transform深度学习第28页

深度学习为什么需要suffle，xgb为什么不需要shuffle?

因为深度学习的优化方法是随机梯度下降，每次只需要考虑一个batch的数据，也就是每次的“视野”只能看到这一批数据，而不是全局的数据。是一种“流式学习”。

fengyuzhou·2024-02-10 06:08

OpenGL之甜甜圈与背面剔除

include"GLTools.h"#include"GLMatrixStack.h"#include"GLFrame.h"#include"GLFrustum.h"#include"GLGeometryTransform.h

HLinzl·2024-02-10 06:36

Self-Attention 和 Multi-Head Attention 的区别——附最通俗理解！！

文章目录前言一、简要介绍二、工作流程三、两者对比四、通俗理解前言随着Transformer模型的迅速普及，Self-Attention（自注意力机制）和Multi-HeadAttention（多头注意力机制

JOYCE_Leo16·2024-02-10 06:13

Deep learning笔记

深度学习是一种特征学习方法，通过非线性的简单模块组合成的表示模型可以将低级别的原始数据转换为高级别的抽象表示。它擅长从多维数据中获取有用推理，被广泛用于科学、商业和政府领域。

提着木剑走天下·2024-02-10 05:55

星辰AI大模型TeleChat-7B评测

TeleChat-7B是由中电信AI科技有限公司发的第一个千亿级别大模型，基于transformerdecoder架构和清洗后的1TB高质量数据训练而成，取得了相同参数量级别的SOTA性能，并且将推理代码和清洗后的训练数据都进行了开源

just_sort·2024-02-10 04:25

深度学习训练中的OOM

1、内存、显存的概念内存是相对于CPU来说的，而显存是相对于GPU来说的。2、查看内存和显存使用情况内存查看命令：top查看内存使用可以看到，内存大小是41197352kb，其实就是41G,当前使用了16G显存查看命令：nvidia-smi查看显存使用可以看到显存总量是22G，使用了17G。一般来说内存都是比显存大的。3、内存的OOM和显存的OOMOOM其实分为两种，一种是内存的OOM，一种是显存

京漂的小程序媛儿·2024-02-10 04:45

TechDay公开课实录:PaddlePaddle车牌识别实战和心得

车牌识别作为一种常见的图像识别的应用场景，已经是一个非常成熟的业务了，在传统的车牌识别中，可以使用字符分割+字符识别的方式来进行车牌识别，而深度学习兴起后，出现了很多端到端的车牌识别模型，不用分割字符，

PaddlePaddle·2024-02-10 04:50

解锁ChatGPT4与近红外光谱的强大组合：从数据解析到深度学习建模的新境界

2022年11月30日，可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5，将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月，更强版本的ChatGPT4.0上线，文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。2023年11月7日，OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”，吸引了全球广大用户的关注，为了熟练地掌

zmjia111·2024-02-10 03:22

深度学习的进展

#深度学习的进展#深度学习的进展深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。

Joseph DeRoss（周曦）·2024-02-10 02:10

读《深度学习：走向核心素养》

按照有关科学知识的内在逻辑，学生学习的科学规律组织内容，使之结构化。然后按学期或学年分册，对每册再划分具体的单元或章节。教材还会设置多个栏目，如目标预定、实验探究、观察思考、联想质疑、交流讨论、方法引导、学以致用、迁移应用、资料在线、拓展视野、概括整合、微项目等，这些栏目是教师进行教学设计；组织教学活动的最好支持。教材内容是教师选择教学内容、组织教学活动的重要依据。根据本校学生情况，最大限度地用好

qingqianshiguan·2024-02-10 01:20

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

深度学习相关软件安装与环境配置（windows版本）

本文介绍了学习Python以及深度学习过程中常用软件的安装与环境配置。

欧阳颖·2024-02-10 01:18

【机器学习 & 深度学习】开发工具Anaconda的安装与使用

机器学习python实战：用python带你感受真实的机器学习深度学习：现代人工智能的主流技术介绍往期推荐：【机器学习&深度学习】神经网络简述【机器学习&深度学习】卷积神经网络学习笔记【Python基础

