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联邦学习 深度学习对抗攻击
联邦学习本身 联邦学习 实际上是一种加密的分布式机器学习技术 参与各方可以在不披露底层数据和底层数据的加密 混淆 形态的前提下共建模型 如果机构之间的数据无法互通 一家企业一家机构数据量有限 或者是少数巨头公司垄断大量数据 而小公司很难获得
Deep Learning
深度神经网络中的Inception模块介绍
深度神经网络 Deep Neural Networks DNN 或深度卷积网络中的Inception模块是由Google的Christian Szegedy等人提出 包括Inception v1 Inception v2 Inception
Deep Learning
inception
目标检测基础
什么是目标检测 简单来说就是 检测图片中物体所在的位置 本文只介绍用深度学习的方法进行目标检测 同过举出几个特性来帮助各位理解目标检测任务 同时建议学习目标检测应先具备物体人工智能算法基础和物体分类现实基础 特性1 Bounding Box
Deep Learning
Pytorch
神经网络
深度学习
视觉注意力的循环神经网络模型
我们观察PPT的时候 面对整个场景 不会一下子处理全部场景信息 而会有选择地分配注意力 每次关注不同的区域 然后将信息整合来得到整个的视觉印象 进而指导后面的眼球运动 将感兴趣的东西放在视野中心 每次只处理视野中的部分 忽略视野外区域 这样
Deep Learning
注意力模型
循环神经网络
RNN
增强学习
[NLP] transformers 使用指南
严格意义上讲 transformers 并不是 PyTorch 的一部分 然而 transformers 与 PyTorch 或 TensorFlow 结合的太紧密了 而且可以把 transformers 看成是 PyTorch 或 Ten
Deep Learning
Pytorch
NLP
MLOps极致细节:4. MLFlow Projects 案例介绍(Gitee代码链接)
MLOps极致细节 4 MLFlow Projects 案例介绍 Gitee代码链接 MLFlow Projects允许我们将代码及其依赖项打包为一个可以在其他平台上以可复制 reproducible 和可重用 reusable 的方式运行
mlops
Machine Learning
Deep Learning
深度学习
DevOps
深度学习论文:Deep Residual Learning for Image Recognition
论文 He Kaiming et al Deep residual learning for image recognition Proceedings of the IEEE conference on computer vision a
Deep Learning
朴素贝叶斯分类器简介及C++实现(性别分类)
贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器 在机器学习中 朴素贝叶斯分类器是一系列以假设特征之间强 朴素 独立下运用贝叶斯定理为基础的简单概率分类器 朴素贝叶斯是文本分类的一种热门 基准 方法 文本分类是以词频为特征判断文件所属类别或
Deep Learning
半监督目标检测
有监督目标检测 拥有大规模带标签的数据 包括完整的实例级别的标注 即包含坐标和类别信息 弱监督目标检测 数据集中的标注仅包含类别信息 不包含坐标信息 如图一 b 所示 弱半监督目标检测 数据集中拥有部分实例级别的标注 大量弱标注数据 模型希
Deep Learning
目标检测
深度学习
计算机视觉
Android平台深度学习--NNAPI
转自 http blog sina com cn s blog 602f87700102y62v html 1 Android 8 1 API 27 NNAPI 人工智能神经网络API 如 TensorFlow 神经网络 API 能够向设备
Deep Learning
图神经网络(1):图卷积神经网络GCN ICLR 2017
图卷积神经网络GCN ICLR 2017 是曾经在美国加州大学UCI教授 现在荷兰阿姆斯特丹大学教授 Max Welling团队的大作 Max是图灵奖获得者Hinton的弟子 第一作者T N Kipf已经成为这个领域有名的学者和工程师 如果
图神经网络GNN
Deep Learning
神经网络
cnn
深度学习
word2vector学习笔记(一)
word2vector学习笔记 一 最近研究了一下google的开源项目word2vector http code google com p word2vec 其实这玩意算是神经网络在文本挖掘的一项成功应用 本文是看了论文 Distribu
文本挖掘
深度学习(Deep Learning)
Word2Vec
Google
Deep Learning
tiny-cnn执行过程分析(MNIST)
在http blog csdn net fengbingchun article details 50573841中以MNIST为例对tiny cnn的使用进行了介绍 下面对其执行过程进行分析 支持两种损失函数 1 mean squared
caffe
Deep Learning
Neural network
深度学习之图像分类(一)--分类模型的混淆矩阵
深度学习之图像分类 一 分类模型的混淆矩阵 深度学习之图像分类 一 分类模型的混淆矩阵 1 混淆矩阵 1 1 二分类混淆矩阵 1 2 混淆矩阵计算实例 2 混淆矩阵代码 3 混淆矩阵用途 深度学习之图像分类 一 分类模型的混淆矩阵 今天开始
Deep Learning
学习笔记
计算机视觉
深度学习
线性代数
3D人体重建方法漫谈
转自 https blog csdn net Asimov Liu article details 96442990 1 概述 2 模型匹配的方法 2 1SMPL Skinned Multi Person Linear model 模型 2
图像处理和显示
Deep Learning
DOTA: A Large-scale Dataset for Object Detection in Aerial Images 翻译
DOTA 用于航空图像中目标检测的大规模数据集 原文 https arxiv org pdf 1711 10398 pdf 官网 https captain whu github io DOTA dataset https captain
输入文本就可建模渲染了?!OpenAI祭出120亿参数魔法模型!
转自 https new qq com omn 20210111 20210111A0CBRD00 html 2021刚刚开启 OpenAI又来放大招了 能写小说 哲学语录的GPT 3已经不足为奇 那就来一个多模态 图像版GPT 3 今天
Deep Learning
Pytorch中计算自己模型的FLOPs
转自 Pytorch中计算自己模型的FLOPs thop profile 方法 yolov5s 网络模型参数量 计算量统计 墨理学AI CSDN博客 Pytorch 用thop计算pytorch模型的FLOPs 简书 安装thop pip
Deep Learning
html5
服务器
运维
序列模型——自然语言处理与词嵌入(理论部分)
1 词汇表征 深度学习已经给自然语言处理 Natural Language Process NLP 带来革命性的变革 其中一个很关键的概念是词嵌入 word embedding 这是语言表示的一种方式 可以让算法自动的了解一些类似的词 例如
Deep Learning
DeepLearningai
npl
RNN
word embedding
笔记︱几款多模态向量检索引擎:Faiss 、milvus、Proxima、vearch、Jina等
转自 https zhuanlan zhihu com p 364923722 引用文章 7 的开篇 来表示什么是 向量化搜索 人工智能算法可以对物理世界的人 物 场景所产生各种非结构化数据 如语音 图片 视频 语言文字 行为等 进行抽象
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