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1.
深度学习中的梯度裁剪策略比较
在深度学习的训练过程中,梯度裁剪是一种常用的技术,用于防止梯度爆炸问题,即梯度的值变得非常大,导致模型训练不稳定。梯度裁剪通过限制梯度的最大值或最小值,帮助模型更稳定地收...
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2024-03-05
人工智能
2.
深度学习的未来:趋势和新兴技术
深度学习是人工智能(AI)的一个子集,持续推动技术进步,塑造机器感知、分析和响应数据的方式。本文将探索将在未来几年重新定义人工智能格局的最新趋势和新兴技术。模型规模指数...
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2024-02-19
人工智能
3.
如何培养孩子学习习惯?从家长的角度出发
作为一位有着丰富教育经验的学生家长,我深知孩子的学习成绩与学习习惯息息相关。在九年义务教育阶段,培养孩子良好的学习习惯是帮助他们取得优异成绩的关键。那么,如何培养孩子...
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2024-01-11
中学
4.
孩子学习不好怎么办?家长必看的辅导指南
作为一位有着丰富教育经验的学生家长,我深知孩子的学习成绩对于他们的未来发展至关重要。然而,面对孩子学习不好的情况,许多家长常常感到束手无策。孩子学习不好怎么办?今天,我将...
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2024-01-10
中学
5.
基于深度学习的虚拟现实图像生成技术研究与应用
随着虚拟现实(VirtualReality,简称VR)技术的快速发展,人们对于逼真、沉浸式的虚拟体验需求不断增加。而虚拟现实图像生成是VR技术中的重要环节之一,它通过模拟和生成逼真的虚拟场...
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2024-01-04
人工智能
6.
深度学习框架解读—Yolov5/Yolov7/Halcon对比分析
作为一名机器视觉深度学习算法工程师,我从技术实现、性能、适用场景和易用性等方面来评价YOLOv5、YOLOv7和Halcon中的深度学习框架。以YOLOv5和YOLOv7进行比较,并结合Halcon的...
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2024-01-03
框架
7.
基于深度学习的人体姿态估计技术探索
人体姿态估计是计算机视觉领域的重要研究方向之一,旨在通过对图像或视频中人体姿势的分析和理解,推测出人体的关节点位置和姿态信息。近年来,随着深度学习技术的进步和应用,基于...
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2024-01-02
人工智能
8.
深入理解机器学习模型的工作原理和算法
机器学习是一种利用数据和算法构建模型,从而实现自动化学习和预测的技术。本文旨在深入探讨机器学习模型的工作原理和算法,包括监督学习、无监督学习和强化学习等。通过了解机...
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2024-01-02
人工智能
9.
机器学习模型性能的十个指标
尽管大模型非常强大, 但是解决实践的问题也可以不全部依赖于大模型。一个不太确切的类比,解释现实中的物理现象,未必要用到量子力学。有些相对简单的问题,或许一个统计分布就足...
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2023-12-25
人工智能
10.
机器学习模型参数微调技术的比较研究
在机器学习领域,模型的性能往往取决于参数的选择和调整。参数微调技术是指通过对模型的参数进行优化和调整,以提高模型的性能和泛化能力。随着机器学习领域的不断发展,出现了许...
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2023-12-22
人工智能
11.
机器学习开始预测人类生活多个方面
科技日报北京12月19日电 (记者张梦然)《自然·计算科学》18日发表的一项研究描述了一个机器学习方法,该方法能从不同方面准确预测人类生活,包括早死可能性和个性的细微...
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2023-12-20
人工智能
12.
数据不平衡处理技术在机器学习中的重要性
在机器学习领域,数据不平衡是一个常见的问题。数据不平衡指的是在训练数据集中,不同类别的样本数量存在明显的不均衡。例如,在二分类问题中,正样本和负样本的比例可能会相差很大...
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2023-12-12
人工智能
13.
揭开机器学习转换器架构的神秘面纱
译者 | 朱先忠审校 | 重楼自2017年推出以来,转换器(Transformers)已成为机器学习领域的一支突出力量,彻底改变了专业翻译和自动完成服务的能力。最近,随着OpenAI公司的ChatGPT和M...
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2023-12-06
人工智能
14.
深度学习中的图像生成对抗攻击与防御方法综述
随着深度学习技术的快速发展,图像生成对抗攻击成为了一个备受关注的研究领域。图像生成对抗攻击是指通过对抗样本的生成,欺骗深度学习模型,使其产生错误的分类结果。为了应对这...
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2023-11-28
人工智能
15.
面向时间序列数据的深度学习应用综述
时间序列数据是指按照时间顺序排列的数据集合,如股票价格、气象数据、交通流量等。深度学习作为一种强大的机器学习技术,已经在时间序列数据分析中取得了显著的成果。本文将对...
