能够从大量的输入数据中学习和优化模型,以产生更准确、更精确的预测。但是,当机器学习模型过分关注训练数据中的噪声和其他异常因素,而忽略了其他重要特征时,该模型可能会发生“过拟合”。如果模型太简单,而忽略了许多重要特征,则可能会发生“欠拟合”。因此,要构建准确的机器学习模型,用户需要有一种策略来确保模型不会过拟合或欠拟合,以确保预测的准确性。下面,我们将讨论如何构建过拟合和防止过拟合的模型。首先,要构建准确的...
越来越多的技术:深度学习、AI、大模型、虚拟现实VR等慢慢进入我们的生活。**基于大模型的图像去雾**在今年这个阶段,我的主要工作是研究基于深度学习的图像去雾工作。随着现代工业文明的发展进步,大气污染现象愈... 使网络集中在雾霾难以去除的区域,能够更加彻底地去雾。**基于大模型的transformer**最近Transformer的文章看到让人眼花缭乱,但是精度和速度相较于神经网络而言还是差点意思,直到Swin Transformer的出现,让人感...
AI的爆火在于它确实能促进整个社会中大多人群的学习工作和生活的效率的提升,这是非常实用的。我要和大家分享的项目也是我学习AI过程中做的小项目,是利用视频分析技术结合深度学习构建的一个智能视频监控系统,用来进... 这里我选用的是图像处理库(如OpenCV)对视频流进行预处理,这些技术也已经非常成熟。视频还需要进行解码与帧的提取,这是为了方便后续的人脸检测和行为识别,使用了oneAPI加速工具对视频进行解码。人脸检测模块使用了O...
进行初步解决、剖析和过滤,并把处理后的数据发送到云计算层。边缘服务器一般部署在网络边缘,与设备层紧密联系,能够快速反映设备层的需要,降低传送数据的延迟。云计算层该层专门从事全球数据处理、剖析和存储,并承... 医生可以通过查看和分析结果并结合自己的专业知识和经验,做出准确的诊断。将结果与其他医疗数据进行比较,或者使用其他高级分析技术来提高诊断的准确性和可靠性。infoq原文链接:[边缘智变:深度学习引领下的新一代...
# beginning2023年可谓是人工智能浪潮翻涌的一年,AI在各个领域遍地开花。以我最熟悉的工业为例,深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大... CSPNet解决了大型骨干网络优化时的梯度信息重复问题,将梯度变化从头到尾集成在特征图中,减少了模型的参数量。yolov5s中包含了CSP1_X和CSP2_X这两种CSP结构,分被用于骨干网络和颈部网络。yolov5在骨干网络的第一层通...
在传统的机器学习中,特征工程是非常重要的一环,通常需要大量的人工、时间和精力来处理数据和特征。而随着深度学习的发展,我们可以利用深度学习的特征提取能力,通过简单的数据处理步骤自动学习特征,甚至可以将过程简... 并且使得 GPT-3 在自然语言处理任务中取得了令人瞩目的成就。 然而随着模型参数的增长,模型的大小也成为一个问题。为了解决这个问题,人们开始尝试模型小型化的方法。Chinchilla 就是一种模型小型化的尝试,相...
> 🍊作者简介:[秃头小苏](https://juejin.cn/user/1359414174686455),致力于用最通俗的语言描述问题>> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好... **【注:这里不知大家能否听懂哈,但只要知道传统架构有难以并行化的缺陷即可】** 这样的话,就可以顺理成章的提出transformer了,其最主要就是解决了类似RNN框架难以并行的特点。后文我也会详细介绍transformer是如何...
大家好,我是 herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF恶意软件家族分类第4名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测赛第4名,Datacon大数据安全分析比赛第五名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名。拥有六项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是保姆级人工智能学习成长路径,希望能对大...
# 前言从去年chatGPT爆火,到国内千模大战,关乎大模型的热度已经沸反盈天。但大模型出现的价值、意义似乎与实际使用效果存在鲜明的对比,特别是日常工作中,最多让大模型帮助生成一些不痛不痒、凑字数的内容,难易触达工作的核心环节。所以趁着国庆假期,我试图用国产大模型来协助完成一篇文章,从“知识生产”这个大模型擅长的角度来验证大模型能否更深度提升个人工作效率。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byte...
比如常用的手机导航中的声音。更深层次的应用将会是虚拟人领域,AIGC 不仅可以生成虚拟人的声音,并可以创造出说的内容。**游戏开发**AIGC 在游戏当中的应用可分为两方面,一方面用于场景和故事的搭建,另一方面玩家可以通过 AIGC 的平台工具来创建自己的虚拟人,可以用于游戏中的打金等活动。**代码生成**资料显示,2022 年 AIGC 发展速度惊人,迭代速度更是呈现指数级爆发,其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索...
# 前言> 2023年马上就要结束了,这一年对于整个互联网来说意义非凡。随着深度学习技术的不断进步,大规模预训练语言模型(以下简称大模型)在自然语言处理领域取得了显著进展,从年初的OpenAI发布的最新版本的语言大模... 准确性的解决方案。>> AI大模型让产业智能化变革势不可挡,国内各大互联网企业也参与其中,百花争放,小编也尝试了国内的AI大模型。接下来让我们一起来探究一下吧~# 利用AI大模型训练游戏NPC在企业积极探索大模...
本文我将深入探讨如何应用深度学习与AIGC技术来促进智能教学生成项目,期待能为在学习本领域的伙伴提供帮助,也能为未来的教育事业发展提供参考。# 一、深度学习在智能教学中的应用深度学习作为机器学习的一个分... 这里设置为60帧/秒 # 退出Pygame并关闭窗口 pygame.quit()```**虚拟角色和场景**:通过AIGC技术,创造虚拟的教师角色、学生角色以及多样化的教学场景。这些虚拟角色和场景能够增强学生的学习体验,提高他们的学...
表示大脑中神经元放电活动,这些活动包含了大脑的实时信息。深度学习方法能以更方便的方式对特征进行提取,在图像分类、人工智能等领域取得了良好的效果。近些年来,一些研究人员开始将深度学习方法应用于癫痫发作检测... Transformer最初是为了解决自然语言处理中的机器翻译任务而提出的,是一个自编码结构的“Encoder-Decoder”。输入源语言文字,把目标语言文字输出出去。将 Transformer 中的 Encoder 结构单独提取出来。可以作为较强...