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生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN

以下将详细解释GAN的基本原理及其训练过程。一、GAN的基本原理GAN的基本原

俊星学长·2025-05-04 19:38

【机器学习】生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks | GAN)

GAN的核心理念是通过训练两个神经网络，生成器(Generator)和判别器(Discriminator)，它们相互对抗、相互学习，以提高生成器生成数据的质量

林九生·2025-05-04 19:07

AIGC时代下Transformer架构的演进与突破

AIGC时代下Transformer架构的演进与突破关键词：Transformer架构、AIGC、自注意力机制、多模态学习、预训练模型、效率优化、长序列处理摘要：在生成式人工智能（AIGC）爆发式发展的背景下

AI大模型应用工坊·2025-05-04 18:06

手把手教你学Simulink-无人机--支持向量机(SVM)分类器训练与部署

目录一、背景介绍支持向量机(SVM)及其应用场景关键挑战二、所需工具和环境三、步骤详解步骤1：准备数据集步骤2：划分训练集和测试集步骤3：训练SVM分类器（1）选择核函数（2）模型优化步骤4：评估模型性能步骤

小蘑菇二号·2025-05-04 18:34

神经网络发展的时间线——积跬步至千里

神经网络类型层创新问题备注感知器单层误差反馈学习阈值函数不可导，构造学习规则与感知器准则等价线性神经元单层梯度下降法训练参数线性函数，多层仍是线性变换本质上是最小二乘准则浅层神经网络（早期）多层Sigmoid

phoenix@Capricornus·2025-05-04 18:32

Matlab交叉验证函数——crossvalind

Syntax语法Indices=crossvalind('Kfold',N,K)%K折交叉验证[Train,Test]=crossvalind('HoldOut',N,P)%将原始数据随机分为两组,一组做为训练集

bajiong1328·2025-05-04 17:29

基于PyTorch和BERT的电商情感多分类任务

BERT是一种预训练的深度双向T

bug_code702·2025-05-04 16:19

【漫话机器学习系列】238.训练误差与测试误差（Training Error And Test Error）

训练误差与测试误差详解|MachineLearning基础概念在机器学习的学习和实践过程中，我们经常会遇到两个重要的概念：训练误差（TrainingError）和测试误差（TestError）。

IT古董·2025-05-04 15:10

目标检测中的损失函数(三) | SIoU WIoUv1 WIoUv2 WIoUv3

来自挂在2022年arxiv上的文章：《SIoULoss:MorePowerfulLearningforBoundingBoxRegression》文章介绍了一个新的损失函数SIoU，用于边界框回归的训练

悠悠海风·2025-05-04 14:06

机器学习实战：鸢尾花分类

项目目标使用经典的鸢尾花数据集（IrisDataset），通过支持向量机（SVM）算法训练一个分类模型，能够根据花瓣和萼片的测量数据预测鸢尾花的种类。

学术乙方·2025-05-04 13:00

机器学习实战：以鸢尾花数据集分类问题为例

文章将详细介绍数据预处理、模型选择、训练、评估以及预测等步骤，并提供完整且可直接运行的代码示例。一、项目背景与数据集介绍鸢尾花数据集是

Tech Synapse·2025-05-04 13:30

使用 TensorBoard 可视化训练过程：从零开始监控模型表现

使用TensorBoard可视化训练过程：从零开始监控模型表现TensorBoard是TensorFlow官方提供的可视化工具，可以帮助我们实时监控模型的训练指标（如loss、accuracy）、查看模型图结构

2501_91537435·2025-05-04 13:58

基于PyTorch的食物图像分类实战：从数据处理到模型训练

基于PyTorch的食物图像分类实战：从数据处理到模型训练在深度学习领域，图像分类是一个经典且应用广泛的任务。

不吃香菜？·2025-05-04 13:58

逻辑回归基本流程及鸢尾花项目实战

1)将x的值归一化(2)写权重函数z=w1x1+w2x2+…+wixi(3)写激活函数a=σ(z)(4)写损失函数L=-ylog(a)-(1-y)log(1-a)(5)做梯度下降w=w-αdw(6)用训练好的权重

懿小迪·2025-05-04 13:28

读论文笔记-Flamingo：少样本视觉语言模型

读论文笔记-Flamingo：少样本视觉语言模型Plomblems本文拟解决多模态机器学习中，如何将训练好的模型快速适应到少量标注数据的新任务中的问题。

joseanne_josie·2025-05-04 13:27

Few-Shot Object Detection with Sparse Context Transformers-CVPR论文汇报

Few-ShotObjectDetectionwithSparseContextTransformers-CVPR论文汇报背景（Background）迁移学习（transferlearning）是目前解决少样本问题的一个有效方法迁移学习就是在源域（sourcedomain）上训练好一个检测模型后

joseanne_josie·2025-05-04 12:26

微软大模型phi-3速览-3.7B比llama-3 8B更好？

小模型训练优化的重点是优质数据集，LLM创建的合成数据可在较小的语言模型中实现通常只在较大模型中才能看到

will_liam_2024·2025-05-04 10:41

使用 TensorFlow 实现自定义训练循环（Custom Training Loop）

使用TensorFlow实现自定义训练循环（CustomTrainingLoop）默认的model.fit()已足够应对大多数任务，但在一些复杂场景下，如多任务学习、自定义损失函数、梯度裁剪等，我们就需要更细粒度的控制

