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深度学习

1670内容

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涵盖深度学习相关模型、框架、开发与应用知识。

文章博文课程

共 1670 条

NVIDIA Omniverse Blueprint：开启实时物理数字孪生的新纪元

通过Omniverse Blueprint，NVIDIA携手行业软件领先者，共同探索并实现了实时物理数字孪生的新可能。

2024-11-20 09:55:04

Omniverse NVIDIA

第一线DYXnet总经理陈姵妏：解析 “AI + 云网安” 服务的创新架构与发展战略

在企业全球化与数智化双轮趋势的牵引下，第一线着力推进服务架构进行横纵双向延伸，横向的 “强基拓界” 战略旨在全方位强化服务能力，包括服务能力的扩充、服务区域的拓展以及服务链条的延伸，精准对接企业在数字化与全球化进程中，对云网安基础设施的需求。

2024-11-19 17:40:01

第一线服务 AI 化

用大模型云锦天章问世彩云科技开创DCFormer架构全新篇章

11月13日，彩云科技在北京总部与媒体进行一场主题为“From Paper to App”的沟通会。会上，彩云科技CEO袁行远，就通用大模型未来进化之路，与人工智能的落地场景等热点话题进行了交流，并正式推出了首款基于DCFormer架构开发的通用大模型云锦天章

2024-11-14 09:33:10

彩云科技 DCFormer

PyTorch 深度学习的十个核心概念

本文介绍了 PyTorch 中的十个核心概念，通过这些概念的学习和实践，你可以更好地理解和使用 PyTorch 构建和训练深度学习模型。

2024-11-11 08:00:00

PyTorch 深度学习

优化计算机视觉和图像处理中的图像格式：OpenCV 中的 PNG、JPG 和 WEBP

本文我们深入了解每种格式在图像处理方面的独特特性，并提供实际的代码示例，展示如何使用Python中的OpenCV加载和保存这些格式。

2024-11-07 16:03:09

计算机视觉图像图像处理处理深度学习

Keras vs JAX，我该选哪个？译文精选

这篇评比文章分析和比较了构建深度学习解决方案架构的两大框架。

2024-11-06 16:07:39

深度学习 Keras JAX

使用 YOLO 检测眼睛闭合 | 设定警报

我们将探讨如何使用OpenCV和YOLO目标检测模型来检测视频中的眼睛闭合，并在眼睛闭合超过特定阈值时发出警告。我们还将讨论将这种方法应用于实时检测的可能性。

2024-10-29 16:18:32

深度学习中的学习率调度:循环学习率、SGDR、1cycle 等方法介绍及实践策略研究

深度学习实践者都知道,在训练神经网络时,正确设置学习率是使模型达到良好性能的关键因素之一。学习率通常会在训练过程中根据某种调度策略进行动态调整。调度策略的选择对训练质量也有很大影响。

2024-10-28 15:30:36

深度学习神经网络

46%“小巨人”的选择，金蝶云·星空予力制造企业快速突围

10月26日，金蝶集团「2024全球创见者大会-AI赋能新型工业化专题论坛」在北京举办，众多行业大咖、领域专家、标杆企业、数字化生态伙伴，与线上线下嘉宾共论新技术如何赋能企业新质生产力发展，迈向新型工业化，赋能万千企业转型升级，成就中国制造的“不凡”。

