深度pytorch 4.6

1.1 深度学习原理概述 深度学习是机器学习的一个分支，机器学习是人工智能的一个分支。三者的关系如图： 人工智能、机器学习和深度学习的关系 通常，对于一个问题的求解，是先给定输入数据，然后将输入数据代入对应的计算规则，利用计算规则求解出对应问题的计算结果。 而对于机器学习而言，是先给定输入数据和真实 ......

这是一篇很有意思的论文，他基于心音信号的对数谱图，提出了两种心率音分类模型，我们都知道：频谱图在语音识别上是广泛应用的，这篇论文将心音信号作为语音信号处理，并且得到了很好的效果。 对心音信号进行一致长度的分帧，提取其对数谱图特征，论文提出了长短期记忆(LSTM)和卷积神经网络(CNN)两种深度学习模 ......

beginning今天给小伙伴们介绍一个高级的分类方法——卷积神经网络CNN，并学习用CNN实现图像的分类。作为深度学习的基础，CNN可太重要了呐，在图像分类、目标检测、目标跟踪、语义分割、实例分割等领域随处可见它的身影。废话不多说啦，如果你也对CNN感兴趣的话，赶紧跟我一起愉快的看下去叭🍭🍭� ......

这是笔者学习Transformer原文后手动实践的学习笔记。本文结合原文以及部分引文分析了经典transformer的所有结构，笔者使用pytorch搭建了完整的transformer（不使用pytorch封装的transformer），并用自然语言翻译数据集进行验证。关键词：Transformer... ......

7.7.1 从 ResNet 到 DenseNet DenseNet 可以视为 ResNet 的逻辑扩展。 ResNet 将函数展开为 \(f(\boldsymbol{x})=x+g(\boldsymbol{x})\)，即一个简单的线性项和一个复杂的非线性项。 若将 \(f\) 拓展成超过两部分，则 ......

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 车辆检测是计算机视觉领域中的一个重要问题。它在自动驾驶、智能交通系统、交通监控以及车辆计数等应用场景中起着至关重要的作用。近年来，深度学习在图像识别领域取得了显著的成果，其中基于卷积神经网络（CNN）的车辆检测方 ......

import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l 7.6.1 函数类 如果把模型看作一个函数，我们设计的更强大的模型则可以看作范围更大的函数。为了使函 ......

7.5.1 训练深层网络 训练神经网络的实际问题： 数据预处理的方式会对最终结果产生巨大影响。 训练时，多层感知机的中间层变量可能具有更广的变化范围。 更深层的网络很复杂容易过拟合。 批量规范化对小批量的大小有要求，只有批量大小足够大时批量规范化才是有效的。 用 \(\boldsymbol{x}\i ......

深度学习是人工智能领域的一股强大力量，它的快速发展离不开深度学习框架和模型的进步。本文将介绍深度学习框架和模型的基本概念、它们之间的联系与区别，以及如何根据项目需求选择合适的框架和模型。 ......

引言 背景和目的 本文介绍了几个常用的电子表格处理库，包括EPPlus、NPOI、Aspose.Cells和DocumentFormat.OpenXml，我们将对这些库进行性能测评，以便为开发人员提供实际的性能指标和数据。 下表将功能/特点、开源/许可证这两列分开，以满足需求： 功能 / 特点 EP ......

声明成员方法可以定义类的行为，行为表示一个对象能够做的事情或者能够从一个对象取得的信息。类的各种功能操作都是用方法来实现的，属性只不过提供了相应的数据。一个完整的方法通常包括方法名称、方法主体、方法参数和方法返回值类型，其结构如图 1 所示。 图 1 方法组成元素 成员方法一旦被定义，便可以在程序中 ......

import torch import matplotlib.pyplot as plt torch.manual_seed(10) lr = 0.05 # 学习率 # 创建训练数据 x = torch.rand(20, 1) * 10 # x data (tensor), shape=(20, 1 ......

基于Java面向对象思想对个人项目的深度分析 一、摘要 本文站在java面向对象思想的角度，深入研究了GJH同学Java中小学数学卷子自动生成程序的工程代码。通过对核心类、继承与多态、封装与解耦等面向对象思想和生成题目算法进行了深度分析，全面探讨了系统的优缺点与改进空间。 关键字：java面向对象思 ......

