深度学习标签_中德AI开发者社区

深度学习

模糊神经网络的基础原理剖析(附DeepSeek行业解决方案100+)

在当今的人工智能和机器学习领域，模糊神经网络（Fuzzy Neural Network，FNN）作为一种融合了模糊逻辑与神经网络优势的强大技术，正逐渐崭露头角。模糊逻辑能够处理不精确、不确定的信息，模拟人类的模糊推理能力；而神经网络则具备强大的自学习和自适应能力。将两者结合起来，模糊神经网络既可以利用模糊逻辑对人类知识进行有效表达和推理，又能借助神经网络的学习能力自动调整和优化模糊规则，从而在模式

 fanxbl957
2025-05-13 09:10:33

 1025

 8

#神经网络 #人工智能 #深度学习
【深度学习】Pytorch：在 ResNet 中加入注意力机制

在这篇教程中，我们将介绍如何在ResNet网络中加入注意力机制模块。我们将通过对标准ResNet50进行改进，向网络中添加两个自定义的注意力模块，并展示如何实现这一过程。

T0uken
2025-01-18 13:59:25

 4316

 11

#深度学习 #pytorch #人工智能
探索与创新：DeepSeek R1与Ollama在深度研究中的应用

DeepSeek R1是一个专为深度研究设计的模型，它通过Ollama平台实现了用户友好的操作界面。Ollama平台是一个开源的框架，旨在简化AI模型的部署和使用。DeepSeek R1的核心功能在于其能够模拟人类的研究过程，包括搜索、学习、反思和进一步搜索，这使得它在进行深度研究时具有独特的优势。

智识世界Intelligence
2025-01-27 23:57:54

 5202

 25

#经验分享 #自然语言处理 #神经网络 +2
计算机毕业设计Python电商品推荐系统商品比价系统电商比价系统商品可视化商品爬虫机器学习深度学习京东爬虫国美爬虫淘宝爬虫大数据

计算机毕业设计Python电商品推荐系统商品比价系统电商比价系统商品可视化商品爬虫机器学习深度学习京东爬虫国美爬虫淘宝爬虫大数据

 haochengxu2022
2025-01-21 00:00:00

 2252

 55

#大数据 #机器学习 #深度学习 +1
一文彻底搞懂什么是LangChain？从入门到精通，看这篇就足够了！

LangChain是一个专门为利用语言模型创建应用程序而设计的全面框架。它的主要目标是帮助开发人员轻松构建基于语言模型的应用。虽然LangChain与多种语言模型兼容，但它特别与OpenAI ChatGPT无缝集成，从中受益于其先进功能。本文学习知识点: 语言模型（LLMs）和LangChain。提示工程。语言模型的内存。语言模型的链式结构。LangChain索引。工具和代理。

大模型玩家
2025-02-01 09:00:00

 2563

 35

#机器学习 #人工智能 #算法 +2
DeepSeek 使用教程文档

DeepSeek 是一个开源的深度学习框架，旨在为开发者提供一个简洁、高效且易于使用的工具，用于构建、训练和部署深度学习模型。它支持多种常见的深度学习任务，如图像分类、目标检测、自然语言处理等。DeepSeek 允许用户自定义模型结构，满足特定的业务需求。<PYTHON>return x# 使用自定义模型。

爆爆凯
2025-02-05 21:13:16

 3855

 17

#开源 #深度学习 #人工智能
完整的671B DeepSeek R1本地部署，详尽教程来了！

节前，我们邀请了一些互联网大厂朋友、今年参加社招和校招面试的同学。针对新人如何快速入门算法岗、如何准备面试攻略、面试常考点、大模型项目落地经验分享等热门话题进行了深入的讨论。过年这几天，DeepSeek 算是彻底破圈了，火遍大江南北，火到人尽皆知。虽然网络版和 APP 版已经足够好用，但把模型部署到本地，才能真正实现独家定制，让 DeepSeek R1 的深度思考「以你为主，为你所用」。

