【深度学习】RNN之GRU原理

本文介绍了关于人工智能、神经网络和深度学习的知识点，并提供了YOLOv7基于自己的数据集从零构建模型完整训练、推理计算的详细教程。文章还提到了郑州最低生活保障的话题。对于从事目标检测任务的人来说，YOLO是一个熟悉的模型。文章还提到了yolov4和yolov6的相关内容，以及选择模型的优化思路。 ... [详细]

生成式对抗网络模型综述摘要生成式对抗网络模型(GAN)是基于深度学习的一种强大的生成模型，可以应用于计算机视觉、自然语言处理、半监督学习等重要领域。生成式对抗网络 ... [详细]

本文介绍了在浏览器中进行异常检测的算法，包括统计学方法和机器学习方法，并探讨了异常检测在深度学习中的应用。异常检测在金融领域的信用卡欺诈、企业安全领域的非法入侵、IT运维中的设备维护时间点预测等方面具有广泛的应用。通过使用TensorFlow.js进行异常检测，可以实现对单变量和多变量异常的检测。统计学方法通过估计数据的分布概率来计算数据点的异常概率，而机器学习方法则通过训练数据来建立异常检测模型。 ... [详细]

本文介绍了腾讯最近开源的BERT推理模型TurboTransformers，该模型在推理速度上比PyTorch快1~4倍。TurboTransformers采用了分层设计的思想，通过简化问题和加速开发，实现了快速推理能力。同时，文章还探讨了PyTorch在中间层延迟和深度神经网络中存在的问题，并提出了合并计算的解决方案。 ... [详细]

本文介绍了在Python张量流中使用make_merged_spec()方法合并设备规格对象的方法和语法，以及参数和返回值的说明，并提供了一个示例代码。 ... [详细]

背景应用安全领域，各类攻击长久以来都危害着互联网上的应用，在web应用安全风险中，各类注入、跨站等攻击仍然占据着较前的位置。WAF(Web应用防火墙)正是为防御和阻断这类攻击而存在 ... [详细]

本文介绍了建立分类感知器二元模型对样本数据进行分类的方法。通过建立线性模型，使用最小二乘、Logistic回归等方法进行建模，考虑到可能性的大小等因素。通过极大似然估计求得分类器的参数，使用牛顿-拉菲森迭代方法求解方程组。同时介绍了梯度上升算法和牛顿迭代的收敛速度比较。最后给出了公式法和logistic regression的实现示例。 ... [详细]

本博文基于《Amalgamationofproteinsequence,structureandtextualinformationforimprovingprote ... [详细]

点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要11分钟跟随小博主，每天进步一丢丢来自：深度学习技术前沿 ... [详细]

OCR：用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程Matlab：商业数学软件；CUDA：CUDA™是一种由NVIDIA推 ... [详细]

转自：新智元三年半研发开支近70亿，累计亏损242亿。AI这门生意好像越来越不好做了。近日，商汤科技已向港交所递交IPO申请。招股书显示& ... [详细]

本文介绍了一种基于模型的深度强化学习方法，通过结合神经渲染器，教机器像人类画家一样进行绘画。该方法能够生成笔画的坐标点、半径、透明度、颜色值等，以生成类似于给定目标图像的绘画。文章还讨论了该方法面临的挑战，包括绘制纹理丰富的图像等。通过对比实验的结果，作者证明了基于模型的深度强化学习方法相对于基于模型的DDPG和模型无关的DDPG方法的优势。该研究对于深度强化学习在绘画领域的应用具有重要意义。 ... [详细]

文章目录一、前言二、笔记1.名词解释2.流程分析上一篇快速门:读手语图像识别论文笔记1（手语识别背景和方法）一、前言一句：“做完了&#x ... [详细]

内容列表线性分类器简介线性评分函数阐明线性分类器损失函数多类SVMSoftmax分类器SVM和Softmax的比较基于Web的可交互线性分类器原型小结注：中文翻译 ... [详细]

1.组合最优化问题定义：是通过数学方法的研究去寻找离散事件的最优编排、分组、次序或筛选等。描述：最优化问题的数学模型的一般描述是，x为决策 ... [详细]