26_EfficientNet网络详解
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什么是AI神经网络？
在当今的科技时代，人工智能（AI）已经深入到我们生活的各个方面，而神经网络则是推动这一发展的重要技术之一。总之，AI神经网络是人工智能领域的重要组成部分，它的强大能力正在改变我们的生活方式。无论你是技术爱好者，还是普通用户，了解神经网络的基本原理都能帮助你更好地理解这个快速发展的科技世界。随着计算能
深度学习工程实践：PyTorch Lightning与Ignite框架的技术特性对比分析
在深度学习框架的选择上，PyTorch Lightning和Ignite代表了两种不同的技术路线。本文将从技术实现的角度，深入分析这两个框架在实际应用中的差异，为开发者提供客观的技术参考。
时间序列-插补-顶会顶刊论文汇总【论文/源码链接】
这是一篇关于时间序列插补的纯干货分享，原文链接[github](https://github.com/wenjiedu/awesome_imputation?tab=readme-ov-file)，【搬运 侵删】
通过pin_memory 优化 PyTorch 数据加载和传输:工作原理、使用场景与性能分析
本文将深入探讨何时以及为何启用这一设置,帮助你优化 PyTorch 中的内存管理和数据吞吐量。
【pyspark学习从入门到精通1】理解pyspark_1
Apache Spark 是一个功能强大的开源处理引擎，最初由 Matei Zaharia 在加州大学伯克利分校攻读博士学位期间开发。Spark 的第一个版本于 2012 年发布。自那以后，在 2013 年，Zaharia 联合创立并成为了 Databricks 的首席技术官；他同时也在斯坦福大学担
生成对抗网络在AI艺术展览中的创新与挑战【附保姆级代码】
AI艺术作为一个新兴的领域，正以其独特的方式改变着我们对艺术的认知与创造。通过技术的不断进步与应用，AI艺术将在未来继续蓬勃发展，为人类的文化生活带来新的可能性。在接下来的岁月中，我们期待着更多跨学科的合作、技术的创新以及更深层次的艺术探讨，AI艺术将在这个过程中不断演变，展现出更加丰富的内涵和形式
自适应神经网络架构：原理解析与代码示例
自适应神经网络架构
神经架构搜索：自动化设计神经网络的方法
在人工智能（AI）和深度学习（Deep Learning）快速发展的背景下，神经网络架构的设计已成为一个日益复杂而关键的任务。传统上，研究人员和工程师需要通过经验和反复试验来手动设计神经网络，耗费大量时间和计算资源。随着模型规模的不断扩大，这种方法显得愈加低效和不够灵活。为了解决这一挑战，神经架构搜
深度学习中的学习率调度:循环学习率、SGDR、1cycle 等方法介绍及实践策略研究
深度学习实践者都知道,在训练神经网络时,正确设置学习率是使模型达到良好性能的关键因素之一。学习率通常会在训练过程中根据某种调度策略进行动态调整。调度策略的选择对训练质量也有很大影响。
【人工智能】AI人工智能的重要组成部分，深入解析CNN与RNN两种神经网络的异同与应用场景和区别
通过对CNN与RNN的深入分析，我们可以看到这两种神经网络在结构、功能和应用场景上的显著区别。
用ai写论文查重率高吗?分享4款ai智能写论文软件
其次，AI生成的论文查重率受多种因素影响，包括论文的主题、内容的独特性、所使用的AI工具的能力以及查重系统的特点。通过合理使用这些AI写作工具，并结合个人的研究和观点进行编辑和优化，可以有效降低论文的查重率，提高论文的质量和可信度。3. 文通AI：文通AI是一款专业的AI论文写作工具，覆盖多个学科领
PRCV2024：可信AI向善发展与智能文档加速构建
在PRCV2024中，合合信息图像算法研发总监郭丰俊老师针对生成式人工智能时代下图像内容安全和智能文档加速的相关技术，分享了自己的独到见解，并介绍了合合信息在这两个方向上取得的进步。接下来，让我们深入了解一下GAI在智能文档领域带来的挑战与机遇。
神经网络（四）：UNet图像分割网络
UNet网络是一种用于图像分割的卷积神经网络，其特点是采用了U型网络结构，因此称为UNet。编码器：逐步提取输入图像的特征并降低空间分辨率。解码器：通过上采样操作将特征图恢复到原始输入图像的尺寸，并逐步生成分割结果。【CNN角度的编码器、解码器】以卷积神经网络为例，输入为一个猫，进行特征提取后输出图
【pyspark学习从入门到精通7】DataFrames_2
通常，您会通过使用 SparkSession（或在 PySpark shell 中调用 spark）导入数据来创建 DataFrame。我们将讨论如何将数据导入到本地文件系统、Hadoop 分布式文件系统（HDFS）或其他云存储系统（例如，S3 或 WASB）。在本文中，我们将专注于在 Spark
Liquid AI与液态神经网络：超越Transformer的大模型架构探索
自2017年谷歌发表了开创性的论文《Attention Is All You Need》以来，基于Transformer架构的模型迅速成为深度学习领域的主流选择。然而，随着技术的发展，挑战Transformer主导地位的呼声也逐渐高涨。最近，由麻省理工学院(MIT)计算机科学与人工智能实验室（CSA
AI换人脸facefusion项目口型同步API化改造及部署
FaceFusion是一款强大的AI换脸软件，它支持图片、视频以及直播换脸，官方将其称为“下一代脸部交换器和增强器”。FaceFusion的最新版本为2.6.1，这个版本在原有基础上增加了更多的模型和高清算法，显著提升了图片和视频的换脸效果。此外，FaceFusion还新增了三种遮罩功能，有效解
扩散引导语言建模(DGLM):一种可控且高效的AI对齐方法
随着大型语言模型(LLMs)的迅速普及,如何有效地引导它们生成安全、适合特定应用和目标受众的内容成为一个关键挑战。例如,我们可能希望语言模型在与幼儿园孩子互动时使用不同的语言,或在撰写喜剧小品、提供法律支持或总结新闻文章时采用不同的风格。目前,最成功的LLM范式是训练一个可用于多种任务的大型自回归模
人工智能 | BP神经网络
到这里已经可以重新描述BP神经网络的定义了，官方的说法是“按照误差逆向传播算法训练的。
