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深度學習

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涵蓋深度學習相關模型、框架、開發與應用知識。

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共 1699 條

使用 YOLO 和計算機視覺進行目標跟蹤

在本文中，我將帶您了解如何使用預訓練的 YOLO 模型進行目標跟蹤。這是最簡單的教程，我們只處理簡單的目標檢測。

2024-09-12 17:19:43

YOLO 目標檢測深度學習

通過Netflix案例研究和NVIDIA深度學習技術深入了解推薦算法譯文精選

本文介紹了推薦系統已從簡單的統計建模、基于內容的篩選和協作篩選，發展到了我們現在常見的深度學習神經網絡、HPC 節點、矩陣分解，并通過Netflix案例研究NVIDIA Merlin框架。

2024-08-23 08:00:00

深度學習 Netflix 推薦引擎

深度學習中常見的權重初始化方法

今天給大家分享常見的 7 種權重初始化方法。初始化深度學習模型的權重是影響模型訓練速度、穩定性以及最終性能的重要因素。

2024-08-14 17:21:34

深度學習人工智能

清華大學經管學院朱武祥教授：五步構建高效的數據飛輪，提升企業核心競爭力原創精選

面對AI時代的到來，企業應積極擁抱這一變革，構建和優化自身的數據飛輪，讓飛輪高速轉動起來，為企業的創新發展持續賦能。

2024-08-09 10:05:55

數據飛輪數據消費 AI技術

超強！深度學習中必知的 79 個重要概念

擴張卷積是一種改進的卷積操作，通過在卷積核之間插入空洞，使得卷積核能夠覆蓋更大的感受野，從而提取更多的上下文信息，常用于圖像分割任務。

2024-08-09 09:09:14

深度學習神經元網絡

深度學習中生成模型的工作原理：解析用于數據增強的生成模型譯文精選

本文將深入探討生成模型在深度學習數據增強中的重要作用，例如變分自編碼器(VAEs)和生成對抗網絡(GANs)。

2024-08-09 08:12:35

深度學習 VAEs GANs

一文講透飛槳框架3.0，“動靜統一自動并行”等五大新特性構筑大模型時代核心生產力

飛槳作為中國首個自主研發、功能豐富、開源開放的深度學習平臺，從默認使用靜態圖的1.0版本，到默認采用動態圖并可實現動靜統一與訓推一體的2.0版本發布，飛槳框架已經可以完美融合動態圖的靈活性與靜態圖的高效性，并支持模型的混合并行訓練；再到近日，為大模型時代而錘煉的3.0版本的正式出爐！飛槳正式開啟了新一代框架技術創新之路！

2024-08-01 13:47:47

飛槳百度深度學習

NVIDIA發布全新生成式AI模型與NIM微服務，賦能AI應用創新，加速推進AI落地

無論是剛剛發布OpenUSD語言、幾何體、物理學和材質的生成式AI模型與NIM微服務，還是在今年初發布的Blackwell架構，NVIDIA一直在不斷的用新技術、新產品和新服務，推動著AI的高速創新發展

2024-07-30 13:05:21

OpenUSD NVIDIA NIM微服務

NVIDIA推出全新的服務、模型及計算平臺，加速推動人形機器人發展

開發者可以訪問新的 NVIDIA NIM 微服務，用于lsaac Lab 和 lsaac Sim 中的機器人仿真、OSMO 機器人云計算編排服務和遠程操作數據捕獲工作流等

2024-07-30 07:14:20

NVIDIA NIM NVIDIA

PyTorch 2.4 攜手 Python 3.12：開啟深度學習新紀元

PyTorch 2.4攜手Python 3.12的發布，是深度學習領域發展歷程中的一個重要里程碑。它們不僅帶來了技術上的突破和進步，更為深度學習應用的廣泛普及和深入發展奠定了堅實的基礎。

2024-07-29 10:31:09

PyTorch Python 深度學習

十篇經典的深度學習論文！你知道幾篇？

A Few Useful Things to Know about Machine Learning 是 Pedro Domingos 于 2012 年發表的一篇重要論文，旨在為機器學習實踐者和研究人員提供一些實用的見解和建議，涵蓋了從模型選擇、特征工程、正則化到數據質量和并行計算等多個方面。

