深度学习
Yann LeCun∗ Yoshua Bengio∗ Geoffrey Hinton
AbstractDeep learning allows computational models that are composed of multiple processing layers to learn representations of data wit
# Halcon深度学习框架：概述与示例
在计算机视觉领域，深度学习的应用日益广泛，尤其是在图像处理和模式识别方面。其中，Halcon是一个功能强大的图像处理软件，其深度学习模块提供了强大的工具来构建和部署深度学习模型。本文将介绍Halcon深度学习的基本概念，并提供一个简单的代码示例。
## 什么是Halcon深度学习？
Halcon深度学习是Halcon软件的一部分，专门用于开发和训练深
# 深度学习中的噪声是什么？
深度学习是一种机器学习技术，其基本原理是通过神经网络从大量数据中学习特征，以完成特定的任务。然而，在实际应用中，一些干扰因素会对深度学习模型的性能产生负面影响，其中最常见的就是噪声。
## 噪声是什么？
在深度学习中，噪声通常指的是数据中的随机干扰或错误信息，这些干扰会导致模型学习到不准确或无意义的特征，从而降低模型的泛化能力和性能。
## 如何处理噪声？
原创
2024-04-20 06:27:11
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# 深度学习ARM实现指南
深度学习已成为许多技术领域的核心，尤其是在处理大量数据和复杂模型时。在这篇文章中，我们将探讨如何在ARM架构上实现深度学习。我们将通过一个简单的流程步骤来引导你，并提供必要的代码示例和图示，以帮助你更好地理解这个过程。
## 流程步骤
下面是实现深度学习ARM的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 配置开发环境 |
|
# 深度学习AUC是什么？
深度学习是一种通过模仿人脑的工作方式，使用多层神经网络来解决复杂问题的机器学习技术。在深度学习中，AUC（Area Under the Curve）是一种常用的性能评估指标，用于衡量分类模型的预测准确度。本文将介绍AUC的概念、计算方法和如何使用深度学习框架进行AUC评估。
## AUC的概念
AUC是Receiver Operating Characterist
原创
2023-08-24 07:06:05
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目录一. 背景介绍1.1 什么是量化1.2 如何进行量化1.3 网络结构搜索二. 量化示例2.1 各层输出的量化2.2 各层参数的量化2.3 量化原理三. 量化评估四. 参考文献 一. 背景介绍1.1 什么是量化深度学习神经网络模型中的量化是指浮点数用定点数来表示，神经网络模型在训练时都是浮点运算的，得到的模型参数也是浮点的。而且通常一个参数用浮点数表示占四个字节，而如果用8比特量化的话，一个参
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2023-12-16 02:28:31
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1.1 MLP网络MLP网络是一种应用最为广泛的一种网络，其中DNN就是属于MLP网络，它是一个前向结构的人工神经网络，输入一组向量向前传播输出向量，网络结构如下： 各个层级关系： 其中σ表示激活函数，集中常见的激活函数有：sigmod函数，tanh函数，ReLU函数。 sigmod函数： tanh函数： ReLU函数： 1.2 RNN网络RNN是一种节点定向连接成环的人工神经网络，与DNN网络相
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2024-04-30 12:25:45
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、 一、模型量化的背景需求 Resnet-152神经网络的提出证明了越宽越深越大的模型往往比越窄越浅越小的模型精度要高，但是越宽越深越大的模型对计算资源要求更高，而现在模型应用越来越倾向于从云端部署到边缘侧，受限于边缘侧设备的计算资源，我们不得不考虑设备存储空间（storage）、设备内存大小（memory）、设备运行功耗（power）及时延性（latency）等等问题，特别是在移动终端和嵌入式设
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2024-05-17 22:50:59
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一： 深度测试深度缓冲(Depth Buffer)来防止被阻挡的面渲染到其它面的前面。深度缓冲就像颜色缓冲(Color Buffer)（储存所有的片段颜色：视觉输出）一样，在每个片段中储存了信息，并且（通常）和颜色缓冲有着一样的宽度和高度。深度缓冲是由窗口系统自动创建的，它会以16、24或32位float的形式储存它的深度值。在大部分的系统中，深度缓冲的精度都是24位的。当深度测试(Depth T
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2023-07-21 20:30:54
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音频编解码的基础点：音频文件质量三要素：（1）采样率：采样率是指一秒内对音频文件采样的次数或一秒内记录的采样数。它以每秒采样数或赫兹(Hz/kHz)为单位进行测量（一秒钟内的样本越多，音频信号将携带的细节就越多）。（2）采样深度：影响音频质量的第二个变量是采样深度，也称为样本大小或者样本精度。它指的是样本的质量。虽然采样率只是一秒钟内样本数量的定量度量，但是样本深度表示每个记录样本的质量。（3）比
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2023-11-14 19:33:18
