背景深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出，对传统的人工神经网络算法进行了改进，通过模仿人的大脑处理信号时的多层抽象机制来完成对数据的识别。深度学习中的“deep”，指的是神经网络多层结构。在传统的模式识别应用中，基本处理流程是先对数据进行预处理，之后在预处理后的数据上进行特征提取（Feature Extraction），然后利用这些特征，采用各种算法如SVM，CRF等训练出模型，并将测
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2024-01-19 19:12:54
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目录1 Representing the input sentence 输入句子的表示1.1 Sets and Tokenization 集和标记1.2 Word Embeddings 单词嵌入1.3 Positional encodeings 2 Fundamental concepts of the Transformer Transformer的基本概念2.1 Featu
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2024-08-20 21:49:15
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在之前的文章中，我们介绍过如何基于LSTM来进行情感识别的任务。从本质上来说，LSTM可以用于提取整段文本的语义信息，然后对最后一个LSTM Cell输出的结果进行业务层面的分类建模即可。在工业界的实际尝试中，尤其对于短文本，这种建模方式本身可以作为baseline甚至可以经过精心的调优达到生产环境的精度要求。但是RNN结构有其自身的一些缺点。比如，长距离依赖导致头部的信息丢失，容易在BPTT算法
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2024-02-01 11:38:14
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一、Deep Learning的基本思想假设我们有一个系统S，它有n层（S1,…Sn），它的输入是I，输出是O，形象地表示为： I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O，如果输出O等于输入I，即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失（呵呵，大牛说，这是不可能的。信息论中有个“信息逐层丢失”的说法（信息处理不等式），设处理a信息得到b，再对b处理得到c，那
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2024-01-17 11:15:14
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Deep learning即深度学习。(百度百科)
深度学习是
机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
同机器学习方法一样，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分．不同的学习框架下建立的学习
模型很是不同．例如，卷积神经网络（
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2024-02-02 11:06:06
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Deep Bilateral Learning for Real-Time Image EnhancementABSTRACT对于移动端的图像处理，性能功耗是一个非常大的挑战，这篇文章提出了一种新的网络架构可以实现实时的图像处理，这种网络架构是基于 bilateral grid processin 和 local affine color transforms，利用成对的输入-输出图像，文章作者训
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2023-07-17 15:46:17
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什么是图卷积网络图卷积网络是一个在图上进行操作的神经网络。给定一个图\(G=(E,V)\)一个输入特征矩阵X，其维度是\(N\times F^0\) ,其中N是节点的数目，\(F^0\)是每个节点输入特征的数目一个\(N \times N\)的对于图结构的表示的矩阵，例如G的邻接矩阵AGCN的一个隐藏层可以写成\(H^i=f(H^{i-1},A)\),其中\(H^0=X\)并且\(f\)是一个pr
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2024-01-19 16:28:00
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作为顶尖的自动驾驶公司，Momenta一直专注于打造自动驾驶大脑，这一过程离不开深度学习的高效运行。2月1日晚，Momenta联合量子位吃瓜社栏目带来了Paper Reading第二季首期分享：让深度学习更高效运行的两个视角。本期主讲人王晋玮是特征点定位专家、深度学习模型加速专家、Momenta合伙人。他从优化计算量和访存量两个角度出发，提出缩短计算时间，加速完成推理任务的优化方法。如果你对深度学
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2024-08-21 10:41:22
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教你懂得面试中的深度暗示职位 面试 的时候，专业的 面试 官会不动声色的“刺探”着自己需要的信息，无论面对什么样的候选人，听到什么样的回答，都面带微笑，不动声色，你似乎很难从 面试 官那得到任何暗示，可是，面试官真的是滴水不漏吗?其实，明白面试官的暗示并没那么难。 深度暗示一：反向提问。 如果你和面试官沟通了很长时间，工作、性格、家庭
