深度学习可以预测特征变量嘛
社区干货
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
# 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... 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。它通过1×1卷积运算输出了三组特征图,就是...
我的深度学习项目经验分享|社区征文
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... 对关键帧预处理后输入到模型中进行推理然后得到预测的结果,并且将结果进行标注展示给监控人员,如下是部分代码。```#加载模型model = tf.keras.models.load_model('behavior_model.h5')#读取关键帧frame = cv...
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
特点是设备品种繁多,数据类型不同。边缘服务器层该层的关键是处理来自设备层的数据,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... 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...
大模型和深度学习的工作总结|社区征文
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... 能够使模型能够自适应地为感兴趣的特征分配更多的权重。用浅显易懂的话来说就是对于图像去雾的效果更加理想了。 一些模型引入与通道注意模块串联或并行的空间注意模块,使网络集中在雾霾难以去除的区域,能够更加彻底...
特惠活动
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个人年度总结:深度学习与AIGC技术在智能诗歌生成中的应|社区征文
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... 该模型接受诗歌的特征作为输入,并输出下一行诗歌的词向量序列。在训练过程中,我们使用了变分自编码器(VAE)来引入潜在变量,以捕捉诗歌的潜在分布。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
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://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/348f356e262044e781fa8696ba0014ed~tplv-tlddhu82om-image.i... 定义变量model_name为"bert-base-uncased",这是一个预训练的BERT模型。我们还通过BertTokenizer.from_pretrained()方法加载了预训练的tokenizer。最后,我们通过BertForTokenClassification.from_pretrained()方法加...
2023 年度总结—总结我今年的AI之路-多项目实战经验谈AI发展前景|社区征文
基本都用到了学习研究AI上,最近几个月也是产出了几款AI领域的爆火文章,也把自己学习AI的笔记写了一个专栏,反响还是不错的。本文呢也是写一下对人工智能技术的学习总结和趋势预测、参与项目的经验分享,个人技术成长... 在学习AI的过程中,我深入了解了机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术,并对其在各个领域的应用有了更深刻的认识。## 🐬1.1 AIGC大模型学习体验有感说到总结,我觉得第一条就应该说一下现在爆火的Chatgpt了...
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
科大讯飞阿尔茨海默综合症预测挑战赛第四名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名,Datacon 大数据安全分析比赛第五名。拥有多项发明专利。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人工智能之自然语言... 从而使得模型学习不同颗粒度的特征;数据增强指的是增加了翻译后的数据(DRCD和SQuAD)、其他数据集如CLUEWSC2020。 在各种技术加持下,Mengzi模型在金融领域的任务中取得了较大的提升,一方面是下图中模型效果的提...
AI安全技术总结与展望| 社区征文
科大讯飞阿尔茨海默综合症预测挑战赛第四名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名,Datacon 大数据安全分析比赛第五名。拥有多项发明专利。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AI安全技术总结与展... 可提取恶意软件的文件特征,如汇编语言特征,使用机器学习如LightGBM模型、XGBoost模型等判别恶意软件的类别,还可以利用标注好的样本进行异常检测、使用关联图谱发觉欺诈的新型模式。在异常流量检测场景中,可分析原始...
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...
GPU实例部署paddlepaddle-gpu环境
本文介绍 GPU 实例部署深度学习Paddle环境。 前言 在ECS GPU实例上部署深度学习Paddle环境。 关于实验 预计实验时间:20分钟级别:初级相关产品:ECS受众: 通用 环境说明 本文测试规格如下:实例规格:ecs.pni2.3xlargeGPU 类型:Tesla A100 80G显存容量:81920MiB实例镜像:velinux - 1.0 with GPU DriverNVIDIA-SMI:470.57.02NVIDIA Driver version:470.57.02CUDA version:11.4CUDA Toolkit version:11.2Python version:Python 3.7.3pa...
2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文
通过文本向量特征提取、文本实体关系抽取、文本类型识别等自然语言分析实现建筑设施运维AI场景落地是我2021年所开启新的应用领域。关于建筑运维这个传统行业如何应用自然语言NLP技术,实现机器能真正理解人类语言的技术途径,我认为作为产业界由2条技术途径可以考虑,一是,基于开源平台进行深度的开发和定制形成一个符合自己要求的AI应用平台。二是,基于成熟商业化AI平台上端侧应用开发实现企业AI应用的落地。在考察国外的Pytorch、...
万字长文带你弄透Transformer原理|社区征文
> 🍊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... 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是如何进行并行处理数据的。 现在就让我们来看看transformer的整体框架,如下图所...
