- 2024-11-21Deep Residual Learning for Image Recognition 翻译
Doc2X|PDF到Markdown一步搞定只需几秒,Doc2X即可将PDF转换为Markdown,支持批量处理和深度翻译功能。Doc2X|One-StepPDFtoMarkdownConversionInjustseconds,Doc2XconvertsPDFstoMarkdown,withsupportforbatchprocessingandadvancedtranslatio
- 2024-11-17【转载】遗传算法-HyperNEAT Approach in Neuroevolution
原文地址:https://medium.com/@eugenesh4work/hyperneat-approach-in-neuroevolution-d2ead10aad33HyperNEAT(Hypercube-basedNeuroEvolutionofAugmentingTopologies)innovativealgorithmextendsthecapabilitiesofevolutionarycomputation,particularlyinevol
- 2024-11-13TensorFlow\Keras实战100例——GAN生成图像
一.原理说明GAN包括两个主要部分:生成器(Generator)鉴别器(Discriminator)。生成器负责创建新颖的图像,而鉴别器负责了解生成的图像有多好。我们要为GAN图像生成构建的整个架构如下图所示。二.数据说明MINST数据集是机器学习领域一个经典的数据集,其中包括70000个样本,包
- 2024-11-08tensorflow案例5--基于改进VGG16模型的马铃薯识别,准确率提升0.6%,计算量降低78.07%
- 2024-11-06AIGC:人工智能生成内容的未来
文章目录一、AIGC的定义与背景1.1AIGC的起源与发展1.2AIGC的核心技术二、AIGC的核心技术解析2.1生成对抗网络(GANs)2.2变分自编码器(VAEs)2.3自然语言处理(NLP)与文本生成三、AIGC的应用场景四、AIGC的挑战与未来趋势总结:引言随着人工智能技术的飞速发展,尤其是在
- 2024-11-03‘随机失活’:人工智能真的在模仿人脑吗?
序言:过拟合是人工智能训练中的一个常见问题,类似于一位“读死书”的学生,他只能机械地背诵书本内容,缺乏灵活性,一旦题目稍有变化便无法理解。为了解决这一问题,科学家们从人脑的学习方式中获得启发,设计出“随机失活”方法。在学习过程中,随机关闭部分神经元,避免神经元之间过度依赖,从而
- 2024-11-03深度学习模型综述:基础、架构及应用实例(有代码哦~)
深度学习是机器学习领域的重要分支,基于多层神经网络模拟人类大脑的神经结构,能自动提取数据特征并在图像识别、自然语言处理等任务中取得了出色的成绩。本文将从深度学习的基础、主要模型架构及其典型应用展开,深入探讨深度学习模型的设计、训练与应用。一、深度学习的基本概念
- 2024-10-29【论文精读】On the Relationship Between Self-Attention and Convolutional Layers
【论文精读】OntheRelationshipBetweenSelf-AttentionandConvolutionalLayers作者:Jean-BaptisteCordonnier,AndreasLoukas,MartinJaggi发表会议:ICLR2020论文地址:arXiv:1911.03584v2目录【论文精读】OntheRelationshipBetweenSelf-AttentionandConv
- 2024-10-28LSTM——长短期记忆神经网络
目录1.LSTM工作原理2.LSTM的代码实现3.代码详解 LSTM(LongShort-TermMemory)是一种特殊的循环神经网络(RNN),用于解决长序列中的长期依赖问题。它通过引入门机制,控制信息的流入、保留和输出,从而在避免梯度消失或爆炸的情况下捕获较长序列的依赖关系。以下是
- 2024-10-23#深度学习:从基础到实践
深度学习是人工智能领域近年来最为火热的技术之一。它通过构建由多个隐藏层组成的神经网络模型,能够从海量数据中自动学习特征和表征,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。本文将全面介绍深度学习的基础知识、主要算法和实践应用,帮助您快速掌握这一
- 2024-10-15自然语言处理之语音识别:Convolutional Neural Networks (CNN):深度学习与神经网络基础
自然语言处理之语音识别:ConvolutionalNeuralNetworks(CNN):深度学习与神经网络基础深度学习与神经网络基础subdir1.1:神经网络的基本概念神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型,用于处理复杂的数据模式识别和预测问题。它由输入层、隐藏层和输出层组成,每一层
- 2024-10-12Python知识点:基于Python技术,如何使用TensorFlow进行自动驾驶模型训练
开篇,先说一个好消息,截止到2025年1月1日前,翻到文末找到我,赠送定制版的开题报告和任务书,先到先得!过期不候!使用TensorFlow进行自动驾驶模型训练的Python技术详解自动驾驶技术是人工智能领域的一个重要应用,它涉及到多个复杂的机器学习任务,如图像识别、决策制定和运动控制。Te
