【深度学习：迁移学习】图像识别预训练模型的迁移学习什么是迁移学习？为什么不从头开始训练模型？

全景分割全景分割是一项计算机视觉任务，涉及将图像或视频分割成不同的对象及其各自的部分，并用相应的类别标记每个像素。与传统的语义分割相比，它是一种更全面的图像分割方法，传统的语义分割仅将图像划分为类别，而不考虑对象的部分。全景分割算法将语义分割和实例分割相结合，可以区分对象的一般类及其组成部分或实例。它们可以处理各种对象类，例如物体（例如天空、草地和道路）和事物（例如车辆、人和建筑物），并精确地分割

目录范数L1范数L2范数本节博文是线性代数第二部分，主要内容为L1L1L1范数与L2L2L2范数；有关线性代数基础知识，请访问：【深度学习】S2数学基础P1线性代数（上）范数在线性代数中，范数是一个数学概念

众所周知，访问预先训练的深度学习模型对于当代深度学习应用至关重要。随着最先进的模型变得越来越大，达到数万亿个参数，在许多领域，尤其是自动语音识别等领域，从头开始训练高级模型不再有意义。

原文链接：如何在6个月内学习深度学习(翻译)微信公众号：机器学习养成记搜索添加微信公众号：chenchenwings机器学习工程师Bargava的文章《HowtolearnDeepLearningin6months

目录基本数学对象标量与变量向量矩阵张量降维求和非降维求和累计求和点积与向量积点积矩阵-向量积矩阵-矩阵乘法深度学习的三大数学基础——线性代数、微积分、概率论；自本篇博文以下几遍博文，将对这三大数学基础进行重点提炼

目录前言1背景知识2基于深度学习改进问句解析模型2.1谓词匹配2.2问句解析2.3逐步生成查询图3基于深度学习的端到端模型3.1端到端框架3.2简单嵌入技术4优势4.1深入的问题表示4.2实体关系表示深挖

就是整个WSI很大，其中有很多空白的地方，深度学习或者传统的图像处理都不需要处理的，如何把这些空白区域去掉。

一、引言你对科幻小说中描绘的人工智能的想法非常着迷，以至于你经常沉浸在幻想中，想象着拥有一台能够理解并执行你所有命令的智能电脑。这种对未来技术的憧憬成为了你踏入编程世界的初衷，并促使你在大学里选择了计算机科学作为你的专业。但随着学习的深入，你逐渐意识到，传统的人工智能并不像科幻小说中那样神奇，它更多的是在不同的应用场景中应用各种搜索算法。然而，在这个过程中，你意外地发现了一个更加吸引人的领域——机

通过理解其背后的原理和应用场景，我们能够更有效地利用PyTorch进行深度学习模型的训练和优化。本文将深入探讨detac

大数据与深度学习之间存在着紧密的相互关系，它们在当今技术发展中相辅相成。

深度学习神经网络构成了人工智能技术的核心。神经网络反映了人脑中发生

Task5基于深度学习的文本分类2在上一章节，我们通过FastText快速实现了基于深度学习的文本分类模型，但是这个模型并不是最优的。在本章我们将继续深入。

这些几何变换常用于图像处理、计算机视觉和深度学习领域，用于数据增强、图像预处理、物体检测等任务。具体来说，几何变换包括以下几种主要操作：平移：将图像沿着水平和垂直方向移动一定的距离。

作为视觉基础任务的图像分割是大多数深度学习入门者的进一步学习，本文将用牙齿分割作为数据集，分享一下图像分割的训练内容。

作为视觉基础任务的图像分类是大多数深度学习入门者的基础，本文将用包含33类的农作物病虫害数据集作为数据集，来过一遍图像分类任务的基本步骤。

相信很多小伙伴在跑深度学习神经网络的时候用cpu跑又慢又占内存，本文将介绍如何将自己电脑增加gpu跑模型的路线，方便加速计算。

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随着深度学习技术的发展，预训练模型成为了处理文本分类任务的重要工具。本项目将介绍如何利用PaddleHub和预训练模型ERNIE来完成酒店情感分析，即对酒店评论进行积极或消极的分类。

深入理解梯度加权类激活热图（Grad-CAM）项目背景与意义在深度学习领域，模型的预测能力往往是黑盒子，难以解释。

每天2小时，针对最重要任务，腾出两小时深度学习时间，坚持一段时间你会发现你又升级了。2.投资自己财富增长两种方式，开源和节流，本身没几个钱，省来省去也攒

目录开发环境1项目介绍2导入所需库并定义超参数3验证码数据生成4构建数据管道5模型架构设计6模型训练及调参7模型评估与预测8改进策略9总结与展望项目资源开发环境作者：嘟粥yyds时间：2023年7月21日集成开发工具：PyCharmProfessional2021.1和GoogleColab集成开发环境：Python3.10.6第三方库：tensorflow-gpu2.10.0、numpy、mat

深度学习之手写数字识别1、安装库各位小伙伴们，大家好，今天就让我们一起来看一下使用python实现深度学习中的手写数字识别，首先咱们需要安装几个库文件，numpy库、matplotlib库和tensorflow

