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深度學習

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涵蓋深度學習相關模型、框架、開發與應用知識。

文章博文課程

共 163 條

“眾里尋他千百度”-深度學習的本質?

介紹深度學習的基本概念、深度學習的常見任務和回歸任務的實例分析。最后，以一個案例的形式，介紹訓練一個模型的完整流程。

2022-12-31 12:25:54

機器學習損失函數深度學習

萬字長文詳解 YOLOv1-v5 系列模型

yolov1 作者提出了一種新的目標檢測方法 YOLO，之前的目標檢測工作都是重新利用分類器來執行檢測。作者的神經網絡模型是端到端的檢測，一次運行即可同時得到所有目標的邊界框和類別概率。YOLO 架構的速度是非常快的，base 版本實時幀率為 45 幀，smaller 版本能達到每秒 155 幀，性能由于 DPM 和 R-CNN 等檢測方法。

2022-12-30 17:22:31

cmbn YOLOv2 yolov5

一階段目標檢測網絡-RetinaNet 詳解

作者深入分析了極度不平衡的正負（前景背景）樣本比例導致 one-stage 檢測器精度低于 two-stage 檢測器，基于上述分析，提出了一種簡單但是非常實用的 Focal Loss 焦點損失函數，并且 Loss 設計思想可以推廣到其他領域，同時針對目標檢測領域特定問題，設計了 RetinaNet 網絡，結合 Focal Loss 使得 one-stage 檢測器在精度上能夠達到乃至超過 two-stage 檢測器。

2022-12-30 17:19:46

損失函數 focal loss fpn網絡

詳解網絡層-網絡層概述和編址【王道計算機網絡筆記】

@toc主要任務是把分組從源端傳到目的端，為分組交換網上的不同主機提供通信服務。網絡層的傳輸單位是數據報，數據報是一個比較長的數據，分組是對數據報進行切割得到的一部分功能：路由選擇與分組轉發（最佳路徑）異構網絡互聯。4G，wifi，校園網等網絡之間可以通信擁塞控制。如果所有結點都來不及接收分組，而要丟棄大量分組的話，網絡就處于擁塞狀態，因此要采取一定措施，緩解這種擁塞IP數據報格式!!\\附件/P

2022-12-29 22:24:44

子網掩碼 IP 子網

詳解數據鏈路層-局域網&廣域網【王道計算機網絡筆記】

@toc局域網局域網（LocalAreaNetwork）：簡稱LAN，是指在某一區域內由多態計算機互聯成的計算機組，使用廣播信道特點覆蓋的地理范圍較小，只在一個相對獨立的局部范圍內聯，如一座或集中的建筑群內只用專門鋪設的傳輸介質（雙絞線、同軸電纜）進行聯網，數據傳輸速率高（10Mb/s10Gb/s）通信延遲時間短，誤碼率低，可靠性較高各站為平等關系，共享傳輸信道多采用分布式控制和廣播式信道，能進行

2022-12-28 23:14:48

鏈路網絡層字段

詳解數據鏈路層-介質訪問控制【王道計算機網絡筆記】

@toc數據傳輸使用的兩種鏈路點對點鏈路：兩個相鄰結點通過一個鏈路相連，沒有第三者。應用：PPP協議，常用于廣域網。例如打電話廣播式鏈路：所有主機共享通信介質。應用：早期總線以太網、無線局域網，常用于局域網。例如同一個頻道的對講機典型拓撲結構：總線型、星型（邏輯總線型）類似廣播式鏈路的對講機，很容易出現對話沖突的情況，也就是兩個人想同時說話，但是對講機只能讓一個人說完，另一個人才能再說介質訪問控制

2022-12-27 22:28:03

重傳時隙數據

基于U-Net網絡的圖像分割的MindStudio實踐

本實踐是基于Windows版MindStudio 5.0.RC3，遠程連接ECS服務器使用，ECS是基于官方分享的CANN6.0.RC1_MindX_Vision3.0.RC3鏡像創建的。

2022-12-26 11:37:29

U-Net網絡圖像分割 MindStudio

圖計算引擎分析 ——Gemini

作者：京東科技王軍前言Gemini 是目前 state-of-art 的分布式內存圖計算引擎，由清華陳文光團隊的朱曉偉博士于 2016 年發表的分布式靜態數據分析引擎。Gemini 使用以計算為中心的共享內存圖分布式 HPC 引擎。通過自適應選擇雙模式更新（pull/push），實現通信與計算負載均衡 [?1]。圖計算研究的圖是數據結構中的圖，非圖片。實際應用中遇到的圖，如社交網絡中的好友關系、