2024-10-28 10:30:08

金蝶集团创见者大会

RNN回归！Bengio新作大道至简与Transformer一较高下

近日，深度学习三巨头之一的Yoshua Bengio，带领团队推出了全新的RNN架构，以大道至简的思想与Transformer一较高下。

2024-10-25 13:31:31

Mamba 深度学习 RNN

为什么 CUDA 对深度学习至关重要？

毫无疑问，你可能已经听说过 CUDA，并且知道它与 NVIDIA GPU 有关。但你可能对 CUDA 的确切含义和用途还不甚了解。究竟，CUDA 是什么呢？

2024-10-24 16:34:45

深度学习 CUDA 人工智能

10月31日在线研讨会——面向企业级 AI 的 NVIDIA NIM 推理微服务解读原创

通过本次在线研讨会，您将了解 NVIDIA NIM 推理微服务如何赋能企业从模型构建到部署和优化的全过程，帮助企业充分发挥 AI 潜能，加速业务创新。

2024-10-24 10:17:08

如果你的PyTorch优化器效果欠佳，试试这四种深度学习中的高级优化技术吧

在深度学习领域，优化器的选择对模型性能至关重要。虽然PyTorch中的标准优化器如SGD、Adam和AdamW被广泛应用，但它们并非在所有情况下都是最优选择。

2024-10-16 15:20:46

深度学习 PyTorch 优化器

实现 Python 批量文件操作的五种方式

Python 提供了多种方法来批量操作文件，无论是重命名、移动还是修改文件内容。本文将详细介绍五种常用的方法，并通过实际代码示例展示如何使用它们。

2024-10-11 12:00:00

Python 批量文件操作

图像数据增强库综述：十个强大图像增强工具对比与分析

在深度学习和计算机视觉领域，数据增强已成为提高模型性能和泛化能力的关键技术。本文旨在全面介绍当前广泛使用的图像数据增强库，分析其特点和适用场景，以辅助研究人员和开发者选择最适合其需求的工具。

2024-10-08 15:42:45

深度学习人工智能数据增强

Gartner发布2024年中国技术成熟度曲线：LLM即将步入成熟期，复合式AI是中国企业最务实的选择

近期，Gartner发布的2024年中国数据、分析和人工智能技术成熟度曲线显示，未来两到五年，大量具有颠覆性或较高影响力的创新技术可能会实现主流采用。其中AI相关的创新包括复合型AI、决策智能、国产AI芯⽚、LLM和多模态GenAI。

2024-09-30 12:01:43

Gartner 复合型AI 国产AI芯⽚

在Pytorch中为不同层设置不同学习率来提升性能，优化深度学习模型

在深度学习模型的训练过程中，学习率作为一个关键的超参数，对模型的收敛速度和最终性能有着重大影响。传统方法通常采用统一的学习率，但随着研究的深入，我们发现为网络的不同层设置不同的学习率可能会带来显著的性能提升。

2024-09-29 16:11:53

深度学习 Pytorch 深度神经网络

深度学习设置多GPU教程 | 快速设置CUDA和PyTorch

这篇文章提供了如何在多GPU（Nvidia）Linux机器上设置重要库（如CUDA Toolkit和PyTorch）的指南。

2024-09-26 16:37:29

GPU 深度学习

PyTorch 模型调试与故障排除指南

在当代深度学习领域，PyTorch 已成为开发和训练神经网络的主要框架之一。然而随着模型复杂度的增加和数据规模的扩大，开发者常常面临各种调试和优化挑战。

2024-09-24 13:11:18

深度学习 PyTorch 开发

Faster R-CNN 已经过气了吗 | 附 PyTorch 实现

在 R-CNN 模型之后，开发了 Fast R-CNN，然后是 Faster R-CNN 架构。在本文中，我们将讨论 Faster R-CNN 架构。

2024-09-23 09:10:00

R-CNN 深度学习 Python

深度学习如何自动微分

在深度学习中，求导几乎是所有优化算法的关键步骤，但是对于单个值的求导比较简单，但是如果对于模型训练过程中每次都需要手动求导就很麻烦，因此深度学习框架都提供了自动导数（自动微分）。

2024-09-13 15:24:20

深度学习自动微分

使用 YOLO 和计算机视觉进行目标跟踪

在本文中，我将带您了解如何使用预训练的 YOLO 模型进行目标跟踪。这是最简单的教程，我们只处理简单的目标检测。

2024-09-12 17:19:43

YOLO 目标检测深度学习

通过Netflix案例研究和NVIDIA深度学习技术深入了解推荐算法译文精选

本文介绍了推荐系统已从简单的统计建模、基于内容的筛选和协作筛选，发展到了我们现在常见的深度学习神经网络、HPC 节点、矩阵分解，并通过Netflix案例研究NVIDIA Merlin框架。

