pytorch学习深度学习

#Tensor 阅读笔记

一般来说没有大量数据集（比如公司数据库，或者算法竞赛提供的数据库）的时候语音识别、图像识别和深度学习尤其
tsiic·2024-01-20 16:59

深度学习与神经网络实现分类实验

实验目的掌握神经网络及深度学习建模分析掌握使用神经网络实现分类的方法掌握使用Keras框架实现深度学习的方法了解各分类器之间的差异实验环境操作系统：Windows11应用软件：JupyterNotebook
小嘤嘤怪学·2024-01-20 16:23

机器学习||机器学习发展&人工智能 VS 机器学习 VS 深度学习一种新的编程范&机器学习机器学习分类&分类&回归&聚类$&降维&机器学习术语&机器学习的三个要素步骤假设空间\评价指标\优化目标寻解算

目录一、机器学习发展二、人工智能VS机器学习VS深度学习三、机器学习1.机器学习：一种新的编程范式2.机器学习任务四、机器学习分类1.分类2.回归3.聚类4.降维五、机器学习术语六、机器学习的三个要素（
小嘤嘤怪学·2024-01-20 15:21

Pytorch从零开始实战17

Pytorch从零开始实战——生成对抗网络入门本系列来源于365天深度学习训练营原作者K同学文章目录Pytorch从零开始实战——生成对抗网络入门环境准备模型定义开始训练总结环境准备本文基于Jupyternotebook
Liquor999·2024-01-20 15:13

ReLU函数

ReLU函数，全称为修正线性单元（RectifiedLinearUnit），是深度学习中常用的激活函数。
jiang_changsheng·2024-01-20 15:42

J4 - ResNet与DenseNet结合

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、项目定制目录环境模型设计模型效果展示总结与心得体会环境系统:Linux语言:Python3.8.10深度学习框架:Pytorch2.0.0
好名让狗申请了·2024-01-20 14:41

PyTorch中模型的可复现性

在深度学习模型的训练过程中，难免引入随机因素，这就会对模型的可复现性产生不好的影响。但是对于研究人员来讲，模型的可复现性是很重要的。
pprpp·2024-01-20 14:41

[C#]winform部署openvino调用padleocr模型

OpenVINO是一个由Intel开发的开源工具套件，主要用于加速深度学习推理，而PaddleOCR是PaddlePaddle框架的一个组件，主要用于光学字符识别（OCR）。下面将介绍如何使用Ope
FL1623863129·2024-01-20 13:50

[C#]C# winform部署yolov8目标检测的openvino模型

ultralytics/ultralytics【openvino介绍】OpenVINO（OpenVisualInference&NeuralNetworkOptimization）是由Intel推出的，用于加速深度学习模型推理的工具套件
FL1623863129·2024-01-20 13:19

深度学习记录--偏差/方差(bias/variance)

误差问题拟合神经网络函数过程中会出现两种误差：偏差(bias)和方差(variance)偏差和误差的区别欠拟合(underfitting)当偏差(bias)过大时，如左图，拟合图像存在部分不符合值，称为欠拟合(underfitting)过拟合(overfitting)当方差(variance)过大时，如右图，拟合图像过于特殊，不够集中(即方差过大)，称为过拟合(overfitting)误差和tra
蹲家宅宅·2024-01-20 12:09

「超级细菌」魔咒或将打破，MIT 利用深度学习发现新型抗生素

本文约3500字，建议阅读5分钟今天我们来详细研究这篇论文“Mamba：具有选择性状态空间的线性时间序列建模”。MIT利用图神经网络Chemprop识别潜在抗生素，特异性杀死鲍曼不动杆菌。自然界中充满了各种各样的微生物，例如结核杆菌（导致肺结核）、霍乱弧菌（导致霍乱）等严重危害了人们的健康。而在人类历史上，感染这些致病细菌，除了依赖人体自身的免疫系统，几乎无解。直到1928年，青霉素的发现，让人类
数据派THU·2024-01-20 12:30

2019年12月24日

但是这台机器跑深度学习算法本身就很花时间，于是今天就试着在缩短时间开销的情况下调参，比如把双向网络变回单向的、用只需要维护一个权重矩阵的SimpleRNN代替三倍代价的GRU等等……最后结果也不好说怎样
真昼之月·2024-01-20 11:13

