神经网络 深度 神经pytorch

神经网络基础部件-卷积层详解

本文深度讲解了卷积计算的原理,并详细介绍了构成所有卷积网络主干的基本元素,包括卷积层本身、填充(padding)和步幅 (stride)的基本细节、用于在相邻区域汇聚信息的汇聚层(pooling),最后给出卷积层和汇聚层的代码示例和CNN框架结构图。 ......
卷积 网络基础 部件 神经 基础

基于pytorch实现模型剪枝

所谓模型剪枝,其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差(weigths/bias)的模型压缩技术。本文深入描述了 pytorch 框架的几种剪枝 API,包括函数功能和参数定义,并给出示例代码。 ......
模型 pytorch

深度学习基础-优化算法详解

所谓深度神经网络的优化算法,即用来更新神经网络参数,并使损失函数最小化的算法。优化算法对于深度学习非常重要,网络参数初始化决定模型是否收敛,而优化算法的性能则直接影响模型的训练效率。 ......
算法 深度 基础

Backbone 网络-ResNet 论文解读

残差网络(ResNet)的提出是为了解决深度神经网络的“退化”(优化)问题。ResNet 通过设计残差块结构,调整模型结构,让更深的模型能够有效训练更训练。 ......
Backbone ResNet 论文 网络

深度学习-RNN

I.前言 介绍RNN的概念和应用 RNN(Recurrent Neural Network,循环神经网络)是一类能够处理序列数据的神经网络,它在处理时考虑了之前的状态,因此能够对序列数据中的每个元素进行建模和预测。 RNN的应用非常广泛,特别是在自然语言处理和时间序列分析方面。以下是RNN在各个领域 ......
深度 RNN

深度学习-LSTM

前言 神经网络的历史和背景 神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型,它由大量简单的神经元单元组成,通过它们之间的连接和传递信息来模拟人脑的学习和推理过程。神经网络起源于上世纪40年代,当时Warren McCulloch和Walter Pitts提出了一种可模拟生物神经元的数学模型,这是第一个神经 ......
深度 LSTM

VMware 虚拟机安装 OpenWrt 作旁路由 单臂路由 img 镜像转 vmdk 旁路由无法上网 没网络

重要注意事项 由于布线原因笔记本只能采用无线的方式连接路由器,在Windows10的环境下使用无线网卡桥接,结果软路由无法上网,翻阅了各种帖子最终发现跟系统底层的协议栈有关系,随即放弃使用有线网卡,不能上网等乱七八糟的问题瞬间解决,因此务必提醒各位,==千万不要使用无线网卡桥接!!!== 参考文章如 ......
路由 单臂 镜像 OpenWrt VMware

【论文笔记】FCN全卷积网络

全卷积网络(FCN)是用于图片语义分割的一种卷积神经网络(CNN),由Jonathan Long,Evan Shelhamer 和Trevor Darrell提出,由此开启了深度学习在语义分割中的应用。语义分割是计算机视觉领域很重要的一个分支,在自动驾驶、地面检测等方面都起到很重要作用。与简单区分前 ......
卷积 笔记 论文 网络 FCN

挖矿僵尸网络蠕虫病毒kdevtmpfsi处理过程(包含部分pgsql线程池满的情况)

背景: pgsql连接时候报错org.postgresql.util.PSQLException: FATAL: sorry, too many clients already, 意思是client已经把连接池占满了. 使用ps -ef | grep postgres删除几个进程, 进入数据库运行S ......
蠕虫 线程 僵尸 kdevtmpfsi 病毒

深度复盘-重启 etcd 引发的异常

作者信息: 唐聪、王超凡,腾讯云原生产品中心技术专家,负责腾讯云大规模 TKE 集群和 etcd 控制面稳定性、性能和成本优化工作。 王子勇,腾讯云专家级工程师, 腾讯云计算产品技术服务专家团队负责人。 概况 作为当前中国广泛使用的云视频会议产品,腾讯会议已服务超过 3 亿用户,能高并发支撑千万级用 ......
深度 etcd