2024-07-26 09:15:22

深度學習機器學習數據

NVIDIA AI Foundry 為全球企業打造自定義 Llama 3.1 生成式 AI 模型

現在可以通過NVIDIA AI Enterprise? 獲得 Llama 3.1 NIM 和 NeMo Retriever NIM 微服務的生產支持。

2024-07-24 10:51:43

NVIDIA AI Foundry 全新發布：賦能全球企業打造自定義 Llama 3.1 生成式 AI 模型原創

NIVIDA 于近日正式推出了全新 NVIDIA AI Foundry 服務和 NVIDIA NIM? 推理微服務，與同樣剛推出的 Llama 3.1 系列開源模型一起，為全球企業的生成式 AI 提供強力支持。

2024-07-24 10:48:04

NVIDIA NVIDIA AI

深度學習模型中的知識蒸餾是如何工作的? 譯文精選

深度學習模型在多個領域，特別是計算機視覺和自然語言處理中，已經取得了革命性的進展。然而，隨著模型復雜性和資源需求的不斷攀升，如何將這些龐大模型的知識濃縮為更緊湊、更高效的形式，成為了當前研究的熱點。

2024-07-19 08:00:00

深度學習知識蒸餾

深度學習中常用的開源數據集

Amazon Product Reviews 數據集是一個廣泛用于情感分析、推薦系統和其他自然語言處理（NLP）任務的大規模數據集。該數據集包含了來自 Amazon 網站的用戶對各種產品的評論和評分信息。?

2024-07-11 11:07:41

深度學習開源數據集

交互式圖形用戶界面（GUI）應用程序 | 基于顏色的對象檢測和追蹤

在本文中，我將展示如何創建一個GUI，用于使用它們的顏色來檢測和追蹤對象。

2024-06-26 12:17:48

深度學習 GUI

為什么深度學習模型在GPU上運行更快？

本文我們探討了提升深度學習模型性能的GPU處理基礎知識。PyTorch和TensorFlow等庫應用了包含優化內存訪問、批量處理等更高級概念的優化技術（它們使用了在CUDA基礎上構建的庫，比如cuBLAS和cuDNN）。

2024-06-26 10:50:35

深度學習模型 GPU

使用深度強化學習預測股票：DQN 、Double DQN和Dueling Double DQN對比和代碼示例

深度強化學習可以將深度學習與強化學習相結合：深度學習擅長從原始數據中學習復雜的表示，強化學習則使代理能夠通過反復試驗在給定環境中學習最佳動作。通過DRL，研究人員和投資者可以開發能夠分析歷史數據的模型，理解復雜的市場動態，并對股票購買、銷售或持有做出明智的決策。

2024-06-21 14:13:44

深度學習數據集

SOFTS: 時間序列預測的最新模型以及Python使用示例

近年來，深度學習一直在時間序列預測中追趕著提升樹模型，其中新的架構已經逐漸為最先進的性能設定了新的標準。

2024-06-17 16:02:58

深度學習 Python

時間序列分析的表示學習時代來了？

表示學習作為深度學習中的核心，近期越來越多的被應用到了時間序列領域中，時間序列分析的表示學習時代已經來了。本文為大家帶來了2020年以來頂會的5篇時間序列表示學習相關的核心工作梳理。

2024-06-03 11:05:11

深度學習時間序列分析

太全了！多模態深度學習的綜述！

我們對世界的體驗是多模態的 —— 我們看到物體，聽到聲音，感覺到質地，聞到氣味，嘗到味道。模態是指某件事發生或經歷的方式，當一個研究問題包含多個模態時，它就具有多模態的特征。

