深度学习与图神经网络学习分享：Transformer 整体结构
在过去的几年中，神经网络的兴起与应用成功推动了模式识别和数据挖掘的研究。许多曾经严重依赖于手工提取特征的机器学习任务（如目标检测、机器翻译和语音识别），如今都已被各种端到端的深度学习范式（例如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆（LSTM）和自动编码器）彻底改变了。曾有学者将本次人工智能浪潮的兴起归因于三个条件，分别是：·计算资源的快速发展（如GPU）·大
AI绘画大师，轻松塑造绝美画作！
AI绘画API是一种基于人工智能的创作工具，能够学习和模仿大量艺术作品，掌握各种绘画技巧和风格。通过深度学习和神经网络算法，AI绘画API不仅可以模拟出著名艺术家的创作风格，还能根据用户的需求进行个性化的创作。
MINIST深度学习识别：python全连接神经网络和pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较（二）
版权声明：本文为博主原创文章，欢迎转载，并请注明出处。联系方式：460356155@qq.com在前一篇文章MINIST深度学习识别：python全连接神经网络和pytorchLeNetCNN网络训练实现及比较（一）(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fwww
C++从零实现简单深度神经网络（基于OpenCV）
代码地址如下：<brhttp://www.demodashi.com/demo/11138.html(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.demodashi.com%2Fdemo%2F11138.html)一、准备工作需要准备什么环
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
摘要我们训练了一个大型的深度卷积神经网络，将ImageNetlsvprc2010竞赛中的120万幅高分辨率图像分成1000个不同的类。在测试数据上，我们实现了top1名的错误率为37.5%，top5名的错误率为17.0%，大大优于之前的水平。该神经网络有6000万个参数和65万个神经元，由5个卷积层和3个完全连接的层组成，其中一些卷积层之
70行Java代码实现的深度神经网络算法
对于现在流行的深度学习，保持学习精神是必要的——程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感，必要时要动手写一写掌握下来，先不用关心什么时候用到——用不用是政治问题，会不会写是技术问题，就像军人不关心打不打的问题，而要关心如何打赢的问题。程序员如何学习机器学习对程序员来说，机器学习是有一定门槛的（这个门槛也是其核心竞争力），相
MXNet动手学深度学习笔记：VGG神经网络实现
coding:utf8'''VGG网络'''frommxnet.gluonimportnnfrommxnetimportndarrayasndimportmxnetasmxfrommxnetimportinitimportosi
使用深度学习进行图像分类
使用深度学习进行图像分类解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题，然后使用这个问题测试本章的深度学习算法，并在第5章中进行改进，我们将基于卷积神经网络（CNN）和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。大家可以从https://www.kaggle.com/c/dogsvs
卷积神经网络表征可视化研究综述
卷积神经网络表征可视化研究综述（1）转载自：人工智能技术与咨询源自：自动化学报作者：司念文张文林屈丹罗向阳常禾雨牛铜摘要近年来,深度学习在图像分类、目标检测及场景识别等任务上取得了突破性进展,这些任务多以卷积神经网络为基础搭建识别模型,训练后的模型拥有优异的自动特征提取和预测性能,能够为用户提供“输入–输出”形式的端到端解决方案.然而,