为梦而生~·2024-02-10 01:47

2024.02 国内认知大模型汇总

它通过深度学习和机器学习的方法，对大量数据进行训练，以实现对复杂问题的高效解决。大模型技术在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。

小小晓晓阳·2024-02-10 00:40

赣州宋城文化研学课程开发与实践的研究与深度学习的开展

今天读到深度学习中关于“单元学习”的理念，发现与我当前思考的宋城文化研学课程开发与实践的研究非常相似。我们目前的教材也分单元，但教材的单元，以内容为划分依据，如“说明文单元”“议论文单元”。

沐芝阳·2024-02-10 00:47

Temporal Fusion Transformers for Interpretable Multi-horizon Time Series Forecasting

几种深度学习方法已经被提出，但它们通常是“黑盒”模型，并不能阐明它们如何使用实际场景中出现的全部输入。

AyyB·2024-02-09 23:30

深度学习的主要特征

一、强烈而迫切的学习愿望它主要包括情境化、个性化、社会化、生活化和实际化。情境化主要包括基于学情、问题（或任务或项目）驱动二、全身心投入它主要包括三部分。一是多维假设、求真证伪、检验反思、提升发展；二是自由思想；三是独立人格。多维假设主要包括大胆假设、逆向假设、求异假设、发散假设和创新假设；求真证伪主要包括观察与调研、实验与实践、分析与综合、抽象与概括、归纳与演绎、发散与臻美。自由思想主要包括想象

孙玉生·2024-02-09 23:14

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

基于深度学习的农业病虫害识别实战

视频讲解：基于深度学习的农业病虫害识别实战_哔哩哔哩_bilibili数据展示：代码：fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator,load_img

一枚爱吃大蒜的程序员·2024-02-09 22:55

基于深度学习计算机视觉的害虫种类及数量检测

完整代码：https://download.csdn.net/download/qq_38735017/87379879一、研究目的研究的目的在于建立一套远程病虫害自动识别系统，有助于缓解农业植保人员和病虫害鉴定专家的人力资源紧张，有助于病虫害知识有限的农业人员进行及时的病虫害检测，并且，通过害虫种类数目的监测和信息收集，定期对昆虫数据进行整理和分析，建立病虫害爆发的规律模型，进而预测判断病虫害爆

程序员奇奇·2024-02-09 22:54

毕业设计-基于深度学习的脐橙病虫害识别算法系统 YOLO python 卷积神经网络人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理三、脐橙病虫害检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.2实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的

Krin_IT·2024-02-09 22:23

毕业设计-基于深度学习的猕猴桃叶片病虫害识别系统 YOLO python 卷积神经网络人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1卷积神经网络2.2模型训练环境搭建三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过

Krin_IT·2024-02-09 22:23

毕业设计-基于深度学习玉米叶病虫害识别系统 YOLO python 机器学习目标检测人工智能算法

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1卷积神经网络2.2YOLOv5算法三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过

Krin_IT·2024-02-09 22:52

深度学习如日中天，我为什么却要反对它？

喜欢我的文字，欢迎关注同名公众号：郭老师的读书随想类别：专业书名：AI的二十五种可能作者：约翰·布罗克曼(图片来自互联网)笔者按本想着这本书已经有中文版了，就不需要再费笔墨写推文了。英文版我一个月前就推荐给组里同学，可前两天返回的消息是还没有同学开始阅读，而且原因也不是因为语言。当时有点小失落，不过转眼也就释怀了。毕竟我在这个年纪的时候，读的书也不会是专业方面的。书是好书，想了想还是写点东西吧。我

