关的新技巧。然而，人工智能已经过数十年的发展，否认过往的成功似乎不合逻辑，因为技术总是不断向前发展。

6313dd535a24·2023-12-29 23:49

《异常检测——从经典算法到深度学习》25 基于深度隔离林的异常检测算法

《异常检测——从经典算法到深度学习》0概论1基于隔离森林的异常检测算法2基于LOF的异常检测算法3基于One-ClassSVM的异常检测算法4基于高斯概率密度异常检测算法5Opprentice——异常检测经典算法最终篇

smile-yan·2023-12-29 23:22

人工智能的基础-深度学习

什么是深度学习?深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于人工智能。深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。

人工智能MOS·2023-12-29 22:38

基于深度学习的高精度水果检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

摘要：基于深度学习的高精度水果（苹果、香蕉、葡萄、橘子、菠萝和西瓜）检测识别系统可用于日常生活中或野外来检测与定位水果目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的水果目标检测识别，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出

BestSongC·2023-12-29 21:16

【AI】人工智能爆发推进器之变分自动编码器

一、变分自动编码器（VAE）变分自动编码器（VariationalAutoencoder，简称VAE）是一种生成式模型，属于深度学习领域中的一种重要技术。

giszz·2023-12-29 21:13

深度学习数据处理（一）

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。张量（tensor）是数学和物理学中的概念，它表示任意维度的数组或矩阵。

kk要读书·2023-12-29 21:30

第G2周：人脸图像生成（DCGAN）

本文为[365天深度学习训练营学习记录博客\n参考文章：365天深度学习训练营\n原作者：[K同学啊|接辅导、项目定制]\n文章来源：[K同学的学习圈子](https://www.yuque.com/mingtian-fkmxf

风筝超冷·2023-12-29 21:28

Triton Inference Serve调研

1TritonInferenceServe简介Tritoninferenceserve是NVIDA开源的推理框架，官网TritonInferenceServer，具有如下特点：支持常见深度学习框架导出模型的推理

georgeguo·2023-12-29 19:46

深度学习 Day22——J2ResNet50V2算法实战与解析

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制文章来源：K同学的学习圈子文章目录前言一、我的环境二、代码实现与执行结果1.引入库2.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步

LittleRuby·2023-12-29 19:18

深度学习用Ubuntu 18.04装机记录

之前的笔记本坏了，正好就着实验室台式机重装了一遍系统，装机过程中照旧遇到大量乱七八糟的东西，为了不让这些折腾白白浪费，干脆记录下来，发在这里，能节省后人时间就更好了复制代码1.从U盘装机：从官网下载.iso文件(18.04LTS)如果必须马上用cuda的话请下16.04不要妄图在18.04上装cuda,不要问我为什么知道其他的就是从U盘安装系统了,教程一搜一把,比如这个2.安装必要程序Pre为了少

weixin_34356555·2023-12-29 19:07

深度学习在语义分割中的进展与应用

深度学习的出现显著提高了语义分割模型的功能和准确性。本文深入探讨了深度学习在语义分割中的作用，讨论了其演变、方法、当前趋势和未来前景。

无水先生·2023-12-29 18:21

掌握numpy.einsum与torch.einsum：提升科学计算与深度学习中的运算效率和代码可读性

文章目录一、前言二、Einstein求和记号简介1.规则和表达能力2.表示常见的数组和张量运算三、numpy.einsum的应用与实践1.numpy.einsum的基础使用矩阵的迹矩阵乘法向量点积按元素相加求和2.numpy.einsum的高级功能矩阵转置秩变换计算协方差矩阵广播乘法四、torch.einsum的应用与实践1.torch.einsum的基础使用2.动态计算图环境中的适应性和优势3.

梦想的理由·2023-12-29 18:03

2021观课报告

学生课堂学习专注，学习参与度高，实现了深度学习和核心素养的发展。本课的导入环节新颖，基于真实情境以

潇风sunny·2023-12-29 17:51

Deep learning 三大神Review

https://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/NatureDeepReview.pdf本文是Nature杂志为纪念人工智能60周年推出的深度学习综述,看一下三个作者,

conson_wm·2023-12-29 17:03

TensorFlow 的基本概念和使用场景。

它旨在提供一个灵活的、高效的框架来构建和部署各种机器学习和深度学习模型。TensorFlow的核心概念是使用数据流图来表示计算任务。数据流图是由节点（操作）和边（张量）组成的有向图结构。

文森特的猫·2023-12-29 17:08

【市场部门篇】让ChatGPT来教你制定OKR

它使用了先进的深度学习技术和海量的语言数据进行训练，可以在各种语言领域提供高质量的语言处理服务。ChatGPT可以为我们提供哪些帮助？

JustOKR·2023-12-29 16:38

推荐频道

python--深度学习