bp神经网络算法实现
社区干货
大数据、人工智能与大模型:技术融合的未来趋势|社区征文
AI系统通过算法来模拟人类的学习过程,从而解决问题和执行任务。基于深度学习的神经网络也是如此,经过大量的训练才能够更准确的预测我们所需要的结果。例如在一个健康监测系统的项目中,如果我们实现一个AI模型的话,它能够通过分析用户提供的健康数据来预测疾病风险,大大提高了预防性医疗的效率。## 大模型:AI的新阶段大模型,如使用了很多最新的大模型的智能AI机器人,代表了AI的一个新阶段。这些模型由数十亿个参数构成,能够处理...
2023年 - 我的程序员之旅和成长故事
让我实现。让我今天之内做出来,就算通过。当我看到电脑前的题目我人都傻了,好多没见过的,好多不会,当时想跑的心都有了,通过solor进行数据检索,实现一些小功能,哥们也没学过这些,就是就去网上找了一些文章看了下,经... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713802843&x-signature=kVN1BpSOgZPO0hyOK6FDLMOImKY%3D)🔥然后就开始了为期一天的培训,主要培训一些新人须知和一些安全知识,因为我们公司分为办公区和厂区,厂区的一些安全知识我们...
保姆级人工智能学习成长路径|社区征文
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...
大模型助力科技革命:2023年的里程碑与大模型的未来展望 | 社区征文
深度神经网络(Deep Neural Networks,DNNs)0. 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs)0. 循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNNs)和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)0. Trans... 大模型的算法效率和计算结构的逻辑性也将得到提升。同时,硬件设备性能的提升以及大模型与云计算、边缘计算等技术的结合将为其提供更好的支持,增强稳定性,降低模型成本。发展趋势客观之下,大模型的发展也面临一系...
特惠活动
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官方模型概览
实现实时的行人检测和跟踪。 COCO图像分割-01-DeepLab-ONNX ONNX 图像分割 一种使用 DeepLab 算法,在 COCO 数据集进行训练的图像分割模型,用于将输入的图像分割成不同的区域,并为每个像素分配相应的类别标签,从而实现对图像的精细分割和语义理解。 ImageNet图像分类-01-MobileNet-ONNX ONNX 图像分类 一种使用 MobileNet 卷积神经网络架构,在 ImageNet 数据集进行训练的图像分类模型,用于对输入的图像进行分类,识别出图像...
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
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四名,科大讯飞... 例如随着深度学习蓬勃发展而产生的的神经网络架构:前馈神经网络(FNN)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。但由于人工标注数据量比较少以及对没有标签的数据进行人工标注的成本比较高,所以如何更加科学的利用*...
GitHub Copilot:让开发编程变得像说话一样简单 |社区征文
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713802843&x-signature=5LI56pFbpr%2BNBtvoQndAZCc2dE0%3D)我们这里浅尝试下单方法以及算法,比如耳熟能详的数据结构算法,快速排序、冒泡排序、二分查找… 译点...
基于图卷积神经网络和卷积注意力模块的癫痫检测|社区征文
# 前言 癫痫检测是一个重要的医学问题,由于脑电数据采集困难和发作样本不足等问题,传统的癫痫检测方法准确性和可靠性受到了严重限制。为了解决这些问题,我们提出了一种基于图卷积神经网络的癫痫检测模型,该模型... 预处理后的数据首先通过卷积神经网络(CNN)进行特征提取。CNN 有助于捕获时间序列数据中的局部特征和模式。我们采用了 Top-k 策略来选择最具信息的节点。这是通过基于某些特征的重要性得分来实现的,通常选择前 k 个...
开放的AI基建,让AI普惠更进一步
构建在更底层的计算网络、存储等基础设施之上。 为什么需要构建一个统一、开放的AI基建呢?核心原因是希望能够赋能算法工程师,希望让每一个算法工程师的想法可以以最少的工程代价来实现。如果AI基建是统一、开放的,... 很多科学计算程序用神经网络进行模拟代替,进一步的简化计算、提高速度。加速计算、数据中心、大规模扩展和人工智能的结合正在推动科学计算和工业计算的高速发展,实现百万倍的性能飞跃,从而解决像气候变化、药物研发...
ApacheCon - 云原生大数据上的 Apache 项目实践
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/226c4a487a114c45b58d43183b4da90c~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713802830&x-signature=2EbPVIekS... 算法复杂度不断提升,越来越多的算法模型在离线更新的基础上探索实时训练以提升模型效果。为实现复杂的离线和实时训练灵活编排、自由切换,能在更大范围内调度在离线计算资源,机器学习模型训练逐渐趋于批流一体化.本...
AI赋能安全技术总结与展望| 社区征文
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四名,科大讯飞阿... 当前网络空间已经迈进到人工智能时代。人工智能对网络空间产生了变革性的影响,如何使用人工智能技术构建更可靠的网络安全系统就变得至关重要。具体来说,人工智能赋能安全,是指基于海量数据的基础上利用人工智能来自...
我的技术年终总结——机器学习 |社区征文
**预测**:利用训练后的算法完成任务(根据学习的规律为未知数据进行分类和预测) 通过周志华老师西瓜书上面的描述为下图:## 四、总结(1)机器学习已成为新的学科,它综合应用了心理学、生物学、神经生理学、...
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
把这个目标检测算法模型部署应用在桌面端、云端、web端、网页端、智能手机端和智能硬件端,实现每秒钟20帧的实时检测。下图是网页端的运行效果,用户可以直接上传手机相册里的图片,也可以现场拍摄图片,就能获得所有... 就在于底层卷积神经网络主要提取边缘、轮廓、颜色等底层重要的视觉特征,因此PAN它自底向上的增强就可以让顶层特征图也能充分共享到网络底层特征,提升大目标的检测效果。Head检测头用于回归输出预测框的位置和类别...
