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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

突破 Pytorch 核心点，自动求导！！

PyTorch是一个流行的深度学习框架，它通过动态计算图和自动求导机制使得梯度计算变得简单而灵活。

2024-01-08 08:31:26

PyTorch 深度学习自动求导

突破Pytorch核心，Tensor ！！

张量作为深度学习中的基本数据结构，对于理解和实现神经网络非常关键。今儿介绍的是关于PyTorch中张量的基础概念、原理以及常见操作。

2024-01-05 17:15:21

pytorch tensor 深度学习

突破Pytorch核心点，优化器！！

选择合适的优化器是深度学习模型调优中的一个关键决策，能够显著影响模型的性能和训练效率。

2024-01-05 09:10:06

优化器深度学习 pytorch

人工智能利用深度学习技术增强高级驾驶辅助系统(ADAS) 译文

深度学习通过实时传感器数据增强高级驾驶辅助系统(ADAS)，实现精确的物体检测、碰撞预测和主动决策。

2024-01-04 08:00:00

人工智能深度学习

突破Pytorch核心点，模型定义与搭建！！！

在PyTorch中，模型的定义通常通过创建一个继承自torch.nn.Module的类来完成。下面是一个简单的例子，说明如何定义一个包含一个全连接层的简单神经网络。

2024-01-02 15:55:27

深度学习模型 pytorch

一个超强 Pytorch 操作！！！

Pytorch 同样提供了许多用于数据处理和转换的函数。今儿来看下，最重要的几个必会函数。

2023-12-31 16:35:31

Pytorch 函数深度学习

九大Pytorch最重要操作！！！

今儿咱们聊聊pytorch的事情，今儿总结了9个最重要的pytorch的操作，一定会给你一个总体的概念。

2023-12-31 13:05:19

pytorch 深度学习框架

文字识别表格识别，这个库直接调用

通过集成表格识别功能，PaddleOCR可以更全面地应对各种OCR场景，包括处理包含表格的文本图像。

2023-12-25 12:59:00

PaddleOCR 深度学习开发

深度学习之目标检测中的常用算法

随着深度学习的不断发展，深度卷积神经网络在目标检测领域中的应用愈加广泛，现已被应用于农业、交通和医学等众多领域。

2023-12-19 16:01:40

深度学习人工智能目标检测

深度学习中实现PyTorch和NumPy之间的数据转换知多少？

在深度学习中，通常需要将数据从NumPy数组转换为PyTorch张量，并在训练模型之前对数据进行预处理。同样，在从PyTorch张量中获取数据结果进行分析时，也需要将其转换为NumPy数组。下面将详细描述如何在PyTorch和NumPy之间进行数据转换。

2023-12-18 10:41:28

深度学习 NumPy PyTorch

腾讯披露最新大模型训练方法，可节省50%算力成本

大模型训练效率提升至2.6倍，腾讯Angel机器学习框架升级

2023-11-23 18:19:15

腾讯腾讯混元 Angel

深度学习之模型压缩、加速模型推理

在本文中，我们探讨了几种模型压缩方法，以加速模型推断阶段，这对于生产中的模型来说可能是一个关键要求。

2023-11-19 23:36:50

深度学习模型压缩

2023年最值得关注的软件测试行业趋势与发展分析

在2023年，我们看到几个明显的发展趋势将继续影响软件测试行业。

2023-11-17 17:16:09

神经网络中的量化与蒸馏

深度学习模型，特别是那些具有大量参数的模型，在资源受限环境中的部署几乎是不可能的。所以就出现了两种流行的技术，量化和蒸馏，它们都是可以使模型更加轻量级，而不会对性能造成太大影响。但是它们需要什么，它们又如何比较呢?