我爱Python数据挖掘
2025-02-06 21:50:31

 5568

 31

#人工智能 #深度学习 #数据挖掘 +2
清华学姐解读deepseek论文：「DeepSeek-R1：通过强化学习增强大语言模型推理能力的创新解析」

deepseek论文解读：近年来，大型语言模型（LLMs）在推理任务上的表现持续提升，但传统方法通常依赖监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）和大规模标注数据。系列模型通过纯强化学习（Reinforcement Learning, RL）和多阶段训练，探索了一种无需监督数据即可提升推理能力的新范式。：首个通过纯强化学习（无需SFT）训练的模型，展示了RL在推理任务中的潜

 兔零兔三兔顶会
2025-02-06 10:43:50

 4388

 41

#语言模型 #人工智能 #自然语言处理 +4
【PyTorch】深度学习：在VS Code中使用JupyTer以及PyCharm的相关使用

在 VS Code（Visual Studio Code）中使用 Jupyter 是一种非常高效的方式，因为 VS Code 提供了强大的代码编辑功能和对 Jupyter Notebook 的原生支持。同时，深度学习在Pycharm中，也有相关使用

 山野有雾都
2025-03-29 00:27:53

 5509

 54

#深度学习 #pytorch #jupyter +2
跑满血版DeepSeek配置预算再降90%！本地部署最强AI模型，创作效率飙升指南

2025年，苹果M3 Ultra芯片的Mac Studio以“性能怪兽”姿态杀入AI领域，顶配机型仅需10万元即可本地部署6710亿参数的DeepSeek-R1满血版，彻底改写个人AI生产力规则！本文从硬件配置、部署教程到避坑指南，带你解锁“平民超算”的终极玩法。

大靠山
2025-03-24 11:41:46

 6914

 11

#人工智能 #算法 #机器学习 +2
[250330] OpenAI 发布 GPT-4o 图像生成：实用主义的图像生成时代到来 | Maple Mono v7.0 发布

- OpenAI 发布 GPT-4o 图像生成：实用主义的图像生成时代到来- 开源的等宽字体 Maple Mono v7.0 正式发布！

edwinjhlee
2025-03-30 07:30:00

 1584

 45

#计算机视觉 #人工智能 #深度学习
爆了！DeepSeek R1满血版免费使用！（附104页全网最详细教程）

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。DeepSeek官网目前处于完全免费阶段，但由于不明身份的互联网攻击+大量用户的涌入，服务器经常会宕机，并出现“服务器繁忙，请稍后再试”的字眼，其实只要避开用户高峰期，基本都能正常使用！怎么

 m0_48891301
2025-03-15 07:15:00

 1w

 17

#人工智能 #深度学习 #机器学习 +2
深度学习框架PyTorch——从入门到精通（YouTube系列 - 2）——张量

如果你熟悉 NumPy 的多维数组（ndarray）中的广播语义，你会发现同样的规则也适用于此处。同形状规则的一个例外是张量广播。# 输出这里有什么诀窍？我们是如何可以将2x4张量乘以1x4张量？广播是一种在形状上具有相似性的张量之间执行运算的方式。在上述示例中，那个一行四列的张量与那个两行四列张量的两行都进行了乘法运算。这在深度学习中是一项重要的运算。

fansv587
2025-03-26 13:31:39

 1881

 13

#深度学习 #pytorch #人工智能 +3
【C#深度学习之路】如何使用C#实现Stable Diffusion的文生图功能

本文介绍了如何使用C#在不依赖Python的环境下，使用Stable Diffusion的问生图功能，支持SD1.5和SDXL模型

 来瓶霸王防脱发
2025-04-04 20:41:59

 1400

 25

#c##深度学习
Pytorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第34天：自动化模型调优

Pytorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第34天：自动化模型调优！如果文章对你有帮助，还请给个三连好评，感谢感谢！

