卷积 全连 深度pytorch
陈海波：OpenHarmony技术领先，产学研深度协同，生态蓬勃发展
11月4日，以“技术筑生态，智联赢未来”为主题的第二届OpenHarmony技术大会在北京隆重举办。本次大会由OpenAtom OpenHarmony（简称“OpenHarmony"）项目群技术指导委员会（TSC）主办，由华为技术有限公司、江苏润开鸿数字科技有限公司、广东九联开鸿科技发展有限公司、软 ......
异常检测算法-完全卷积数据描述子FCDD
文献来源： EXPLAINABLE DEEP ONE-CLASS CLASSIFICATION 最近在做一些异物检测之类的算法任务，原本想使用目标识别算法，但是问题是正样本太多，而负样本没几个。所以有必要使用异常检测算法，日后不妨再结合目标识别任务去做。 在正式开始前，需要先简单介绍一个广义损失函数 ......
LeetCode111.104二叉树的最大最小深度
题目描述 深度(叶子节点到根节点长度)，最大最小深度这里不多赘述。 代码 最大深度 直接上代码： 递归法 import java.util.List; import java.util.ArrayList; import java.util.Deque; import java.util.Linke ......
升级显卡驱动，下载cuda和cudann 12.0后，安装pytorch
1、重新创建虚拟环境 2、查找pytorch版本 安装Pytorch如何选择CUDA的版本，看这一篇就够了 - 知乎 (zhihu.com) Previous PyTorch Versions | PyTorch 安装支持CUDA 12的pytorch教程 - 知乎 (zhihu.com) 于是： ......
Vue学习笔记6：深度监视
6. 深度监视 监视number.a的变化： <!--准备好一个容器--> <div id="root"> <h3>a的值是：{{numbers.a}}</h3> <button @click="numbers.a++">点我让a+1</button> </div> <script type="te ......
Pytorch 模型文件后缀名含义
目前常见的几种 pytorch 模型后缀名有： .pt .pth .bin .onnx 其实，.pt .pth .bin 这三个后缀都是人为指定的，在保存模型的时候没有区别，但用不同后缀是为了方便区分它们所储存的内容，相当于是个标记： 格式 解释 适用场景 可对应的后缀 .pt 或 .pth PyT ......
基于卷积神经网络的美食分类
使用卷积神经网络解决美食图片的分类问题：：：数据集在我这里，私聊给！！！！！！！！！ 环境：python3.7 ， 飞浆版本2.0 ， 操作平台pycharm 步骤1：美食图片数据集介绍与加载： 本实践使用的数据集包含5000张格式为jpg的三通道彩色图像，共5种食物类别。对于本实践中的数据包，具体 ......
基于深度神经网络的宝石分类
我们将宝石分类视为一个图像分类任务，主要方法是使用深度神经网络搭建一个分类模型，通过对模型的多轮训练学习图像特征，最终获得用于宝石分类的模型，大致可以分为五步： 1、数据集的加载与预处理； 2、模型的搭建； 3、模型训练； 4、模型评估； 5、使用模型进行预测； 环境：python3.7，使用飞浆2 ......
[机器学习复习笔记] CNN 卷积神经网络
CNN 卷积神经网络 1. 二维卷积公式（机器学习） \[O(i, j) = \sum^{kh}_{i = 0} \sum^{kw}_{j = 0} w(i, j) * I(i + kh, j + kw) \]上述公式中，\(O\) 为输出矩阵，\(I\) 为输入矩阵，\(w\) 为卷积核，\(kh ......
深度解析BERT：从理论到Pytorch实战
本文从BERT的基本概念和架构开始，详细讲解了其预训练和微调机制，并通过Python和PyTorch代码示例展示了如何在实际应用中使用这一模型。我们探讨了BERT的核心特点，包括其强大的注意力机制和与其他Transformer架构的差异。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互 ......
机器学习——卷积神经网络
对于表格数据（其中行对应样本，列对应特征），我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互，但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。 此时，多层感知机可能是最好的选择，然而对于高维感知数据，这种缺少结构的网络可能会变得不实用。原因如下： 当特征数非常高维时，全连接网络的参数会变得极大，导致计算成本大 ......
Mysql为什么存储表数据为什么不能超过2000万行，深度解释 转发 https://www.toutiao.com/article/7296777515426169394
下面是我朋友的面试记录： 面试官：讲一下你实习做了什么。 朋友：我在实习期间做了一个存储用户操作记录的功能，主要是从MQ获取上游服务发送过来的用户操作信息，然后把这些信息存到MySQL里面，提供给数仓的同事使用。 朋友：由于数据量比较大，每天大概有四五千多万条，所以我还给它做了分表的操作。每天定时生 ......
李沐动手学深度学习-数据操作+数据预处理
N维数组样例 n维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构 batch:批量，在深度学习中我们读取图片通常不是一张一张读而是一个批量一个批量读 创建数组 形状：例如3*4的矩阵 每个元素的数据类型：例如32位浮点数 每个元素的值，例如全是0，或者随机数 访问元素 一个元素：\({[1, 2]}\) 一 ......