2023-11-14 16:29:14

解锁 PaddleOCR 的超能力

在本文中，我们将探讨如何使用 PaddleOCR，一款基于深度学习的先进OCR工具包，进行文本检测和识别任务。

2023-11-12 23:01:44

PaddleOCR 深度学习

软件质量发展历程，大模型开启智能测试新时代

随着软件的市场的扩大，更多的国内企业也开始认识到软件测试的重要性，软件测试行业正在向智能测试、测试服务化等方向发展，而对于大模型在软件行业的应用，更多的业内专家表示这必将是软件测试行业的未来和新的增长点。

2023-11-03 15:28:28

AI Testin云测

未来十年，量子计算将改变物流行业译文

期待在未来，通过采用量子技术优化物流行业和供应链的同时，让目前的计算系统变得更好。相信量子计算能够塑造供应链的未来。

2023-11-03 12:00:38

量子计算物流供应链

使用Ray创建高效的深度学习数据管道

如果进行分析，可以发现相当多的时间都花在了准备数据的反序列化上。在多进程生成器中，生产者进程会返回大型NumPy数组，这些数组需要进行准备，然后在主进程中进行反序列化。能否在进程之间传递大型数组时提高效率？

2023-11-02 18:05:55

Ray 深度学习

神州数码：打造一站式企业大模型集成平台，携手推动大模型技术应用落地

神州问学并不做基础大模型，而是将重点放在生成式AI企业落地实现层面，通过打造一站式企业大模型集成平台和企业大模型运营平台，帮助行业客户快速搭建模型、算力、数据和场景四大层面的能力，在企业内有效打通从生成式AI技术到业务场景的通道。

2023-10-30 19:48:58

神州问学神州数码

一文读懂全新深度学习库Rust Burn

Rust Burn是一个全新的完全使用Rust编写的深度学习框架，具有灵活性、高性能和易用性的特点。

2023-10-23 18:04:42

Rust 深度学习框架

计算机视觉的十年：深度学习带来变革，经典元素仍主导特定挑战

在未来的十年中，预测“理解”将最终取代“学习”，成为网络开发的主要关注点。重点将不再是网络能学到多少知识，而是它能深入理解信息的程度以及我们如何在不给予过多数据的情况下促进这种理解。我们的目标应该是让网络能在最少的干预下得出更深入的结论。

2023-10-16 13:15:41

深度学习信息

基于对数谱图的深度学习心音分类

这是一篇很有意思的论文，他基于心音信号的对数谱图，提出了两种心率音分类模型，我们都知道：频谱图在语音识别上是广泛应用的，这篇论文将心音信号作为语音信号处理，并且得到了很好的效果。

2023-09-26 22:13:09

网易伏羲游戏AI Bot的拟人化和风格化：AIGA赋能游戏探索

本文将分享网易伏羲在游戏AI Bot方向的一些工作。我们的工作称为AIGA，它是另一种形式的AIGC，生成的内容是Agent的Action。我们在游戏场景方面做了一些AIGA相关的工作。今天的分享将重点围绕AIGA技术手段的应用展开。

2023-09-20 08:31:49

AIGA 深度学习

深度学习与神经网络：实现复杂任务的AI模型

在人工智能领域，深度学习和神经网络已经成为最引人注目的技术之一。通过模拟人类大脑的工作方式，这些技术使计算机能够从数据中自动学习和提取模式，从而实现各种复杂任务。

2023-09-03 14:17:56

深度学习人工智能

深度学习能取代其他图像处理算法吗

最近这些年，随着深度学习技术的出现，视觉图像处理变得越来越火热，在各个领域都得到了大量的应用，同时也出现了大量的从业人员。

2023-08-29 15:32:57

深度学习人工智能

软件漏洞检测场景中的深度学习模型实证研究

为了从应用角度对DLM模型在漏洞检测场景下的能力与价值进行验证，Steenhoek等人发表了《漏洞检测的深度学习模型实证研究》论文。

2023-08-23 12:38:10

漏洞深度学习

深度学习在推荐系统中的应用：个性化推荐的新前沿

随着互联网的发展，人们面临了海量的信息和产品选择，个性化推荐成为了解决信息过载问题的有效手段。深度学习技术作为人工智能领域的热点，已经在推荐系统中展现出强大的潜力，为用户提供了更准确、更个性化的推荐服务，推动了推荐系统的新前沿。