凡人的AI工具箱
2025-04-03 08:35:10

 1470

 25

#深度学习 #pytorch #学习 +2
丹爷的 Python 与 C++ 跨界冒险：从自动化到游戏开发的魔法之旅

python和C++开发游戏可以实现吗？丹爷：“我想做一款打怪升级的 RPG 游戏，玩家可以自由探索世界，提升角色技能！”🎮

奥特曼超人Dujinyang
2025-04-03 16:26:25

 1555

 24

#java #开发语言 #c++ +3
实战4. Python利用Bow、TF-iDF和预训练模型解决文本分类问题

ROC曲线详解模型评估: ROC曲线与AUC值nltk。

啥都鼓捣的小yao
2025-04-06 10:00:00

 1613

 29

#python #分类 #算法 +3
快来测试一下你的 GPU 性能吧！

近期老板发个任务，想要测试一下半精度下的GPU稀疏算力，探索了多个软件和脚本，包括DeepBench、GPU-Burn、Pytorch基准测试等，发现均不太好用；

Knoka705
2025-04-04 11:12:18

 3417

 19

#深度学习
用 DeepSeek 打造你的超强代码助手

无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。：大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。：大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。想正式转到一些新兴的 AI 行业，

python_知世
2025-03-20 14:09:15

 1.1w

 53

#人工智能 #深度学习 #RAG +1
【Python项目】基于深度学习的交通标志识别系统

但随着计算机技术的发展，网络平台和网络系统式的交通标志学习方式逐渐取代了传统的通过书本等方式，使人们能够更有效地利用电子设备进行学习，不仅节省了时间，还大大提高了学习效率和准确性，减少了错误的可能性。系统简介：本系统的主要使用角色为普通用户和管理员用户，两者的功能几乎是一致的，但管理员用户比普通用户多了用户管理的功能，可以对系统内的用户进行管理。而管理员用户的帐号是在编程时就写好的。例如，在北上广

 Dyan_csdn
2024-11-12 09:00:00

 2051

 39

#深度学习 #人工智能
【深度学习】动手学深度学习PyTorch版笔记

个人笔记，前言可以看看，推荐了一些学习内容。

EucliwoodXT
2024-01-20 12:00:38

 2343

 15

#深度学习 #pytorch #神经网络
RuntimeError: No such operator torchvision::nms

要么没装torchision，要么装的torchivison和torch版本匹配。直接去pytorch官网查看对应版本。

m0_60989428
2024-03-07 20:24:42

 2396

 6

#python #深度学习 #人工智能
计算机毕业设计Python+卷积神经网络股票预测系统股票推荐系统股票可视化股票数据分析量化交易系统股票爬虫股票K线图大数据毕业设计 AI

计算机毕业设计Python+卷积神经网络股票预测系统股票推荐系统股票可视化股票数据分析量化交易系统股票爬虫股票K线图大数据毕业设计 AI

haochengxu2022
2024-12-04 00:00:00

 2076

 31

#深度学习 #python #机器学习 +2
你真的会使用大模型吗？—大模型六大提问技巧

大模型的应用如今已越来越广泛，虽然和大模型对话非常符合我们的直觉，但是为了能够获得满意的回答，仍然有一些小技巧需要知晓。提问看起来是一件小事情，但在OpenAI官方文档中是以工程来命名的，即Prompt Engineering（提示词工程）。OpenAI官方文档中给出了6大提示词撰写技巧，龙宝做了一些归纳和整理，来一起学习一下吧。大模型无法读懂我们的心思。因此如果对结果有较多的要求，那么在

 AIGC莹子
2024-07-29 17:37:04

 2539

 10

#人工智能 #机器翻译 #深度学习 +1
基于深度学习的车牌检测系统（含UI界面，Python代码）目标检测

CCPD是一个大型的、多样化的、经过仔细标注的中国城市车牌开源数据集。CCPD数据集主要分为CCPD2019数据集和CCPD2020(CCPD-Green)数据集。CCPD2019数据集车牌类型仅有普通车牌(蓝色车牌)，CCPD2020数据集车牌类型仅有新能源车牌(绿色车牌)。在CCPD数据集中，每张图片仅包含一张车牌，车牌的车牌省份主要为皖。数据集：使用的是用上面CCPD数据集制作的VOC格式的

