有趣的地方

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Pytorch深度学习实践笔记5

🎬个人简介:一个全栈工程师的升级之路! 📋个人专栏:pytorch深度学习 🎀CSDN主页 发狂的小花 🌄人生秘诀:学习的本质就是极致重复! 视频来自【b站刘二大人】 目录 1 Linear Regression 2 Dataloader 数据读取机制 3 代码 1 Linear Regression 使用Pytorch实现,步骤如下: PyTorch Fashion(风格) prepare dataset design model using Class

深度学习之父 Hinton 万字访谈录:中美 AI 竞赛没有退路可言(GPT-4o总结版)

访谈介绍:Joel Hellermark 与 AI 教父 Geoffery Hinton 的深度对话 Geoffery Hinton 近日,27 岁的天才创始人 Joel Hellermark 与 “AI 教父” Geoffery Hinton 进行了一场深入对话。在这次访谈中,Hinton 回顾了自己的人工智能生涯,并探讨了神经网络、Scaling Law、多模态学习、模拟计算和人工智能伦理安全等多个话题。此外,Hinton 还分享了他对其得意门生 Ilya Sutskever 的

深度神经网络教程(个人总结版)

深度神经网络(Deep Neural Networks, DNN)是机器学习和人工智能的核心技术之一,已经广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别、自动驾驶等领域。本文将详细介绍深度神经网络的背景、基本原理、架构、训练方法、优化技巧以及常见应用。 一、深度神经网络的背景 1.1 历史发展 深度神经网络的起源可以追溯到20世纪40年代,当时McCulloch和Pitts提出了MP神经元模型,这是现代神经网络的雏形。1958年,Rosenblatt发明了感知器(Perceptron),成

大模型日报|今日必读的 13 篇大模型论文

大家好,今日必读的大模型论文来啦! 1.MIT新研究:并非所有语言模型特征都是线性的 最近的研究提出了线性表征假说:语言模型通过操作激活空间中概念(“特征”)的一维表征来执行计算。与此相反,来自麻省理工学院(MIT)的研究团队探讨了某些语言模型表征是否可能本质上是多维的。 他们首先为不可还原的多维特征下了一个严格的定义,该定义基于这些特征是否可以分解为独立或不共存的低维特征。受这些定义的启发,他们设计了一种可扩展的方法,利用稀疏自动编码器自动发现 GPT-2 和 Mistral 7B

图搜索算法教程(个人总结版)

图搜索算法是一类用于遍历或搜索图结构的算法,广泛应用于网络分析、路径规划、人工智能等领域。常见的图搜索算法包括深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、Dijkstra算法、A*算法等。本文将详细介绍这些图搜索算法的基本原理、具体实现步骤、优劣势以及应用实例。 一、图的基本概念 在介绍图搜索算法之前,首先了解一些图的基本概念: 图:由顶点(节点)和边(连接顶点的线)组成的结构。 无向图:边没有方向,即 (u, v) 与 (v, u) 是相同的。 有向图:边有方向,即 (u,

OpenAI、微软、智谱AI 等全球 16 家公司共同签署前沿人工智能安全承诺

人工智能(AI)的安全问题,正以前所未有的关注度在全球范围内被讨论。 日前,OpenAI 联合创始人、首席科学家 Ilya Sutskever 与 OpenAI 超级对齐团队共同领导人 Jan Leike 相继离开 OpenAI,Leike 甚至在 X 发布了一系列帖子,称 OpenAI 及其领导层忽视安全而偏爱光鲜亮丽的产品。这在业界引起了广泛关注,在一定程度上凸显了当前 AI 安全问题的严峻性。 5 月 21 日,图灵奖得主 Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton 和

【深度分析之OpenCV中的 -- > cv2.getStructuringElement()函数】

【cv2.getStructuringElement函数】 函数简介 参数说明: 返回值: 使用示例: 该函数有什么作用? 函数的使用效果: 如何使用cv2.getStructuringElement()函数生成不同的结构元素? 创建一个 5x5 的矩形结构元素: 创建一个 5x5 的椭圆形结构元素: 创建一个 5x5 的十字形结构元素: 应用示例 膨胀操作:

【深度学习】YOLOv8训练,交通灯目标检测

文章目录 一、数据处理 二、环境 三、训练 一、数据处理 import traceback import xml.etree.ElementTree as ET import os import shutil import random import cv2 import numpy as np from tqdm import tqdm def convert_annotation_to_list(xml_filepath, size_width, size_he

当前最好的SD边线提取工具Anyline:一个快速,准确,详细的线检测预处理器,提供ComfyUI和SD WebUI版本。

Anyline是一种高效、准确且详细的ControlNet线条检测预处理器,可以准确地从大多数图像中提取对象边缘、图像细节和文本内容。用户可以输入任何类型的图像,快速获得边缘清晰、细节保存充足、文本保真度高的线条图,然后作为输入在Stable Diffusion中进行条件生成。也是当前最好的SD边线提取工具。 相关链接 模型下载链接:https://pan.baidu.com/s/1ik11P_u1vK8mI4q33v0MTQ?pwd=v8f1 提取码:v8f1 ComfyUI地址

【BEV系列(2)】BEV-LaneDet:一个不使用Transformer架构,易于部署的BEV车道线检测算法

论文:https://arxiv.org/abs/2210.06006 GitHub:GitHub-gigo-team/bev_lane_det 1. 概述 介绍:这篇文章是毫末智行在单目场景下在bev视图下实现车道线检测的方法,其车道线检测的基础方法是源自于bev视图下车道线分割,再通过预测几个附加预测头用于辅助后处理。具体来讲创新点主要有三点: (1)使用MLP进行2D特征到3D BEV特征的空间转换(为了方便部署,没有使用Transformer和Ray的方法) (2)使用虚拟相机(因
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