第1周：Day 4-5 - 张量（Tensors）操作

张量是这两个框架中用于表示数据的基本单位，理解它们的操作对深度学习至关重要。1.PyTorch张量操作创建张量：PyTorch中，你可以使用torch.tensor来创建张量。
M.D·2024-01-20 09:46

树莓派也可以部署基于YOLO的目标检测

只使用OpenCV运行深度学习模型，而不使用“沉重”的框架如PyTorch或Keras，对于低功耗设备来说是有前途的，因此我决定深入研究这个主题，看看最新的YOLOv8模型在树莓派上的工作原理。
小北的北·2024-01-20 09:15

关于大模型学习中遇到的1

来源：网络深度学习框架是什么意思软件工具深度学习框架是一种软件工具，它的主要目的是为了简化和加速深度学习模型的开发、训练和部署过程。
ringthebell·2024-01-20 09:07

关于大模型学习中遇到的2

来源：网络一小时实践入门PyTorch简介PyTorch是一个开源的深度学习库，由Facebook的人工智能研究团队开发和维护。
ringthebell·2024-01-20 09:37

深度学习之pytorch环境搭建

一.安装pythonhttps://www.python.org/下载2.7或者3.7版本为常用版本.配置环境变量.可以同时安装两个版本.二.安装condahttps://www.anaconda.com/下载对应python版本的.傻瓜式安装.命令行下测试.condaorcondalist三.安装依赖库deeplearning：自定义的虚拟环境numpy：python数值计算包matplotli
KylinDong·2024-01-20 09:39

AIGC在时尚服装领域的应用

AIGC的核心是利用深度学习和机器学习算法，通过训练大量的数据，使AI能够自主创作出具有一定价值的内容。典型应用如ChatGPT，Midjourney等。
AI明说·2024-01-20 08:41

信息与内容安全期末复习

人工智能，机器学习，深度学习人工智能发展三起三伏常见生物特征：人脸虹膜指纹手型视网膜签名语音手部血管分布脸
北岛千奈·2024-01-20 08:08

深度学习的基本概念汇总

这里小小总结一下看论文时常见到的名词，不用再一个个搜索啦！！！1.batchsizebatchsize是指在训练集中取的样本数，batch的size设置的不能太大也不能太小，因此实际工程中最常用的就是mini-batch，一般size设置为几十或者几百。对于二阶优化算法，减小batch换来的收敛速度提升远不如引入大量噪声导致的性能下降，因此在使用二阶优化算法时，往往要采用大batch哦。此时往往b
-day day up-·2024-01-20 07:01

Pytorch学习 第4周：综合应用和实战项目 Day 25-27: 模型调优和优化

第4周：综合应用和实战项目Day25-27:模型调优和优化在这段时间里，我们将深入学习和实践如何通过高级技巧优化Pytorch和TensorFlow模型的性能。关键点包括正则化、dropout和批标准化等技术的应用。正则化(Normalization):在Pytorch中，可以通过在优化器中添加权重衰减来实现L2正则化。在TensorFlow中，可以在层级中使用kernel_regularizer
M.D·2024-01-20 06:57

第4周：Pytorch——综合应用和实战项目 Day 28-30: 学习资源和社区参与

学习资源：论文：阅读最新的机器学习和深度学习论文，了解领域的最新进展。推荐资源包括arXiv、GoogleScholar。
M.D·2024-01-20 06:27

深度学习-第J1周：ResNet-50算法的Pytorch实现及解析

本文为[365天深度学习训练营]内部限免文章（版权归*K同学啊*所有）作者：[K同学啊]本周任务：●1.请根据本文TensorFlow代码（训练营内部阅读），编写出相应的Pytorch代码●2.了解残差结构
quant_day·2024-01-20 06:56

**PyTorch月学习计划 - 第一周；第6-7天: 自动梯度（Autograd）**

PyTorch月学习计划-第6-7天:自动梯度（Autograd）学习目标：掌握自动微分的基本原理，特别是在深度学习中的应用。学会如何在PyTorch中使用autograd模块进行自动梯度计算。
M.D·2024-01-20 06:56

Pytorch学习 第二周Day 10-11: 损失函数和优化器

Day10-11:损失函数和优化器在这两天的学习中，我深入了解了不同的损失函数和优化器，并通过使用两个流行的深度学习框架，PyTorch和TensorFlow，来对比学习这些概念的实际应用。
M.D·2024-01-20 06:56

