bp神经网络算法代码
社区干货
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
如果你也发现自己只知道在Git上克隆别人的代码,但是自己对程序的结构不了解,那么下面的内容可能会帮到你!!! 这部分内容主要是根据[B站视频](https://www.bilibili.com/video/BV1hE411t7RN?p=9)总结而来,视频中给出了pytorch从安装到最后训练模型的完整教程,本篇文章主要总结神经网络的完整的模型训练套路,希望通过本篇文章可以让你对网络训练步骤有一个清晰的认识。 本次内容用到的数据集是[CIFAR10](http...
2023年 - 我的程序员之旅和成长故事
开始上手写代码,把思路一步一步写出来,但是我总还是感觉哪里不对劲,不过最后结果还是算出来了,于是就把代码提交给那位同事了。他就让我回去等通知了。🔥又过了一天,结果出来了,他说我那道题结果并没有做对,所以... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962869&x-signature=2aaLu0K5lS9Wqyo7A%2FSzbpTXfY0%3D)真的很开心,嘎嘎玩,嘎嘎吃饭。PS:平时不太喜欢拍照,也不太能上镜,大家口下留情,hhh。🔥喜讯,拿到毕业证回来之后,顺利...
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...
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
# 📑前言> 对大模型的简单理解:有着大量数据进行的深度学习或机器学习的模型,这些数据可以通过训练过程自动调整以捕获输入数据中的复杂关系。这类模型通常具有较深的网络结构和较多的神经元,以增加模型的表示能力和学习能力。大模型的诞生影响,对如今发展的许多领域,诸如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等等,都有着显著的成果!
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火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
模型训练过程中的网络通信带宽、训练资源数和时长都不尽相同。所以面对丰富的机器学习应用,我们的需求是多样的。针对这些需求,底层的计算、存储、网络等基础设施要提供强大的硬件,同时在这些硬件基础上还要提供强大的调度能力,才能为各种需求提供较好的服务,使集群利用率维持在较高水平。模型训练的第二个痛点是偏 **管理上** 的。比如在算法问题上,一个方法比另外一好,其中的原因多种多样,可能是基础架构不同,也可能是算法不...
迁移回归问题新突破,火山语音团队论文被人工智能顶级期刊 IEEE TPAMI 接收
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962865&x-signature=yRKGhPxQ7Ds0%2FhA1wBpJjJOeEDA%3D)近日,人工智能领域顶级国际期刊 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(IEEE TPAMI,影响因子... 尽管在不同的领域(如计算工程学,地质统计学,自然语言处理)都有迁移核函数的身影,迁移核函数并没有一个正式的数学定义。基于此,该论文首先提出了正式的迁移核函数数学定义,并总结了三种广义形式的迁移核函数。基...
官方模型概览
本文介绍了边缘智能提供的官方推理模型。您可以将官方模型部署到您的一体机进行使用。 模型名称 框架 类型 描述 口罩检测-01-PPLCNet-ONNX ONNX 图像分类 一种使用 PP-LCNet 算法进行训练的佩戴口罩行为检测... 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,识别出图像中的物体或场景,并将其分为不同的类...
实验4:基于ECS+RDS搭建WordPress博客
包括计算、网络、存储资源进行规划,架构图示例和各资源信息如下:- 您可以选择搭配负载均衡CLB服务构建高可用集群。 ### 代码演示🧨🧨🧨 这部分会根据上述的理论过程结合代码加深各位的理解。此外,这部分我也会分步骤介绍,但会细化理论部分的步骤,这样大...
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
是通过计算机来解决人类自然语言的问题,尤其是通过编程去处理和分析大量的自然语言数据。如果将自然语言处理领域进行细分,那么它包括自然语言理解(NLU)、自然语言生成(NLG)两大子领域。细分领域包括文本分类、命名实体识别、关系抽取、事件抽取、文本摘要、阅读理解、知识图谱构建等领域。 近些年来,基于有标记数据的监督学习是研究的重点,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...
图谱构建的基石: 实体关系抽取总结与实践|社区征文
# 引言作为一个专注于NLP的算法技术团队,我们一直致力于知识智能在各业务场景的价值落地,随着NLP技术的逐渐演变:从词表为王到词向量,再到以BERT为代表的预训练模型,再到最近横空出世的ChatGPT,让“技术赋能业务”... 容易造成冗余计算。### 管道式抽取#### 方案说明管道式关系抽取是将任务转化为**命名实体识别**和**文本分类任务**。典型的代表有PURE。实现方式:1. 先对文本段进行命名实体识别任务,抽出实体。2. 再对...
亚马逊云科技 -- AIGC 时代的数椐基础设施|社区征文
修复代码安全漏洞### Amazon OpenSearch(AOS)> Amazon OpenSearch(AOS)亚马逊云计算服务提供开源搜索和分析引擎,基于开源项目Elasticsearch和Kibana,AOS提供了一个可扩展的、高可用性的搜索和分析平台,轻松构建... 可以选择熟悉的框架和算法来训练模型,并使用强大的分布式训练功能加速训练过程>> **可扩展的模型部署**:Amazon SageMaker 将模型部署到生产环境中,提供高可用性和可扩展性,支持多种部署选项,包括实时推理、批量推...
干货|七个方向,基于开源工具构建一款智能化BI
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135653&x-signature=kHAPM%2Bpa5PbbXzWbwDfySVwoFNc%3D) DataWind比较具有特色的是 **组合图表**与 **透视图表**。 组合图表可以将多个笛卡尔坐标系下的图... 行维度进行汇总计算和展现。通过简单地配置列维度、行维度和指标,即可展示出透视表。与表格相比,透视表将维度区分成了行与列,在多维度情况下更利于表格呈现。并且同时支持了条件格式、内容渲染等二维表支持的特色功...