经过之前深度学习的实践，无论是自己搭建的CNN网络也好，还是通过迁移学习调用官方的网络模型也好，都有其优点以及不足。

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系统总流程设计二、环境安装1.创建虚拟环境2.安装其他库三、模型搭建1.采集数据集2.数据预处理3.构建模型和训练五、摄像头测试六、界面搭建报错了并解决的方法总结前言随着人工智能的不断发展，机器学习和深度学习这门技术也越来越重要

欢迎订阅支持，正在不断更新中~一.基于深度学习的人体情绪识别与分析引言随着人工智能技术的不断发展，深度学习成为人体情绪识别与分析领域的关键

对大模型基本原理和架构的理解大型语言模型如GPT（GenerativePre-trainedTransformer）系列是基于自注意力机制的深度学习模型，主要用于处理和生成人类语言。

UsefulLinksAboutsystem初始安装系统的一些主要链接Ubuntu16.04系统美化输入法的安装wechat安装matlab安装ubuntu下matlab启动报错java.lang.runtime.Exception**********************,则执行这个命令:sudochmod-Ra+rw~/.matlabAboutMachineLearningtensorflo

vscode实现代码跳转功能访问Linux服务器使用vscode时实现代码跳转功能1.安装Python2.安装Pylance3.选择解释器4.设置LanguageServer访问Linux服务器使用vscode时实现代码跳转功能在远程访问Linux服务器，使用vscode软件代码不能实现跳转主要是由于没有配置解释器，故对其配置解释器即可实现该功能。1.安装Python在vscode中安装Pytho

PyTorch深度学习实战（26）——多对象实例分割0.前言1.获取并准备数据2.使用Detectron2训练实例分割模型3.对新图像进行推断小结系列链接0.前言我们已经学习了多种图像分割算法，在本节中

了解到人工智能、机器学习、深度学习的关系，神经网络是深度学习的实现的模型。语音、图像、机器翻译、机器人、文本挖掘和分类。感觉机器学习自己挺感兴趣啊

[导读]随着人工智能技术特别是深度学习的普及，医疗行业也迎来一波革命的热潮，本文将讨论如何利用AI技术将领域知识融入到医疗推理任务当中，为AI+医疗提供一种行之有效的解决方案。

12月28日，百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰在第十届WAVESUMMIT深度学习开发者大会上宣布。

深入理解卷积神经网络（CNN）引言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是深度学习中的一种核心算法，广泛应用于图像识别、视频分析和自然语言处理等领域。

目录准备工作创建数据集读取数据集处理缺失值处理连续数据缺失值处理离散数据缺失值转换为张量格式在应用深度学习技术解决实际问题时，数据的预处理步骤至关重要。

2023WAVESUMMIT+深度学习开发者大会“科学启智AI赋能”平行论坛，将聚焦AIforScience（AI4S）如何为多学科领域的研究提供新范式。参

文章目录问题描述解决方案AssertionError:Unabletopre-compileasync_io参考文献问题描述DeepSpeed是一款微软推出的深度学习优化库，它使分布式训练和推理变得简单高效

第五届计算机视觉、图像与深度学习国际学术会议（CVIDL2024）定于2024年4月19-21日在中国珠海隆重举行。

和所有的深度学习一样，AI绘画有其基本的需求：环境、模型、硬件。这里我们介绍stablediffusion框架。

“五育并举”“单元整体教学”“大概念”“素养导向”“深度学习”“跨学科”“大思维”“表现性学习”……这么多的名词让人眼花缭乱。

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DeepGo计算机杂谈及深度学习记录&分享在大语言模型大杀四方的今天无论是哪个行业的工作人员都用上了各种各样的模型其中的佼佼者就是ChatGPT!

在深度学习领域，循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks,RNNs）是常用于时间序列预测的模型之一。

0前言推荐2个工具WinSCP一个Windows环境下使用的SSH的开源图形化SFTP客户端。同时支持SCP协议。它的主要功能是在本地与远程计算机间安全地复制文件，并且可以直接编辑文件。WindTerm一个多平台开源免费的终端软件，用于连接服务器一、使用WindTerm连接服务器会话->新建会话，然后依次输入连接信息（主机和端口）以完成连接问题1：长时间无操作会导致连接断开，回车即可重连问题2：W

一、深度学习的价值意蕴1.是信息社会发展的需求度学习；是学会社会适应的学习深度学习即“四个学会”：学会知识建构、学会问题解决、学会身份建构和学会高阶思维。

它由OpenAI开发，通过大规模的预训练模型和深度学习算法，能够生成高质量的自然语言文本。GPT的工作原理是通过先前的大规模语料库进行训练，从而使模型能够理解语言的结构和上下文。

虽然学深度学习有一段时间了，但是对于一些算法的具体实现还是模糊不清，用了很久也不是很了解。因此特意先对深度学习中的相关基础概念做一下总结。

文章目录前向传播反向传播总结写在最前面的话：今天要梳理的知识点是深度学习中的前/反向传播的计算，所需要的知识点涉及高等数学中的导数运算。在深度学习中，一个神经网络其实就是多个复合函数组成。

在深度学习中，"forward"通常指前向传播（forwardpropagation），也称为前馈传递。它是神经网络的一种基本运算，用于将输入数据在网络中进行处理和转换，最终得到输出结果。