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没有GPU没关系，没有nvidia显卡也没关系，基于docker可以3分钟配好caffe！Docker简单来说就是一种轻量虚拟机，可以快速部署和执行程序。之前看过许多配置caffe的资料，主要是硬件相关的配置因为电脑个体差异会引发各种各样的问题，后来遇到docker，可以直接pull别人配好的caffe环境，终于可以在自己电脑（ubuntu 15.04）欢脱地跑caffe了><docker毕竟
通过对CNN与RNN的深入分析，我们可以看到这两种神经网络在结构、功能和应用场景上的显著区别。
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一种包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks, FNN），是深度学习的代表算法之一。基本原理CNN的核心思想是通过模拟人类视觉系统的工作方式，自动提取图像中的特征，并将其用于分类、检测、分割等任务。它主要受到了生物学上感知机制的启发，模拟了人类视觉系统中的感
YOLO11中添加大核可分离卷积注意力块LSKA
本篇介绍了自然语言处理中，语言转换方法的两个模型：统计语言模型：用于描述和预测自然语言文本中的词汇或句子出现的概率，但是没办法考虑词与词之间内在的联系且参数空间会出现爆炸式增长的问题。神经语言模型：通过神经网络训练，将每个词都映射到一个较短的词向量上来。将高维映射到低维。通过embedding词嵌入技术捕捉词句之间的语义。embedding词嵌入技术，有两个模型连续词袋模型（CBOW）和跳字模型（
在计算机视觉领域，目标检测作为一项核心技术，旨在从图像或视频中自动识别出特定类别的对象，并同时定位这些对象的位置。随着深度学习技术的飞速发展，目标检测算法的性能得到了显著提升，其中Faster R-CNN（Faster Regions with Convolutional Neural Networks）无疑是这一领域的一个里程碑式成果。自其问世以来，Faster R-CNN凭借其高效、准确的特点
目标检测是计算机视觉领域的一个关键任务，Faster R-CNN 作为深度学习中一个经典的目标检测模型，因其出色的性能而被广泛应用。本文将介绍如何在丹摩智算平台上进行 Faster R-CNN 模型的训练与测试，包括环境配置、数据集准备、模型训练和测试验证。Faster R-CNN 是一种流行的单阶段目标检测算法，它利用区域建议网络（Region Proposal Network, RPN）来生成
在机器学习领域，大模型「幻觉」指的是对于模型规模与性能之间关系的一种误解或错误认知。这种现象常常出现在对模型大小和性能之间关系的认知上，即认为更大的模型一定能够取得更好的性能。造成大模型「幻觉」的原因大模型「幻觉」产生的原因有几个方面。首先，大型模型通常会在特定任务或数据集上表现出色，这导致人们倾向于认为更大的模型一定意味着更好的性能。其次，一些报道和研究专注于大型模型的突破性性能，这加强了这种认
本篇介绍了：1. 通过调整学习率能够优化训练速度、提高训练稳定性、适应不同的训练阶段以及改善模型性能。2. 调整学习率有两种方法：1.使用库函数进行调整；2.手动调整学习率3. Pytorch学习率调整策略通过 torch.optim.lr_sheduler接口实现。并提供3种库函数调整方法：有序调整、自适应调整以及自定义调整。4. 在库函数调整方法中，注意在每个epochs迭代训练时，使用sch
卷积层通过卷积操作来提取特征，在计算机当中，图像以矩阵的方式进行存储（多通道图像即为多个矩阵的叠加），卷积操作实际是通过卷积核对每个通道的矩阵从左到右（卷积核一般是3x3的矩阵）从上至下进行相关运算（先是从左到右，再是从上至下，所以卷积操作也会保留位置信息），最后生成一个/多个新的矩阵，这一新矩阵即为图像的某一特征信息（不同的卷积核能够提取图像不同的特征信息）。池化层的具体操作是将一个像素点及其周
卷积神经网络是一种前馈型神经网络, 受生物自然视觉认知机制启发而来的. 现在, CNN 已经成为众多科学领域的研究热点之一, 特别是在模式分类领域, 由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理, 可以直接输入原始图像, 因而得到了更为广泛的应用. 可应用于图像分类, 目标识别, 目标检测, 语义分割等等. 本文介绍可用于图像分类的卷积神经网络的基本结构.
在深度学习的广阔领域中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）无疑是处理图像和视频数据的一大利器。自20世纪90年代提出以来，CNN已经从简单的图像识别任务中脱颖而出，广泛应用于计算机视觉的各个领域，包括但不限于图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别、视频分析等。本文将带你深入了解CNN的基本原理、核心组件以及它在现实世界中的应用。
卷积实际上就是特征提取。本讲我们先了解学习卷积神经网络基础知识，再一步步地学习搭建卷积神经网络，最后会运用卷积神经网络对cifar10 数据集分类。在本讲的最后附上几个经典卷积神经网络：LeNet、AlexNet、VGGNet、InceptionNet和 ResNet。
在深度学习中，尤其是处理图像数据时，数据标准化（Normalization）是一项关键的预处理步骤。它涉及调整和缩放数据，以便数据集具有具有零均值和单位方差的特性。在各种图像处理的库和框架中，我们经常看到transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225))这样一个特定的参数组合。让我们一探究竟，这个参数组合是如何被发现
使用预训练resnet18实现CIFAR-10分类
实验室有4台服务器（8个GPU/台），平日都只使用了其中的一个GPU，实在暴遣天物！于是决定使用docker安装部署Spark集群，将这些GPU都利用起来训练CNN。本文是博主含泪写出的踩坑总结，希望能够给各位提供了一些前车之鉴来避开这些坑。
从torch入门的我，很排斥tensorflow, 不过最近不得不学了，不然我刚找的工作怕是要换人了。ok,那让我们愉快的学习吧。我们先来一个AI届的Hello World !! . 手写数字识别。然后遇到其中的问题我们再来一一解释，毕竟最快的学习方式还是项目！这个系列是这样计划的，完成手写体识别后就直接开始尝试复现我找工作的领域中的经典推荐算法模型了。复现完成后再重新补足理论。由于工业界对于te
在构造CNN以及LSTM等模型的时候，需要重复使用共享权重。但是tensorflow默认是不允许重复使用变量的，会报一些InvalidArgumentError或者Attemping to use uninitialized value等错误。解决方法是使用variable_scope，并且设置该variable_scope的reuse=True。设置方法由两个：with tf.variable_
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