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相比于全精度（FP32）表示的神经网络，二值化可以用XNOR（逻辑电路中的异或非门）或者是简单的计数操作（pop Count），极其简单的组合来代替FP32的乘和累加等复杂的运算来实现卷积操作，从而节省了大量的内存和计算，大大方便了模型在资源受限设备上的部署。
当今，随着深度学习技术的不断进步，越来越多的大型多模态模型被应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。然而，这些模型往往需要数十亿甚至上百亿的参数，不仅训练时间长、计算资源消耗大，而且在实际应用中也会受到硬件、网络等因素的限制。因此，如何对这些大型模型进行压缩，成为了一个备受关注的研究方向。模型压缩不仅可以缩短训练时间、降低计算资源消耗，还可以提高模型在移动设备等资源有限的场景下的应用性能。本文将介绍
一、前言1.1 大赛介绍1.2 项目背景二、基于智能文字场景个人财务管理创新应用2.1 作品方向2.2 票据识别模型2.2.1 文本卷积神经网络TextCNN2.2.2 Bert 预训练+微调2.2.3 模型对比2.2.4 效果展示2.3 票据文字识别接口三、未来展望
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RuntimeError: cublas runtime error : the GPU program failed to execute at /tmp/pip-req-build-jh50bw28/aten/src/THC/THCBlas.cu:259或450网上查找N次都没找到能解决这个问题的方案，怒肝5天后终于找到了终极解决方案，供大家参考。
实验四：深度学习算法及应用一、 实验目的二、 实验要求三、 实验的硬件、软件平台四、 实验原理1.1. 深度学习概述1.2. 深度学习的常见结构1.3. 卷积神经网络（CNN）**卷积****池化**全连接网络1.4. 卷积神经网络的大致结构1.5. 参数学习五、 实验内容与步骤1. 深度学习工具安装1.1. 使用pip命令安装tensorflow-gpu 1.9.01.2. 下载安装CUDA T
MRI（核磁共振成像）是一种医学成像技术，用于获取人体内部结构的详细图像。MRI利用核磁共振现象来生成图像，核磁共振是一种基于原子核的物理现象。MRI成像的原理涉及到原子核的自旋和磁共振的概念。原子核具有自旋，类似于地球围绕自转的自旋。在没有外部磁场的情况下，原子核的自旋方向是随机的。然而，当一个物体被放置在强大的磁场中，如MRI机器中的大型磁体，原子核的自旋会趋向于与磁场方向平行或反平行排列。在
作者：史丹青来源：大数据DT（ID：hzdashuju）2012年以后，信息爆炸带来的数据量猛增、计算机算力的高速提升、深度学习的出现以及运用，使人工智能的研究领域不断扩展，迎来大爆发。除...
神经网络实现鸢尾花分类环境：tensorflow2.3.0 python3.7.13 numpy1.21.5(一)准备数据1.数据集录入from sklearn import datasets# 没有的需要先安装：pip install sklearnx_data = datasets.load_iris().data # 返回iris数据集所有的输入特征y_data = da...
上一篇推文介绍了机器学习领域比较常见的几种算法，除此之外，随着人工智能深度学习技术的飞速发展，也涌现了不少前沿研究和新的算法，本文会对上一篇推文进行简要回顾，并扩展介绍一些前沿算法机器学习算法回顾机器学习的本质就是寻找一个函数，它根据某种统计意义来预测现实中已发生或即将发生的现象，这个函数可以相当复杂，它也许具有上千万个参数，以至于根本没有人能够把这个函数的数学表达式给手写出来，但幸运的是，机器可
1.人工智能的概念如当你说一句话时，机器能识别成文字，理解你的意思，进行分析和对话等1956年夏，达特莫斯会议正式使用“AI” 一词，60多年来，人工智能走过了一条起伏和曲折的发展道路。回顾历史，可将其发展过程分为：孕育期（1956年前）、形成期（1956-1970年）、暗淡期（1966-1974年）、知识应用期（1970-1988年）、集成发展期（1986年以来）等阶段。原腾讯AI Lab主任张
