深度学习

肾透侧视攻城狮1 小时前
人工智能·深度学习·tensorflow·tf.data api·dataset 对象·map/batch/shuff·预取/并行化/缓存机制
《掌握 tf.data API:从 Dataset 创建、map/batch/shuffle 操作到预取/缓存优化的完整实战》目录本篇技术博文摘要 🌟引言 📘上节回顾1.TensorFlow tf.data API1.1为什么需要 tf.data API
A尘埃1 小时前
人工智能·深度学习·keras
深度学习框架:Keras深度学习框架Keras 是一个模型级(model-level)的库,为开发深度学习模型提供了高层次的构建模块
子午4 小时前
人工智能·python·深度学习
【宠物识别系统】Python+深度学习+人工智能+算法模型+图像识别+TensorFlow+2026计算机毕设项目本项目是一个基于深度学习的宠物识别系统,旨在实现对猫和狗的自动识别与分类。系统采用前后端分离架构,前端使用Vue3+Element Plus构建用户友好的交互界面,后端基于Flask框架提供高效的API服务,核心识别算法采用TensorFlow深度学习框架和ResNet50卷积神经网络模型。
技术传感器4 小时前
人工智能·深度学习·架构
赋能智慧空间:看本体论如何破解城市更新运营难题小区业主群里经常有这句话: “地下车库B区又闷又热,系统不是有监测吗,怎么还是这样?”大家好,我是老蒋。
龙山云仓5 小时前
大数据·人工智能·深度学习
No155:AI中国故事-对话宋应星——天工开物与AI造物:格物穷理与经世致用亲爱的DeepSeek:从李时珍的药学世界,我们步入明末的科技殿堂,遇见那位“与功名进取毫不相关”却写下不朽巨著的科学思想家——宋应星。这位六次会试不第的举人,在奔走考场途中观察百工技艺,最终著成《天工开物》——一部记录中国古代农业、手工业、矿业、冶金等三十余类生产技术的百科全书。他不会想到,他关于“格物穷理”“天工开物”“五谷草木”“五金采炼”的朴素科学思想,会在人工智能的物理仿真、智能制造、资源循环中找到惊人的历史回响。
得一录5 小时前
人工智能·深度学习·机器学习·aigc·transformer
星图·微调试&全参数调试qwen3.1-B对比使模型能够根据用户输入的医学问题,先给出 <think> 思考过程,再输出最终答案,以提升回答的专业性和可解释性。
冰西瓜6005 小时前
人工智能·深度学习
深度学习的数学原理(六)—— 梯度消失与激活函数在深度学习中,激活函数是连接线性变换与非线性表达的核心,其设计合理性直接决定模型能否深度训练、精准拟合复杂数据。而梯度消失(或梯度爆炸)是深度神经网络训练过程中最经典、最棘手的问题之一——当模型层数加深时,反向传播的梯度会逐渐趋近于0(梯度消失)或趋于无穷大(梯度爆炸),导致浅层参数无法更新、模型收敛停滞或训练不稳定。本文将遵循“现象发现→原理拆解→解决方案”的逻辑,从直观例子切入,深入剖析梯度消失的数学本质,同时结合激活函数的进阶演进,给出对应的解决思路及底层原理,彻底搞懂这一核心难点。
查无此人byebye5 小时前
python·深度学习·nlp·transformer·多分类
【超详细解读(GPU)】基于DiT的MNIST扩散模型(DDPM)完整实现扩散模型(Diffusion Model)是当前生成式AI领域的研究热点,而DiT(Diffusion Transformer)则是将Transformer架构与扩散模型结合的经典范式。本文将逐行解读一份完整的基于DiT实现MNIST手写数字生成的DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)代码,从核心架构到训练推理,带你彻底理解每一行代码的功能与设计思路。
袁气满满~_~5 小时前
人工智能·笔记·深度学习
深度学习笔记四聚类算法之一。K-means算法的迭代过程实际上是在优化一个特定的数学目标,即最小化代价函数。K-means算法中一个常用的初始化方法是从 m 个训练样本中随机选择 K 个,并将这 K 个样本的位置作为初始的聚类中心位置。