2022-12-26 09:58:42

數據任務調度存儲空間

深度學習煉丹-數據增強

在工業界，數據預處理步驟對模型精度的提高的發揮著重要作用。對于機器學習任務來說，廣泛的數據預處理一般有四個階段（視覺任務一般只需 Data Transformation）: 數據清洗(Data Cleaning)、數據整合(Data Integration)、數據轉換(Data Transformation)和數據縮減(Data Reduction)。

2022-12-22 15:21:00

圖像的幾何變換 imgaug 數據增強

兩個視角給你解讀熵、交叉熵、KL散度

本文從兩方面進行解釋：數學和編碼方面。總有一個角度能讓你更好理解。數學解釋熵Entropy熵用于計算一個離散隨機變量的信息量。對于一個概率分布X，X的熵就是它的不確定性。用大白話來說，假設你預測一個東西，有時候結果會出乎意料，熵就表示出乎意料的程度。熵越大你越不容易預測對，事情就越容易出乎意料。離散型概率分布X的熵定義為自信息的平均值：H(X)=E_{p(x)}I(x)=\sum_{x}p(x)\

2022-12-16 10:03:09

整除插入圖片哈夫曼編碼

CLIP打通文本圖像壁壘，為AI圖像生成打下基礎

本文有5230字，閱讀大概需要10分鐘。10分鐘你肯定看不完，老老實實看吧。碎碎念事情是這樣的，前兩天晚上我嵩突然發了DreamStudio(https://beta.dreamstudio.ai/dream)讓我們玩一下。!image.png(https://s2.51cto.com/images/blog/202212/10162452_63944254b4f0236295.png?xossp

2022-12-12 09:35:38

數據集數據編碼器

labelme 安裝使用及常見問題解決

@toc(目錄)寫在前面，本文為作者本人在學習使用labelme過程中遇到的各種問題，記錄于此，希望對其他同學有所幫助。1.labelme安裝labelme是麻省理工（MIT）的計算機科學和人工智能實驗室（CSAIL）研發的圖像標注工具，人們可以使用該工具創建定制化標注任務或執行圖像標注。1.1Anaconda安裝Anaconda可以理解為是用來管理python各種庫的，不同的程序需要庫的版本和類

2022-12-08 13:13:03

json python 虛擬環境

進來學VAE，VAE都不懂還想懂擴散模型？ | Variational Auto-Encoder

AE自編碼器，無監督的特征學習，其目的是利用無標簽數據找到一個有效低維的特征提取器。!(https://s2.51cto.com/images/blog/202212/07092657_638febe1b1c9049170.png?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_

2022-12-08 09:38:48

編碼器正態分布高斯混合模型

深度學習煉丹-不平衡樣本的處理

數據層面的處理方法總的來說分為數據擴充和數據采樣法，數據擴充會直接改變數據樣本的數量和豐富度，采樣法的本質是使得輸入到模型的訓練集樣本趨向于平衡，即各類樣本的數目趨向于一致。

2022-12-07 22:09:09

深度學習 pytorch 樣本不平衡

快來給你的寵物視頻加個表情特效吧

我們將給貓貼一張卡通臉，給 Elon Musk 貼上小胡子，給小狗貼上馴鹿角！

2022-12-07 10:28:31

ide GAN 監督學習

【翻譯】圖解自注意力機制

這是我翻譯這位大佬的第二篇文章了。這篇文章是受到大佬認證的了。他的原文中有翻譯鏈接，直接指向我。!image.png(https://s2.51cto.com/images/blog/202212/02144329_63899e914b11017979.png?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFF

2022-12-07 09:21:59

自注意力注意力機制 self-attent

突然火起來的diffusion model是什么？

模型起源2015年的時候，有幾位大佬基于非平衡熱力學提出了一個純數學的生成模型(SohlDicksteinetal.,2015(https://arxiv.org/abs/1503.03585))。不過那個時候他們沒有用代碼實現，所以這篇工作并沒有火起來。直到后來斯坦福大學(Songetal.,2019(https://arxiv.org/abs/1907.05600))和谷歌大腦(Hoetal.

