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AlphaZero五子棋AI系统实现 本项目构建了一个完整的13×13五子棋AI系统，采用AlphaZero架构，包含深度学习模型、蒙特卡洛树搜索(MCTS)和Web交互界面。系统核心包括： 游戏引擎：使用NumPy实现棋盘逻辑，支持胜负判定和状态编码 神经网络：基于PyTorch的残差网络，包含策略头和价值头双输出 MCTS搜索：结合神经网络指导，通过UCB公式平衡探索与利用 训练流程：自我对弈
一、简介图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用，如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类，医学领域的图像识别等。上一节主要介绍了卷积神经网络常用的一些基本模块，本节将基于眼疾分类数据集iC
本章介绍了计算机识别超分领域和目标检测领域中常常使用的两种卷积变体，亚像素卷积（Subpixel Convolution）和可形变卷积（Deformable Convolution），并给出对应pytorch的使用。
在上一篇文章【深度学习-Day 16】中，我们了解了梯度下降法——这个引领我们寻找损失函数最小值的强大工具。我们知道了，只要能计算出损失函数关于模型参数（权重 $w$ 和偏置 $b$）的梯度，我们就能通过不断迭代来更新参数，让模型变得越来越好。但是，对于一个拥有成千上万甚至数百万参数的深度神经网络来说，如何高效地计算这些梯度呢？手动推导显然是不现实的。这时，神经网络的“心脏”——**反向传播算法（
计算机视觉作为人工智能领域的关键分支，始终处于技术创新的前沿,现已经广泛应用于医疗、自动驾驶、安防、娱乐、工业等多个领域。在 2025 年 CVPR 论文中，出现了众多围绕视觉 - 语言模型融合、多模态学习等方向的创新成果。这些论文正代表了计算机视觉的前沿动态。我整理了100篇【2025CVPR】热门论文，希望能帮助各位寻找创新点！多模态学习的目标是使模型能够同时理解和生成多种类型的模态信息，例如
60,000张用于训练10,000张用于测试图像为灰度图，28×28像素数字已居中处理，减少了预处理工作数据加载与预处理神经网络模型构建训练与测试流程关键概念解析这个项目虽然简单，但包含了深度学习项目的基本要素，是学习PyTorch和计算机视觉的优秀起点。通过调整模型结构和超参数，可以进一步提高识别准确率。
安装torch_geometric和dgl踩坑记录
PyTorch快速入门教程【小土堆】-神经网络的基本骨架nn.Module、土堆说卷积
尽量自己编写一次代码，这样会对深度学习的网络框架有更深理解。操作系统：Ubuntu 18.04 / Windows 10编程语言：Python 3.7+深度学习框架：PyTorch 1.6+编译器：IDE（如PyCharm）或Jupyter Notebook计算机硬件配置：NVIDIA GPU（如CUDA兼容的显卡）推荐，但CPU也可运行相关库：torchvision, numpy, matplo
c 总结 实践总结该实践从「数据处理」开始到最后利用训练好的「模型」预测，感受到了整个模型的训练过程。其中也有部分知识点，例如定义神经网络，只是初步的模仿，有一个比较浅的认识，还需要继续学习原理。「准备数据」，「创建数据加载器」，「选择训练设备」，「定义神经网络」，「定义损失函数和优化器」，「定义训练和测试函数」，「迭代训练」，「保存模型」，「加载模型」，「模型预测」。1.Dataset与Data
思路+流程+代码
**前言**：上篇文章讲解了图像，这篇文章正式进入卷积神经网络讲解。
神经网络的基本骨架 nn.Module的使用为了更全面地展示如何使用构建一个适用于现代图像处理任务的卷积神经网络（CNN），我们将设计一个针对手写数字识别（如MNIST数据集）的简单CNN模型。CNN非常适合处理图像数据，因为它们能够有效地捕捉图像中的局部特征和空间关系。参数封装和管理：模块化网络构建：前向传播的定义：钩子函数的支持：设备管理：定义模型类：实现前向传播：模型实例化：参数管理：此模型
系统变量---系统环境变量中的 path 添加如下路径（根据自己的路径进行修改）输入nvcc --version 即可查看版本号；NVIDIA RTX A2000 12G显卡驱动。点击设置-->搜索高级系统设置-->查看环境变量。把三个文件夹拷贝到cuda的安装目录下。教程网址 CUDA安装教程（超详细）可以查看 CUDA 设置的环境变量。torchvision离线下载网。torchaudio离线
FedDG实践numpypillow一. python freq_space_interpolation_demo.py会用demo_samples的第四张图像为基准，和前三张图像重构（辅以不同值的$\lambda$），形成新样本。二. 下载该文章的数据集...