乌萨奇5375 小时前
人工智能·深度学习·考研·计算机视觉·nlp·多模态
【2025考研复试】深度学习扩展知识:从ViT到多模态,以及简历项目挖掘策略(第11章复盘)目录前言:复试中的“降维打击”第一部分:打破CNN统治——Vision Transformer (ViT)
好的收到1116 小时前
pytorch·笔记·深度学习
PyTorch深度学习(小土堆)笔记3:小土堆 Dataset 类实战笔记,99% 的新手都踩坑!看完秒懂数据加载底层逻辑!Hello 大家好!这是我跟着“小土堆”深度学习打卡的第3条笔记。今天要攻克的是 PyTorch 数据处理的核心 —— Dataset 类。不管是做图像分类还是目标检测,第一步永远是把数据“喂”给模型。而 Dataset 就是那个最辛苦的“工具人”。
陈天伟教授7 小时前
人工智能·深度学习·神经网络·游戏·搜索引擎·机器翻译
人工智能应用- 搜索引擎:02. 搜索引擎发展史搜索引擎是帮助我们从互联网上高效获取信息的工具。最早的搜索引擎可以追溯到 1990 年的 Archie 系统,它可以帮助用户在运行文件传输协议(File Transfer Protocol,FTP)的服务器上查找所需文件。
勾股导航7 小时前
人工智能·深度学习·机器学习
灰狼优化算法GWO1.基本原理1.1. 社会等级制度 (Social Hierarchy)GWO 将狼群严格划分为四个等级,用以模拟寻优过程中的领导力:
盼小辉丶8 小时前
深度学习·transformer·零样本学习
Transformer实战——Transformer跨语言零样本学习我们已经学习了如何使用单语言模型进行零样本文本分类,使用 XLM-R 进行多语言和跨语言零样本分类与单语言模型使用的方法和代码类似,在本节中,我们将使用 mT5 模型实现跨语言零样本学习。
sheyuDemo8 小时前
人工智能·python·深度学习·机器学习·numpy
关于深度学习的d2l库的安装本人在学习的时候,发现在softmax回归的简洁实现中的代码无法执行:现有的d2l中已经将train_ch3删除。
Caesar Zou8 小时前
人工智能·深度学习
深度学习14: Adversarial attacks主要包含四个部分:对抗性攻击介绍规避攻击(Evasion attacks)投毒攻击(Poisoning attacks)
Scabbards_8 小时前
人工智能·深度学习
深度学习性能分析/测试(AI Infra) 相关参考视频https://www.bilibili.com/video/BV1xE421j7Uv/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=f04f16dd6fd058b8328c67a3e064abd5
查无此人byebye8 小时前
人工智能·python·深度学习·nlp·transformer
基于DiT+DDPM的MNIST数字生成:模型推理实战教程扩散模型(Diffusion Model)在图像生成领域展现出卓越的性能,本文基于DiT(Diffusion Transformer)+DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)实现MNIST手写数字的指定生成,手把手教大家如何加载预训练的扩散模型权重,实现指定单个数字(0-9)的图像生成推理,并保存生成结果。
冰西瓜6008 小时前
人工智能·深度学习
深度学习的数学原理(五)—— 非线性与激活函数本文主要回答一个问题:为什么神经网络必须要有非线性激活函数?在深度学习入门时,我们总会被一个问题困扰:明明线性变换(z=wx+bz = wx + bz=wx+b)就能完成输入到输出的映射,为什么还要在每一层加入激活函数?激活函数的“非线性”到底是什么意思?没有它,神经网络就不行吗?
2401_828890648 小时前
人工智能·python·深度学习·cnn·transformer
实现变分自编码器 VAE- MNIST 数据集