2022-12-05 21:32:04

神經網絡方差概率分布

是什么讓人工智能突然開始畫畫了？

封面圖就是用擴散模型畫的。這是最近兩個大火的模型，直接沖到抱抱臉的首頁。最先火起來的是圖二。因為DALLE2出來了，由于DALLE2只對部分大佬開放，因此它的替代品DALLEmini就火了起來。之后沒幾天stablediffusion出來了！最最重要的一點是stablediffusion已經向公眾開放了（當然是付費的）。今天就來說一下這幾個模型背后的東西。!1661335781636.png(ht

2022-12-05 21:31:25

生成模型圖像合成

MegPeak—讓你更懂你的處理器

為了更懂我們的處理器，MegEngine 團隊開發了一個工具 MegPeak，可以幫助開發人員進行性能評估，開發指導等，目前已經開源到 GitHub。

2022-12-05 15:42:55

開源 MegEngine MegPeak

SVD解決詞分布式表示稀疏性

這篇文章是接著一文拿捏點互信息（PMI）解決詞分布式表示稀疏性問題(https://blog.51cto.com/Lolitann/5908497)寫的。解決分布式表示稀疏性問題另一個方法是使用奇異值分解（SingularValueDecomposition，SVD）。我把例子搬過來了。還是原來的三個句子及其共現矩陣M。我喜歡自然語言處理。我愛深度學習。我喜歡機器學習。\begin{array}{

2022-12-03 19:02:51

奇異值分解 ci 矩陣分解

Time-Series Representation Learning via Temporal and Contextual Contrasting

【論文導讀】Time-Series Representation Learning via Temporal and Contextual Contrasting（時間和上下文對比的時間序列表示學習）

2022-12-03 17:21:29

時間序列深度學習表示學習

一文拿捏點互信息（PMI）解決詞分布式表示稀疏性問題

前饋知識之前在淺談wordembedding(https://juejin.cn/post/7063875212881690638heading12)里淺淺的說了一下onehot是怎么向詞向量表示發展的，大家可以回顧一下。接下來我補充一下，接說二者之間還有一個階段，詞的分布式表示。詞的分布式表示理論分布式表示的發展英國語言學家JohnRupertFirth在1957年的《Asynopsisofli

2022-12-03 10:39:07

草履蟲都能上手用的人工智能模型

前排提示：閱讀本文不需要任何人工智能以及算法相關的知識。你會任何一種編程語言就行，會python當然那更好。僅作為NLP科普，娛樂，實際算法工作并非這么簡單。X：“寶，你搞的是什么算法？”A：“NLP，又叫自然語言處理。”X：“太抽象了啊”A：“比如聊天機器人？”X：“emmmmm”A：“算了，你自己試一下吧，上車，坐穩了。”接下來會分為兩部分：沒有Python環境的我會提供一個colab，但是c

2022-12-01 22:19:10

python 情感分析

MindStudio模型訓練場景精度比對全流程和結果分析

MindStudio是一套基于華為昇騰AI處理器開發的AI全棧開發平臺

2022-11-09 14:15:05

tensorflow 昇騰 MindStudio

Workflow，要不要了解一下

Workflow本質是開發者基于實際業務場景開發用于部署模型或應用的流水線工具。

2022-10-31 16:53:36

服務部署 Workflow 流水線

【計算機視覺（CV）】基于k-means實現鳶尾花聚類

【計算機視覺（CV）】基于k-means實現鳶尾花聚類，基于百度飛槳開發，參考于《機器學習實踐》所作。

2022-10-29 20:13:08

paddle 計算機視覺 k-means

【計算機視覺（CV）】基于高層API實現寶石分類

【計算機視覺（CV）】基于高層API實現寶石分類，基于百度飛槳開發，參考于《機器學習實踐》所作。

2022-10-27 11:15:21

paddle 計算機視覺高層API

【計算機視覺（CV）】基于全連接網絡實現寶石分類

【計算機視覺（CV）】基于全連接神經網絡實現寶石分類，基于百度飛槳開發，參考于《機器學習實踐》所作。

2022-10-26 09:58:13

paddle 計算機視覺全連接神經網絡

Opencv 圖像處理：圖像基礎操作與灰度轉化

本文已收錄于Opencv系列專欄： ??深入淺出OpenCV?? ，專欄旨在詳解Python版本的Opencv，為計算機視覺的開發與研究打下堅實基礎。免費訂閱，持續更新。圖像屬性1.圖像格式圖像壓縮比: 通過編碼器壓縮后的圖象數字大小和原圖象數字大小的壓縮比。BMP 格式 Windows系統下的標準位圖格式，未經過壓縮，一般圖像文件會比較大。在很多軟件中被廣泛應用。JPEG 格式也是應用最廣泛的

