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机器学习和深度学习中的安全威胁和防御方法

[toc] 文章标题：《41. 机器学习和深度学习中的安全威胁和防御方法》 背景介绍 随着人工智能技术的不断发展，机器学习和深度学习技术已经被广泛应用于各种领域，如智能语音识别、自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。然而，这些技术也面临着一些安全问题，如模型偏见、数据泄露、攻击等。因此，对于机器学习 ......
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强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]：深度Q网络-DQN项目实战CartPole-v0

# 强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]：深度Q网络-DQN项目实战CartPole-v0 ## 1、定义算法 相比于Q learning，DQN本质上是为了适应更为复杂的环境，并且经过不断的改良迭代，到了Nature DQN（即Volodymyr Mnih发表的Nature论文）这里才算是基 ......
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强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[4]：：深度Q网络-DQN、double DQN、经验回放、rainbow、分布式DQN

强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[4]：：深度Q网络-DQN、double DQN、经验回放、rainbow、分布式DQN ......
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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： ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/1235684/202306/1 ......
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从人脸识别到深度学习：技术的未来与影响

[toc] “从人脸识别到深度学习：技术的未来与影响” 随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术也在逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。在这篇技术博客文章中，我们将探讨人脸识别技术的发展历程，以及深度学习技术在人脸识别领域的应用和未来趋势。 引言 - 1.1. 背景介绍 - 人脸识别技术：一种基于图 ......
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深度学习在智能制造中的挑战与机遇

[toc] 《深度学习在智能制造中的挑战与机遇》 引言 智能制造是未来经济发展的重点和方向，而深度学习作为人工智能领域的关键技术之一，在智能制造中具有广泛的应用前景。本文将介绍深度学习在智能制造中的技术原理和应用场景，以及如何优化和改进深度学习模型，为智能制造的发展提供参考。 一、背景介绍 智能制造 ......
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【神经网络】基于自注意力机制的深度学习

[toc] 标题：《59. 【神经网络】基于自注意力机制的深度学习》 背景介绍： 近年来，深度学习在人工智能领域取得了长足的进步，并在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成果。神经网络作为深度学习的核心组件之一，被广泛应用于各种应用场景中。其中，基于自注意力机制的深度学习技术是近年 ......
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机器学习中的深度学习算法：原理、挑战与解决方案

[toc] 机器学习中的深度学习算法：原理、挑战与解决方案 摘要 深度学习是一种热门的机器学习技术，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。本文将介绍深度学习算法的原理、挑战以及解决方案。首先对深度学习的基本概念进行解释，然后分别介绍深度学习的不同算法及其实现步骤。最后，我们将探讨深度学习 ......
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模型剪枝：让深度学习模型更好地应对不同的任务和环境

[toc] 《模型剪枝：让深度学习模型更好地应对不同的任务和环境》 摘要： 本文介绍了深度学习模型剪枝技术，它是一种让深度学习模型更好地应对不同的任务和环境的有效方法。本文首先介绍了剪枝的概念和历史，然后讲解了深度学习模型剪枝的基本原理和技术方法，最后讨论了剪枝在实际应用中的优缺点和挑战。最后，本文 ......
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深度学习中的循环神经网络”在Transformer中的应用

[toc] 深度学习中的“循环神经网络”在Transformer中的应用 背景介绍 深度学习在人工智能领域的应用已经取得了巨大的成功，尤其是在自然语言处理和计算机视觉领域。其中Transformer模型是近年来深度学习领域的一项重要研究成果，它是基于自注意力机制的深度神经网络模型，能够有效地提高模型 ......
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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 ......
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【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， ......
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【深度学习】基于深度学习的语音识别和语音合成的性能提升

[toc] 文章题目：《74. 【深度学习】基于深度学习的语音识别和语音合成的性能提升》 文章摘要：本文介绍了基于深度学习的语音识别和语音合成技术的性能提升，主要从技术原理、实现步骤、应用示例、优化和改进等方面进行深入讲解。 文章目录： 一、引言 二、技术原理及概念 三、实现步骤与流程 四、应用示例 ......
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【深度学习】基于循环神经网络的数据挖掘和分类

[toc] 54. 【深度学习】基于循环神经网络的数据挖掘和分类 ## 1. 引言 近年来，深度学习在数据挖掘和分类领域的应用日益广泛。其核心思想是将传统机器学习算法中的数据输入到神经网络中进行多层计算和反向传播，从而得到更准确的预测结果。循环神经网络是深度学习中的一个重要分支，其主要的特点是能够处 ......
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智能控制系统中的深度学习：让家居更智能，更聪明

[toc] 1. 引言 随着人工智能技术的不断发展，智能控制系统作为其中的一个重要分支，正在被越来越多地应用在日常生活中。深度学习作为其中的一种关键技术，已经在智能控制系统中发挥着越来越重要的作用。本文将介绍智能控制系统中的深度学习技术，让家居更智能，更聪明。 1.1. 背景介绍 智能控制系统是一种 ......
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基于深度学习的自动化推理：基于图论和计算图模型的推理

[toc] 《基于深度学习的自动化推理：基于图论和计算图模型的推理》 一、引言 随着人工智能和深度学习技术的快速发展，自动化推理成为了人工智能领域的一个重要研究方向。自动化推理能够提高人工智能系统的性能，降低人工干预的成本，是人工智能领域中的一个重要挑战。图论和计算图模型是自动化推理中非常重要的两个 ......
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FIFO深度计算

