从简单逻辑到复杂计算：感知机的进化与其在现代深度学习和人工智能中的应用（上）
本文详细探讨了感知机——一种简单形式的人工神经网络，首次由Frank Rosenblatt在1957年提出。文章从感知机的基本原理和结构开始，解释了其如何处理输入和产生输出。通过实例，展示了感知机在模拟基本逻辑门（如与门、或门和与非门）中的应用，并讨论了其在处理更复杂的逻辑函数时的局限性，特别是在尝
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AI在地理信息系统领域的应用
"AI在地理信息系统领域的应用"1.背景介绍1.1 地理信息系统概述地理信息系统(Geographic Information System, GIS)是一种将地理数据与其他描述性信息相结合，对地理数据进行采集、存储、
人工智能（二）-Transformer模型
上篇文章以对话模式为例讲了目前人工智能的整体架构，但是大模型依然有很多细节问题，这里作者讲一讲目前的Transformers模型原理。
毕业设计-基于深度学习的无人驾驶目标检测算法系统 YOLO python 人工智能
毕业设计-基于深度学习的自动驾驶汽车无人驾驶目标检测系统的计算机毕业设计。该设计利用先进的深度学习算法和计算机视觉技术，实现了高效准确的目标检测，为自动驾驶汽车提供关键的感知能力。通过使用预训练的深度学习模型和大规模标注数据集，系统能够在复杂的交通场景中快速准确地检测并识别出车辆、行人、自行车等多类
【人工智能Ⅰ】实验9：BP神经网络
整体代码和准确率计算结果如下图所示，其中图1为整体代码，图2为计算的准确率结果（分类的准确率为0.7）。整体代码、标签对比结果和混淆矩阵结果如下图所示，其中图1为整体代码，图2为程序输出的标签对比结果，图3为程序输出的混淆矩阵结果。整体代码和直方图可视化结果如下图所示，其中图1为整体代码，图2为花萼
生成式 AI：使用 Pytorch 通过 GAN 生成合成数据
为了欺骗鉴别器，生成器的目的是学习真实数据的分布并生成无法与真实数据区分开的合成数据。这里的一个问题是，对于相同的输入，它总是会产生相同的输出（想象一个图像生成器产生真实的图像，但总是相同的图像，这不是很有用）。这些图像生成和语言模型需要复杂的空间或时间复杂性，这增加了额外的复杂性，使读者更难理解
长序列中Transformers的高级注意力机制总结
本文的重点是深入研究长序列种应用的高级注意力机制的数学复杂性和理论基础
[深度学习]人工智能本科毕业设计基于yolov5的步态识别多目标跨镜头跟踪检测算法系统源码+实现过程
毕业设计题目：基于步态识别的多目标跨镜头跟踪算法研究 主算法：基于yoloV5-deepsort框架进行目标检测和跟踪+GaitSet算法效果演示：介绍此存储库包含一个高度可配置的两阶段跟踪器，可根据不同的部署场景进行调整。YOLOv5是一系列在COCO数据集上预训练的对象检测架构和模型，它生成的检
AI新时代——【深度学习】驱动的【AIGC大模型】与【机器学习】的创新融合
深度学习的强大特征提取能力，结合AIGC大模型的生成能力，使得我们能够在图像、文本、音频和视频生成方面实现前所未有的突破。这些模型的训练过程涉及大量的数据和计算资源，通过反复训练和优化，模型可以从数据中学习到复杂的特征和规律。这些模型不仅可以生成连贯的文本和逼真的图像，还可以创作音乐、生成视频、设计
深度学习零基础学习之路——第五章 个人数据集的制作
深度学习个人数据集的制作，一步一步教会你从原图到小样本标签，再到模型训练集格式的要求。并且教会你如何使用深度学习优质软件ArcGis。
AI与程序员：合作开发让创新更有可能
在过去的几十年中，人工智能技术越来越受到广泛重视，并被广泛应用于各个领域。在软件开发行业中，人工智能技术也引起了极大的关注，成为许多企业和开发者的焦点。本文将探讨AI和程序员之间的合作关系，并表明其在软件开发中的主旨和意义。
毕业设计：基于深度学习的手写数字识别系统 人工智能
毕业设计：基于深度学习的手写数字识别系统通过构建模型，实现了对手写数字的自动识别和分类。为计算机毕业设计提供了一个创新的方向，结合了深度学习和计算机视觉技术，为毕业生提供了一个有意义的研究课题。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，提供了一个具有挑战性和创新性的研究课题
微调真的能让LLM学到新东西吗:引入新知识可能让模型产生更多的幻觉
论文详细研究了一个经过微调的模型会发生什么，以及它在获得新知识后的反应会发生什么。
通义千问(Qwen)AI大模型-系列_2
CodeQwen1.5是Qwen1.5的代码特定版本。它是一种基于变换器的纯解码器语言模型，在大量代码数据上进行预训练。
人工智能热点跟踪：CVPR 2024热门研究领域分析
本文可视化分析了计算机视觉顶会CVPR 2024的研究热点，归纳和总结了热门研究方向，可以为读者追踪计算机视觉的研究热点提供一些有价值的参考。
人工智能---什么是Transformer?
Transformer是一种强大的神经网络架构，最初由Google的研究人员在论文《Attention is All You Need》中提出，用于自然语言处理任务，特别是在机器翻译方面取得了巨大成功。Transformer的核心思想是完全基于自注意力机制(self-attention mechan
sheng的学习笔记-AI-EM算法
AI学习笔记目录：sheng的学习笔记-AI目录-CSDN博客目录基础知识什么是EM算法EM算法简介数学知识极大似然估计问题描述用数学知识解决现实问题最大似然函数估计值的求解步骤Jensen不等式定义EM算法详解问题描述EM算法推导流程EM算法流程小结EM算法实例基础知识什么是EM算法EM（Expe
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