2023-08-22 15:37:45

深度学习人工智能

用于3D MRI和CT扫描的深度学习模型总结

医学成像数据与其他我们日常图像的最大区别之一是它们很多都是3D的，比如在处理DICOM系列数据时尤其如此。DICOM图像由很多的2D切片组成了一个扫描或身体的特定部分。

2023-08-11 15:20:54

深度学习医学成像数据

TabR：检索增强能否让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型？

这是一篇7月新发布的论文，他提出了使用自然语言处理的检索增强Retrieval Augmented技术，目的是让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型。

2023-08-11 10:58:04

深度学习自然语言检索增强

莉莉丝手游反欺诈的设计与探索

现在手游已经成大部分年轻人生活中必不可少的组成部分，同时各种各样的游戏品类以及活跃人数都在不断上升。游戏当中黑产的类型，他们的一些作弊手段，以及对抗的频率也是在不断地变化。本文将分享反手游欺诈相关的设计与探索。

2023-08-09 07:58:53

手游风控深度学习

Safetensors，快速高效、安全易用的深度学习新工具

Safetensors是一种存储深度学习应用中使用的大型张量的新方法。与其他技术相比，它具有更快、更高效和用户友好的特点。此外，它还能确保数据的保密性和安全性，同时支持各种编程语言和平台。通过使用Safetensors，机器学习工程师可以优化时间，专注于开发更优秀的模型。

2023-07-27 13:23:41

存储深度学习方法

NVIDIA 助力 Saildrone 引领全自动海洋监测

Saildrone 充分利用 NVIDIA DeepStream SDK 开发其视觉 AI 智能应用和服务。开发者可以使用该套件为 AI 视频、音频和图像分析构建通畅的传输通道。

2023-07-25 13:36:39

NVIDIA DeepStream

展望未来：2023年深度学习和元宇宙的未来

了解了元宇宙的重要性，大公司不会错过任何投资这项技术的机会。中小企业需要通过适应技术带来的变化来跟上竞争的步伐。不遵守新技术的公司将面临损失。

2023-07-13 07:04:35

深度学习元宇宙技术

开源人工智能语言模型的 10 个正面和负面影响译文

由于开源语言模型有很多优点和缺点，并且会对人工智能行业产生积极和消极的影响，因此我们总结了您应该了解和理解的要点。

2023-07-06 10:15:09

开源语言模型 AI 生成式AI

昇腾AI大模型训推一体化解决方案将在WAIC发布

人工智能走向内容生成时代，颠覆千行百业，带来无限想象空间。大模型的发展带来了算力需求爆炸式增长，华为在各单点创新的基础上

2023-07-03 20:10:43

轻量级的深度学习框架Tinygrad

Tinygrad是一个轻量级的深度学习库，它提供了一种简化和直观的方法来理解和实现神经网络。在本文中，我们将探讨Tinygrad及其主要功能，以及它如何成为那些开始深度学习之旅的人的有价值的工具。

2023-06-27 16:42:18

Tinygrad 深度学习工具

18家AI头部企业、高校与科研机构联合发布首个AI框架生态倡议

技术为根，人才为本。N思社区秉承“技术优先，开发者第一”理念，凝聚广大开发者力量共建开源社区，与开发者共同学习和成长。

2023-06-16 13:38:37

上海昇思AI框架昇思

自己动手使用AI技术实现数字内容生产

本文使用的技术是NeRF(Neural Radiance Fields）,它是2020年以来出现的一种基于深度学习的3D重建方法，它通过学习场景的光线传输和辐射传递，能够生成高质量的场景渲染图像和3D模型。

2023-06-15 07:53:07

NeRF 深度学习

NVIDIA携手合作伙伴推动生成式AI落地，赋能全球各行各业数字化转型原创

NVIDIA不但发布了一系列面向生成式AI的产品和解决方案，而且已经开始与业界伙伴合作，面向不同行业推出了一系列的场景应用案例。可以说，在生成式AI领域，NVIDIA再一次走在了业界的前列。