本文介绍了机器学习中的十二大经典算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、K-近邻、K-均值聚类、主成分分析、随机森林、梯度提升树、神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。每个算法的基本原理、学习资源和实践代码都进行了详细说明，帮助初学者逐步掌握这些算法。此外，文章还提供了人工智能学习资料的获取方式，包括课程、项目、视频和论文等，旨在帮助读者系统学习并应用机器学习知识。
nn.ReLU(),nn.ReLU(),nn.ReLU(),return x本文系统阐述了基于FATE和PyTorch构建联邦学习图像分类平台的全流程，通过横向联邦架构实现了数据不动模型动的安全协作模式。实验表明，在CIFAR-10数据集上，联邦学习方案在保持87%以上准确率的同时，可将原始数据泄露风险降低90%。未来可结合区块链技术实现更完善的审计追踪，或探索神经架构搜索（NAS）在联邦场景的应
本文简单介绍了，Pytorch框架下的一款深度学习网络框架的配置。
某nlp模型训练环境配置（主要是Pytorch安装）
现在我们常说的LeNet一般指LeNet-5，结构简单，性能优异。本文首先对LeNet-5网络结构做了简单分析，然后用pytorch搭建了该网络，同时实现了数据迭代器和一个简单的训练器并对MNIST数据集做了简单训练，观察了训练过程中损失函数以及正确率的的变化情况达到了预期效果。但训练器比较简陋，后面将会着重对训练器进行改进。
环境版本介绍Windows10专业版64位NVidia GeForceGTX 1060 6Ganaconda-2019.10-py37_0Pycharm2019.2社区版CUDA10.2Pytorch1.9.1第一步：安装Anaconda参考这位博主Anaconda 的安装教程（图文）我安装在了F盘根目录，这个Anaconda的安装目录要记住第二步：安装CUDA进入官网下载安装即可，安装路径默认，
图像分类----图片测试
本项目使用的食物图像数据集包含20类不同的食物，如八宝粥、巴旦木、白萝卜等。数据集分为训练集和测试集，分别用于模型的训练和评估。每类食物都有一定数量的图像样本，这些图像涵盖了不同角度、光照条件下的食物外观，为模型的训练提供了丰富的多样性。nn.Conv2d(stride=1,padding=2,),nn.ReLU(),nn.ReLU(),nn.ReLU()定义了一个名为CNN的类，继承自nn.Mo
还是小白的时候第一次自己摸索着跑实验用显卡，但是并不了解显卡也没有概念，一个轻薄商务本的独显卡（就2G显存，当时还不会看显存 也不懂）我以为可以用，，结果一直报这个错 CUDA out of memory。然后我以为是我哪里的设置写错 就按教程去改batchsize什么的改半天，但其实根本没用！因为2G显存什么实验都不能跑！所以如果大家是这个轻薄本什么的独显的显存一般都不够的，一些游戏本可能会有3
从本篇文章开始，我们将选择 **PyTorch** 作为主要的学习和实践框架（当然，很多概念在 TensorFlow 中也是类似的，我们会适时提及共通性），深入探索其核心功能。一切深度学习模型的构建、训练和部署，都离不开其最基础的数据结构——**张量 (Tensor)**。理解张量及其操作，是踏入深度学习实践大门的第一步，也是至关重要的一步。本文将带你全面认识 PyTorch 中的张量，包括它的创
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