分类

深度学习：简介与任务分类总览一、什么是深度学习？1.1 深度学习的定义深度学习（Deep Learning）是机器学习的一种特殊形式，它依赖于具有多层结构的神经网络自动从数据中学习特征并完成任务，如图像识别，语音识别，自然语言处理等。

呆头鹅AI工作室

[2025CVPR-图象分类方向]CATANet：用于轻量级图像超分辨率的高效内容感知标记聚合三阶段流程：2.2 令牌聚合块（TAB）论文地址：https://arxiv.org/pdf/2503.06896v1

向左转,　向右走ˉ

为什么分类任务偏爱交叉熵？MSE 为何折戟？在机器学习的世界里，损失函数是模型的“指南针”——它定义了模型“好坏”的标准，直接决定了参数优化的方向。对于分类任务（比如判断一张图片是猫还是狗），我们通常会选择交叉熵作为损失函数；而在回归任务（比如预测房价）中，均方误差（MSE）则是更常见的选择。但你有没有想过：为什么分类任务不用 MSE？交叉熵究竟有什么“不可替代”的优势？

【PyTorch】图像多分类项目部署【PyTorch】图像多分类项目【PyTorch】图像多分类项目部署如果需要在独立于训练脚本的新脚本中部署模型，这种情况模型和权重在内存中不存在，因此需要构造一个模型类的对象，然后将存储的权重加载到模型中。

基于深度学习的图像分类：使用ShuffleNet实现高效分类前言图像分类是计算机视觉领域中的一个基础任务，其目标是将输入的图像分配到预定义的类别中。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像分类任务中取得了显著的进展。ShuffleNet是一种轻量级的深度学习架构，专为移动和嵌入式设备设计，能够在保持较高分类精度的同时，显著减少计算量和模型大小。本文将详细介绍如何使用ShuffleNet实现高效的图像分类，从理论基础到代码实现，带你一步步掌握基于ShuffleNet的图像分类。一、图像分类的基本概念（一）图像分类的定义图像分类是指将输入的图

徐礼昭｜商派软件市场负责人

数智驱动的「库存管理」：从风险系数、ABC分类到OMS和ERP系统的协同优化策略库存管理作为企业供应链的核心环节，直接影响着现金流、运营效率和客户满意度。传统的库存管理方式往往局限于静态数字的监控，而现代企业需要的是贯穿采购、生产、销售、仓储和财务的全流程动态管理体系。

基于深度学习的医学图像分析：使用YOLOv5实现细胞检测最近研学过程中发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击链接跳转到网站人工智能及编程语言学习教程。读者们可以通过里面的文章详细了解一下人工智能及其编程等教程和学习方法。下面开始对正文内容的介绍。

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诗酒当趁年华

【NLP实践】二、自训练数据实现中文文本分类并提供RestfulAPI服务使用场景：随着用户使用量的增加，用户投诉量也日益增加，为了方便售后人员处理解决投诉问题以及售后问题的分类以及分析，所以利用NLP对投诉进行文本分类，分类为：用户抱怨、整机、异味、硬件、软件等等类型。随着系统的使用，标签矫正，可以使得模型在持续迭代日益精准。预训练模型： bert-base-chinese 谷歌开源的预训练模型，2018年至今，依然bert神一般的存在，性价比高、使用成本低，无脑套用就完事了。

基于深度学习的图像分类：使用Capsule Networks实现高效分类前言图像分类是计算机视觉领域中的一个基础任务，其目标是将输入的图像分配到预定义的类别中。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像分类任务中取得了显著的进展。然而，CNN在处理某些复杂任务时仍存在局限性，例如对图像中对象的姿势和空间关系的建模能力较弱。Capsule Networks（胶囊网络）是一种新型的深度学习架构，通过引入胶囊（Capsules）和动态路由（Dynamic Routing）机制，显著提高了模型对图像中对象的姿势和空间关系的建模能力。本文将详细介绍如何使用Capsul

Python点阵字生成与优化：从基础实现到高级渲染技术前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家，觉得好请收藏。点击跳转到网站。

简简单单做算法

基于LSTM深度学习网络的视频类型分类算法matlab仿真目录1.前言2.算法运行效果图预览3.算法运行软件版本4.部分核心程序5.算法仿真参数6.算法理论概述

优宁维生物

血液样本的分类与应用血液主要由血细胞（包括红细胞、白细胞和血小板）和血浆组成。当血液离体后未经抗凝处理时，会发生自然凝固。经过离心或静置分离后，上层为淡黄色透明的血清，中间层为白色固体，主要由白细胞和血小板组成，而最下层的红色固体则是红细胞。

基于深度学习的图像分类：使用DenseNet实现高效分类前言图像分类是计算机视觉领域中的一个基础任务，其目标是将输入的图像分配到预定义的类别中。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像分类任务中取得了显著的进展。DenseNet（Densely Connected Convolutional Networks）是一种新型的深度学习架构，通过密集连接（Dense Connections）的方式显著提高了模型的性能和效率。本文将详细介绍如何使用DenseNet实现高效的图像分类，从理论基础到代码实现，带你一步步掌握基于DenseNet的图像分类

从零开始学习人工智能

智能问答分类系统：基于SVM的用户意图识别在现代企业服务系统中，用户会通过各种渠道提出业务相关问题。为了提升服务效率和用户体验，构建一个能够自动识别用户意图的智能分类系统变得至关重要。本文将介绍如何使用支持向量机(SVM)构建一个通用的用户问题分类系统。

基于深度学习的胸部 X 光图像肺炎分类系统（四）胸片识别模型工作流程这段代码是整个程序的 “主流程”，就像做一道菜的 “步骤清单”，从准备食材到最后端出菜的全过程。

基于深度学习的图像分类：使用预训练模型进行迁移学习前言图像分类是计算机视觉领域中的一个基础任务，其目标是将输入的图像分配到预定义的类别中。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像分类任务中取得了显著的进展。预训练模型（如ResNet、VGG、Inception等）在大规模数据集（如ImageNet）上训练后，可以迁移到其他任务中，显著提高模型的性能。本文将详细介绍如何使用预训练模型进行迁移学习，从理论基础到代码实现，带你一步步掌握图像分类的完整流程。一、图像分类的基本概念（一）图像分类的定义图像分类是指将输入的图像分配到预定义的

基于深度学习的图像分类：使用EfficientNet实现高效分类前言图像分类是计算机视觉领域中的一个基础任务，其目标是将输入的图像分配到预定义的类别中。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像分类任务中取得了显著的进展。EfficientNet是一种新型的深度学习架构，它通过复合缩放（Compound Scaling）方法系统地扩展网络的深度、宽度和分辨率，从而在保持高效性的同时显著提高了性能。本文将详细介绍如何使用EfficientNet实现高效的图像分类，从理论基础到代码实现，带你一步步掌握基于EfficientNet的图像分类。一、图像分类

基于深度学习的图像分类：使用MobileNet实现高效分类前言图像分类是计算机视觉领域中的一个基础任务，其目标是将输入的图像分配到预定义的类别中。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像分类任务中取得了显著的进展。然而，随着移动设备和嵌入式系统的普及，对轻量级模型的需求日益增加。MobileNet是一种轻量级的深度神经网络架构，专为移动和嵌入式设备设计，能够在保持较高分类精度的同时，显著减少计算量和模型大小。本文将详细介绍如何使用MobileNet实现高效的图像分类，从理论基础到代码实现，带你一步步掌握基于MobileNet的图像分类。一、

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