推荐20个姿态估计深度学习模型 好的，这里是 20 个深度学习模型用于姿态估计的推荐： 2D/3D Convolutional Neural Networks Recurrent Neural Networks Self-supervised Learning Generative Adversarial Networks Attention-based Networks Graph Neural Networks Multi-view Networks Co 继续阅读

大模型深度学习：系统科学的视角 目录 大模型深度学习：系统科学的视角 1，系统科学 2，大模型-深度神经 继续阅读

「多层感知机」手把手带你0基础学懂弄通多层感知机【深度学习】附源码及解析 文章目录「多层感知机」手把手带你0基础学懂弄通多层感知机【深度学习】附源码及解析前言一、多层感知机是什么？二、预备知识1.模型组成（划重点）2、Fashion-MNIST数据集三、数据集预处理1、明确问题2、下载数据集四、多层感知机的简洁实现1、导入必要的库2、网络搭建3、确定批量大小、学习率、迭代次数4、确定损失函数5、确定优化器6、确定加载数据集方法7、实现8、 继续阅读

目录 前言总体设计系统整体结构图系统流程图 运行环境1. 硬件环境2. Python 环境 模块实现1. 数据预处理2. 数据加载3. 模型构建4. 模型训练及保存5. 模型加载与调用 系统测试1. 模型准确率2. 分类别准确率 工程源代码下载其它资料下载 前言 本项目基于Faster R-CNN模型，通过RPN网络（Region Proposal Network）获取图片中的候选区域，并利用RestNet50模型提取 继续阅读

MATLAB 2023版的深度学习工具箱，提供了完整的工具链，使您能够在一个集成的环境中进行深度学习的建模、训练和部署。与Python相比，MATLAB的语法简洁、易于上手，无需繁琐的配置和安装，能够更快地实现深度学习的任务。 MATLAB的深度学习工具箱提供了丰富的函数和算法，涵盖了从数据预处理到模型训练的全过程。可以轻松地导入和处理大规模数据集，利用批量导入和Datastore类函数高效地进行 继续阅读

竞赛介绍 数据集描述 本次竞赛的数据集（训练和测试）是从根据机器故障预测训练的深度学习模型生成的。特征分布与原始分布接近，但不完全相同。随意使用原始数据集作为本次竞赛的一部分，既可以探索差异，也可以了解在训练中合并原始数据集是否可以提高模型性能。 文件 训练.csv - 训练数据集; 是（二进制）目标（为了与原始数据集的顺序保持一致，它不在最后一列位置&#xff0 继续阅读

深度学习：基于Keras的Python实践，由电子工业出版社在2018-06-01月出版发行，本书编译以及作者信息为： 魏贞原 著，这是第1次发行， 国际标准书号为：9787121341472，品牌为博文视点, 这本书采用平装开本为16开，纸张采为胶版纸，全书共有244页，字数万8字，值得推荐。此书内容摘要《深度学习：基于Keras的Python实践》本书系统讲解了深度学习的基本知识，以及使用深度学习解决实际问题，详细介绍了如何构建及优化模型，并针对不同的问题给出不同的解决方案，通过不同的例子展 继续阅读

本文将介绍一款基于OpenAI API的人工智能（AI）应用程序，该应用程序可以用于客户服务、聊天机器人和情感分析等任务。该应用程序使用Python编程语言和OpenAI API实现，可以自动化回答用户的问题，并根据用户的输入生成智能响应。 OpenAI是一家致力于人工智能研究的公司，其研究领域包括自然语言处理、机器人学和深度学习等。OpenAI API是一款由OpenAI公司开发的API，可用于开发人工智能应用程序。使用OpenAI API，可以训练AI模型，生成智能响应并进行情感分析等任务 继续阅读

很多小伙伴看的是眼花缭乱，那究竟这些模型有没有差异？如果有差异，差异在哪里？ 到底什么是大模型？到底大模型有什么用呢？ 第一章 引言 过去10年的人工智能产品的成功，都归功于以为深度卷积、训练神经网络等为核心算法+NVIDIA显卡驱动算力+规模化监督标注下的深度学习1.0范式。也就是深度学习1.0对于AI产业是基础性的生产力变革，而在这个基础上应用这些技术构建的产品和服务，那都是在这个生产力框架下的上层应用。这是过往看到的技术推动生产力革命，带动产品服务产业化的路径。 最近 继续阅读

推荐编程书籍：Python高级数据分析：机器学习、深度学习和NLP实例，由机械工业出版社2019-01-01月出版发行，本书编译以及作者信息 为：萨扬·穆霍帕迪亚（Sayan Mukhopadhyay） 著，罗佳 译，此次为第1次发行， 国际标准书号为：9787111617020，品牌为机工出版, 这本书采用平装开本为16开，纸张采为胶版纸，全书共有156页字数万字，是本Python 编程相关非常不错的书。此书内容摘要本书介绍高级数据分析概念的广泛基础，以及*近的数据库革 继续阅读

机器学习的问题中，过拟合是一个很常见的问题。过拟合指的是只能拟合训练数据，但不能很好地拟合不包含在训练数据中的其他数据的状态。机器学习的目标是提高泛化能力，即便是没有包含在训练数据里的未观测数据也希望模型可以进行正确的识别。 发生过拟合的原因，主要有以下两个： 模型拥有大量参数、表现力强。训练数据少。 那么如何来抑制过拟合 正则化是有效方法之一，它不仅可以有效降低高方差，还有利于降低偏差。何为 继续阅读

深度学习使用Python进行卷积神经网络的图像分类教程 好的，这次我将使用python编写如何使用卷积神经网络（CNN）进行图像分类。我希望你事先已经阅读并理解了卷积神经网络（CNN）的基本概念，这里我只讨论步骤，而不讨论卷积神经网络（CNN）中使用的术语... 我们将尝试对汽车和摩托车这两个类别进行分类。我们使用的训练数据数量是470个，用于测试/验证的数 继续阅读