理解深度学习较好微信专栏

最新推荐文章于 2025-05-03 21:18:52 发布
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分类专栏： 深度学习
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版权
深度学习图像修复算法PD-GAN模型复现问题，如何解决？
**My Coding Family**
01-14 767
🏆本文收录于专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家！持续更新中，up！up！up！！
「01」机器学习与深度学习，到底在学些什么？
Machine Learning with Tutors
05-31 4613
根据定义，学习是从有限的例子中，找出问题和答案之间规律的一个过程，而所找出的规律叫做知识，而知识，在我们的意识层面上叫做知识，但在数学层面，它的名字叫做模型。经过千万年的进化，人类已经可以熟练利用大脑神经元所组成的生物记忆网络，将感官收集到的信号，如图像、物体、声音、文字，通过长短期的记忆机制进行保存。通过这些信息，大脑会推演出下一个类似情况、问题发生时，我们该做出的反应。这些反应有先天的，比如面对狮子时，我们的祖先遗留下来的对死亡的基因恐惧，驱使大脑发出逃离的指令。...
深度学习模型迁移学习效果
热门推荐
沉淀所学，分享所思，让热爱与成长同行。商务记录AI实战经验，助力开发者快速成长。 热爱AI，希望做出有影响力的技术成果。 技术点亮生活，分享连接价值与机会。 专注AI落地实战，陪你走好技术每一步。
07-18 3万+
大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。在这篇博客中，我们将深入探讨如何优化深度学习模型的迁移学习效果。迁移学习作为一种强大的技术，可以利用预训练模型在新任务中实现快速高效的学习。然而，很多开发者在实际应用中发现，迁移学习效果不如预期。本文将从模型选择、数据准备、超参数调整等方面提供全面的优化策略，希望能帮助大家在迁移学习过程中获得更好的效果。选择合适的预训练模型是迁移学习成功的关键。不同的预训练模型在不同任务上的表现差异较大，因此，选择与新任务特性匹配的预训练模型至关重要。# 加载预训练模型。
深度学习模型评估指标选择指南
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07-13 3万+
大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。在这篇博客中，我们将讨论如何选择合适的模型评估指标，以准确评估深度学习模型的性能。选择合适的评估指标是模型开发过程中至关重要的一步。错误的评估指标可能导致误导性的模型评价，进而影响模型的实际应用效果。本文将详细介绍常用的模型评估指标及其适用场景，帮助大家在不同任务中选择最合适的评估方法。准确率是最常用的分类模型评估指标之一，但在类别不平衡的情况下并不可靠。任务类型评估指标优点适用场景分类准确率简单直观类别平衡分类精确率、召回率。
深度学习模型推理优化指南
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07-15 3万+
大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。在这篇博客中，我将分享一些关于如何优化深度学习模型推理速度的技巧和方法。这些方法不仅能提升模型的运行效率，还能帮助开发者在实际应用中获得更好的性能体验。本文涵盖了模型复杂度、硬件性能优化、以及各种工具和技术的详细介绍。希望通过这篇文章，大家能更好地理解和应用这些优化技术。模型复杂度是影响推理速度的重要因素之一。过于复杂的模型在推理时需要更多的计算资源，从而导致速度变慢。因此，简化模型结构、减少参数数量是提升推理速度的有效方法之一。# 原始复杂模型])
基于深度学习的短视频内容理解与推荐系统java+springboot项目
专注于大学生项目实战开发,讲解,毕业答疑辅导,高校老师/讲师/同行合作。以及产品测评宣传、工具推广等合作。全网粉丝30万+,优快云特邀博主,Java新星计划多届导师,掘金/知乎/华为云/阿里云/51CTO等平台优质创作者。
10-12 1027
基于 Java 和 Spring Boot 的深度学习的短视频内容理解与推荐系统是一款创新的应用系统。 该系统在内容理解方面，运用深度学习技术对短视频进行多维度分析。它可以识别视频中的图像内容，包括物体、场景、人物等，理解视频的语义信息。同时，能提取音频特征，如语音、音乐等，进一步丰富对视频内容的理解。通过对大量短视频的学习和分析，系统建立起对不同类型视频的理解模型。在推荐功能上，根据用户的浏览历史、兴趣偏好和行为模式，利用深度学习算法为用户精准推荐个性化的短视频。系统不断优化推荐策略，随着用户使用时间的增
【深度学习基础】深度学习导论
Morse_Chen的博客
10-10 2258
本文介绍深度学习的相关概述，包括机器学习的关键组件和各种问题，深度学习的起源、发展、成功案例和特点。
【综述专栏】基于深度学习的深度图补全
qq_29462849的博客
05-24 1365
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。来源：专知，编辑：人工智能前沿讲习【导读】深度图补全在自动驾驶、三维重建、增强现实和机器人导航等各种应用有着...
