深度
R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据|附代码数据
library(keras) 生成样本数据集 首先，本教程的样本回归时间序列数据集。 plot( c ) points( a ) points( b ) points( y ) 点击标题查阅往期内容 RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测 左右滑动查看更多 01 02 ......
人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习）
人工智能领域：面试常见问题超全（深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习） ......
深度学习实践篇[17]：模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT
# 深度学习实践篇[17]：模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT # 1.模型压缩概述 ## 1.2模型压缩原有 理论上来说，深度神经网络模型越深，非线性程度也就越大，相应的对现实问题的表达能力越强，但相应的代价是，训练成本和模型 ......
深度学习中的模型选择与参数调优
[toc] 深度学习是人工智能领域的重要组成部分，其使用神经网络模型进行数据处理和预测，已经在诸如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域取得了显著的进展。然而，在深度学习中，模型选择和参数调优是非常关键的步骤，直接影响到模型的效果和性能。本文将介绍深度学习中的模型选择与参数调优的技术原理、实现步骤 ......
企业级实战开发：深度学习技术在智能营销领域的应用
[toc] 24. "企业级实战开发：深度学习技术在智能营销领域的应用" 近年来，随着人工智能技术的不断发展，深度学习技术在智能营销领域的应用也越来越广泛。在这篇文章中，我们将介绍深度学习技术在智能营销领域的应用，包括技术原理、实现步骤和示例应用等方面。 ## 1. 引言 智能营销是指利用人工智能技 ......
文本分类与情感分析：基于深度学习的大型语言模型应用
[toc] 文本分类和情感分析是人工智能领域中非常重要的技术，其应用广泛，包括自然语言处理、语音识别、计算机视觉等多个领域。本文将介绍基于深度学习的大型语言模型应用文本分类和情感分析的技术原理及实现步骤，并探讨相关应用场景和优化改进的方法。 ## 1. 引言 随着人工智能的不断发展，文本分类和情感分 ......
深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用
[toc] 深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用 随着人工智能技术的不断发展，深度学习神经网络在自然语言处理领域中的应用越来越广泛。文本分类是深度学习神经网络的一个重要应用之一，其目的是将文本分类到不同的类别中，以便进行相应的处理和分析。本文将介绍深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用，包括技 ......
人工智能创业投资项目案例：基于深度学习的机器人技术
[toc] 人工智能创业投资项目案例：基于深度学习的机器人技术 随着人工智能技术的快速发展，机器人技术也逐渐成为了一个热门的领域。机器人技术在工业、农业、医疗、教育、娱乐等领域都有广泛的应用。近年来，随着深度学习技术的不断发展，机器人技术也逐渐实现了智能化和自动化。其中，基于深度学习的机器人技术成为 ......
实战开发案例：利用深度学习技术实现智能推荐系统
[toc] 人工智能是近年来快速发展的领域，尤其是在推荐系统中，利用深度学习技术可以实现更加智能化的推荐。本文将介绍如何利用深度学习技术实现智能推荐系统，并针对实现过程中可能遇到的问题进行解答和讨论。 ## 1. 引言 智能推荐系统是将用户历史行为数据与其他数据源(如社交数据、媒体数据等)进行融合， ......
深度学习是机器学习的一个分支，其主要目标是让计算机通过多层神经网络实现复杂的任务，如图像识别、语音识别、自然语
[toc] 深度学习是机器学习的一个分支，其主要目标是让计算机通过多层神经网络实现复杂的任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。随着人工智能应用的不断发展，深度学习技术在各个领域的应用也越来越广泛。未来编程语言的发展将离不开深度学习技术，因为深度学习技术将广泛应用于各种应用场景，如智能安防、智能 ......
ResNet模型：在计算机视觉任务中实现深度学习
[toc] 文章：ResNet模型：在计算机视觉任务中实现深度学习 ## 1. 引言 深度学习是一种革命性的机器学习技术，自推出以来，已经被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。在计算机视觉领域，深度学习中的 ResNet 模型成为了一个经典的例子，被广泛用于图像分类、目标检测、图像分 ......
企业级实战开发：深度学习技术在智能客服领域的应用
[toc] 1. 引言 随着人工智能的不断发展和应用，智能客服领域成为了深度学习技术的重要应用领域之一。智能客服能够自动化处理客户的问题，提高客户满意度，减少人力成本，同时也能够在客户遇到困难时快速响应，提供及时的帮助和支持。因此，将深度学习技术应用于智能客服领域具有重要的意义和价值。本文将介绍深度 ......
深度学习技术在自然语言处理领域的应用：未来人工智能将会如何？
[toc] 深度学习技术在自然语言处理领域的应用：未来人工智能将会如何？ 随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理(NLP)领域成为了深度学习技术的重要应用领域之一。深度学习技术通过模拟人脑神经网络的结构和功能，来学习和预测自然语言，取得了令人瞩目的成果。在NLP领域，深度学习技术的应用已经涉及到了 ......
基于深度学习的人工智能在智能交通中的应用
[toc] 一、引言 随着人工智能技术的不断发展，深度学习成为了人工智能领域的热门话题。在智能交通领域，深度学习已经被广泛应用于图像识别、目标检测、自动驾驶等方面，为交通管理提供了更先进、更准确、更安全的解决方案。本文将介绍基于深度学习的人工智能在智能交通中的应用技术，以及实现和应用实例。 二、技术 ......
