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Linux
深度神经网络
如何用 Python 和 Tensorflow 2.0 神经网络分类表格数据?
在之前的教程里,我为你分享过,如何利用
深度神经网络
,锁定即将流失的客户。里面用到的,就是这样的表格数据。时间过得真快,距离写作那篇教程,已经一年半了。这段时间里,出现了2个重要的变化,使我觉得有必要
nkwshuyi
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2024-02-03 10:55
神经调节的Hebbian学习用于完全测试时自适应
摘要完全测试时自适应(Fullytest-timeadaptation)是指在推理阶段对输入样本进行序列分析,从而对网络模型进行自适应,以解决
深度神经网络
的跨域性能退化问题。
Scabbards_
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2024-02-03 04:45
1500深度学习笔记
学习
深度学习的新前沿:突破、应用与挑战
作为模仿人脑结构和功能的强大工具,
深度神经网络
在图像识别、自然语言处理、医学诊断等多个领域取得了显著成就。但是,随着技术的不断推进,深度学习也在不断地进化和扩展其能力边界。
尘中928
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2024-02-02 09:08
杂谈
深度学习
人工智能
算法面试八股文『 基础知识篇 』
深度学习是机器学习的一个分支,核心思想是使用
深度神经网络
来模拟和解决复杂的问题。
深度神经网络
是一种由多层神经元组成的模型,通常包含输入层
Daniel Muei
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2024-02-02 02:59
算法
面试
深度学习
机器学习
二、MMsegmentation 配置教程+训练教程+模型测试( 服务器)
时间:2022年4月8日内容:训练MMSegmentation中的deeplabv3
深度神经网络
如果想要系统的学习,可以参考官方文档:https://mmsegmentation.readthedocs.io
当像鸟飞向你的山
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2024-02-01 10:05
病理图像
深度学习
神经网络
图像处理
【YOLO系列】 YOLOv4之BN、CBN、CmBN(附代码)
AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift1、背景在神经网络训练过程中,输入的数据可能具有分布不平衡、相关性强等问题,同时随着前一层参数的变化,每一层输入的分布也会发生变化,这使得训练
深度神经网络
变得非常复杂
江湖小张
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2024-02-01 03:30
目标检测
YOLO
python
AI时代-GPT4 AIGChip框架开发
由
深度神经网络
(dnn)驱动的人工智能(AI)领域最近经历了翻天覆地的变化,这导致了对专业AI加速器的迫切需求。人工智能卓越的能力和复杂的工作性质进一步放大了这一需求。
存内计算开发者
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2024-02-01 02:16
人工智能
chatgpt
架构
矩阵
深度学习
神经网络
机器学习
智慧和选择的关系
阿尔法狗之所以这么厉害,是因为AlphaGo使用两种不同的
深度神经网络
:第一种是策略网络,目标是选择在哪里落子。
古时先生
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2024-01-30 23:46
Alternating Compressed/DeCompressed
DeCompressedTrainingofDeepNeuralNetworks论文链接:https://arxiv.org/pdf/2106.12379.pdf源码链接:https://github.com/IST-DASLab/ACDC简介
深度神经网络
在解决各种任务方面取得巨大进展
qgh1223
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2024-01-30 15:11
模型压缩
计算机视觉
人工智能
剪枝
大语言模型的未来进化路径及其影响
在技术层面,未来的语言模型将不断优化
深度神经网络
结构,实现更深层次的
TechCreator
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2024-01-30 12:49
科技
语言模型
人工智能
自然语言处理
《边缘计算》第2版——第三章边缘智能
第3章边缘智能边缘计算与人工智能场景有机结合,催生出边缘智能3.1边缘智能的定义3.1.1背景以
深度神经网络
为代表的深度学习算法在诸多人工智能相关的应用中取得了很好的效果,随着边缘计算的发展,人工智能应用越来越多地迁移到边缘进行
xiao_wyy
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2024-01-30 10:30
边缘计算
边缘计算
人工智能
深度学习使用python建立最简单的神经元neuron
目录介绍数据:建模:模型:介绍在深度学习中,神经元通常指的是人工神经元(或感知器),它是
深度神经网络
中的基本单元。深度学习的神经元模拟了生物神经元的工作原理,但在实现上更加简化和抽象。
取名真难.