【详细内容】
2023-11-27
人工智能
16.
非参数贝叶斯方法在机器学习中的应用
非参数贝叶斯方法是机器学习领域中一类重要的统计学习方法,其在处理复杂问题和灵活建模方面具有独特的优势。相比于传统的参数化方法,非参数贝叶斯方法不需要事先对模型参数进...
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2023-11-24
人工智能
17.
机器学习中的不平衡数据问题研究
在机器学习领域,数据的不平衡性是一个常见而严重的问题。不平衡数据指的是在训练集中,不同类别的样本数量存在明显的差异。这种情况下,传统的机器学习算法往往会偏向于预测数量...
【详细内容】
2023-11-24
人工智能
18.
深度学习之模型压缩、加速模型推理
简介当将一个机器学习模型部署到生产环境中时,通常需要满足一些在模型原型阶段没有考虑到的要求。例如,在生产中使用的模型将不得不处理来自不同用户的大量请求。因此,您将希望...
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2023-11-20
编程百科
19.
机器学习的概念和类型
1、人工智能、机器学习、深度学习之间的关系人工智能(AI)是广泛的概念,指赋予计算机智能特性。机器学习(ML)是AI的一个分支,是指通过计算机学习和改进性能。深度学习(DL)是ML的一类,...
【详细内容】
2023-11-20
人工智能
20.
深度学习模型与人类认知的对比与解释
深度学习模型是近年来人工智能领域的热门研究方向,其在图像识别、自然语言处理等任务上取得了令人瞩目的成果。然而,与人类认知相比,深度学习模型仍存在一些差距。本文将探讨深...
【详细内容】
2023-11-17
人工智能
21.
机器学习之旅:人工智能的情感之泪
在科技飞速发展的今天,我们身处于一个充满矛盾的领域,其中最引人瞩目的就是冷酷的算法与人类情感的温暖交融。在这里,没有心脏但充满数据的机器有时会流下自己的“眼泪”。这些...
【详细内容】
2023-11-09
人工智能
22.
多层感知机在深度学习中的作用
深度学习作为一种强大的机器学习技术,已经在各个领域取得了显著的成果。而多层感知机(MultilayerPerceptron,MLP)作为深度学习的基础模型之一,发挥着重要的作用。本文将介绍多层...
【详细内容】
2023-11-08
人工智能
23.
机器学习基础知识:概念、算法及应用
在当代这个科技日新月异、数据爆炸的时代,一个领域正逐渐崭露头角,那就是机器学习。它是一种引领未来的人工智能技术,其基本思想是通过大量数据的学习,找出其中的规律和模式,使计...
【详细内容】
2023-11-08
人工智能
24.
异步分布式深度学习训练的算法与系统优化
深度学习在近年来取得了巨大的成功,但随着模型的不断增大和数据的不断增加,传统的单机训练已经无法满足需求。为了加速深度学习训练过程,异步分布式深度学习训练成为了一种重要...
【详细内容】
2023-11-06
算法
25.
你应该知道的十种机器学习算法
机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织...
【详细内容】
2023-11-02
算法
26.
深度学习在集群机器人行为规划中的应用
随着科技的迅猛发展,深度学习在人工智能领域扮演着越来越重要的角色。其中,深度学习在集群机器人行为规划中的应用引起了广泛的关注。集群机器人是指由多个智能机器人协同工作...
【详细内容】
2023-11-01
人工智能
27.
人机协同决策:深度学习与人类智慧的结合
人工智能技术的快速发展,使得AI系统在许多领域都取得了重大突破。然而,AI系统仍然存在一些局限性,如缺乏常识推理能力、缺乏人类的主观判断和价值观等。因此,人机协同决策成为了...
【详细内容】
2023-11-01
人工智能
28.
基于深度学习的视频内容理解技术探索
随着深度学习技术的快速发展,基于深度学习的视频内容理解技术在计算机视觉领域引起了广泛关注。视频内容理解是指通过对视频进行分析和处理,使计算机能够理解和解释视频中的内...
【详细内容】
2023-10-12
人工智能
29.
机器学习算法的优势与局限性探究
机器学习算法作为人工智能领域的核心技术之一,已经在各个领域展现出了巨大的潜力和影响力。然而,机器学习算法也存在着一些优势与局限性。本文将深入探讨机器学习算法的优势与...
【详细内容】
2023-10-12
算法
30.
深度学习算法:从模仿到创造
深度学习是一种受到生物学启发的机器学习方法,其目标是通过构建多层神经网络来模拟人脑的工作原理。它在过去几十年来取得了巨大的进展,并在图像识别、语音识别、自然语言处理...
【详细内容】
2023-10-12
算法
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