互联网深度发掘：沃惠阁和您聊聊网络营收如何做到遥遥领先
随着互联网的飞速发展，网络营收已成为越来越多企业和个人的重要收入来源。然而，要想在网络营收领域做到遥遥领先，并非易事。本文将为你提供一些实用的策略和方法，帮助你在这个竞争激烈的市场中脱颖而出。 一、精准定位：找到你的目标客户 首先，你需要明确你的目标客户是谁，他们的需求是什么。通过市场调研和数据分析 ......
pytorch图像变换和增强
pytorch图像变换和增强 目录pytorch图像变换和增强总览调整大小灰度变换标准化水平垂直翻转随机旋转中心裁剪随机裁剪亮度对比度饱和度高斯模糊高斯噪声随机块中心区域参考资料 总览 # 使用数据增强技术可以增加数据集中图像的多样性，从而提高模型的性能和泛化能力。 1.尺寸变换 transform ......
深度学习中基于pytorch的多层感知机简洁实现
基于一个例子，总结过去一个月的学习： import torch from torch import nn from torch.nn import init import numpy as np import sys sys.path.append("..") import d2lzh_pytorc ......
Go高级工程师实战营-深度Go语言大厂真实项目性能优化
Go高级工程师实战营-深度Go语言大厂真实项目性能优化 一、性能优化工具-pprof 1. 简介 性能调优原则。 要依靠数据不是猜测。 要定位最大瓶颈而不是细枝末节。 不要过早优化。 不要过度优化。 2. 性能分析工具 pprof 熟练使用 pprof 工具排查性能问题并了解其基本原理。 pprof ......
植物基因组学和作物改良中的深度学习
目录深度学习：概念、工具和注意事项沿着分子生物学的中心法则进行深度学习DNA和基因特性蛋白质特性模型和数据共享理解基因组变异：从关联到因果关系和分子机制深度学习育种4.0：编辑育种结论 植物基因组学取得了巨大进步，其特点是高通量技术的爆炸式增长，以低成本识别多维全基因组分子表型。更重要的是，基因组学 ......
【深度学习】PyTorch 图片识别分类器
下载数据集 import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms # 定义数据预处理的转换 transform = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), ......
【深度学习】PyTorch的基本运算 与 构造简单神经网络模型
基本运算 import torch # 创建一个自定义的张量 t = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]) # tensor([1., 2., 3.]) # 求平均值 t.mean() # tensor(2.) # 创建一个指定行列的张量 x = torch.empty(3,5 ......
一文读懂强化学习：RL全面解析与Pytorch实战
在本篇文章中，我们全面而深入地探讨了强化学习（Reinforcement Learning）的基础概念、主流算法和实战步骤。从马尔可夫决策过程（MDP）到高级算法如PPO，文章旨在为读者提供一套全面的理论框架和实用工具。同时，我们还专门探讨了强化学习在多个领域，如游戏、金融、医疗和自动驾驶等的具体应 ......
【PyTorch 卷积】实战自定义的图片归类
前言 卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一，它通过卷积层、池化层、全连接层等结构，可以有效地处理如时间序列和图片数据等。关于卷积的概念网络上也比较多，这里就不一一描述了。实战为主当然要从实际问题出发，用代码的方式加深印象。在写代码前，我先说一下为什么我 ......
基于Googlenet深度学习网络的交通工具种类识别matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 VGG在2014年由牛津大学著名研究组vGG (Visual Geometry Group)提出，斩获该年lmageNet竞赛中Localization Task (定位任务)第一名和 Classificatio ......
现代卷积神经网络
白羽~ summer pockets AlexNet 背景 当时计算机视觉研究人员会告诉一个诡异事实————推动领域进步的是数据特征，而不是学习算法。计算机视觉研究人员相信，从对最终模型精度的影响来说，更大或更干净的数据集、或是稍微改进的特征提取，比任何学习算法带来的进步要大得多。 另一组研究人员， ......
pytorch collate_fn测试用例
collate_fn 函数用于处理数据加载器（DataLoader）中的一批数据。在PyTorch中使用 DataLoader 时，通过设置collate_fn，我们可以决定如何将多个样本数据整合到一起成为一个 batch。在某些情况下，该函数需要由用户自定义以满足特定需求。 import torc ......
解码注意力Attention机制：从技术解析到PyTorch实战
在本文中，我们深入探讨了注意力机制的理论基础和实际应用。从其历史发展和基础定义，到具体的数学模型，再到其在自然语言处理和计算机视觉等多个人工智能子领域的应用实例，本文为您提供了一个全面且深入的视角。通过Python和PyTorch代码示例，我们还展示了如何实现这一先进的机制。 关注TechLead， ......
关于二叉树中三种深度遍历方式的理解
今日刷题，538. 把二叉搜索树转换为累加树。明确知道利用二叉搜索树中序遍历的情况下是有序数组这一个特点，进行“逆中序”来累加。但是在递归时却还是有些没有搞清楚一些细节，终究还是没有掌握。 问题主要还是在于递归返回值的处理上： 在中序遍历的情况下，似乎对于左右两个节点的遍历，不太方便进行返回值的操作 ......
深度学习之Attention Model（注意力模型）
https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/9367497.html 1、Attention Model 概述 深度学习里的Attention model其实模拟的是人脑的注意力模型，举个例子来说，当我们观赏一幅画时，虽然我们可以看到整幅画的全貌，但是在我们深入仔细 ......