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2024-01-30 06:35
机器学习
深度学习
python
人工智能
神经网络建立(结果可变)最小神经元
目录介绍:初始化:建模:预测:改变结果:介绍:在深度学习中,神经元通常指的是人工神经元(或感知器),它是
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中的基本单元。深度学习的神经元模拟了生物神经元的工作原理,但在实现上更加简化和抽象。
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2024-01-30 06:35
机器学习
神经网络
人工智能
深度学习
python
机器学习
学习笔记-李沐动手学深度学习(五)(14-15,数值稳定性、模型初始化和激活函数、Kaggle房价预测)
总结14-数值稳定性(梯度爆炸、梯度消失)尤其是对于
深度神经网络
(即神经网络层数很多),最终的梯度就是每层进行累乘理论t:为第t层y:不是之前的预测值,而是包括了损失函数L所有的h都是向量(向量关于向量的导数是矩阵
kgbkqLjm
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2024-01-29 05:17
李沐动手学深度学习
学习
笔记
深度学习
ReLU
ReLURelu(rectifiedlinerunit)线性修正单元在
深度神经网络
中,通常使用一种叫**修正线性单元(Rectifiedlinearunit,ReLU)**作为神经元的激活函数。
mingyuewu
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2024-01-27 18:45
大语言模型-大模型基础文献
1706.03762attentionisallyouneed2、SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworkshttps://arxiv.org/abs/1409.3215基于
深度神经网络
Travis_del
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2024-01-27 14:19
大语言模型
大模型基础
语言模型
人工智能
深度学习
自然语言处理
深度神经网络
和传统神经网络区别
深度学习和神经网络的区别是什么?从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定,没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN,在原来多层神经网络的基础上,加入了特征学习部分,这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层,
快乐的小蓝猫
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2024-01-27 07:25
神经网络
dnn
深度学习
TensorBoard使用与遇到的坑
一、TensorBoard使用简介 TensorFlow可用于训练大规模
深度神经网络
所需的计算,使用该工具涉及的计算往往复杂而深奥。
银色尘埃010
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2024-01-27 06:34
FAIR-Wave2Vec 2.0模型介绍
1.自动语音识别(ASR)领域介绍自动语音识别(ASR)领域的重大突破在过去几年中取得了显著进展,以下是一些关键的发展和里程碑:深度学习的引入:2012年前后,随着
深度神经网络
(DNN)在语音识别领域的应用
科学禅道
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2024-01-26 00:26
PyTorch
人工智能
语音识别
Redis面试题32
深度学习的核心概念是
深度神经网络
(DeepNeuralNetworks,DNNs)。
CrazyMax_zh
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2024-01-25 19:21
redis
自然语言处理的新突破:如何推动语音助手和机器翻译的进步
随着
深度神经网络
和End-to-End技术的应用,语音识别系统识别精度已接近人耳。根据工业和信息化部发布的《人工智能标准体系建设白皮书(2021)》,语音识别技
X_StarX
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2024-01-25 18:32
自然语言处理
机器翻译
人工智能
copilot和chatGPT的区别分析
Copilot的工作原理是基于自然语言处理、机器学习和
深度神经网络
技术,以及大规模实际编码数据的训练。
love6a6
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2024-01-25 11:39
python
copilot
大模型:人工智能的强大引擎
深度神经网络
:大模型,也称为
深度神经网络
,是一种复杂的机器学习系统,由数百万甚至数十亿的参数组成。这些参数在训练过程中通过学习大量数据来优化,以实现对各种任务的
GT开发算法工程师
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2024-01-25 05:57
人工智能
自然语言处理
华为云
[学习笔记] ONNX 基础知识
1.ONNX简介1.1什么是ONNX开放神经网络交换ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)是一套表示
深度神经网络
模型的开放格式,由微软和Facebook于2017推出,然后迅速得到了各大厂商和框架的支持
Le0v1n
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2024-01-25 01:54
深度学习(Deep
Learning)
机器学习(Machine
Learning)
Python
学习
笔记
人工智能
深度学习如何入门,如何快速理解深度学习
深度学习是机器学习的一个分支,它使用
深度神经网络
来模拟人脑的工作方式,通过学习样本数据的内在规律和表示层次,让机器能够具有类似于人类的分析学习能力。
打工人何苦为难打工人
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2024-01-24 08:28
深度学习
强化学习11——DQN算法
DQN算法的全称为,DeepQ-Network,即在Q-learning算法的基础上引用
深度神经网络
来近似动作函数Q(s,a)Q(s,a)Q(s,a)。
beiketaoerge
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2024-01-24 06:46
强化学习
算法
强化学习
NIPS 2018 | Quoc Le提出卷积网络专属正则化方法DropBlock
【嵌牛正文】:
深度神经网络
在具备大
薰风初入弦Isono_5c51
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2024-01-24 01:48
自然语言处理的发展
方向一:技术进步深度学习:
深度神经网络
在自然语言处理中发挥了重要作用,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)等。
十二点的泡面
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2024-01-23 21:28
自然语言处理
人工智能
分布式深度学习中的数据并行和模型并行
前言对于深度学习模型的预训练阶段,海量的训练数据、超大规模的模型给深度学习带来了日益严峻的挑战,因此,经常需要使用多加速卡和多节点来并行化训练
深度神经网络
。
张小殊.