2501_91537435·2025-05-04 09:39

如何加速机器学习模型训练：深入探讨与实用技巧

在机器学习和深度学习的应用中，训练模型通常需要耗费大量时间。随着数据集的增大、模型复杂度的提升以及任务的多样化，训练速度变得越来越重要。

未名编程·2025-05-04 09:38

常见优化器总结

缺点：当样本数据m很大时，每迭代一步都需要对所有样本计算，训练过程会很慢。二、SGD(随机梯

几两春秋梦_·2025-05-04 09:37

【重磅】2024国内主流AI 大模型架构及应用场景深度分析———————————————— 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.

经过大规模预训练的大模型，能够在各种任务中达到更高的准确性、降低应用的开发门槛、增强模型泛化能力等，是AI领域的一项重大进步。

m0_68282957·2025-05-04 07:26

苹果大模型系列之使用 Apple 的 MLX 框架在 Apple Silicon 上运行大型语言模型 (Llama 3)，使用 Apple Silicon (M1、M2、M3、M4) 上的 Appl

作为Mac用户，利用Apple的MLX框架可以显著提高在Apple芯片上训练和部署这些模型的效率。本指南详细介绍了使用MLX框架运

知识大胖·2025-05-04 07:56

六十天前端强化训练之第三十三天之Git工作流大师级实践指南

=====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗，谢谢大佬！目录一、Git核心工作流深度解析1.1主流工作流对比表1.2分支管理黄金法则（表格版）1.3冲突解决原理图二、实战案例：功能开发与冲突解决（强化版）2.1完整操作流程（带详细注释）2.2冲突解决详细过程冲突文件内容解析手动解决方案示例2.3操作示意图解三、增强版核心要点总结3.1分支管理四象限3.2冲突预防矩阵

编程星辰海·2025-05-04 07:54

智能算法核心技术：联邦学习与量子计算应用解析

在金融风控领域，联邦学习通过分布式模型训练机制，在保障数据隐私的前提下实现多机构联合建模，结合可解释性算法提升风险预测透明度；量子算法则突破传统医疗影像分析的计算效率瓶颈，通过量子态叠加特性加速高分辨率图像的特征提取

智能计算研究中心·2025-05-04 07:54

Diffusion Model相关论文解析之(一)Denoising Diffusion Probabilistic Models

目录1、摘要2、创新点3、主要公式4、主要实现过程1、摘要‌DenoisingDiffusionProbabilisticModels(DDPMs)是一种基于参数化的马尔可夫链的模型，它使用变分推理进行训练

mm_exploration·2025-05-04 07:53

TensorFlow 入门实战：手把手教你训练第一个神经网络

TensorFlow入门实战：手把手教你训练第一个神经网络本文将带你从零开始使用TensorFlow搭建并训练一个简单的神经网络，通过实战掌握深度学习的核心步骤。

2501_91537435·2025-05-04 07:52

了解大模型 RAG ：大模型外挂知识库（检索增强技术）

Retrieval-AugmentedGeneration）：大模型外挂知识库（检索增强技术）前言了解大模型RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）：大模型外挂知识库（检索增强技术）为了弥补通用的预训练大模型在某些专业领域的短板

程序员二飞·2025-05-04 06:47

搭建Transformer模型保姆级教程-亲测！！！

搭建Transformer模型一、Transformer模型1.1、Transformer介绍1.2、特点及应用二、环境配置三、实现Transformer模型3.1、代码示例3.2、代码详解四、训练模型

生活De°咸鱼·2025-05-04 06:47

PyTorch基础

通过本阶段的学习,各位大佬将熟练掌握PyTorch的使用，为后续学习网络搭建、模型训练等打下基础。

drxu1·2025-05-04 06:45

PyTorch_指定运算设备（包含安装 GPU 的 PyTorch）

我们也可以将张量创建在GPU上，能够利用对于矩阵计算的优势加快模型训练。

CHNMSCS·2025-05-04 06:15

深入解析：大模型应用开发中的分类及常见大模型介绍

这类大模型的主要特点是它们在大规模语料库上进行了训练，以学习自然语言的各种语法、语义和语境规则

AI大模型-王哥·2025-05-04 05:41

如何在vb.net中取得两时间的毫秒差_基于机器学习场景，如何搭建特征数据管理中台？...