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音频里的两个很重要的概念是：采样频率和采样深度（又有人翻译为：采样位深、采样大小）注：很多时候不同的人对上面两个概念的取名和翻译不同。所以在看别人的文章时候，出现了一个新名词，实际又给取了个新名字。1.采样频率 采样率表示了每秒对原始信号采样的次数，我们常见到的音频文件采样率多为44.1KHz，这意味着什么呢？假设我们有2段正弦波信号，分别为20Hz和20KHz，长度均为一秒钟，以对应我
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2023-12-04 09:48:19
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PE重装不少用户在使用黑鲨装机大师的时候，进入PE界面，误以为这就是安装好的系统，但实际上并非如此。黑鲨装机大师的PE系统是一个微型的操作系统，可以安装在U盘里面，作为维护电脑和安装操作系统的工具。下面就让小编为大家结束黑鲨装机大师PE界面的使用教程。进入黑鲨PE界面的方法：①使用黑鲨装机大师在线一键重装系统，黑鲨装机大师会在开机启动项添加PE安装模式，选择即可进入PE界面。②使用黑鲨装机大师制作
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2023-12-01 14:41:35
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位深度位深度是指在记录数字图像的颜色时，计算机实际上是用每个像素需要的位深度来表示的。计算机之所以能够显示颜色，是采用了一种称作“位”( bit ) 的记数单位来记录所表示颜色的数据。当这些数据按照一定的编排方式被记录在计算机中，就构成了一个数字图像的计算机文件。“位”( bit )是计算机存储器里的最小单元，它用来记录每一个像素颜色的值。图像的色彩越丰富，“位”就越多。每一个像素在计算
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2024-05-23 15:44:32
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深入了解示波器（四）： 示波器的存储深度和采样率作者：AirCity 2020.1.1 Aircity007@sina.com 本文所有权归作者Aircity所有 喜欢可以加微信交流Q38825“存储深度”也可称为“采样深度”、“记录长度”、“采样点数”，这个是示波器的一个重要指标，它表示示波器单次触发采集点的数量。采样率是指示波器的采样速率，表示每秒采样多少个点。**先给一个基本原则： 触发一次
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2023-12-10 22:28:22
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# 数据清洗深度学习是什么？
在进行数据分析和机器学习之前，数据清洗是一个不可或缺的步骤。随着深度学习的发展，越来越多的研究者开始关注如何利用深度学习技术来提升数据清洗的效率和效果。那么，数据清洗深度学习究竟是什么呢？
## 什么是数据清洗？
数据清洗是指对原始数据进行处理，以提升其质量，使其更适合于分析和建模。数据清洗通常包括以下几个步骤：
1. **缺失数据处理**：填补缺失值或删除缺
看到一个很有意思的粒度的定义：granularity = grain + clarity，粒度 = 颗粒 + 清晰。也就是说，粒度越大，代码的“颗粒”越模糊，越接近一个逻辑上的概念；粒度越小，代码的“颗粒”越清晰，越接近具体的实现。我通常认为“颗粒”是一个组件，不过在这里还是用单元这个概念来称呼吧，避免无谓的名词上的争论。事实上，“颗粒”这个概念暗示了它的自治性，每一个单元都应当是独立于其他部分的
# 深度学习中的负迁移
在深度学习中，迁移学习是一种将从一个任务学习到的知识应用到另一个相关任务的技术。虽然迁移学习通常能提高模型的表现，但有时它也可能导致负迁移。负迁移发生在新任务与源任务间存在显著差异时，导致性能下降。本文将通过几个步骤来阐明如何实现对负迁移的理解与检测。
### 流程概述
以下是检测负迁移的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
原创
2024-10-14 03:53:40
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临床研究中基线信息的统计分析与统计图表在临床研究统计分析思路与统计图表系列的首篇文章中[1]，我们将临床研究的统计分析思路归纳为三部分：（1）描述基线信息；（2）估计效应大小；（3）补充敏感性分析。基线信息作为临床研究论文结果中不可或缺的重要内容，其统计分析方法和展现形式也值得临床研究者重视。本文将结合研究实例阐述基线信息分析所涉及的统计方法和统计图表。1 基线信息的概念与内容“基线”并无严格的定
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2024-08-31 16:14:35
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BRISK特征点描述算法详解简介 BRISK算法是2011年ICCV上《BRISK:Binary Robust Invariant Scalable Keypoints》文章中，提出来的一种特征提取算法，也是一种二进制的特征描述算子。它具有较好的旋转不变性、尺度不变性，较好的鲁棒性等。在图像配准应用中，速度比较：SIFT<SURF<BRISK<FREAK<ORB，在对有较大
在深度学习中，向量是表示数据的重要组成部分，它是一个具有大小和方向的量。深度学习模型通常使用向量来表示输入数据、权重以及激活值等。理解向量在深度学习中的作用，有助于进一步掌握模型的训练机制和优化算法。在本文中，我们将探讨深度学习中的向量，并通过详细的步骤和示例来展示如何使用向量进行实际应用。
### 环境准备
在开始之前，你需要准备好你的深度学习环境。建议使用Python及其相关深度学习库。以