2023-05-30 09:36:51

生成式AI NVIDIA Omniverse

面向大规模深度学习训练的缓存优化实践

近些年，随着深度学习的崛起， Alluxio 分布式缓存技术逐步成为业界解决云上 IO 性能问题的主流方案。不仅如此，Alluxio 还天然具备数据湖所需的统一管理和访问的能力。本文将分享面向大规模深度学习训练的缓存优化，主要分析如今大规模深度学习训练的存储现状与挑战，说明缓存数据编排在深度学习训练中的应用，并介绍大规模缓存系统的资源分配与调度。

2023-05-26 08:39:44

深度学习 Alluxio

知识可迁移图神经网络及其在金融风险预测中的应用

迁移学习已经在很多领域，如 CV/NLP 领域，被广泛研究和应用。最近也有很多研究者开始在非欧式的图集合数据上研究迁移学习。本文将分享图迁移学习相关的一些最新工作，并简单总结图迁移学习领域的问题、挑战，以及应用场景。希望能为大家之后的研究带来一些启发。

2023-05-26 08:02:22

迁移学习神经网络

深度学习在工业4.0中的重要性

在本文中，我们将解释需要了解的关于这个革命性系统的所有信息，该系统在工业过程和决策的自动化方面具有巨大的优势。

2023-05-24 16:08:45

深度学习工业4.0

浅析计算GMAC和GFLOPS

GMAC 代表“Giga Multiply-Add Operations per Second”（每秒千兆乘法累加运算），是用于衡量深度学习模型计算效率的指标。它表示每秒在模型中执行的乘法累加运算的数量，以每秒十亿 (giga) 表示。

2023-05-22 16:05:32

深度学习要 GMAC 代表“

阿里云AnalyticDB(ADB) + LLM：构建AIGC时代下企业专属Chatbot

知识数据库搜索部分包括传统的关键词全文检索和向量特征检索，关键词全文检索保证查询的精准性，向量特征检索提供泛化性和语义匹配，除字面匹配之外召回和语义匹配的知识，降低无结果率，为大模型提供更加丰富的上下文，有利于大语言模型进行总结归纳。

2023-05-19 09:42:54

CV CUDA在微博多媒体内容理解的应用

随着机器视觉技术的发展，使用深度学习来理解多媒体内容变成一个热门的题目，本文会结合实际场景案例来说明，CV CUDA 是怎么应用在微博的多媒体内容理解领域的，以及最终达到的效果是怎么样的。

2023-05-15 07:28:48

机器视觉技术深度学习

使用TensorFlow和Keras创建猫狗图片深度学习分类器

本文将带你了解如何使用使用TensorFlow和Keras创建猫狗图片深度学习分类器。

2023-05-14 22:35:24

TensorFlow Keras 深度学习

深度学习架构的对比分析原创精选

每个模型结构都有一种内在的推理偏差，帮助理解数据中的模式，从而实现学习。例如，CNN表现出空间参数共享、平移/空间不变性，而RNN表现出时间参数共享。

2023-05-14 22:00:01

深度学习架构数据

如何在Java中构建神经网络译文

人工神经网络是深度学习的一种形式，也是现代人工智能的支柱之一。用户真正掌握其工作原理的最佳方法是自己构建一个人工神经网络。本文将介绍如何用Java构建和训练神经网络。

2023-05-12 14:58:50

Java 神经网络深度学习

使用TensorFlow和Keras，轻松搭建并训练你的第一个神经网络

本文展示了构建和训练卷积神经网络的整个过程。最终得到了大约75%的准确率。你可以使用超参数并使用不同的卷积层和池化层来提高准确性。你也可以尝试迁移学习，它使用预先训练好的模型，如ResNet或VGGNet，并在某些情况下可以提供非常好的准确性。

2023-05-06 12:47:41

神经网络参数池化层

医学图像的深度学习的完整代码示例：使用Pytorch对MRI脑扫描的图像进行分割

图像分割是医学图像分析中最重要的任务之一，在许多临床应用中往往是第一步也是最关键的一步。在脑MRI分析中，图像分割通常用于测量和可视化解剖结构，分析大脑变化，描绘病理区域以及手术计划和图像引导干预，分割是大多数形态学分析的先决条件。

2023-05-05 00:16:08

深度学习图像分割 Pytorch

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