人工智能的功能和普及度与日俱增。人工智能是系统或程序从经验中思考和学习的能力。人工智能应用程序在过去几年中得到了显着发展，几乎在每个业务领域都有应用。本文将帮助您了解现实世界中最顶尖的人工智能应用。什么是人工智能？人工智能 (AI) 是机器显示的智能，可以模拟人类行为或思维，并且可以通过训练来解决特定问题。AI 是机器学习技术和深度学习的结合。使用大量数据训练的 AI 模型能够做出明智的决策。人工
自动驾驶是指通过使用各种传感器计算机视觉深度学习等技术，使得车辆自主进行导航、感知环境、做出决策并安全地行驶它的目标是提高道路交通的效率、改善驾乘体验，并为出行提供便捷的解决方案。那什么是AI算法呢？两者之间的关系又是什么？AI算法就像是人工智能的“大脑”，它是一系列的计算方法，用来处理输入的数据并产生输出结果。可以把它想象成解决问题的数学和逻辑方法。在自动驾驶技术中，AI算法起到了至关重要的作用
本文覆盖机器学习常见知识要点，包括机器学习流程、算法分类（监督学习、无监督学习、强化学习）、依托的问题场景（分类、回归、聚类、降维）、机器学习模型评估与选择等。
风格迁移综述0 引言1 基于图像迭代的风格迁移方法1.1 基于最大均值差异的风格迁移1.2基于马尔科夫随机场的风格迁移（限制条件较多，有时视觉效果不是很好）1.3 基于深度图像类比的风格迁移2 基于模型迭代的风格迁移算法2.1 基于生成模型的风格迁移2.2 基于图像重构解码器的风格迁移3 应用举例4 未来研究方向5 参考文献推荐论文：Y. Jing, Y. Yang, Z. Feng, J. Ye
实验3 基于神经网络的模式识别实验一、实验目的：理解BP神经网络和卷积神经网络的结构和原理，掌握反向传播学习算法对神经元的训练过程，了解反向传播公式。通过构建BP神经网络和卷积神经网络模式识别实例，熟悉前馈神经网络的原理、结构和工作过程。二、实验原理BP学习算法是通过反向学习过程使误差最小，其算法过程从输出节点开始，反向地向第一隐含层(即最接近输入层的隐含层)传播由总误差引起的权值修正。BP网络不
本周继续了GAN相关内容的学习，明白了即使GAN能按照需求正常生成图片，仍然存在生成图像多样性不足的问题，比如生成的人像都是一种肤色，这是GAN创造力不足的体现。想要客观地评判GAN生成结果是否多样化，可以使用Diversity和FID两种方法判别。除此以外还学习了Conditional GAN（CGAN），在有标注样本的情况下让GAN根据我们输入的条件生成图像，以及进一步学习了Unsupervi
但我们并不知道他的分析过程是怎样的，它是如何判断里面是否有猫的。就像当我们教小孩子认识猫时，我们拿来一些白猫，告诉他这是猫，拿来一些黑猫，告诉他这也是猫，他脑子里会自己不停地学习猫的特征。最后我们拿来一些花猫，问他，他会告诉你这也是猫。而人工神经网络则不同，它的内部是一个黑盒子，就像我们人类的大脑一样，我们不知道它内部的分析过程，我们不知道它是如何识别出人脸的，也不知道它是如何打败围棋世界冠军的。
C# OpenCvSharp DNN Onnx Demo 资源汇总
从最基础的泄露整合发放LIF模型出发，介绍一些简化模型（包括二次整合发放QIF模型、指数整合发放ExpIF模型、适应性指数整合发放AdEx模型、Izhikevich模型、Hindmarsh-Rose模型、泛化整合发放GIF模型）以及brainpy代码实现。
博主在最近开发过程中不小心被`pytorch`中`train`模式与`eval`模式坑了一下o(*≧д≦)o!!，被坑的起因就不说了，本篇将详细介绍`train`模式与`eval`模式误用对模型带来的影响及`BatchNorm`的数学原理博主在最近开发过程中不小心被`pytorch`中`train`模式与`eval`模式坑了一下o(*≧д≦)o!!，被坑的起因就不说了，本篇将详细介绍`train`
开源的人工智能项目并不总是得到很多宣传，但它们在人工智能的发展中起着至关重要的作用。因为这些开源项目经常被开发者作为激发灵感的项目来上手，所以这些进步是创造性的，特别具有前瞻性。这些开源人工智能项目通常不受企业开发环境的限制，可以梦想成真——并且通常会带来突破性的机器学习和人工智能进步。同样重要的是：这些领先的开源人工智能项目的进步推动了更大的人工智能领域的进步。如果你知道其他顶级开源人工智能工具
点击第一个设置第一个模块的颜色，点击第二个设置第二个的颜色当有多个图的时候，需要先点击要修改的图再点colomap editor后，就可以对这个图进行颜色修改上图所示，得到的颜色比较粗糙，选则样式，most neighbor最平滑，即可得到比较好看的纯色...
神经网络
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