本文介绍了一位微软头条实习生自学深度学习的经验分享，包括学习资源推荐、重要基础知识的学习要点等。作者强调了学好Python和数学基础的重要性，并提供了一些建议。 ... [详细]

本文介绍了2018年人工智能大数据的爆发以及学习Java和Python的相关知识。在人工智能和大数据时代，Java和Python这两门编程语言都很优秀且火爆。选择学习哪门语言要根据个人兴趣爱好来决定。Python是一门拥有简洁语法的高级编程语言，容易上手。其特色之一是强制使用空白符作为语句缩进，使得新手可以快速上手。目前，Python在人工智能领域有着广泛的应用。如果对Java、Python或大数据感兴趣，欢迎加入qq群458345782。 ... [详细]

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]

发表于NIPS2010workshopondeeplearning的一篇文章，看得半懂。主要内容：是针对文本表示的一种方法。文本表示可以进一步应用在文本 ... [详细]

本文介绍了神经网络优化中常用的优化方法，包括学习率调整和梯度估计修正，并通过实验验证了不同优化算法的效果。实验结果表明，Adam算法在综合考虑学习率调整和梯度估计修正方面表现较好。该研究对于优化神经网络的训练过程具有指导意义。 ... [详细]

篇首语：本文由编程笔记#小编为大家整理，主要介绍了卷积的特征提取与参数计算相关的知识，希望对你有一定的参考价值。Dense和Conv2D根本区别在于，Den ... [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]

本文介绍了一种将知识图谱纳入推荐系统的方法，以提高推荐的准确性和可解释性。与现有方法不同的是，本方法考虑了知识图谱的不完整性，并在知识图谱中传输关系信息，以更好地理解用户的偏好。通过大量实验，验证了本方法在推荐任务和知识图谱完成任务上的优势。 ... [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]