2022-10-25 09:22:05

參數說明灰度灰度圖

Opencv 圖像處理：數字圖像的必會知識

本文已收錄于Opencv系列專欄： ??深入淺出OpenCV?? ，專欄旨在詳解Python版本的Opencv，為計算機視覺的開發與研究打下堅實基礎。免費訂閱，持續更新。數字圖像1.數字圖像概念數字圖像：數字圖像，又稱數碼圖像，一幅二維圖像可以由一個數組或矩陣表示。數字圖像可以理解為一個二維函數f(x,y), 其中 x 和 y 是空間平面坐標，而在任意坐標處的值 f 稱為圖像在該點處的強度或灰度。

2022-10-24 18:49:30

數字圖像 python 計算機視覺

如何進行超參數調整？

大家好，我是小寒。????我們都知道在訓練機器學習模型時，都需要人工指定一組超參數。例如，邏輯回歸模型具有不同的求解器，用于查找可以為我們提供最佳輸出的系數。每個求解器都使用不同的算法來找到最佳結果，并且這些算法都沒有一個比另一個更好。除非你嘗試所有這些求解器，否則很難判斷哪個求解器在你的數據集上表現最好。最好的超參數是主觀的，并且對于每個數據集都不同。Python 中的 Scikit-l

2022-10-24 17:49:45

python 機器學習人工智能

LMS Virtual.Lab二次開發：聲學仿真理論基礎準備（Python）

采用LMS Virtual.Lab Acoustics聲學軟件，可以直接打開CATIA V5的設計模型、或者間接導入其它CAD軟件的三維模型，實現從聲學模型創建、復雜邊界條件加載、快速求解計算，直到計算結果評估、響應峰值定位、問題根源探究、以及快速修改預測的流程化聲學仿真過程，為用戶提供最完備的聲學分析解決方案。

2022-10-10 06:12:14

頻域時域 matlab

DeepRec 大規模稀疏模型訓練推理引擎

本文將以DeepRec背景、DeepRec功能和DeepRec社區這三個方面展開敘述

2022-10-08 16:58:11

深度學習稀疏模型

【深度學習前沿應用】圖像分類Fine-Tuning

【深度學習前沿應用】圖像分類Fine-Tuning

2022-10-07 23:24:43

paddle 人工智能深度學習

Python opencv 圖像特效處理

最近處理視覺相關的項目，分享一下通過opencv的圖像特效處理，原圖鎮樓1、灰度處理將cv2.imread()方法的第二參數設為0即可得到灰色圖像。import cv2img0 = cv2.imread('1.jpg', 0)img1 = cv2.imread('1.jpg', 1)print(img0.shape)print(img1.shape)cv2.imshow('img0', img0)

2022-10-06 08:12:42

彩色圖像灰度圖像融合

【CV知識點匯總與解析】|損失函數篇

【CV知識點匯總與解析】|損失函數篇【寫在前面】本系列文章適合Python已經入門、有一定的編程基礎的學生或人士，以及人工智能、算法、機器學習求職的學生或人士。系列文章包含了深度學習、機器學習、計算機視覺、特征工程等。相信能夠幫助初學者快速入門深度學習，幫助求職者全面了解算法知識點。1、機器學習中常見的損失函數及其應用場景？用于分類問題：0-1損失函數：0-1損失函數可以直觀的刻畫分類的錯誤率，

2022-10-05 16:47:39

損失函數權重相似度

深度學習裝機指南：從GPU到顯示器，全套硬件推薦

前言：硬件設備，是任何一名深度學習er不可或缺的核心裝備。各位初級調參魔法師們，你們有沒有感到缺少那一根命中注定的魔杖？可是，各種CPU、GPU、內存條、外設，那么多品牌種類型號參數，到底該怎么選？文章內容較長、耐心差的小伙伴直接拉到最后看結論即可1、GPU顯卡（GPU）是深度學習的重要部件，甚至比CPU更重要。做深度學習不用GPU只用CPU顯然是不明智的，慢的如烏龜，跑個模型等幾天，難熬，但適合

2022-10-05 08:43:12

深度學習數據插槽

還能這么玩？將Prompt Tuning用于細粒度的圖像檢索！

還能這么玩？將Prompt Tuning用于細粒度的圖像檢索！【寫在前面】細粒度對象檢索旨在學習判別表示以檢索視覺上相似的對象。然而，現有的最佳性能作品通常在語義嵌入空間上施加成對的相似性，以在有限的數據體系中不斷調整整個模型，從而導致容易收斂到次優解。本文提出了細粒度檢索提示調優算法(FRPT)，該算法從樣本提示和特征自適應的角度出發，利用凍結的預訓練模型來執行細粒度檢索任務。具體地說，FRPT