2024-08-23 08:00:00

深度学习 Netflix 推荐引擎

深度学习中常见的权重初始化方法

今天给大家分享常见的 7 种权重初始化方法。初始化深度学习模型的权重是影响模型训练速度、稳定性以及最终性能的重要因素。

2024-08-14 17:21:34

深度学习人工智能

清华大学经管学院朱武祥教授：五步构建高效的数据飞轮，提升企业核心竞争力原创精选

面对AI时代的到来，企业应积极拥抱这一变革，构建和优化自身的数据飞轮，让飞轮高速转动起来，为企业的创新发展持续赋能。

2024-08-09 10:05:55

数据飞轮数据消费 AI技术

超强！深度学习中必知的 79 个重要概念

扩张卷积是一种改进的卷积操作，通过在卷积核之间插入空洞，使得卷积核能够覆盖更大的感受野，从而提取更多的上下文信息，常用于图像分割任务。

2024-08-09 09:09:14

深度学习神经元网络

深度学习中生成模型的工作原理：解析用于数据增强的生成模型译文精选

本文将深入探讨生成模型在深度学习数据增强中的重要作用，例如变分自编码器(VAEs)和生成对抗网络(GANs)。

2024-08-09 08:12:35

深度学习 VAEs GANs

一文讲透飞桨框架3.0，“动静统一自动并行”等五大新特性构筑大模型时代核心生产力

飞桨作为中国首个自主研发、功能丰富、开源开放的深度学习平台，从默认使用静态图的1.0版本，到默认采用动态图并可实现动静统一与训推一体的2.0版本发布，飞桨框架已经可以完美融合动态图的灵活性与静态图的高效性，并支持模型的混合并行训练；再到近日，为大模型时代而锤炼的3.0版本的正式出炉！飞桨正式开启了新一代框架技术创新之路！

2024-08-01 13:47:47

飞桨百度深度学习

NVIDIA发布全新生成式AI模型与NIM微服务，赋能AI应用创新，加速推进AI落地

无论是刚刚发布OpenUSD语言、几何体、物理学和材质的生成式AI模型与NIM微服务，还是在今年初发布的Blackwell架构，NVIDIA一直在不断的用新技术、新产品和新服务，推动着AI的高速创新发展

2024-07-30 13:05:21

OpenUSD NVIDIA NIM微服务

NVIDIA推出全新的服务、模型及计算平台，加速推动人形机器人发展

开发者可以访问新的 NVIDIA NIM 微服务，用于lsaac Lab 和 lsaac Sim 中的机器人仿真、OSMO 机器人云计算编排服务和远程操作数据捕获工作流等

2024-07-30 07:14:20

NVIDIA NIM NVIDIA

PyTorch 2.4 携手 Python 3.12：开启深度学习新纪元

PyTorch 2.4携手Python 3.12的发布，是深度学习领域发展历程中的一个重要里程碑。它们不仅带来了技术上的突破和进步，更为深度学习应用的广泛普及和深入发展奠定了坚实的基础。

2024-07-29 10:31:09

PyTorch Python 深度学习

十篇经典的深度学习论文！你知道几篇？

A Few Useful Things to Know about Machine Learning 是 Pedro Domingos 于 2012 年发表的一篇重要论文，旨在为机器学习实践者和研究人员提供一些实用的见解和建议，涵盖了从模型选择、特征工程、正则化到数据质量和并行计算等多个方面。

2024-07-26 09:15:22

深度学习机器学习数据

NVIDIA AI Foundry 为全球企业打造自定义 Llama 3.1 生成式 AI 模型

现在可以通过NVIDIA AI Enterprise 获得 Llama 3.1 NIM 和 NeMo Retriever NIM 微服务的生产支持。

2024-07-24 10:51:43

NVIDIA AI Foundry 全新发布：赋能全球企业打造自定义 Llama 3.1 生成式 AI 模型原创

NIVIDA 于近日正式推出了全新 NVIDIA AI Foundry 服务和 NVIDIA NIM™ 推理微服务，与同样刚推出的 Llama 3.1 系列开源模型一起，为全球企业的生成式 AI 提供强力支持。

2024-07-24 10:48:04

NVIDIA NVIDIA AI

深度学习模型中的知识蒸馏是如何工作的? 译文精选

深度学习模型在多个领域，特别是计算机视觉和自然语言处理中，已经取得了革命性的进展。然而，随着模型复杂性和资源需求的不断攀升，如何将这些庞大模型的知识浓缩为更紧凑、更高效的形式，成为了当前研究的热点。

2024-07-19 08:00:00

深度学习知识蒸馏

深度学习中常用的开源数据集

Amazon Product Reviews 数据集是一个广泛用于情感分析、推荐系统和其他自然语言处理（NLP）任务的大规模数据集。该数据集包含了来自 Amazon 网站的用户对各种产品的评论和评分信息。

