卷积 神经网络 深度 模型
深度卷积神经网络（AlexNet）
# 1. AlexNet $2012$ 年，$AlexNet$ 横空出世。使用 $8$ 层卷积神经网络，赢得 $ImageNet\ 2012$ 图像识别挑战赛。 $AlexNet$ 网络结构：  """ 用户表 性别 学历 工作经验 是否结婚 是否生子 客户来源 ... 针对某个可以列举完全的可能性字段，我们应该如何存储 只要某个字段的可能性是可以列举完全的，那么一般情况下都会采用choices参数 """ class User(models.Mod ......
2023.25 大模型和小模型
大模型通常指参数较多、层数较深的模型，它们具有更强的表达能力和更高的准确度，但也需要更多的计算资源和时间来训练和推理。常见的大型模型包括深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。这些模型适用于数据量较大、计算资源充足的场景，例如云端计算、高性能计算、人工智能等。小模型 ......
TensorFlow10.3 卷积神经网络-经典卷积网络(VGG,GoogLeNet)
 # LeNet-5  ▪ Load datasets ▪ Build Network ▪ Train ▪ Test ![im ......
网络编程
网络通信 概念：两台设备之间通过网络实现数据传输。 java.net包下通过了一系列的类或者接口，供程序员使用，完成网络通信 网络分类（覆盖范围） 局域网：覆盖范围最小，仅仅是一个教室或一个机房。 城域网：覆盖范围较大，可以覆盖一个城市。 广域网：覆盖范围最大，可以覆盖全国，甚至全球，万维网是广域网 ......
django之模型层
模版语法传值 {{}}:变量相关{%%}:逻辑相关 def index(request): # 模版语法可以传递的后端python数据类型 n = 123 f = 11.11 s = '我也想奔现' b = True l = ['小红','姗姗','花花','茹茹'] t = (111,222,33 ......
TensorFlow10.2 卷积神经网络-卷积神经网络池化层与采样
▪ Pooling ▪ upsample ▪ ReLU 我们看一下这个Subsampling层就是这个：这一层起到Reduce Dim的作用。 已成为生成高质量文本的重要方法之一。然而，训练一个GAN模型并使其生成高质量的文本需要进行复杂的计算，并需要大量的数据进行训练。在本文中，我们将介绍如何训练生成模型来生成高质量的文本，并深入探讨相关的 ......
【深度学习】神经网络和优化器的关系
[toc] 20. 【深度学习】神经网络和优化器的关系 随着人工智能和机器学习的快速发展，神经网络已经成为深度学习中最重要的技术之一。神经网络是一种基于人工神经网络的模型，其可以自动地学习和适应复杂的数据分布。然而，神经网络的训练过程需要大量的计算资源和时间，因此需要优化器来加速训练过程。在本文中， ......
基于深度学习的图像识别与目标检测
[toc] 《基于深度学习的图像识别与目标检测》 引言 随着计算机视觉领域的快速发展，深度学习成为当前图像识别和目标检测的热门话题。深度学习算法具有高度并行性、自我学习和自我优化的能力，可以处理大规模、高维的数据集，从而实现高效、准确、可靠的图像识别和目标检测任务。本文将介绍基于深度学习的图像识别和 ......
模型微调：让机器学习模型更好地应对金融欺诈和反洗钱任务
[toc] 摘要： 随着深度学习算法在金融欺诈和反洗钱任务中的广泛应用，对机器学习模型的要求也越来越高。为了进一步提高模型的准确率和鲁棒性，需要进行模型微调。本文介绍了模型微调的基本原理和技术流程，并介绍了一些常用的技术工具和框架。同时，还详解了如何使用微调技术来解决金融欺诈和反洗钱任务。文章旨在帮 ......
【神经网络】基于迁移学习的强化学习
[toc] 文章标题：《67. 【神经网络】基于迁移学习的强化学习》 背景介绍： 深度学习是目前人工智能领域最流行的算法之一。神经网络是一种基于人工神经网络的深度学习模型，其基本结构由多层感知器组成，每一层感知器输入一组特征，经过反向传播算法计算得到输出结果。随着训练数据的增加，神经网络不断优化，最 ......
以上是一些神经网络领域的热门博客文章标题，希望能够帮助到您。
[toc] 神经网络是人工智能领域的核心技术之一，其通过将大量数据和算力输入到计算机的权重和偏置中，从而实现对数据的学习和预测。本文将介绍神经网络的基本概念、技术原理以及实现步骤，并对应用示例和代码实现进行详细讲解。 ## 1. 引言 神经网络是人工智能领域中的重要研究方向之一，其主要原理是基于人脑 ......
模型蒸馏在计算机视觉中的应用
[toc] 文章名称：《44.《模型蒸馏在计算机视觉中的应用》》 背景介绍： 随着深度学习的发展，计算机视觉领域取得了巨大的进步，尤其是卷积神经网络(CNN)在图像分类、目标检测、图像分割等领域取得了突破性进展。然而，训练一个大型CNN模型需要大量的计算资源和时间，而且往往容易出现过拟合等问题。为了 ......