2022-09-29 08:45:47

細粒度子類權重

MM2022 | 用StyleGAN進行數據增強，真的太好用了

MM2022 | 用StyleGAN進行數據增強，真的太好用了【寫在前面】本文研究了生成文本-圖像對的開放性研究問題，以改進細粒度圖像到文本跨模態檢索任務的訓練，并提出了一種通過揭示StyleGAN2模型隱藏的語義信息來增強配對數據的新框架。具體來說，作者首先在給定的數據集上訓練StyleGAN2模型。然后，將真實圖像投影回StyleGAN2的潛在空間，以獲得潛在代碼。為了使生成的圖像具有可操作性

2022-09-27 08:56:12

數據模態數據集

【深度學習前沿應用】圖像分類Fine-Tuning

【自然語言處理（NLP）】圖像分類Fine-Tuning，基于百度飛槳開發，參考于《機器學習實踐》所作。

2022-09-06 17:59:46

paddle 深度學習人工智能

Qt實戰：云曦日歷篇

一款相對完善的日歷軟件——云曦日歷（YXCalendar）

2022-08-22 20:31:22

人工智能 Qt 日歷

【深度學習前沿應用】文本分類Fine-Tunning

【自然語言處理（NLP）】基于GRU實現情感分類，基于百度飛槳開發，參考于《機器學習實踐》所作。

2022-08-18 16:01:03

paddle 人工智能自然語言處理

如何使用 Keras Function API 進行深度學習

聽說過嗎？Keras中的模型還能拆成塊再拼起來，搞得跟樂高一樣，難怪韓國人寫書時用樂高積木舉例子。

2022-08-18 10:30:47

2d 特征提取感知器

【Computer Vision】基于ResNet-50實現CIFAR10數據集分類

【Computer Vision】基于ResNet-50實現CIFAR10數據集分類，基于百度飛槳開發，參考于《機器學習實踐》所作。

2022-08-16 16:42:26

paddle python 人工智能

【深度學習前沿應用】圖像風格遷移

【深度學習前沿應用】圖像風格遷移，基于百度飛槳開發，參考于《機器學習實踐》所作。

2022-08-12 16:20:19

paddle python 深度學習

【CV】圖像數據預處理詳解

【CV】圖像數據預處理，基于百度飛槳開發，參考于《機器學習實踐》所作。

2022-08-11 10:50:57

python 人工智能圖像處理

【人工智能】機器學習介紹以及機器學習流程

機器學習機器學習（Machine Learning，ML）是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。普遍認為，機器學習的處理系統和算法是主要通過找出數據里隱藏的模式進而做出預測的識別模式，它是人工智能的一個重要子領域。機器學習分類按照訓練樣

2022-08-09 08:26:02

數據機器學習數據集

【人工智能】機器學習之運用特征臉（eigenface）和sklearn.svm.SVC進行人臉識別

運用特征臉（eigenface）和sklearn.svm.SVC進行人臉識別。首先需要下載一個經過預處理的數據集，從數據集中找出最有代表性的前5人的預期結果第一步，import導入實驗所用到的包import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.model_s

2022-07-21 08:45:43

5e 數據特征提取

【人工智能】機器學習及與智能數據處理Python使用樸素貝葉斯算法對垃圾短信數據集進行分類

樸素貝葉斯算法輸入：樣本集合D=｛(x_1,y_1),(x_2,y_2)~(x_m,y_m);待預測樣本x; 樣本標記的所有可能取值｛c_1,c_2,c_3~c_k｝; 樣本輸入變量X的每個屬性變量X^i的所有可能取值｛a_i1,a_i2,~,a_iAi｝；輸出：待預測樣本x所屬的類別1.計算標記為c_k的樣本出現概率。2.計算標記c_k的樣本，其X^i分量的屬性值為a_ip的概率。3.根據上面

2022-07-20 09:04:27

數據集樸素貝葉斯特征提取

【人工智能】機器學習之用Python使用ID3算法實例及使用sklearn的決策樹算法對葡萄酒數據集進行分類

???ID3算法實例??1.使用sklearn的決策樹算法對葡萄酒數據集進行分類，要求：(1)劃分訓練集和測試集（測試集占20%）(2)對測試集的預測類別標簽和真實標簽進行對比(3)輸出分類的準確率(4)調整參數比較不同算法（ID3， CART）的分類效果。??2. 利用給定ID3算法，畫出下列訓練集的決策樹。???1.葡萄酒分類???(1)劃分訓練集和測試集（測試集占20%）test_size等

2022-07-19 07:53:49

d3 數據集決策樹

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