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2024-01-23 10:29
#
分布式计算
人工智能
深度学习
分布式
通信
大模型训练
并行训练
AIGC
深度学习|RCNN&Fast-RCNN
1.RCNN2014年提出R-CNN网络,该网络不再使用暴力穷举的方法,而是使用候选区域方法(regionproposalmethod)创建目标检测的区域来完成目标检测的任务,R-CNN是以
深度神经网络
为基础的目标检测的模型
AI小白龙*
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2024-01-23 04:18
深度学习
人工智能
cnn
神经网络
pytorch
RCNN
机器学习大作业——基于DEAP数据集的脑电信号识别(DNN+CNN)
目录一、实验目的二、实验原理介绍2.1数据集描述2.2
深度神经网络
2.2.1关于DNN2.2.2网络模型代码实现2.3卷积神经网络2.3.1关于CNN2.3.2网络模型代码实现三、模型训练与测试3.1数据预处理
长安er
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2024-01-22 20:22
机器学习
人工智能
DEAP
脑电信号识别
DNN
神经网络
CNN
bert 是单标签还是多标签 的分类_搞定NLP领域的“变形金刚”!手把手教你用BERT进行多标签文本分类...
过去的一年,
深度神经网络
的应用开启了自然语言处理的新时代。预训练模型在研究领域的应用已经令许多NLP项目的最新成果产生了巨大的飞跃,例如文本分类,自然语言推理和问答。
weixin_39629617
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2024-01-22 06:08
bert
是单标签还是多标签
的分类
基于Python TensorFlow keras.Sequential
深度神经网络
的深度学习回归
1写在前面前期一篇博客(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114001720)详细介绍了基于TensorFlowtf.estimator接口的深度学习网络;而在TensorFlow2.0中,新的Keras接口具有与tf.estimator接口一致的功能,且其更易于学习,对于新手而言友好程度更高;在TensorFlow官网
疯狂学习GIS
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2024-01-22 02:20
Improving Deep Neural Network学习笔记
参数调整、正则化、优化1超参数2方差、偏差3正则化4归一化输入5Mini-batch梯度下降算法6Adam优化算法本周学习了深度学习(吴恩达老师的课程)中,提升
深度神经网络
的一些方法,包括超参数的调整、
佳雨初林
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2024-01-21 17:42
深度学习
学习
笔记
深度学习
16.5 参考文献——深度学习定位
etal.AnEfficientandRobustFingerprintBasedLocalizationMethodforMultiFloorIndoorEnvironment[J].IEEEaInternetofThingsJournal,2023.2.相关工作B.基于深度学习的方法利用
深度神经网络
weixin_42963026
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2024-01-21 13:25
深度学习
如何探究大模型理论?UCLA最新《深度学习统计理论》综述,详述近似、训练动力学和生成模型
然而,它们的底层分析仅适用于
深度神经网络
高度非凸景观中的全局
AI知识图谱大本营
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2024-01-21 13:39
大模型
神经网络
回归
分类
Batch Normalization(BN)批量归一化
]BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift(arxiv.org)1.研究背景
深度神经网络
的训练过程中
搁浅丶.
