tensorflow和pytorch哪個(gè)更簡(jiǎn)單?

PyTorch更簡(jiǎn)單。選擇TensorFlow還是PyTorch取決于您的具體需求和偏好。如果您需要一個(gè)易于使用、靈活且具有強(qiáng)大社區(qū)支持的框架，PyTo...

2024-07-05 標(biāo)簽：框架深度學(xué)習(xí)tensorflow 1423 0

詳解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中反向傳播和梯度下降

摘要：反向傳播指的是計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)梯度的方法。

2023-03-14 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)函數(shù) 1417 0

如何更好的安裝和使用 labelimg

圖片標(biāo)注主要是為了建立自己的數(shù)據(jù)集，便于進(jìn)行更深度的學(xué)習(xí)訓(xùn)練。本篇文章將對(duì)一款十分好用的圖片標(biāo)注工具labelimg進(jìn)行介紹，重點(diǎn)介紹其安裝以及使用的過(guò)程。

2022-08-05 標(biāo)簽：窗口代碼數(shù)據(jù)集 1415 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的重要方法之一

成功應(yīng)用了ReLU激活函數(shù)，雖然非AlexNet的原創(chuàng)，最早（2000年）在《自然》（Nature）中的一篇文章中就被提出來(lái)了，但真正能發(fā)揮神奇功效、并...

2022-11-07 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 1407 0

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)言模型有哪些

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)言模型（Neural Language Models, NLMs）是現(xiàn)代自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域的一個(gè)重要組成部分，它們通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)...

2024-07-10 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型深度學(xué)習(xí) 1405 0

PyTorch入門(mén)須知PyTorch教程-2.2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理

到目前為止，我們一直在處理以現(xiàn)成張量形式到達(dá)的合成數(shù)據(jù)。然而，要在野外應(yīng)用深度學(xué)習(xí)，我們必須提取以任意格式存儲(chǔ)的雜亂數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理以滿足我們的需...

2023-06-05 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)python深度學(xué)習(xí) 1400 0

深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN）作為其中的重要分支，已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)...

2024-07-02 標(biāo)簽：人工智能深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1395 0

利用英特爾庫(kù)加速深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)

Accelerating Deep Learning and Machine Learning with Intel Libraries

2018-10-17 標(biāo)簽：英特爾機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1394 0

深度學(xué)習(xí)算法如何工作?排名前十的深度學(xué)習(xí)算法介紹

定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Neural Networks，簡(jiǎn)稱NN。針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要領(lǐng)域?qū)＜疫M(jìn)行特征工程，模型泛化性能差的問(wèn)題，提出了NN可以從數(shù)據(jù)的原始特征學(xué)...

2022-11-03 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 1393 0

深度學(xué)習(xí)未來(lái)發(fā)展的三種學(xué)習(xí)范式

這種學(xué)習(xí)范式試圖去跨越監(jiān)督學(xué)習(xí)與無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)邊界。由于標(biāo)簽數(shù)據(jù)的匱乏和收集有標(biāo)注數(shù)據(jù)集的高昂成本，它經(jīng)常被用于商業(yè)環(huán)境中。從本質(zhì)上講，混合學(xué)習(xí)是這個(gè)問(wèn)題的答案。

2020-12-08 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)技術(shù) 1392 0

人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片的介紹

人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片是一類專門(mén)為深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計(jì)的處理器。它們具有高性能、低功耗、可擴(kuò)展等特點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)...

2024-07-04 標(biāo)簽：處理器人工智能深度學(xué)習(xí) 1382 0