2024-07-11 11:07:41

深度学习开源数据集

交互式图形用户界面（GUI）应用程序 | 基于颜色的对象检测和追踪

在本文中，我将展示如何创建一个GUI，用于使用它们的颜色来检测和追踪对象。

2024-06-26 12:17:48

深度学习 GUI

为什么深度学习模型在GPU上运行更快？

本文我们探讨了提升深度学习模型性能的GPU处理基础知识。PyTorch和TensorFlow等库应用了包含优化内存访问、批量处理等更高级概念的优化技术（它们使用了在CUDA基础上构建的库，比如cuBLAS和cuDNN）。

2024-06-26 10:50:35

深度学习模型 GPU

使用深度强化学习预测股票：DQN 、Double DQN和Dueling Double DQN对比和代码示例

深度强化学习可以将深度学习与强化学习相结合：深度学习擅长从原始数据中学习复杂的表示，强化学习则使代理能够通过反复试验在给定环境中学习最佳动作。通过DRL，研究人员和投资者可以开发能够分析历史数据的模型，理解复杂的市场动态，并对股票购买、销售或持有做出明智的决策。

2024-06-21 14:13:44

深度学习数据集

SOFTS: 时间序列预测的最新模型以及Python使用示例

近年来，深度学习一直在时间序列预测中追赶着提升树模型，其中新的架构已经逐渐为最先进的性能设定了新的标准。

2024-06-17 16:02:58

深度学习 Python

时间序列分析的表示学习时代来了？

表示学习作为深度学习中的核心，近期越来越多的被应用到了时间序列领域中，时间序列分析的表示学习时代已经来了。本文为大家带来了2020年以来顶会的5篇时间序列表示学习相关的核心工作梳理。

2024-06-03 11:05:11

深度学习时间序列分析

太全了！多模态深度学习的综述！

我们对世界的体验是多模态的 —— 我们看到物体，听到声音，感觉到质地，闻到气味，尝到味道。模态是指某件事发生或经历的方式，当一个研究问题包含多个模态时，它就具有多模态的特征。

2024-04-08 00:12:19

人工智能深度学习

昇思MindSpore 2.3全新发布 | 昇思人工智能框架峰会2024圆满举办

以“为智而昇，思创之源”为主题的昇思人工智能框架峰会2024今日在北京国家会议中心举办，旨在汇聚AI产业界创新力量，推动根技术持续创新，共建人工智能开源新生态。

2024-03-22 21:53:30

昇思人工智能

解读AI通用计算芯片：GPU训练CPU推理，用最优的成本降低AI算力支出原创

AI计算方面，由于CPU有着更强的逻辑运算能力，就更加适合推理；而GPU拥有大量的计算单元，就更适合训练。

2024-03-20 11:07:57

AI计算 CPU GPU

告别繁琐的手动调参，Optuna助您轻松实现超参数优化！

在本文中，我们介绍了Optuna超参数优化框架的基本概念和应用场景，并通过一个简单的Python代码案例演示了如何使用Optuna进行超参数优化。

2024-03-11 06:00:00

Optuna Python 超参数优化

PyTorch 该怎么学？太简单了

挺多小伙伴问过PyTorch该怎么学，经过长期实践来看，初学者需要熟知的概念和用法真的不多，以下总结的简明指南一起看看吧。

2024-03-07 12:45:27

变革性趋势：生成式人工智能及其对软件开发的影响译文

生成式人工智能不仅是一种技术进步，也是一种正在重塑软件开发格局的范式转变。通过提高效率、促进创新以及创建更安全、更个性化的应用程序，该技术正在为软件开发领域的企业树立新标准。

2024-02-26 11:10:03

生成式人工智能生成式AI 软件开发

深度学习在时间序列预测的总结和未来方向分析

2023年是大语言模型和稳定扩散的一年，时间序列领域虽然没有那么大的成就，但是却有缓慢而稳定的进展。

2024-02-21 14:32:09

大语言模型深度学习人工智能

让你的Pandas代码快得离谱的两个技巧

在这篇文章中，笔者将分享两个技巧，帮助你让Pandas代码快得离谱，提升数据处理效率并避免常见的陷阱。

2024-01-19 13:45:00

Pandas 代码深度学习

PyTorch和NumPy深度比较！！！

很多人对pytorch和numpy的边界感是模糊的，咱们今儿就从几方面进行整理和详细的说明。

2024-01-10 14:17:52

pytorch numpy 深度学习

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