个人导航网站：yun916831.github.io 1.1 数据突发长度(burst length) 要理解数据的突发长度，首先我们来考虑一种场景，假如模块A不间断的往FIFO中写数据，模块B同样不间断的从FIFO中读数据，不同的是模块A写数据的时钟频率要大于模块B读数据的时钟频率，那么在一段时间 ......
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文本识别分类系统python，基于深度学习的CNN卷积神经网络算法

## 一、介绍 文本分类系统，使用Python作为主要开发语言，通过TensorFlow搭建CNN卷积神经网络对十余种不同种类的文本数据集进行训练，最后得到一个h5格式的本地模型文件，然后采用Django开发网页界面，实现用户在界面中输入一段文字，识别其所属的文本种类。 在我们的日常生活和工作中，文 ......
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mongodb 深度分页优化思路之cursor游标

mongodb 没有官方的游标滚动实现深度分页功能，建议的都是选择出一个字段，如_id,然后每次查询时限制该字段，而不进行分页处理。 也没有看到更优的实现方式，本文做一个大胆的假设，自行实现滚动分页功能。供大家思路参考。 但是猜想可以自行实现一个，简单思路就是，第一次查询时不带limit进行查询全量 ......
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轻量级的深度学习框架Tinygrad

Tinygrad是一个轻量级的深度学习库，它提供了一种简化和直观的方法来理解和实现神经网络。在本文中，我们将探讨Tinygrad及其主要功能，以及它如何成为那些开始深度学习之旅的人的有价值的工具。 https://avoid.overfit.cn/post/33edc61f5a414cefa4431 ......
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轻松配置深度学习模型 ?

动动发财的小手，点个赞吧！ ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2549345/202306/2549345-20230623000825454-1340888429.png) 由于所有模块都需要大量参数和设置，因此管理深度学习模型可能很困难。训练模块可能需要诸 ......
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【深度学习】参数量、模型大小、显存

对于一个深度学习神经网络来说，其通常包含很多卷积层，用于不断提取目标的特征，或对目标进行最终定位或者分类。 1 数据存储精度与存储空间 在深度学习神经网络中，最常见的数据格式是float32，占4个字节（Byte）。类似地，float16，占2个字节。1024个字节为1KB，1024x1024个字节 ......
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基于深度学习的图像分类算法研究

[toc] 《基于深度学习的图像分类算法研究》 引言 随着计算机视觉技术的不断发展，图像分类已经成为了人工智能领域的一个重要研究方向。传统的基于手工特征的图像分类算法已经无法满足大规模、高维、复杂图像的分类需求，因此，基于深度学习的图像分类算法逐渐成为了当前人工智能领域的主流技术。本文将介绍一种基于 ......
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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 ......
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代码随想录算法训练营第十四天| 104.二叉树的最大深度 （优先掌握递归） 111.二叉树的最小深度 （优先掌握递归） 222.完全二叉树的节点个数（优先掌握递归）

104.二叉树的最大深度 （优先掌握递归） 迭代法，上一篇已经讲过，只需要对每一层+1，这里重要些递归法 递归法注意：如果当前节点为NULL，返回0，不是NULL，那么就是 1+ max(right,left) 代码： 1 void maxD_cursor(TreeNode* node, int& ......
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自然语言处理中的深度学习研究

[toc] 自然语言处理是人工智能领域的重要分支，研究的重点包括语音识别、机器翻译、文本生成等。深度学习是自然语言处理中的主流算法之一，其通过多层神经网络来学习语言特征，从而实现文本分类、情感分析、命名实体识别等功能。在本文中，我们将介绍自然语言处理中的深度学习研究，包括基本概念、技术原理、实现步骤 ......
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深度学习在图像识别中的应用与突破

[toc] 深度学习在图像识别中的应用与突破 随着计算机技术的不断发展，人工智能领域也在迎来新的突破。其中，深度学习技术在图像识别方面的应用备受关注。在这篇文章中，我们将介绍深度学习在图像识别中的应用与突破，并提出一些相关的技术、概念和实现流程。 背景介绍 在计算机视觉领域，图像识别是一个非常重要的 ......
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深度学习算法库中的数据结构和算法：

[toc] 《深度学习算法库》中的数据结构和算法——深度神经网络训练详解 摘要： 本文主要介绍了深度学习算法库中的数据结构和算法，包括神经网络架构、损失函数、优化器、正则化技术等。通过深入的分析和案例解析，本文详细介绍了深度神经网络的训练过程和优化策略。同时，我们也对深度学习算法库中的一些常见的算法 ......
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安全监督软件中的深度学习技术：应用案例研究

[toc] 安全监督软件中的深度学习技术：应用案例研究 随着现代网络安全问题的不断加剧，安全监督软件的需求也越来越高。安全监督软件可以用于监控网络流量、识别恶意活动、分析安全漏洞等，帮助组织提高网络安全水平。在这个背景下，深度学习技术的应用成为研究热点之一。本文将介绍深度学习技术在安全监督软件中的应 ......
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让机器更加人性化：深度学习技术在人工智能助手领域的应用

[toc] 随着人工智能技术的快速发展，人工智能助手领域逐渐成为人们日常生活的一部分。然而，对于如何设计和构建更加人性化、更加智能的人工智能助手，仍然存在着许多挑战。本文将介绍深度学习技术在人工智能助手领域的应用，通过具体实践案例，讲解如何使用深度学习技术来构建更加智能、更加人性化的人工智能助手。 ......
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