深度学习｜9.7迁移学习transfer learning

文章目录迁移学习迁移学习的定义如何实现迁移学习为什么要选择迁移学习？迁移学习迁移学习的定义迁移学习是指将针对某项任务学习到的知识应用到其他任务的问题解决中去。如何实现迁移学习可以下载别人训练好的网络，保留网络中训练好的参数（参数分两种，一种是人为设置好的超参数，另外一种是在训练过程中学习/调整到的参数）注意的是，原先训练好的网络可能会有多个输出结果，而某次任务所需的结果可能只是其中的一个子集，也就
晓源Galois·2024-01-20 06:19

Pytorch学习第二周--Day 12-13: 构建你的第一个神经网络

使用了两个主流的深度学习框架：PyTorch和TensorFlow，以对比和理解它们在神经网络构建方面的不同。目标：构建一个全连接的神经网络来处理分类问题。
M.D·2024-01-20 06:16

复现图神经网络（GNN）论文的过程以及PyTorch与TensorFlow对比学习

三、实现模型：使用合适的深度学习框架（如PyTorch、TensorFlo
M.D·2024-01-20 06:16

Pytorch第2周：深度学习基础 - Day 8-9: 神经网络基础

Pytorch第2周：深度学习基础-Day8-9:神经网络基础学习目标：理解神经网络的基础概念。学习如何使用PyTorch的nn模块构建神经网络。
M.D·2024-01-20 06:16

第1周：Day 3 - PyTorch与TensorFlow的异同介绍（入门级）

它由Facebook的人工智能研究团队开发，提供了丰富的API，便于进行深度学习模型的快速开发和原型验证。PyTorch的主要特点包括动态计算图（即命令式编程风格），直观的API设计，以及强大
M.D·2024-01-20 06:46

数据预处理中的插值操作

用于深度学习模型的训练数据有时会遇到分辨率不统一的情况，不利于模型训练出最优的结果。
chunleiml·2024-01-20 05:30

Codalab平台学习笔记

简介Codalab是一个用于复现深度学习研究的协作平台，由斯坦福大学和微软合作开发。
Q同学的nlp笔记·2024-01-20 05:59

动手学深度学习5 矩阵计算

矩阵计算--矩阵怎么求导数1.导数和微分2.偏导数3.梯度1.向量-标量求导2.向量-向量求导3.拓展到矩阵4.链式法则5.小结QA练习课程安排：视频：https://www.bilibili.com/video/BV1eZ4y1w7PY/?spm_id_from=autoNext&vd_source=eb04c9a33e87ceba9c9a2e5f09752ef8课件：https://zh-v2
陌上阳光·2024-01-20 04:49

动手学深度学习3 数据操作+数据预处理

数据操作+数据预处理1.基础数据结构-N维数组2.数据操作实现--基础的张量运算1.张量--创建与赋值1.数据生成--创建torch.arange2.张量的属性--shape、numel3.reshape--改变张量的shape但是不改变其值4.初始化张量oneszeros等5.使用python列表或嵌套列表为张量赋值2.张量的运算1.标准算术运算符（+、-、*、/和**）加减乘除幂运算2.指数运
陌上阳光·2024-01-20 04:48

动手学深度学习6 自动求导

5.为什么深度学习中一般对标量求导而不是对矩阵或者向量6.多个lo
陌上阳光·2024-01-20 04:47

AI智能大模型与低代码：现代应用开发的潮流趋势

AI智能大模型可以处理复杂的数据问题，并通过深度学习和自然语言处理等技术实现卓越的性能。而低代码开发则减少了传统软件开发的繁琐过程，使非专业开发者也能快速开发
液态不合群·2024-01-20 04:13

人工智能简史第五章：第三次浪潮期-2006年以后

第三次人工智能浪潮兴起的标志可能要数2006年杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton）等人提出的深度学习，或者说Hinton等人吹响了这次浪潮的号角。
ChatGPT_X·2024-01-20 04:40

视频快速转人体关键点检测

快速视频转人体关键点检测【决胜最强王者】前言人体关键点检测与深度学习项目介绍：人工智能挑战水城余哥项目实施步骤Step1:上传视频文件Step2:修改文件名为in.mp4Step3:点击按钮运行Step4
OverlordDuke·2024-01-20 03:43