104.二叉树的最大深度 后序遍历法 class Solution { public: int getdepth(TreeNode* node){ if(node == NULL) return 0; int leftdepth = getdepth(node->left); int rightde ......

import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l 7.4.1 Inception块 GoogLNet 中的基本卷积块叫做 Inception 块（大概 ......

1.算法运行效果图预览 Tttttttttttttt123 2.算法运行软件版本 MATLAB2022A 3.算法理论概述 车辆检测是计算机视觉和人工智能领域的重要研究方向，它在交通管理、智能驾驶和安防等领域具有广泛的应用。Faster R-CNN是一种常用的目标检测算法，结合了深度学习和区域建议技 ......

今天搞了半天，才安装上，各种版本问题。最后安装成功： 教程：2023最新pytorch安装教程，简单易懂，面向初学者（Anaconda+GPU）_时宇羽然的博客-CSDN博客 ......

PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的工具和函数来简化深度学习任务的开发和训练。PyTorch使用动态图模型，这意味着它可以在运行时动态构建计算图，这为研究人员和开发者提供了更大的灵活性和可调试性。下面是一些PyTorch的主要特点和功能： 1.动态计算图：PyTorch使用动态计算 ......

深度学习已经成为了人工智能领域的一股重要力量，而深度学习框架则是在这个领域中进行研究和应用的必备工具。常见的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch、Keras、Theano和Caffe等，其中TensorFlow和PyTorch是最受欢迎的两个框架。本文将着重介绍这两个框架的优缺点以及... ......

LeNet、AlexNet和VGG的设计模式都是先用卷积层与汇聚层提取特征，然后用全连接层对特征进行处理。 AlexNet和VGG对LeNet的改进主要在于扩大和加深这两个模块。网络中的网络（NiN）则是在每个像素的通道上分别使用多层感知机。 import torch from torch impo ......

前言 CRATE 模型完全由理论指导设计，仅用自监督学习即可实现分割语义涌现。 本文转载自新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV全栈 ......

模型复杂度 ......

import torchvision from model1test import * from torch.utils.data import DataLoader from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter trian_data=torch ......

情绪一直在人类的行为和决策中起到核心作用。这篇文章旨在深入探讨情绪的复杂性、其与理性的关系以及信息不对称如何影响我们对情绪的解读。 1. 情绪的价值与挑战 情绪不仅仅是我们对内部和外部环境的反应，它们还为我们提供了有关这些环境的重要信息。但是，当情绪被压抑或不被认识到时，它们可能以不健康的方式表现出 ......

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 7.2.1 VGG 块 AlexNet 没有提供一个通用的模板来指导后续的研究人员设计新的网络，如今研究人员转向了块的角度思考问题。通过使用循环和子程序，可以很容易地在任何现 ......

深度学习是人工智能领域中最受关注和研究的子领域之一，它在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等各个领域都有广泛的应用。本文将详细介绍深度学习的发展历史、不同类型、应用领域以及未来发展前景。 ......

前言 本文将深入分析Java线程池的源码，包括线程池的创建、任务提交、工作线程的执行和线程池的关闭等过程。通过对线程池源码的解析，我们能够更好地理解线程池的原理和机制，为我们在实际开发中合理使用线程池提供指导。 文章内容较长，建议找个安静的环境慢慢细读，由于线程池涉及的内容比较多，需要至少熟悉以下知 ......

import torch import numpy as np 1. 张量（tensor） 1.1 初始化 data = [[1, 2],[3, 4]] x_data = torch.tensor(data) #从列表初始化 np_array = np.array(data) x_data = to ......

整体网络结构如下： 最关键的改进是使用了一个叫深度可分离卷积的结构，将原始的3*3卷积升通道的操作分解成了两部分： 第一部分是保持通道不变的情况下做3*3卷积。 第二部分是使用1*1的卷积做通道提升操作。 结果就是能够减少很多的运算量。 下面依然是一个猫狗大战的训练程序，并且增加了断点续练的部分处理 ......

损失函数 | Mean-Squared Loss https://zhuanlan.zhihu.com/p/35707643 交叉熵损失函数 https://www.zhihu.com/tardis/zm/art/35709485?source_id=1003 ......