2024-04-08 00:12:19

人工智能深度學習

昇思MindSpore 2.3全新發布 | 昇思人工智能框架峰會2024圓滿舉辦

以“為智而昇，思創之源”為主題的昇思人工智能框架峰會2024今日在北京國家會議中心舉辦，旨在匯聚AI產業界創新力量，推動根技術持續創新，共建人工智能開源新生態。

2024-03-22 21:53:30

昇思人工智能

解讀AI通用計算芯片：GPU訓練CPU推理，用最優的成本降低AI算力支出原創

AI計算方面，由于CPU有著更強的邏輯運算能力，就更加適合推理；而GPU擁有大量的計算單元，就更適合訓練。

2024-03-20 11:07:57

AI計算 CPU GPU

告別繁瑣的手動調參，Optuna助您輕松實現超參數優化！

在本文中，我們介紹了Optuna超參數優化框架的基本概念和應用場景，并通過一個簡單的Python代碼案例演示了如何使用Optuna進行超參數優化。

2024-03-11 06:00:00

Optuna Python 超參數優化

PyTorch 該怎么學？太簡單了

挺多小伙伴問過PyTorch該怎么學，經過長期實踐來看，初學者需要熟知的概念和用法真的不多，以下總結的簡明指南一起看看吧。

2024-03-07 12:45:27

變革性趨勢：生成式人工智能及其對軟件開發的影響譯文

生成式人工智能不僅是一種技術進步，也是一種正在重塑軟件開發格局的范式轉變。通過提高效率、促進創新以及創建更安全、更個性化的應用程序，該技術正在為軟件開發領域的企業樹立新標準。

2024-02-26 11:10:03

生成式人工智能生成式AI 軟件開發

深度學習在時間序列預測的總結和未來方向分析

2023年是大語言模型和穩定擴散的一年，時間序列領域雖然沒有那么大的成就，但是卻有緩慢而穩定的進展。

2024-02-21 14:32:09

大語言模型深度學習人工智能

讓你的Pandas代碼快得離譜的兩個技巧

在這篇文章中，筆者將分享兩個技巧，幫助你讓Pandas代碼快得離譜，提升數據處理效率并避免常見的陷阱。

2024-01-19 13:45:00

Pandas 代碼深度學習

PyTorch和NumPy深度比較！！！

很多人對pytorch和numpy的邊界感是模糊的，咱們今兒就從幾方面進行整理和詳細的說明。

2024-01-10 14:17:52

pytorch numpy 深度學習

突破 Pytorch 核心點，自動求導！！

PyTorch是一個流行的深度學習框架，它通過動態計算圖和自動求導機制使得梯度計算變得簡單而靈活。

2024-01-08 08:31:26

PyTorch 深度學習自動求導

突破Pytorch核心，Tensor ！！

張量作為深度學習中的基本數據結構，對于理解和實現神經網絡非常關鍵。今兒介紹的是關于PyTorch中張量的基礎概念、原理以及常見操作。

2024-01-05 17:15:21

pytorch tensor 深度學習

突破Pytorch核心點，優化器！！

選擇合適的優化器是深度學習模型調優中的一個關鍵決策，能夠顯著影響模型的性能和訓練效率。

2024-01-05 09:10:06

優化器深度學習 pytorch

人工智能利用深度學習技術增強高級駕駛輔助系統(ADAS) 譯文

深度學習通過實時傳感器數據增強高級駕駛輔助系統(ADAS)，實現精確的物體檢測、碰撞預測和主動決策。

2024-01-04 08:00:00

人工智能深度學習

突破Pytorch核心點，模型定義與搭建！！！

在PyTorch中，模型的定義通常通過創建一個繼承自torch.nn.Module的類來完成。下面是一個簡單的例子，說明如何定義一個包含一個全連接層的簡單神經網絡。

2024-01-02 15:55:27

深度學習模型 pytorch

一個超強 Pytorch 操作！！！

Pytorch 同樣提供了許多用于數據處理和轉換的函數。今兒來看下，最重要的幾個必會函數。

2023-12-31 16:35:31

Pytorch 函數深度學習

九大Pytorch最重要操作！！！

今兒咱們聊聊pytorch的事情，今兒總結了9個最重要的pytorch的操作，一定會給你一個總體的概念。

2023-12-31 13:05:19

pytorch 深度學習框架

文字識別表格識別，這個庫直接調用

通過集成表格識別功能，PaddleOCR可以更全面地應對各種OCR場景，包括處理包含表格的文本圖像。

2023-12-25 12:59:00

PaddleOCR 深度學習開發

深度學習之目標檢測中的常用算法

隨著深度學習的不斷發展，深度卷積神經網絡在目標檢測領域中的應用愈加廣泛，現已被應用于農業、交通和醫學等眾多領域。

2023-12-19 16:01:40

深度學習人工智能目標檢測

深度學習中實現PyTorch和NumPy之間的數據轉換知多少？

在深度學習中，通常需要將數據從NumPy數組轉換為PyTorch張量，并在訓練模型之前對數據進行預處理。同樣，在從PyTorch張量中獲取數據結果進行分析時，也需要將其轉換為NumPy數組。下面將詳細描述如何在PyTorch和NumPy之間進行數據轉換。