郭老师的读书随想·2024-02-09 22:31

跨模态行人重识别都需要学什么

该任务涉及图像处理、特征提取、模态转换、深度学习等多个方面。1.基础知识计算机视觉与图像处理：理解图像基础（如像素、色彩空间）、图像变换、图像增强技术。机器学习基础：

ALGORITHM LOL·2024-02-09 22:04

FB-BEV：BEV Representation from Forward-Backward View Transformations

参考代码：FB-BEV动机与出发点基于几何关系的BEV投影过程，依据BEV特征获取方式进行划分：图像角度使用类似LSS方案“push”过程或者BEV特征角度使用类似FastBEV方案的“pull”过程。前者产生的BEV特征是稀疏的矩阵，后者产生的BEV特征在深度上是不可知的，也就是无法感知实际物体中的深度。对此，文章结合两种BEV投影的方法构建了一个BEV转换策略，既是首先使用“push”的方法构

m_buddy·2024-02-09 21:51

大模型时代，图像描述生成（image caption）怎么走？

主流结构：Transformer为了实现图像描述的任务，常见的方法是采用编码器-解码器（encoder-decoder）的

Only_one_road·2024-02-09 21:17

第五届脑电深度学习入门班（训练营：2023.9.12~9.20）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★脑电图（Electroencephalogram,EEG）是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映，包

茗创科技·2024-02-09 21:12

使用深度学习对网络摄像头图像进行分类

目录加载相机和预训练网络对相机快照进行分类连续对相机图像进行分类显示排名靠前的预测值连续分类图像并显示排名靠前的预测值另请参阅此示例说明如何使用预训练的深度卷积神经网络GoogLeNet实时对来自网络摄像头的图像进行分类。使用MATLAB®、普通的网络摄像头和深度神经网络来识别周围环境中的对象。此示例使用GoogLeNet，它是预训练的深度卷积神经网络（CNN或ConvNet），已基于超过一百万个

jk_101·2024-02-09 20:30

【COMP3621】Advanced Data Structures

whichistheartandscienceofhidinginformation,ofteninsideotherinformation.Thisdiffersfromcryptography,whichinvolvestransforminginfo

iuww1314·2024-02-09 20:58

【Transformer-Hugging Face 05/10】使用 AutoClass 加载预训练实例

目录一、说明二、自动分词器三、自动图像处理器四、自动特征提取器五、自动处理器六、自动模型七、在TensorFlow中八、自动骨干网一、说明由于有如此多不同的Transformer架构，为您的检查点创建一个架构可能具有挑战性

无水先生·2024-02-09 20:26

【从Python基础到深度学习】3. Winscp与Ubuntu使用及配置

一、Ubuntu的使用1.1开启与关闭1.2修改Ubuntu分辨率选择适合自己电脑大小的分辨率1.3Ubuntu终端1.4网络测试终端中输入：pingwww.baidu.comctr+C退出ping命令1.5下载软件连通安装源sudoaptupdate安装sshvimsudoaptinstallsshsudoaptinstallvim是否继续？输入Y查看是否安装成功ps-elf|grepsshvi

风筝超冷·2024-02-09 20:52

可解释性AI（XAI）：揭开神秘的人工智能面纱

在人工智能领域，我们经常听到的是机器学习、深度学习，但这些黑盒子似的系统常常让人一头雾水。可解释性AI就是力图让这些

洞深视界·2024-02-09 19:42

PyTorch支持向量机（SVM）详解

无需担心，我们将以友好的方式向您解释SVM的基本原理和PyTorch库的使用方法，无论您是否具有深度学习经验，都能够理解。目录什么是支持向量机？

洞深视界·2024-02-09 19:11

gensim模型（1）——Word2Vec

format='%(asctims)s:%(levelname)s:%(message)s',level=logging.INFO)如果你错过了提示，Word2Vec是基于神经网络的广泛使用的算法，通常被称为"深度学习