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2024-01-21 12:54
机器学习与深度学习
batch
人工智能
机器学习
科普大语言模型中的Embedding技术
大语言模型是指使用大量的文本数据来训练的
深度神经网络
,它们可以学习语言的规律和知识,并且可以生成自然的文本。
AI明说
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2024-01-20 21:09
AIGC
chatgpt
AIGC
语言模型
人工智能
AI学习(2): PyTorch2.x环境安装
PyTorch支持广泛的机器学习和深度学习算法,并基于强大的GPU加速计算库CUDA,提供了高效的张量计算(如数组计算)和
深度神经网络
功能。PyTorch的主要特性:易用性:PyTorch
猿码记
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2024-01-20 16:55
后端
#Tensor 阅读笔记
其所擅长的任务之一就是实现以及训练
深度神经网络
。TensorFlow主要用途是数值计算,而神经网络其实是一种自学习的智能算法。智能算法的学习最好有配套的目的或者说感兴趣的方向。
tsiic
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2024-01-20 16:59
YoloV5改进策略:BAM瓶颈注意力模块|BAM详解以及代码注释|CBAM姊妹篇|有效涨点
论文:《BAM:瓶颈注意力模块》https://arxiv.org/pdf/1807.06514.pdf近期
深度神经网络
的进展主要通过架构搜索来增强其表示能力。
静静AI学堂
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2024-01-19 19:24
YoloV5
V7改进与实战——高阶篇
Yolo系列小目标改进与实战
Yolo系列轻量化改进
YOLO
基于深度学习的交通标志检测和识别(从原理-环境配置-代码运行)
基于深度学习的交通标志检测和识别是一种先进的计算机视觉技术,利用
深度神经网络
模型来准确地检测和识别道路上的各种交通标志。
毕设阿力
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2024-01-19 07:20
深度学习
人工智能
机器学习在表面缺陷检测中的技术与实践
通过构建
深度神经网络
,可以对图像进行自动的缺陷检测和分类。常见
matlabgoodboy
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2024-01-18 16:18
机器学习
人工智能
AI绘画认识
什么是AI绘画AI绘画是指利用人工智能技术进行绘画创作的过程,它使用机器学习算法和
深度神经网络
等技术,通过对现有艺术品、图像等大量数据进行分析和学习,生成新的艺术品或图像。
北辰Charih
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2024-01-18 11:03
AI作画
Googlev2Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
文章目录批标准化:缓解内部协变量偏移加快
深度神经网络
训练GoogleNetv2全文翻译论文结构摘要1引言2减少内部协变量偏移(ICS)3通过小批量统计进行标准化3.1使用批量归一化网络进行训练和推理指数滑动平均
源代码•宸
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2024-01-18 10:22
计算机视觉论文
深度学习
BN
神经网络
人工智能
时空预测 | 基于图神经网络的时空预测
这些方法可以明确地建模时间间和变量间的关系,而传统的方法和其他基于
深度神经网络
的方法在这方面却难以做到。在这篇综述中,研究者对用于时间序列分析的图神经网络(GNN
机器学习之心
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2024-01-18 09:14
时空预测
神经网络
人工智能
深度学习
诗小图: 古典诗词对话机器人
她还利用人工智能标记语言(AIML)和
深度神经网络
(DNN)实现了闲聊问答功能,以及包括关于机器人属性和常见聊天话题的回复功能。同时,通
张成昱
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2024-01-18 08:09
深度学习中常见的优化方法——SGD,Momentum,Adagrad,RMSprop, Adam
深度神经网络
之所以比较难训练,并不是因为容易进入局部最小,而是因
AI小白龙*
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2024-01-17 22:08
深度学习
人工智能
pytorch
jupyter
python
机器学习
大模型学习篇(一):初识大模型
大模型具有以下特点:参数规模庞大:大模型的一个关键特征是其包含了大量的可学习参数,这些参数是在训练过程中根据输入数据自动调整的,以便模型更好地拟合训练数据;深度结构:大模型通常是
深度神经网络
,具有多个层次的结构
Abro.
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2024-01-16 09:38
人工智能
深度学习
语言模型
自然语言处理
计算机视觉
gpt-3
人工智能
一个神经元顶5到8层神经网络,深度学习的计算复杂度被生物碾压了
来自耶路撒冷希伯来大学的研究者对单个神经元的计算复杂度进行了研究,他们通过训练人工
深度神经网络
来模拟生物神经元的计算,得出
深度神经网络
需要5至8层互连神经元才能表征(或达到)单个生物神经元的复杂度。
Evan-yzh
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2024-01-16 04:32
网络
神经网络
算法
大数据
python
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