【Python实现视频转文字操作】
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从零开始，手把手教你使用Keras和TensorFlow构建自己的CNN模型
最近学习CNN，搭建CNN模型时看网上鱼龙混杂的博客走了不少歪路，决定自己来总结一下。环境是Python 3.8.12 ，TensorFlow 2.3.0，Keras 2.4.3
GAN 并不是你所需要的全部：从AE到VAE的自编码器全面总结
在图像生成方面GAN似乎成为了主流,但是自编码器（autoencoder）还是有很多的优势，所以本文对AE模型做一个全面详细得介绍和总结。
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
Python整理PEER所下载的地震波源数据——提取地震波至txt+生成地震波反应谱
从PEER上下载的地震波源数据处理，当地震波数据较多，或者存在的文件比较繁多的时候，本文将解决此问题。
论文记录：图像描述技术综述
文章目录 前言 一、什么是image caption？ 二、基于深度学习的图像描述方法 1.基于编码器-解码器的方法 2.基于注意力机制的方法 3.基于生成对抗网络的方法 4.基于强化学习的方法 5.基于密集描述的方法 总结 前言因为实验室研究方向是image caption，所以最近开始阅读一些
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。
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基于Pytorch的神经网络之Classfication
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提高EDA（探索性数据分析）效率的 3 个简单工具
本文简单的介绍 3 个非常好用的的数据可视化和分析工具，它们只需要很少的代码就可以自动的帮助我们执行快速和详细的数据分析
基于Pytorch的神经网络之Regression
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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。
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摄像头实时换脸，上网课老师都不认识我了，哈哈
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神经网络之激活函数
1.引言上一篇文章我们提到了神经网络中前向传播中数据经过线性变换后会传入一个激活函数(activation function),以满足我们解决非线性问题的需求。2.激活函数类常见的激活函数有以下四种。2.1 Sigmoid2.1.1 表达式与图像表达式：图像：2.1.2 优缺点优点：将整个实轴映射到
从零开始的神经网络构建历程（一）
这是构建神经网络历程系列的第一篇博文。本篇博文主要讲述Python中torch库在神经网络构建中的相关用法。torch库成员与神经网络中相关模块的对应关系由于逻辑回归以及其他机器学习算法解决不了非线性分类/回归问题，所以深度学习理论诞生了，上世纪60年代由此产生了神经网络模型。最早的一大批神经网络都
数据可视化—随机漫步
随机漫步顾名思义就是你也不知道它下一步走哪，可能这辈子你都找不到两个一模一样的随机漫步(不信可以试试)
