深度学习相关概念:交叉熵损失

深度学习相关概念:交叉熵损失交叉熵损失详解1.激活函数与损失函数1.1激活函数:1.2损失函数:2.对数损失函数(常用于二分类问题):3.交叉熵、熵、相对熵三者之间的关系4.交叉熵损失函数(常用于多分类问题)4.1交叉熵的作用:5.交叉熵损失 VS 多类支撑向量机损失  我在学习深度学习的过程中,发

构建自己的gym训练环境 巨详细

本文对搭建自己的gym训练环境从内部函数到注册环境对每步进行详细说明。

基于Pytorch的神经网络之Classfication

1.引言我们上次介绍了神经网络主要功能之一预测,本篇大部分内容与回归相似,有看不懂的点可以看看我回归Regression,今天介绍一下神经网络的另一种功能:分类。2.网络搭建2.1 准备工作还是先引用我们所需要的库,和回归所需的一样。import torchimport torch.nn.funct

基于Pytorch的神经网络之Regression

目录1.引言2.神经网络搭建2.1 准备工作2.2 搭建网络2.3 训练网络3.效果4. 完整代码1.引言我们之前已经介绍了神经网络的基本知识,神经网络的主要作用就是预测与分类,现在让我们来搭建第一个用于拟合回归的神经网络吧。2.神经网络搭建2.1 准备工作要搭建拟合神经网络并绘图我们需要使用pyt

基于YOLOv4的口罩检测的系统研究和实现

任务目标目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向。目标检测即找出图像中所有感兴趣的物体,包含物体定位和物体分类两个子任务,同时确定物体的类别和位置。如图一所示。目前主流的目标检测算法主要是基于深度学习模型,大概可以分成两大类别:(1)One-Stage目标检测算法,这类检测算法不需要产生候选

Windows端CUDA11.3+CUDNN+pytorch环境搭建

1、显卡驱动的安装最近,在学习pytorch深度学习,遇到很多的坑,环境配置也出现过问题,忍不住和大家进行分享,现在把环境搭建过程分享给大家。1.1、查看自己的显卡。具体操作:我的电脑-——属性——设备管理器——显示适配器1.2、驱动的下载、安装。在找到自己的显卡后,去NVIDIA官网下载安装驱动选

AI安全技术总结与展望

1. AI安全的分类2. AI安全应用3. AI安全面临的威胁4. AI安全事件5. AI安全公司本文将从AI安全分类、AI安全应用、AI安全面临的威胁、AI安全事件、AI安全公司等几个角度分别进行阐述。

Pytorch教程[03]transforms

一.torchvision:计算机视觉工具包torchvision.transforms : 常用的图像预处理方法torchvision.datasets : 常用数据集的dataset实现,MNIST,CIFAR-10,ImageNet等torchvision.model : 常用的模型预训练,A

深度学习主干网络-VGG16论文网络实现,参数介绍,数据处理,单通道,多通道数据,最大池化可视化。带源码。

深度学习主干网络-VGG16论文网络实现,参数介绍,数据处理,单通道,多通道数据,最大池化可视化。带源码。

轻量级图卷积网络LightGCN介绍和构建推荐系统示例

今天介绍的这个模型被称作:Light Graph Convolution Network 或 LightGCN。LightGCN 非常轻量级,训练速度比其他基于 GCN 的模型快得多,并且在效果上表现得也非常不错

5分钟NLP:使用 HuggingFace 微调BERT 并使用 TensorBoard 可视化

上篇文章我们已经介绍了Hugging Face的主要类,在本文中将介绍如何使用Hugging Face进行BERT的微调进行评论的分类。

动手学习ResNet50

ResNet 论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》论文地址:https://arxiv.org/abs/1512.03385残差网络(ResNet)以学习ResNet的收获、ResNet50的复现二大部分,简述ResNet50网络。一、学习

AlexNet论文解读与代码实现

1. 论文解读1.1 泛读1.1.1 标题与作者1.1.2 摘要1.1.3 结论(讨论)1.1.4 重要图1.1.5 重要表1.2 精读1.2.1 文章精解1.2.1.1 ReLU1.2.1.2 Local Response Normalization(局部响应归一化)1.2.1.3 降低过拟合1.

条件随机场(CRF)的详细解释

条件随机场(CRF)结合了最大熵模型和隐马尔可夫模型的特点,是一种无向图模型,其中相邻的上下文信息或状态会影响当前预测,常用于标注或分析序列资料,如自然语言文字或是生物序列

ViT结构优化——Searching the Search Space (S3 NAS)

Paper地址:https://arxiv.org/abs/2111.14725GitHub链接:https://github.com/microsoft/Cream概述网络结构搜索(NAS: Neural-network Architecture Search)的设计收敛,首先取决于搜索空间的设计

人工智能实践Tensorflow2.0 第五章--1.卷积神经网络基础--八股法搭建卷积神经网络--北京大学慕课

第五章–卷积神经网络基础–八股法搭建卷积神经网络本讲目标:  介绍神经网络基本概念,用八股法实现卷积神经网络(以cifar10为例,本节建立的框架作为后续网络的baseline,在baseline中修改实现其他网络)。参考视频。卷积神经网络基础0.回顾全连接神经网络1.卷积计算过程1.1-卷积概念1

论文解释:SeFa ,在潜在空间中为 GAN 寻找语义向量

SeFa — Closed-Form Factorization of Latent Semantics in GANs

YOLOv4网络结构详解

YOLOv4是2020年Alexey Bochkovskiy等人发表在CVPR上的一篇文章,并不是Darknet的原始作者Joseph Redmon发表的,但这个工作已经被Joseph Redmon大佬认可了。之前我们有聊过YOLOv1~YOLOv3以及Ultralytics版的YOLOv3 SPP

5分钟 NLP :Hugging Face 主要类和函数介绍 🤗

主要包括Pipeline, Datasets, Metrics, and AutoClasses

【宝藏工具系列】神经网络可视化工具集合啦,秒级画出漂亮的神经网络图~

宝藏工具系列,强烈建议收藏备用!!!

登录可以使用的更多功能哦! 登录
作者榜
...
资讯小助手

资讯同步

...
内容小助手

文章同步

...
Deephub

公众号:deephub-imba

...
奕凯

公众号:奕凯的技术栈