qqqh777·2024-02-09 19:32

FFTW库安装与使用（3.3.5版本）

FFTW库安装与使用一、FFTW库介绍与下载二、FFTW库安装三、FFTW库测试一、FFTW库介绍与下载 FFTW(theFasterFourierTransformintheWest)是一个快速计算离散傅里叶变换的标准

jhon-ranble·2024-02-09 18:06

【CV论文精读】【MVDet】Multiview Detection with Feature Perspective Transformation

0.论文摘要合并多个摄像机视图进行检测减轻了拥挤场景中遮挡的影响。在多视图检测系统中，我们需要回答两个重要问题。首先，我们应该如何从多个视图中聚合线索？第二，我们应该如何从空间上相邻的位置聚集信息？为了解决这些问题，我们引入了一种新的多视图检测器MVDet。在多视图聚合期间，对于地面上的每个位置，现有方法使用多视图anchorbox特征作为表示，这可能会限制性能，因为预定义的anchorbox可能

量子-Alex·2024-02-09 18:24

遥感基础模型汇总

文章目录一、引言二、单一模态2.1基础模型RingMo:ARemoteSensingFoundationModelWithMaskedImageModelingAdvancingPlainVisionTransformerTowardsRemoteSensingFoundationModelSatMAE

Magic@·2024-02-09 17:08

信息隐藏研究新动向

随着深度学习时代的来临，信息隐藏研究出现了新的变化。一方面，深度学习技术在信息隐藏的发展中发挥了重要作用；另一方面，信息隐藏也被运用到多种其它技术的研究中。

Hard Coder·2024-02-09 17:59

用35行代码开发一个自己的AI对话机器人

之前也写了好几篇关于ChatGPT的文章了，领略到了与深入优化的GPT-3（GenerativePre-trainedTransformer）对话过程中的各种惊喜。

也鱼实验室·2024-02-09 17:43

【闲谈】初识深度学习

在过去的十年中，深度学习彻底改变了我们处理数据和解决复杂问题的方式。从图像识别到自然语言处理，再到游戏玩法，深度学习的应用广泛且深入。

爱写代码的July·2024-02-09 17:23

2020-02-20 - 草稿

深度学习，走向核心素养，深度学习，教师的引领下，学生全身心的融入学习。深度学习常态意识，老师会被AI代替，能者为师，不前进就会淘汰，加快前进得脚步，督促，前进，学习不是补短，而是扬长，发挥孩子长处。

娟儿_34bf·2024-02-09 16:21

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记7.6

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.6ResidualNetworks(ResNet)随着我们设计越

南七澄江·2024-02-09 15:48

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记7.7

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.7DenselyConnectedNetworks(DenseN

南七澄江·2024-02-09 15:16

ValueError: PEFT backend is required for this method.

ifnotUSE_PEFT_BACKEND:raiseValueError("PEFTbackendisrequiredforthismethod.")找到定义此变量文件，PEFT>=0.6andtransformers

半度、·2024-02-09 15:44

论文阅读_对比学习_SimCLR

ASimpleFrameworkforContrastiveLearningofVisualRepresentations中文题目：视觉表征对比学习的简单框架论文地址：https://arxiv.org/abs/2002.05709v2领域：深度学习

xieyan0811·2024-02-09 15:20

AI与Python - 深度学习

weixin_42238387·2024-02-09 15:01

项目02《游戏-11-开发》Unity3D

飞行坐骑首先创建脚本，绑定脚本，usingUnityEngine;publicclassDragon:MonoBehaviour{[SerializeField]privatefloatspeed=10f;publicTransformplayer

__water·2024-02-09 14:17

Transformer实战-系列教程14：DETR 源码解读1

Transformer实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传点我下载源码DETR算法解读1、项目配置主要环境installPyTorch1.5

机器学习杨卓越·2024-02-09 14:17

Transformer实战-系列教程13：DETR 算法解读

Transformer实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传点我下载源码1、物体检测说到目标检测你能想到什么faster-rcnn

机器学习杨卓越·2024-02-09 14:16

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