深度pytorch 5.1
vscode配置远端服务器深度学习项目
vscode配置远端服务器深度学习项目 # 1.安装vscode 官网地址：https://code.visualstudio.com/ 下载安装程序，运行安装即可 # 2.连接服务器 ## 2.1 安装相关插件 需要安装 `Remote - SSH` 和 `Remote Development` ......
【研究生学习】Transformer模型以及Pytorch实现
Transformer是Google在2017年提出的网络架构，仅依赖于注意力机制就可以处理序列数据，从而可以不使用RNN或CNN。当前非常热门的BERT模型就是基于Transformer构建的，本篇博客将介绍Transformer的基本原理，以及其在Pytorch上的实现。 ......
双目图像深度信息提取matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 深度学习的蓬勃发展得益于大规模有标注的数据驱动，有监督学习（supervised learning）推动深度模型向着性能越来越高的方向发展。但是，大量的标注数据往往需要付出巨大的人力成本，越来越多的研究开始关注如何在不 ......
5.1 从键盘任意输入一个整数，不使用计算绝对值函数编程计算并输出该实数的绝对值
设计思路：对正数和负数分情况编程，编程设计程序 代码： #include<stdio.h> int main() { int a; scanf("%d",&a); if(a<=0) { a=-a; printf("%d",a); } else printf("%d",a); return 0; } ......
PyTorch+LSTM实现新闻分类
[TOC] > RNN（递归神经网络）：前一时刻的特征会对后一时刻产生影响（前一次得到的结果保留，与后一层一起输入）。LSTM网络是RNN的一种变种，相较于RNN他可以过滤掉中间没必要的特征，可以有效地解决RNN的梯度爆炸或者消失问题。 **步骤：** - 本文通过LSTM网络实现对新闻标题进行10 ......
深度学习基础入门篇[8]：：计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算
# 深度学习基础入门篇[8]：：计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算 # 1.计算机视觉与卷积神经网络 ## 1.1计算机视觉综述 计算机视觉作为一门让机器学会如何去“看”的学科，具体的说，就是让机器去识别摄像机拍摄的图片或视频中的物体，检测出物体所在的位置，并对目 ......
pytorch学习笔记——timm库
当使用ChatGPT帮我们工作的时候，确实很大一部分人就会失业，当然也有很大一部分人收益其中。我今天继续使用其帮我了解新的内容，也就是timm库。毫不夸张的说，Chat GPT比百分之80的博客讲的更清楚更好，仅次于源码。 当提到计算机视觉的深度学习框架时，PyTorch无疑是最受欢迎的选择之一。P ......
跟姥爷深度学习6 卷积网络的数学计算
一、前言 前面简单用TensorFlow的全连接网络做了气温预测然后深入了解了一下全连接网络的数学计算，接着用CNN（卷积）网络做了手写数字识别，本篇就接着这个节奏来看卷积网络的数学计算。 二、卷积网络回顾 前面我们使用卷积网络时并没有说太明白，特别是一些参数的含义，这里先补一下功课。 从上面的图看 ......
深度学习--调用chatgot接口实现
首先，对于段落文字进行提取主要信息，第一反应要是电脑像人脑就行了，就想到chatgpt进行识别，以下为我识别的文字进行gpt转换。 实验结果成立，现在只需要将接口调用，将识别文字传入后，进行字符串拼接，加上：“提取支付时间，消费类型，消费内容”，传入gpt后，将结果返回，输入到程序上，进行识别即可。 ......
现代计算机图形学——P6. Rasterization 2（Antialiasing and Z-Buffering）（光栅化（反走样和深度缓冲（Z缓冲）））
—————————————————————————————————————————————————————————— —————————————————————————————————————————————————————————— ———————————————————————————————— ......
Mybatisplus3.5.1+shardingsphere-jdbc5.1.1分表
> 注意使用雪花ID的话，查询ID时候必须使用long类型的ID，不要使用MP自带的默认的Serializable类型。否则会提示分片主键id数据类型和分片算法不匹配Inline sharding algorithms expression `xxx` and sharding column `xx ......
watch的深度监听
### vue3中的watch默认deep为true 经踩坑发现，下面俩种情况不会开启 ### 1 当监视的对象author属性obj也为对象时，必须开启deep ``` const author = reactive({ name: 'John Doe', obj:{id:0,t:2}, book ......
基于价值的深度强化学习
由于动作和状态是随机的，又ut依赖于状态和动作，故ut也是随机的 最佳动作价值函数能给我们作出动作给予指导 我们利用神经网络来近似最佳动作价值函数 利用DQN进行动作价值函数的计算，例如我们可以将图片通过卷积层转换为特征向量， 再利用全连接层转换为对应的输出向量即为各个动作的打分。通过打分即可选择动 ......
深度强化学习 基本概念
state：状态；Action：动作；Agent：主体； 在状态s下主体可以选择自己的动作a。 policy函数π：给出在状态s下作出动作a的概率，策略作出的动作是随机的。 状态转移：在旧状态s1下作出动作a转移到新状态。 转态转移也是随机的，随机性依环境而变。 在状态s下作出动作a转移到s‘的概率 ......