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2023-08-03 20:29:35
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## Training Accuracy in Deep Learning
Deep learning models are trained using large datasets to learn patterns and make predictions. During training, the model's performance is evaluated using metrics
原创
2024-03-03 04:43:29
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文章目录一、微调（fine tuning）1. 微调的四个步骤：2. 微调的训练过程3. 常用的微调技术4. 总结二、动手实现和测试微调1. 数据准备2. 模型微调3. 对比不使用微调和不同的微调参数4. 冻结层进行微调 一、微调（fine tuning）1. 微调的四个步骤：在源数据集（如ImageNet数据集）上预训练一个神经网络模型，即源模型。创建一个新的神经网络模型，即目标模型。它复制了
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2024-09-13 19:55:21
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# 深度学习中的目标（Target）及其实现流程
在深度学习中，“目标”（target）指的是我们希望模型预测的值。通常在监督学习中，目标与输入数据对应，模型的任务就是从输入中学习如何生成正确的目标输出。以下是实现深度学习模型时理解目标的流程。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 | 使用的工具/技术 |
|------|------------
原创
2024-10-09 03:55:37
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# 深度学习损失是什么意思
## 引言
深度学习是一种机器学习的方法，通过模拟人脑神经元的工作方式来实现智能任务。在深度学习中，我们通过训练神经网络来学习输入数据之间的复杂关系。而损失函数则是评估我们的模型预测与真实值之间的差异的一种指标。在本文中，我们将介绍深度学习损失的概念、常见的损失函数以及如何计算和优化损失。
## 深度学习损失的概念
在深度学习中，模型的目标是最小化损失函数。损失
原创
2023-08-14 15:20:15
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# 3090深度学习的实现指南
在人工智能和深度学习的领域，NVIDIA GeForce RTX 3090显卡因其强大的计算能力和大容量显存而广受欢迎。那么，“3090深度学习”到底是什么意思呢？简而言之，它指的是利用RTX 3090显卡进行深度学习模型的训练和推理。接下来，我们将逐步了解如何用3090显卡实现深度学习项目。
## 实现流程
下面是一个简单的实现流程:
| 步骤 | 描述
# 深度学习IOU是什么意思
## 概述
在深度学习中，IOU（Intersection over Union）是一种常用的评估指标，用于衡量目标检测算法的准确性和性能。它是通过计算预测框（即模型输出）与真实标注框之间的交集与并集的比值来衡量。IOU的取值范围为0到1，值越接近1表示预测框与真实标注框的重叠程度越高，即准确性越高。
## IOU计算流程
为了更好地理解IOU的计算过程，下面是
原创
2023-07-22 02:11:11
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文章目录1. 人体姿态估计的介绍和应用2-1. 2D姿态估计概述2.1 任务描述2.2 基于回归2.3 基于热力图2.3.1 从数据标注生成热力图（高斯函数）2.3.2 使用热力图训练模型2.3.3 从热力图还原关键点2.4 自顶向下2.5 自底向上2.6 单阶段方法2-2. 2D姿态估计详细说明2.1 基于回归的自顶向下方法2.1.1 经典方法2.1.2 基于最大似然估计的改进（RLE）2.1
# 深度学习full ckpt是什么意思
## 深度学习full ckpt介绍
"Full ckpt"是指包含了深度学习模型的全部参数的Checkpoint文件。在深度学习中，Checkpoint文件通常用来保存模型的参数，方便在训练过程中进行模型的保存和加载。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> Download_data
Dow
原创
2024-03-23 03:35:30
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bucket token 令牌桶算法是网络流量整形（Traffic Shaping）和速率限制（Rate Limiting）中最常使用的一种算法。图片来源于网络首先我们有一个bucket，里面存放了n个token，每次当有一个网络请求时，我们发一个token，当这个请求结束时，我们再将其token收回放入bucket中。这样我们的请求数量就不会同时超过桶内的token的数量。可能有人想，我们创建一
在深度学习和计算机视觉领域，`IoU`（Intersection over Union）是一个用于评估物体检测算法性能的指标。它量化了预测的边界框与真实边界框之间的重叠程度，是比较两个区域相似度的关键技术。了解 `IoU` 的定义和应用，对于深度学习任务中的模型评估和改进至关重要。接下来，我将详细记录解决“`IoU`是什么意思深度学习”问题的过程。
## 环境准备
在深入学习不同的 `IoU`
Ai是智能的程序，在深度学习出来之前，主流方法是机器学习的方法。可以说深度学习是机器学习的子集。机器学习中本就有名为感知机(单层线性的网络)的算法。后来又发展到了多层线性感知机，最后再到非线性的深度神经网络。深度网络重剑无锋，好的法宝本就没那么多花里胡哨，依赖无限的函数容量和GPU的加持，横扫三界，所以学习深度学习，要想打好基础，机器学习的内容也不可避免。1.数学知识首先要足够的数学知识，你才能有