如何优化深度克隆 deepclone
普通克隆的方式 1. 大部分会使用 序列化和反序列化的方式 , 缺点：这种方式不会对对象中的函数或者Map对象进行深度克隆。 const result = JSON.parse(JSON.stringify(value)) 2. 手写一个deepclone函数 //创建可回收map集合 来处理环形引 ......
深度学习框架Keras
模型亮点 测试集上评分为1.0 数据集由sklearn自带 以下为模型具体实现 Step1.数据读取 how 数据读取？ 使用load_iris命令，加载鸢尾花数据集 from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris() x=iris.dat ......
深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM
# 深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM # 1.Learning to Learn Learning to Learn by Gradient Descent by Gradient Descent 提出了 ......
深度学习应用篇-元学习[15]：基于度量的元学习：SNAIL、RN、PN、MN
# 深度学习应用篇-元学习[15]：基于度量的元学习：SNAIL、RN、PN、MN # 1.Simple Neural Attentive Learner(SNAIL) 元学习可以被定义为一种序列到序列的问题， 在现存的方法中，元学习器的瓶颈是如何去吸收同化利用过去的经验。 注意力机制可以允许在历史 ......
2023-06-14：我们从二叉树的根节点 root 开始进行深度优先搜索。 在遍历中的每个节点处，我们输出 D 条短划线（其中 D 是该节点的深度） 然后输出该节点的值。（如果节点的深度为 D，则其
2023-06-14：我们从二叉树的根节点 root 开始进行深度优先搜索。 在遍历中的每个节点处，我们输出 D 条短划线（其中 D 是该节点的深度） 然后输出该节点的值。（如果节点的深度为 D，则其直接子节点的深度为 D + 1 根节点的深度为 0 如果节点只有一个子节点，那么保证该子节点为左子节 ......
深度学习应用篇-元学习[13]：元学习概念、学习期、工作原理、模型分类等
# # 深度学习应用篇-元学习[13]：元学习概念、学习期、工作原理、模型分类等 # 1.元学习概述 ## 1.1元学习概念 元学习 (Meta-Learning) 通常被理解为“学会学习 (Learning-to-Learn)”， 指的是在多个学习阶段改进学习算法的过程。 在基础学习过程中， 内部 ......
深度学习应用篇-元学习[14]：基于优化的元学习-MAML模型、LEO模型、Reptile模型
# 深度学习应用篇-元学习[14]：基于优化的元学习-MAML模型、LEO模型、Reptile模型 # 1.Model-Agnostic Meta-Learning Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)： 与模型无关的元学习，可兼容于任何一种采用梯度下降算法的模型。 ......
小灰灰深度学习之关于三维张量的一些索引
首先要感谢CSDN中http://t.csdn.cn/XyT4e这篇文章(我接下来写的内容,也和这篇文章基本一样) 下面是我实际操作得到的结果: 我们看第一种情况的代码: import torch b = torch.arange(1, 61).reshape(3, 4, 5) idx1 = tor ......
Vue-watch-deep 深度监听
首先明确一个概念，Vue 是可以监听到 多层级数据改变的，且可以在页面上做出对应展示。但是 Vue 提供的 watch 方法，默认是不提供 深度监听的( deep 默认为 false，也就是不开启深度监听) (刚挂载的时候是不执行的，只有挂载完成之后的变化才会执行。如果我们想要初次挂载的时候就l执行 ......
基于无监督深度学习的电子健康档案数据挖掘技术研究进展
基于无监督深度学习的电子健康档案数据挖掘技术研究进展 摘要 介绍自编码器、生成式对抗网络、BERT等无监督深度学习方法，阐述其在电子健康档案数据挖掘领域中的应用及其挑战，指出无监督深度学习技术能够加速医疗知识发现和临床决策支持，促进个性化医学发展。 1. 引言 电子健康档案（Electronic H ......
深度学习应用篇-推荐系统[12]：经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比
# 深度学习应用篇-推荐系统[12]：经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比 # 1.DeepFM模型 ## 1.1.模型简介 CTR预估是目前推荐系统的核心技术，其目标是预估用户点击推荐内容的概率。DeepFM模型包含FM和DNN两部分，FM模型可以抽取low-or ......
深度学习应用篇-推荐系统[11]：推荐系统的组成、场景转化指标（pv点击率,uv点击率,曝光点击率）、用户数据指标等评价指标详解
深度学习应用篇-推荐系统[11]：推荐系统的组成、场景转化指标（pv点击率,uv点击率,曝光点击率）、用户数据指标等评价指标详解 ......
小灰灰深度学习day9——多线程读取小批量数据(这里运行的时候报错了,目前还不会解决,待更新……)
在这里先把代码放上来 import torch import time import numpy as np import torchvision from torch.utils import data from torchvision import transforms from d2l imp ......
深度学习降噪专题课：总结
大家好，本课是本次专题课的最后一节课，给出了未来的研究改进方向，谢谢！ 加QQ群，获得相关资料，与群主交流讨论：106047770 本系列文章为线上课程的复盘，每上完一节课就会同步发布对应的文章 本课程系列文章可进入合集查看： [深度学习降噪专题课系列文章合集](https://www.cnblog ......
人民日报：天翼云持续拓展云网基础设施覆盖广度和深度
5月31日，由人民日报文化传媒有限公司主办的2023数字经济论坛在北京举行，本次论坛主题为“发展数字经济，共建数字中国”。人民日报社副总编辑徐立京、中国国际经济交流中心副理事长王一鸣、科学技术部高技术研究发展中心主任张洪刚、工业和信息化部信息技术发展司一级巡视员王建伟、中央网信办数据与技术保障中心主... ......