2023-12-18 10:41:28

深度學習 NumPy PyTorch

騰訊披露最新大模型訓練方法，可節省50%算力成本

大模型訓練效率提升至2.6倍，騰訊Angel機器學習框架升級

2023-11-23 18:19:15

騰訊騰訊混元 Angel

深度學習之模型壓縮、加速模型推理

在本文中，我們探討了幾種模型壓縮方法，以加速模型推斷階段，這對于生產中的模型來說可能是一個關鍵要求。

2023-11-19 23:36:50

深度學習模型壓縮

2023年最值得關注的軟件測試行業趨勢與發展分析?

在2023年，我們看到幾個明顯的發展趨勢將繼續影響軟件測試行業。?

2023-11-17 17:16:09

神經網絡中的量化與蒸餾

深度學習模型，特別是那些具有大量參數的模型，在資源受限環境中的部署幾乎是不可能的。所以就出現了兩種流行的技術，量化和蒸餾，它們都是可以使模型更加輕量級，而不會對性能造成太大影響。但是它們需要什么，它們又如何比較呢?

2023-11-14 16:29:14

解鎖 PaddleOCR 的超能力

在本文中，我們將探討如何使用 PaddleOCR，一款基于深度學習的先進OCR工具包，進行文本檢測和識別任務。

2023-11-12 23:01:44

PaddleOCR 深度學習

軟件質量發展歷程，大模型開啟智能測試新時代?

隨著軟件的市場的擴大，更多的國內企業也開始認識到軟件測試的重要性，軟件測試行業正在向智能測試、測試服務化等方向發展，而對于大模型在軟件行業的應用，更多的業內專家表示這必將是軟件測試行業的未來和新的增長點。?

2023-11-03 15:28:28

AI Testin云測

未來十年，量子計算將改變物流行業譯文

期待在未來，通過采用量子技術優化物流行業和供應鏈的同時，讓目前的計算系統變得更好。相信量子計算能夠塑造供應鏈的未來。

2023-11-03 12:00:38

量子計算物流供應鏈

使用Ray創建高效的深度學習數據管道

如果進行分析，可以發現相當多的時間都花在了準備數據的反序列化上。在多進程生成器中，生產者進程會返回大型NumPy數組，這些數組需要進行準備，然后在主進程中進行反序列化。能否在進程之間傳遞大型數組時提高效率？

2023-11-02 18:05:55

Ray 深度學習

神州數碼：打造一站式企業大模型集成平臺，攜手推動大模型技術應用落地

神州問學并不做基礎大模型，而是將重點放在生成式AI企業落地實現層面，通過打造一站式企業大模型集成平臺和企業大模型運營平臺，幫助行業客戶快速搭建模型、算力、數據和場景四大層面的能力，在企業內有效打通從生成式AI技術到業務場景的通道。

2023-10-30 19:48:58

神州問學神州數碼

一文讀懂全新深度學習庫Rust Burn

Rust Burn是一個全新的完全使用Rust編寫的深度學習框架，具有靈活性、高性能和易用性的特點。

2023-10-23 18:04:42

Rust 深度學習框架

計算機視覺的十年：深度學習帶來變革，經典元素仍主導特定挑戰

在未來的十年中，預測“理解”將最終取代“學習”，成為網絡開發的主要關注點。重點將不再是網絡能學到多少知識，而是它能深入理解信息的程度以及我們如何在不給予過多數據的情況下促進這種理解。我們的目標應該是讓網絡能在最少的干預下得出更深入的結論。

2023-10-16 13:15:41

深度學習信息

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