38 | 大规模数据处理在深度学习中如何应用？
qq_37756660的博客
07-12 1998
今天要与你分享的主题是“大规模数据处理在深度学习中如何应用？“深度学习”这个词，既是一个人工智能的研究领域，也概括了构建人工神经网络的技术方法。2012 年的 AlexNet，2015 年的 Google Inception V3 级数式地打破 ImageNet 计算机视觉比赛的最高纪录，2017 年亮相的 AlphaGo 更是掀起了全球的深度学习风暴。在 Google，深度学习系统被应用在预测广告的点击率、推荐用户可能喜爱的视频、生成更接近人类的机器发声、自动生成邮件回复等几乎所有产品线。
深度学习工程应用快速入门
GitChat
07-01 3236
课程介绍 伴随人工智能时代的到来，深度学习技术也发挥着越来越重要作用，越来越多的技术人才开始投身入这一行业中，并希望发展成为一名深度学习算法工程师。然而，在实际的工程设计中，深度学习研发者总会面临着各种问题与困惑，比如： 我们在设计深度网络的时候有什么技巧和原则吗？ VGG、ResNet 网络如何应用在实际的芯片上？ BN 层应该放在哪里比较合理？ 网络越深越好还是越宽越好？ 训练时如此多的优化...
AI综述专栏 | 基于深度学习的目标检测算法综述
喜欢打酱油的老鸟
05-05 1638
https://www.toutiao.com/a6685618909275488780/ 2019-04-30 17:35:53 关注微信公众号：人工智能前沿讲习， 重磅干货，第一时间送达 AI综述专栏简介 在科学研究中，从方法论上来讲，都应先见森林，再见树木。当前，人工智能科技迅猛发展，万木争荣，更应系统梳理脉络。为此，我们特别精选国内外优秀的综述论文，开辟“综述...
如何在强化学习（A2C）模型中，loss下降较好，但遇到不同的state均返回相同的Action？
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04-30 769
🏆 本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因，并提供切实有效的解决方案。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，本文将为你指引出一条更高效的Bug修复之路，助你早日登顶，迈向财富自由的梦想🚀！同时，欢迎大家关注、收藏、订阅本专栏，更多精彩内容正在持续更新中。让我们一起进步，Up！Up！Up！    备注： 部分问题/难题源自互联网，经过精心筛选和整理，结合数位十多年大厂实战经验资深大佬经验总结所得，数条可行方案供所需之人参考。
深度学习：是否可以使用Pytorch版的Pointnet++项目运行Pointnet的训练代码？
**My Coding Family**
05-03 634
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0数据挖掘期末大作业-项目代码和文件.7z
06-17
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flv 流媒体测试文件 160*120 分辨率
最新发布
06-17
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物联网通信_ESP8266_MQTT_SSL_IRremoteESP8266_ArduinoJson_PubSubClient_WiFiManager_红外收发_固件开发_智能家居控制_基于M.zip
06-17
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Office31数据集的3个域研究
06-17
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/5c50e6120579 在视觉迁移学习领域，Office数据集被广泛视为一个重要的基准数据集。该数据集涵盖了31个不同的类别，总共包含4,652张图片。这些图片分别来源于三个真实对象领域：首先是Amazon，它包含了从在线电商平台获取的商品图片；其次是Webcam，这部分图片是通过网络摄像头拍摄的，通常具有较低的解析度；最后是DSLR，即由单反相机拍摄的高解析度图片。这三个领域的图片在视觉特征和质量上存在明显差异，这使得Office数据集成为研究迁移学习算法性能和适应性的一个理想选择，能够有效评估模型在不同视觉条件下的泛化能力。
RHCE（服务部分）笔记
06-17
shell脚本没有总结好
MNIST神经网络HLS实现Zynq7020 FPGA项目Vivado工程文件
06-17
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/00cceecb854d 这个项目名为“mnist-nnet-hls-zynq7020-fpga prj”，是一个与机器学习相关的工程，专注于利用高级综合（HLS）技术将针对MNIST数据集设计的神经网络（nnet）实现在Zynq 7020 FPGA平台上，以加速图像识别任务。项目提供的压缩包包含所有相关代码文件，如C/C++源码、HLS接口定义、Vivado HLS项目文件、硬件描述语言代码（Verilog或VHDL）及配置文件等，用户可通过这些代码理解、实现或修改设计流程。 项目标签“mnist-nnet-hls-z”进一步明确了其关注点：MNIST数据集、HLS技术以及Zynq目标平台。MNIST是用于手写数字识别的知名训练数据集；HLS可将高级编程语言转化为硬件描述语言；Zynq 7020是Xilinx的SoC FPGA，融合了ARM处理器与可编程逻辑。文件名中提到的“vivado”指的是Xilinx的Vivado设计套件，它是一个用于FPGA设计、实现、仿真和调试的集成开发环境，其中的Vivado HLS工具能够将C、C++或SystemC编写的算法自动转换为硬件描述语言代码。 项目可能的实施步骤如下：首先，对MNIST数据集进行预处理，如归一化、降维等，使其适配神经网络模型输入；其次，构建适用于手写数字识别的神经网络模型，例如卷积神经网络（CNN）或全连接网络（FCN）；接着，运用HLS工具将神经网络模型转化为硬件描述，并优化性能与资源利用率；然后，在Vivado环境中，将生成的硬件描述代码映射到Zynq 7020的FPGA部分，进行时序分析与综合优化；此外，由于Zynq是SoC，包含处理器系统，还需编写控制软件来管理与调度FPGA上的硬件加速器，可能涉及OpenCV、OpenCL等库的使用；之后，
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