神经网络与深度学习书
社区干货
AI技术进展和总结|社区征文
工作文档和学术论文等各种文档的布局并提取出最关键信息,这对于工作应用和学术研究非常重要。基于AI的自监督预训练技术由于其重建预训练目标的成功应用,在深度学习方面取得了快速进展。 最近提出的基于AI的LayoutLMv3模型非常成功,LayoutLMv3 是文档 AI 中第一个多模态模型,不依赖于预训练的卷积神经网络来提取视觉特征,这样节省了参数并消除了区域注释。LayoutLMv3模型通过统一的离散标记重建目标 减轻了文本和图像多模态表...
大模型--未来的智能方向|社区征文
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/9a1e34fb878a491aa12d59360dd018ba~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714580429&x-signature=Yqwu4XtdRvofcxhmWXRze049%2FA8%3D)# **一:什么是大模型**大模型是大规模语言模型(Large Language Model)的简称 -- 指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千...
与 AI 相伴的一年|社区征文
# 背景介绍时光飞逝,不知不觉 2023 年,这一年是与 AI 相伴的一年,随着对 AI 的深入了解,才明白原来 AI 已经深入在我们在生活的方方面面,其中机器学习和深度学习更是在科研任务中展现了不同的作用,使得我们可以用他们来解决科研中遇到的难题,以此来推动社会的各个方面的进步。# 方法## 卷积神经网络### 1.卷积层卷积层是神经网络中独特的网络机制,卷积目的是对图像进行特征提取,具有局部感知机制和权值共享的两个特性,因...
AI元年:一名前端程序员的技术之旅|社区征文
在Web端AI的优势和局限性和端侧AI差不多。虽然PC用户主要通过网络端访问互联网内容和服务,但是许多移动应用也会嵌入Web页面,但由于浏览器的内存和存储配额是有限,这让在Web上运行AI应用变得更加比较困难。在2015年的时候,就有一个名为`ConvNetJS`的库出现,它能在浏览器中使用卷积神经网络进行分类和回归任务。尽管该库现在已经停止维护,但在2018年,出现了许多JS的机器学习和深度学习框架,如`Tenforflow.js`、`synaptic`、`Brai...
特惠活动
神经网络与深度学习书-优选内容
神经网络与深度学习书-相关内容
大数据、人工智能与大模型:技术融合的未来趋势|社区征文
通过收集和分析海量大数据,我们能够展示大量工作模式、趋势和关联,这些信息对于企业和组织做出明智的决策至关重要。在我参与的一个零售行业分析项目中,通过利用用户购买数据,我们能够准确预测市场趋势,优化库存管理,并提升客户满意度,极大提高了工作效率。## 人工智能:从数据中学习的能力人工智能的核心在于学习和适应。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...
官方模型概览
用于在图像或视频中准确地检测和定位人脸的位置,实现实时的人脸检测和跟踪。 人脸检测-02-BlazeFace-ONNX ONNX 物体检测 一种使用 PaddlePaddle 深度学习框架和 Blazeface 算法进行训练的人脸检测模型,用于在图... 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...
学习课程
说明 欢迎您关注 火山引擎数智平台VeDI 的产品与学习课程!为了让您更便捷地选择和学习,我们精心准备了一份涵盖旗下多款产品的学习课程汇总,涵盖了从基础入门到高级应用的全方位知识体系,确保您能够系统地掌握产品的... 《客户数据平台VeCDP-产品通用学习》 客户数据平台是面向业务增长的客户全域数据赋能平台,帮助企业打破数据孤岛,建立统一的人、物档案,赋能企业以数据驱动全链路营销和深度运营,实现企业数字化转型和增长。本课程...
学习课程
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golang pprof
可以放到后边再做深一步的学习。4. `/debug/pprof/profile`采集cpu的profiling,与trace一致,也可以跟一个seconds参数来指定采集的时长(单位:秒),执行完成后,会自动下载一个文件,如下。作为其核心框架,GCN 能够有效地捕捉节点之间的关系,并从图中学习节点特征。但是,传统的 GCN 模型在处... 随着我对于机器学习和深度学习的了解及深入,越来越觉得AI可以帮助我们干更多的事情,也可以帮助我们的生活可以变得越来越好。 [基于图卷积神经网络和卷积注意力模块的癫痫检测_㋛_InfoQ写作社区](https://xie.in...
学习课程
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漫谈人工智能在各行业的应用以及促进和发展|社区征文
计算机科学家们和众多从事AI技术的开发者一直致力于实现计算机的智能化。人们对AI技术追寻的脚步从未停歇,从20世纪50年代的符号主义领域到20世纪80年代的神经网络和机器学习,经历无数寒冬的人工智能,随着计算机性能和存储的不断提升,算力的满足以及随着各种算法模型的迭代和改进,又得益于深度学习技术和大数据技术的快速发展,让人工智能在今天有了技术性的变革。在这些buff的叠加下,也让很多人工智能大语言模型在2023年如雨后春笋...
项目分享:AIGC 技术在智能教学生成中的应用 | 社区征文
特别是深度学习和AIGC技术的出现,为智能教学领域带来了新的机遇和挑战,通过与AI领域深度学习技术的结合,完成了一个智能教学助手项目。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支,能够模拟人脑神经网络的工作原理,实现对复杂数据的自动特征提取和分类。在智能...