- 2024-10-11【交通标志识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+图像识别+计算机课设项目+TensorFlow+模型训练
一、介绍交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,在交通标志图像识别功能实现中,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集,进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地的h5格式文件。再使用Dj
- 2024-10-11【海洋生物识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+TensorFlow+Django网页界面
一、介绍海洋生物识别系统。以Python作为主要编程语言,通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法,通过对22种常见的海洋生物(‘蛤蜊’,‘珊瑚’,‘螃蟹’,‘海豚’,‘鳗鱼’,‘水母’,‘龙虾’,‘海蛞蝓’,‘章鱼’,‘水獭’,‘企鹅’,‘河豚’,‘魔鬼鱼’,‘
- 2024-10-10YOLO11实战:新颖的多尺度卷积注意力(MSCA)加在网络不同位置的涨点情况 | 创新点如何在自己数据集上高效涨点,解决不涨点掉点等问题
- 2024-09-30计算机视觉算法
计算机视觉算法详解及代码实现1.引言计算机视觉(ComputerVision,CV)是人工智能的重要分支,旨在让计算机具备从图像或视频中理解和提取有用信息的能力。随着深度学习技术的兴起,计算机视觉已经在诸多领域取得了突破性进展,如自动驾驶、医疗影像分析、安防监控等。本文将介绍计
- 2024-09-27【交通标志识别系统】计算机毕设案例+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+模型训练+Django网页界面
一、介绍交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,在交通标志图像识别功能实现中,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集,进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地的h5格式文件。再使用Dj
- 2024-09-25【深度学习|地学应用】glacier——让我们一起看看深度学习在冰川研究中的应用是怎么样的呢?
【深度学习|地学应用】glacier——让我们一起看看深度学习在冰川研究中的应用是怎么样的呢?【深度学习|地学应用】glacier——让我们一起看看深度学习在冰川研究中的应用是怎么样的呢?文章目录【深度学习|地学应用】glacier——让我们一起看看深度学习在冰川研究中的应
- 2024-09-24详解Diffusion扩散模型:理论、架构与实现
本文深入探讨了Diffusion扩散模型的概念、架构设计与算法实现,详细解析了模型的前向与逆向过程、编码器与解码器的设计、网络结构与训练过程,结合PyTorch代码示例,提供全面的技术指导。关注TechLead,复旦AI博士,分享AI领域全维度知识与研究。拥有10+年AI领域研究经验、复旦机器人智
- 2024-09-23ELEC5307 Deep Learning
ELEC5307DeepLearningProject#1:ParametersinNeuralNetworksDue:23Oct202011:59PM1ObjectivesThislaboratoryaimstointroducethebasictechniquesindeepneuralnetworks.Inthislaboratoryyouwill:LearntousePyTorchtoloadimagesand
- 2024-09-14AI与艺术的碰撞:当机器开始创作,创造力何在?
一、引言艺术与创造力的定义及重要性艺术,作为人类情感和思想的表达形式,涵盖了绘画、音乐、文学等多种领域。它不仅是文化传承的载体,更是人类想象力和创造力的结晶。创造力,则是推动艺术发展和社会进步的关键力量,它促使人们不断突破传统框架,探索新的艺术表现方式和文化内涵
- 2024-09-12Tensorflow第T2周:彩色图片分类
目录Tensorflow第T2周:彩色图片分类一、前期工作1.设置GPU2.导入数据3.归一化4.可视化二、构建CNN网络3.模型编译四、训练模型五、预测六、模型评估总结:Tensorflow第T2周:彩色图片分类
- 2024-09-10看demo学算法之 自编码器
大家好,这里是小琳AI课堂!今天我们来聊聊自编码器。
- 2024-09-04神经网络之卷积篇:详解池化层(Pooling layers)
详解池化层除了卷积层,卷积网络也经常使用池化层来缩减模型的大小,提高计算速度,同时提高所提取特征的鲁棒性,来看一下。先举一个池化层的例子,然后再讨论池化层的必要性。假如输入是一个4×4矩阵,用到的池化类型是最大池化(maxpooling)。执行最大池化的树池是一个2×2矩阵。执行过程
- 2024-08-17探索TensorFlow:深度学习的未来
标题:探索TensorFlow:深度学习的未来在当今快速发展的人工智能领域,TensorFlow无疑是最耀眼的明珠之一。TensorFlow是由GoogleBrain团队开发的一个开源机器学习框架,它以其强大的灵活性、易用性和高效的性能,迅速成为全球开发者和研究人员的首选工具。本文将深入探讨TensorFlow