Python 发展趋势:与 Rust 深度融合、更易于编写 Web 应用

大家好,我是猫哥,好久不见!2022 年末的时候,我不可避免地阳了,借着身体不舒服就停更了,接踵而至的是元旦和春节假期,又给自己放了假,连年终总结也鸽了,一懈怠就到了 2 月中旬…… 现在是我家娃出生的第三个月,全家人大部分的时间和精力都在他身上,结果是幸福与疲累共存。新生儿是那么的可爱,又是那么的 ......
深度 趋势 Python Rust Web

室内单目深度估计-2

注: 研究方向为depth estimation,欢迎同一个方向的加入QQ群(602708168)交流。 1. 论文简介 论文题目:Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation Paper地址:https://openaccess.t ......
深度

Python TensorFlow深度神经网络回归:keras.Sequential

本文介绍基于Python语言中TensorFlow的Keras接口,实现深度神经网络回归的方法。 1 写在前面 前期一篇文章Python TensorFlow深度学习回归代码:DNNRegressor详细介绍了基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络;而在TensorFl ......

MATLAB人工神经网络ANN代码

本文介绍基于MATLAB实现人工神经网络(ANN)回归的详细代码与操作。 在之前的文章MATLAB实现随机森林(RF)回归与自变量影响程度分析中,我们对基于MATLAB的随机森林(RF)回归与变量影响程度(重要性)排序的代码加以详细讲解与实践。本次我们继续基于MATLAB,对另一种常用的机器学习方法 ......
神经网络 人工 神经 代码 MATLAB

Python TensorFlow深度学习回归代码:DNNRegressor

本文介绍基于Python语言中TensorFlow的tf.estimator接口,实现深度学习神经网络回归的具体方法。 () 1 写在前面 1. 本文介绍的是基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络,而非TensorFlow 2.0中常用的Keras接口;关于Keras接 ......
DNNRegressor TensorFlow 深度 代码 Python

深度剖析 Linux 伙伴系统的设计与实现

在上篇文章 《深入理解 Linux 物理内存分配全链路实现》 中,笔者为大家详细介绍了 Linux 内存分配在内核中的整个链路实现: 但是当内核执行到 get_page_from_freelist 函数,准备进入伙伴系统执行具体内存分配动作的相关逻辑,笔者考虑到文章篇幅的原因,并没有过多的着墨,算是 ......
深度 伙伴 系统 Linux

神经网络基础部件-BN层详解

训练深度神经网络的复杂性在于,因为前面的层的参数会发生变化导致每层输入的分布在训练过程中会发生变化。这又导致模型需要需要较低的学习率和非常谨慎的参数初始化策略,从而减慢了训练速度,并且具有饱和非线性的模型训练起来也非常困难。网络层输入数据分布发生变化的这种现象称为内部协变量转移,BN 就是来解决这个... ......
网络基础 部件 神经 基础 网络

Java实现BP神经网络MNIST手写数字识别

Java实现BP神经网络,内含BP神经网络类,采用MNIST数据集,包含服务器和客户端程序,可在服务器训练后使客户端直接使用训练结果,界面有画板,可以手写数字 ......
神经网络 神经 数字 MNIST 网络

深度学习炼丹-数据标准化

当我们处理的数据具有不同尺度时,执行数据标准化操作是很有必要的。本文给出了数据标准化(Normalization)的定义、常用方法以及为什么要做数据标准化,并给出相关代码实现。 ......
深度 标准 数据

NAPT网络结构下TCP/UDP/ICMP访问外网原理思考

背景 作为程序员,应该都听说过NAT(Network Address Transfer,网络地址转换)这一技术名词,并或多或少大概知道其原理与作用--NAT是用于解决IPv4地址不够用,保证我们能够在IPv6普及前依然可以正常使用互联网而广泛使用的一个技术,其原理正如其名称所示:其可以将私网IP通过 ......
原理 结构 网络 NAPT ICMP

闻其声而知雅意,基于Pytorch(mps/cpu/cuda)的人工智能AI本地语音识别库Whisper(Python3.10)

