EfficientNet网络简介
都有使用，直觉上更深的网络可以捕获到更丰富和更复杂的特征，在新任务上也可以泛化的更好。这是一种穷举搜索方法，可以在固定资源的限定下，列出所有参数之间的关系，显示出改变某一种维度时，基线网络模型会受到什么样的影响。综合考虑所有情况之后，他们确定了每个维度最合适的调整系数，然后将它们一同应用到基线网络中
git clone 代码克隆；hugging face 数据、模型下载
由于本人使用的是实验室的linux服务器，下载代码的时候会有网络问题，所以本文是基于ssh的方法。
总结 62 种在深度学习中的数据增强方式
此外，它表明传统的数据增强技术使 RL 算法能够在基于像素的控制和基于状态的控制方面胜过复杂的 SOTA 任务。从上图可以明显的看出，基于 SA 的数据增强方式可以将形状保留下来，但样式（包括颜色、纹理和对比度）是随机的。基于特征空间的数据增强首先将图像转换为嵌入或表示，然后对图像的嵌入执行数据增强
GPT/GPT4在人工智能，深度学习，编程等领域应用
GPT/GPT4在人工智能，深度学习，编程等领域应用
毕业设计-基于深度学习的锂电池极片缺陷检测算法 YOLO python 卷积神经网络 人工智能
基于深度学习的锂电池极片缺陷检测系统的毕业设计。锂电池的质量和性能对于电子产品的可靠性和使用寿命至关重要。然而，锂电池极片缺陷可能导致电池性能下降甚至安全隐患。为了解决这个问题，本设计采用了深度学习技术，特别是基于YOLOv5的算法，实现对锂电池极片缺陷的准确检测。该系统在锂电池极片缺陷检测方面表现
字正腔圆,万国同音,coqui-ai TTS跨语种语音克隆,钢铁侠讲16国语言(Python3.10)
按照固有的思维方式，如果想要语音克隆首先得有克隆对象具体的语言语音样本，换句话说，克隆对象必须说过某一种语言的话才行，但现在，coqui-ai TTS V2.0版本做到了，真正的跨语种无需训练的语音克隆技术。coqui-ai TTS实现跨语种、无需训练克隆语音的方法是基于Tacotron模型，该模型
针对特定领域较小的语言模型是否与较大的模型同样有效?
作者全面分析了微调大语言模型(llm)及其在金融情绪分析中的零样本和少样本的能力。
毕业设计——基于深度学习的医学图像处理分析平台，AI全自动疾病诊断
编码器模块：分为图像编码器（Images encoder）与文本编码器（Text encoder）模块，图像编码器将输入图像编码成一个包含语义信息的高维向量，同理文本编码器将病人的病历文本信息进行特征提取并将其编码成包含病历语义信息的高维向量。基于强化学习的交互模块：该模块基于价值网络的DDQN算法
Window10环境搭建2：下载CUDA
首先要知道自己电脑支持的最高CUDA版本，按下Win+R,输入cmdnvidia-smi这里显示的就是你的设备允许安装的最大版本CUDA。
毕业设计-基于深度学习玉米叶病虫害识别系统 YOLO python 机器学习 目标检测 人工智能 算法
基于深度学习的玉米叶病虫害识别系统，用于毕业设计。该系统利用先进的深度学习算法，通过对玉米叶片图像进行分析和处理，实现对不同类型的叶病和虫害的准确识别。我们采用了经典的CNN架构和数据增强技术，提高了模型的鲁棒性和泛化能力。通过大规模的数据集训练和验证，我们的系统在测试集上取得了令人满意的准确性和稳
YOLOv8改进 | 2023主干篇 | FasterNeT跑起来的主干网络（ 提高FPS和检测效率）
本文给大家带来的改进机制是FasterNet网络，将其用来替换我们的特征提取网络，其旨在提高计算速度而不牺牲准确性，特别是在视觉任务中。它通过一种称为部分卷积（PConv）的新技术来减少冗余计算和内存访问。这种方法使得FasterNet在多种设备上运行速度比其他网络快得多，同时在各种视觉任务中保持高
大数据深度学习ResNet深度残差网络详解：网络结构解读与PyTorch实现教程
深度残差网络（Deep Residual Networks，简称ResNet）自从2015年首次提出以来，就在深度学习领域产生了深远影响。通过一种创新的“残差学习”机制，ResNet成功地训练了比以往模型更深的神经网络，从而显著提高了多个任务的性能。深度残差网络通过引入残差学习和特殊的网络结构，解决
RAG中的3个高级检索技巧
本文将探讨三种有效的技术来增强基于rag的应用程序中的文档检索，通过结合这些技术，可以检索与用户查询密切匹配的更相关的文档，从而生成更好的答案。
【Week-P5】CNN运动鞋品牌识别
说明：根据自己定义的函数更新学习率。关键参数详解：●：是之前定义好的需要优化的优化器的实例名称●：更新学习率的函数用法示例：lambda1 = lambda epoch: (0.92 ** (epoch // 2) # 第二组参数的调整方法scheduler = torch.optim.lr_sch
MMSeg框架segformer模型训练自己的数据集
mmsegmentation训练跑自己的数据集改配置文件，包含多卡跑、单卡跑、可视化日志等
机器学习、人工智能、深度学习的关系
传统的机器学习方法在面对数据量激增的情况下，其性能表现得差强人意，与此形成鲜明对比的是，深度学习反而表现出卓越的性能，特别是在2010年之后，各种深度学习框架的发布及其在各领域的突出表现，更进一步促进了深度学习算法的发展。人工智能范围很广，它是一门新的科学与工程，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的
【深度学习基础】反向传播BP算法原理详解及实战演示（附源码）
【深度学习基础】反向传播BP算法原理详解及实战演示（附源码）
【Ubuntu20.04 CUDA11.1+Torch1.10+Anaconda 保姆级安装教程】
Ubuntu20.04下配置深度学习环境，详细讲解CUDA11.1、Torch1.10、Anaconda的安装过程
AI：11-基于深度学习的鱼类识别
当今，人工智能和深度学习已经成为许多领域的关键技术。在生态学和环境保护领域，鱼类识别是一项重要的任务，因为准确识别和监测鱼类种群对于保护水生生物多样性和可持续渔业管理至关重要。基于深度学习的鱼类识别系统能够自动识别和分类不同种类的鱼类，为生态学研究和渔业管理提供有力的工具。基于深度学习的鱼类识别系统