基于Graph-Cut算法的彩色图像深度信息提取matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 Graph cuts是一种十分有用和流行的能量优化算法，在图像处理领域普遍应用于前后背景分割（Image segmentation）、立体视觉（stereo vision）、抠图（Image matting）等，目前在 ......
深度学习中正样本、负样本、困难样本、简单样本区别
正样本： 与真值对应的目标类别来说该样本为正样本。 负样本： 与真值不对应的其他所有目标类别来说该样本为负样本。 困难样本： 预测时与真值标签误差较大的样本。 简单样本： 预测时与真值标签误差较小的样本。 如： 图片分类：。 需要识别马、羊、牛三个类别。 给一张马的图片。对于预测马来说这个样本为正样 ......
PyTorch笔记
前言 简介： PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它主要提供了两个高级功能：一是支持张量计算，类似于NumPy，但是可以在GPU上运行；二是支持构建和训练深度神经网络。 在PyTorch中，张量（Tensor）是最基本的数据结构，类似于NumPy中的多维数组，但是可以在GPU上进行高效 ......
KDDCup深度学习
import pandas as pd import torch import torchvision import torch.nn as nn import numpy as np import torch.utils.data as Data from sklearn import prepr ......
基于LSTM-RNN的深度学习网络的训练对比matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式 ......
【C++深度解析】9、const 常量？只读变量？
文章目录1 const 常量的判别准则1.1 编程实验2 小结 看了前面的关于 const 的内容，不知道是不是有疑问，const 什么时候为只读变量，什么时候是常量？1 const 常量的判别准则只有用字面量初始化的 const 常量才会进入符号表使用其他变量初始化的 const 常量仍然是只读变 ......
搭建PyTorch神经网络进行气温预测
本文基于PyTorch，搭建了神经网络，实现了对气温的预测。 (1)读入数据 features = pd.read_csv('temps.csv')#其中共348条数据，每条数据有9个特征 (2)预处理数据 处理时间数据 # 处理时间数据，方便操作 import datetime # 分别得到年，月 ......
Pytorch 安装
可以使用 Anaconda 安装，我这边直接用 pip 进行安装的 安装torch pip install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple https://pytorch.org/get ......
深度学习—损失函数专题
损失函数概念 1、对于监督学习：估量神经网络模型的预测值和真实值的不一致的程度，衡量的是：在神经网络训练阶段，某个或若干个输入样本，在输出层上的预测值和真实值之间不一致的程度。 2、广义上（无监督）：衡量两个特征向量之间的差异程度/不一致程度/距离 3、作用：定义最终的损失值，是神经网络误差回传和权 ......
深度学习—神经网络优化
激活函数 作用：增加非线性因素 Relu激活函数，含GELU softmax激活函数：优势和劣势都无限扩大，每个都是自然数次方 sofrmax和sigmoid的区别： sigmoid激活函数： 每个神经元激活时只看自己激活前的值，不满足各个神经元激活后的输出值相加等于1的性质，个神经元之间是独立的。 ......
MySQL百万数据深度分页优化思路分析
业务场景 一般在项目开发中会有很多的统计数据需要进行上报分析，一般在分析过后会在后台展示出来给运营和产品进行分页查看，最常见的一种就是根据日期进行筛选。这种统计数据随着时间的推移数据量会慢慢的变大，达到百万、千万条数据只是时间问题。 瓶颈再现 创建了一张user表，给create_time字段添加了 ......
【pytorch】土堆pytorch教程学习（六）神经网络的基本骨架——nn.module的使用
torch.nn 是 pytorch 的一个神经网络库(nn 是 neural network 的简称)。 Containers torch.nn 构建神经网络的模型容器(Containers,骨架)有以下六个： Module Sequential ModuleList ModuleDict Par ......
深度学习基础概念
#模型假设和参数是什么？ 模型假设和参数是什么：用一个函数关系去表示的一只样本的数据的后面存在的规律。参数的是用于表现的规律的特征参数。 #评价函数（损失）是什么？ 评价函数（损失）：是与评价预测与目标的之间的一种关系函数。衡量模型预测值和真实值差距的评价函数也被称为损失函数（损失Loss） 机器学 ......
深度学习---图像分类网络
分类网络 深度学习在图像邻域的应用大致可以分为图像分类、目标检测、图像分割三大类，其中图像分割又可以细分为语义分割、实例分割和全景分割，这一篇梳理下常见的分类数据集和分类网络，后续会重点介绍ResNet，并逐步实现ResNet训练及推理。 一、常用分类数据集 MNIST 内容是0-9的手写数字，60 ......
每周总结5.1-5.7
23.5.1-23.5.7 总结如下，经过短暂的五一假期后，回到学习开始学习，本周进行了web，数据库sqllite以及matlab的学习，也学习了计算机网络及数据库组成原理以及最优化算法中的运筹学知识，在紧张的考试前一个月，能够比较合理的规划和安排复习与软工学习，并抽空进行英语的学习，报名了cet ......