一、机器学习场景与高性能特征管理中台理想的机器学习场景是给到数据，训练模型后就能直接上线服务。然而真实的AI应用落地过程非常复杂，并不是有数据、懂算法就可以了。首先建模具有一定门槛，建模科学技术

weixin_39635373·2025-05-04 05:40

c语言----数组----4

一维数组2.1一维数组的定义和使用2.2一维数组的初始化2.3数组名2.4训练3。二维数组3.1二维数组的定义和使用3.2二维数组的初始化3.3数组名3.4训练4。多维数组(了解)二。

jie18894575866·2025-05-04 03:31

模型蒸馏：让大模型的智慧“浓缩”给小模型

培养一位老师需要花费大量的物力、财力和精力（训练成本高）。现在的高校吸引优质老师，不仅要提供安家费，还要提供必要的生活开支（部署模型需要大量的基础设施）。小模型则像是一个初中生，涉世经验少，知识

银行金融科技·2025-05-04 03:30

基于TensorFlow的卷积神经网络的岩石图像分类识别（简易实践案例）

试建立卷积神经模型，利用训练数据集进行训练，并对测试集进行分类识别。数据集CSDN下载.如果资源

W.Lionel.Esaka·2025-05-04 03:30

如何让大模型更聪明？

增强理解能力1.训练数据的质量与多样性：为了提高大模型的理解能力，我们

109702008·2025-05-04 03:59

1.1探索 LLaMA-Factory：大模型微调的一站式解决方案

探索LLaMA-Factory：大模型微调的一站式解决方案引言在大模型的时代，微调技术是将预训练模型适配到特定任务的关键。

陈奕昆·2025-05-04 03:57

训练yolov5时出现报错：AttributeError: ‘FreeTypeFont‘ object has no attribute ‘getsize‘

报错：Traceback(mostrecentcalllast):File"D:\anaconda3_xz\envs\luopytorch\lib\threading.py",line932,in_bootstrap_innerself.run()File"D:\anaconda3_xz\envs\luopytorch\lib\threading.py",line870,inrunself._ta

2426luo·2025-05-04 02:26

Python 训练营打卡 Day14

@浙大疏锦行补全剩余的几个图尝试确定一下shap各个绘图函数对于每一个参数的尺寸要求，如shap.force_plot力图中的数据需要满足什么形状。确定分类问题和回归问题的数据如何才能满足尺寸，分类采取信贷数据集，回归采取单车数据集。importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimport

宸汐Fish_Heart·2025-05-03 23:04

Winner Takes ALL(WTA) 胜者为王策略赢者通吃策略

xlxlqqq·2025-05-03 20:14

0-Polynet：学习神经组合优化的多样解策略(未完）

文章目录Abstract1Introduction2.文献综述3POLYNET3.1背景3.2概述3.3训练3.4网络架构3.5搜索4EXPERIMENTS5结论Abstract基于强化学习的方法在构建组合优化问题的解方面

太极生两鱼·2025-05-03 20:42

随机森林在数学建模中的应用

其核心思想是通过对训练数据和特征的随机子集进行多次训练，生成一组决策树，并通过对这些树的预测结果进行集成来提高模型的准确性和鲁棒性。

自由自在2004·2025-05-03 20:41

基于连接感知的实时困倦分类图神经网络

本文提出了一种使用自注意机制的连接感知图神经网络(CAGNN)，该网络可以通过端到端训练生成与任务相关的连接网络。研究方法研究方法基于实时监测驾驶员的脑电活动

是Dream呀·2025-05-03 20:38

深度Q学习——从入门到实践

算法过程：Q-learning在训练的时候，ϵ−greedy策略被用来选择动作。机器随机生成一个数，如果这个数超过ϵ，那么就随机选择一个动作。反之，就选择当前Q值最大的动作，更新Q表。

Jveyvey·2025-05-03 19:38

亚马逊云服务器性能深度优化方案（2025版）

亚马逊云服务器性能深度优化方案（2025版）一、计算架构全面升级1.新一代AI算力引擎•Trn2UltraServer实例：搭载64颗第二代Trainium芯片，单节点FP8算力达83.2PFlops，支持千亿参数大模型训练

国际云，接待·2025-05-03 19:37

甲骨文云2025深度解析：AI驱动的云原生生态与全球化突围

通过推出Oracle23ai自治数据库，深度集成AI向量搜索功能，并重构云基础设施（OCI）以支持大规模AI训练。

国际云，接待·2025-05-03 19:06

通过带有FLASK的REST API在PYTHON中部署PYTORCH

特别是，我们将部署预训练的DenseNet121模型来检测图像。

孙琪翔·2025-05-03 18:55

基于机器学习的web入侵检测

建立机器学习算法数据集数据集使用2021年5月到2021年7月的log数据为训练.2021年8月到2021年10月为预测数据数据集处理web攻击属于机器学习的分类问题,分类问题有可以分为监督学习和无监督学习

AI拉呱·2025-05-03 17:52

深度学习---模型推理

理论讲解一、模型推理的定义与核心概念1.基本定义模型推理：指利用训练好的模型对输入数据进行处理，生成输出结果（如预测、决策、结论）的过程。

MzKyle·2025-05-03 16:46

ArcGIS+GPT：多领域地理分析与决策新方案

AI助力科研绘图ArcGIS+AI综合应用了解更多———————————————————————————————————————前言综述在数字化和智能化快速发展的时代，地理信息系统（GIS）与生成式预训练模型

zm-v-15930433986·2025-05-03 15:37

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