基于深度学习的老黑白视频修复

基于深度学习的老黑白视频修复PaddleGAN实现老北京黑白视频修复项目背景与意义安装PaddleGAN1.1准备工作1.2下载PaddleGAN代码1.3安装依赖导入依赖包2.1导入相关库2.2定义display
OverlordDuke·2024-01-20 03:12

深度学习平台demo(三）- C#共享内存方式读写数据及图像

上面博客C#和python通过socket方法进行通信_jiugeshao的专栏-CSDN博客提到接下来讲下如何通过c#共享内存方式来读写数据及图像，以给c#和python之间通过共享内存方式读写图片埋下伏笔。所实验的界面长如下样子（右边是panel控件里放入了一个picturebox控件）：成员按变量有如下：[DllImport("user32.dll",CharSet=CharSet.Auto
竹叶青lvye·2024-01-20 03:40

基于深度学习的复杂背景下目标检测研究—论文解读

1.创新点  论文主要针对模型训练中出现的正负样本不均衡问题，根据困难样本挖掘原理，在原有的损失函数中引入调制因子，将背景部分视为简单样本，减小背景损失在置信损失中的占比，使得模型收敛更快速，模型训练更充分，从而提高了复杂背景下的目标检测精度。同时，通过构建特征金字塔和融合多层特征图的方式，实现对低层特征图的语义信息融合增强，以提高对小目标检测的精度，从而提高整体的检测精度。2.实现方法  本文检
寂静之地·2024-01-20 03:28

【论文总结】基于深度学习的特征点提取，特征点检测的方法总结

这里写目录标题相关工作1.DiscriminativeLearningofDeepConvolutionalFeaturePointDescriptors(2015)网络结构sift算法损失函数的构建2.MatchNet(2015)网络中的组成部分其他组成部分损失函数结果3.LIFT:LearnedInvariantFeatureTransform(2016)网络结构训练网络结构损失函数训练和测试
醉酒柴柴·2024-01-20 03:26

行为检测论文笔记【综述】基于深度学习的行为检测方法综述

近年来，基于深度学习的方法在行为检测领域取得了巨大的进展，引起了国内外研究者的关注，对这些方法进行了全面的梳理和总结，介绍了行为检测任务的详细定义和面临的主要挑战;从时序行为检测和时空行为检测2个方面对相关文献做了细致地分类
计算机视觉-杨帆·2024-01-20 03:26

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景

文章目录一、概念二、案例三、常见问题四、优缺点优点缺点五、相关链接一、概念TensorFlow是一个开源机器学习和深度学习框架，由Google开发并于2015年发布。
雪梅零落·2024-01-20 03:13

用好8项行为，内修自身，外融团队-4

在深度学习4D团队系统后，
简小喵喵·2024-01-20 03:13

未来之笔：AI绘画如何重新定义人物设计艺术

然而，随着深度学习和神
Coding的叶子·2024-01-20 02:15

03242022《深度学习》第100/ 500本 【佳庆方舟读书】

03242022《深度学习》第100/500本【佳庆方舟读书】总结：彻底解决你的知识焦虑。
旭哥_优秀是一种习惯·2024-01-20 01:54

（2023版）斯坦福CS231n学习笔记：DL与CV教程 (12) | 视觉模型可视化与可解释性（Visualizing and Understanding）

前言笔记专栏：斯坦福CS231N：面向视觉识别的卷积神经网络（23）课程链接：https://www.bilibili.com/video/BV1xV411R7i5CS231n:深度学习计算机视觉（2017
女王の专属领地·2024-01-20 01:15

深度学习中Numpy的一些注意点（多维数组；数据类型转换、数组扁平化、np.where()、np.argmax()、图像拼接、生成同shape的图片）

文章目录1多维数组压缩维度扩充维度2numpy类型转换深度学习常见的float32类型。
又又土·2024-01-20 00:17

【话题】自然语言处理的发展

随着深度学习和大数据技术的进步，自然语言处理取得了显著的进步。人们正在研究如何使计算机更好地理解和生成人类语言，以及如何应用NLP技术改善搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域。
RisunJan·2024-01-19 23:39
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