前文回溯,之前一篇:含辞未吐,声若幽兰,史上最强免费人工智能AI语音合成TTS服务微软Azure(Python3.10接入),利用AI技术将文本合成语音,现在反过来,利用开源库Whisper再将语音转回文字,所谓闻其声而知雅意。 Whisper 是一个开源的语音识别库,它是由Facebook AI ......
雅意 人工智能 人工 语音 Pytorch

Pytorch:单卡多进程并行训练

在深度学习的项目中,我们进行单机多进程编程时一般不直接使用multiprocessing模块,而是使用其替代品torch.multiprocessing模块。它支持完全相同的操作,但对其进行了扩展。Python的multiprocessing模块可使用fork、spawn、forkserver三种方... ......
进程 Pytorch

安装pytorch-gpu的经验与教训

首先说明 本文并不是安装教程,网上有很多,这里只是自己遇到的一些问题 我是以前安装的tensorflow-gpu的,但是发现现在的学术论文大部分都是用pytorch复现的,因此才去安装的pytorch-gpu 查看自己安装的CUDA nvcc -V 这里我提供一个安装tensorflow时所用的CU ......
pytorch-gpu 教训 pytorch 经验 gpu

算法学习笔记(8.1): 网络最大流算法 EK, Dinic, ISAP

网络最大流 前置知识以及更多芝士参考下述链接 网络流合集链接:网络流 最大流,值得是在不超过管道~~(边)~~容量的情况下从源点到汇点最多能到达的流量 抽象一点:使 $\sum_{(S, v) \in E} f(S, v)$ 最大的流函数被称为网络的最大流,此时的流量被称为网络的最大流量 有了最大流 ......
算法 笔记 Dinic 网络 ISAP

神经网络基础部件-激活函数详解

本文分析了激活函数对于神经网络的必要性,同时讲解了几种常见的激活函数的原理,并给出相关公式、代码和示例图。从机器学习的角度来看,神经网络其实就是一个非线性模型,其基本组成单元为具有非线性激活函数的神经元,通过大量神经元之间的连接,使得多层神经网络成为一种高度非线性的模型。神经元之间的连接权重就是需要... ......
网络基础 部件 函数 激活 神经

深度学习基础-损失函数详解

大多数深度学习算法都会涉及某种形式的优化,所谓优化指的是改变 x 以最小化或最大化某个函数 f(x) 的任务,我们通常以最小化 f(x) 指代大多数最优化问题。损失函数大致可分为两种:回归损失(针对连续型变量)和分类损失(针对离散型变量)。常用的减少损失函数的优化算法是“梯度下降法”(Gradien... ......
函数 深度 损失 基础

pytorch 配置详细过程

#torch github 项目多 方便,api好调用 cpu版本 ###装torch 安装最新版本的就可以。 ###torchvision 要版本对应 算法: torchvision版本号= torch版本号第一个数字-1.torch版本号第二个数字+1.torch版本号第三个数字 所以我的就是: ......
过程 pytorch

[深度学习] 基于切片辅助超推理库SAHI优化小目标识别

对象检测是迄今为止计算机视觉中最重要的应用领域。然而,小物体的检测和大图像的推理仍然是实际使用中的主要问题,这是因为小目标物体有效特征少,覆盖范围少。小目标物体的定义通常有两种方式。一种是绝对尺度定义,即以物体的像素尺寸来判断是否为小目标,如在COCO数据集中,尺寸小于32×32像素的目标被判定为小 ......
小目 深度 SAHI

深度学习之Transformer网络

【博主使用的python版本:3.6.8】 本次没有额外的资料下载 Packages import tensorflow as tf import pandas as pd import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ......
Transformer 深度 网络

基于U-Net网络的图像分割的MindStudio实践

摘要:本实践是基于Windows版MindStudio 5.0.RC3,远程连接ECS服务器使用,ECS是基于官方分享的CANN6.0.RC1_MindX_Vision3.0.RC3镜像创建的。 本文分享自华为云社区《【MindStudio训练营第一季】基于U-Net网络的图像分割的MindStud ......
MindStudio 图像 U-Net 网络 Net