 小楼先森
2024-03-24 16:22:25

 2370

 34

#深度学习 #python #目标检测
小波神经网络：结合小波变换与神经网络的力量（附Pytorch代码实现）

在人工智能和机器学习的领域中，小波神经网络（WNN）是一种结合了小波变换的多分辨率分析能力和神经网络的学习能力的混合模型。这种网络不仅能够捕捉数据的局部特征，还能够通过学习过程来逼近复杂的函数和模式。本文将深入探讨小波神经网络的工作原理、特点以及实现方法。

图灵猫
2024-11-12 12:32:10

 3604

 37

#神经网络 #人工智能 #深度学习 +1
使用Pytorch中从头实现去噪扩散概率模型（DDPM）（附代码）

来源：DeepHub IMBA本文约6500字，建议阅读13分钟本文将构建基础的无条件扩散模型，即去噪扩散概率模型（DDPM）。扩散模型通常是一种生成式深度学习模型，它通过学习去噪过程来创建数据。扩散模型有许多变体，其中最流行的是条件文本模型，能够根据提示生成特定的图像。某些扩散模型（如Control-Net）甚至能将图像与某些艺术风格融合。在本文中，我们将构建基础的无条件扩散模型，即去噪扩散..

数据派THU
2024-08-09 17:04:49

 3359

 5

#pytorch #人工智能 #python +2
怎么下载torch-GPU版本——本人踩坑多次总结！！！

torch-GPU的下载地址：我是直接把对应的包直接下载下来，然后手工配环境！这样可以避免很多报错！！！torch-GPU的下载地址：这两个都可以！使用方法：①下载对的torch版本！！！②下载对的CUDA版本！！！③下载对的Python版本！！！④下载对的操作系统！！！这四个一个都不能错！！！一定要看仔细！！！

crabyanyan
2024-11-10 01:44:36

 3099

 19

#深度学习 #人工智能 #pytorch
Transformer实战——中日文翻译

Transformer模型是由Google在2017年提出的一种全新的深度学习架构，它在一文中首次亮相，主要用于处理序列到序列（Seq2Seq）的任务，特别是在自然语言处理（NLP）领域，如机器翻译、文本摘要等。Transformer模型的核心是自注意力机制（Self-Attention），它能够处理长距离依赖问题，同时具备高并行性和效率。breakreturn ys在本实验中，我们使用PyTor

中会.
2024-06-26 23:36:42

 2629

 70

#transformer #深度学习 #人工智能
神经网络 torch----使用GPU（cuda）

在训练过程中，要想利用我们的GPU，有两个基本要求。这些要求如下：默认情况下，在创建 PyTorch 张量或 PyTorch 神经网络模块时，会在 CPU 上初始化相应的数据。具体来说，这些数据存在于 CPU 的内存中。

兩尛
2024-06-17 14:17:20

 2387

 8

#神经网络 #人工智能 #深度学习
使用PyTorch开发AI大模型

1.背景介绍在过去的几年里，人工智能(AI)技术的发展迅速，尤其是深度学习(Deep Learning)技术，它已经成为解决许多复杂问题的关键技术之一。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了易于使用的API，使得开发人员可以快速地构建和训练AI大模型。在本文中，我们将讨论如何使用PyTorch开发AI大模型，包括背景介绍、核心概念与联系、核心算法原理和具体操作步骤、数学模型公式详细讲..

禅与计算机程序设计艺术
2024-01-21 03:42:14

 2362

 15

#人工智能 #pytorch #python +2
初学者怎么入门大语言模型（LLM）？

如果你真心想要入门大型语言模型（LLM），只看这一个文章应该是可以入门的。但是修行下去，还是要靠自己的了！如果你把大语言模型/LLM 当成一门技术来看，那就要看一下这门技术需要什么。基本要求：开发语言：Python ， C/C++开发框架和工具库： Numpy /Pytorch /Tensorflow /Keras /Onnx数学知识：线性代数、高数、概率、凸优化这些东西我们假定你都已经会了，或者

 程序员二飞
2024-09-14 08:00:00

 2137

 53

#语言模型 #人工智能 #自然语言处理 +2
【Python】【深度学习】使用argparse模块和JSON管理深度学习模型的超参数

其实思路就是利用argparse模块，给parse增加一个dir参数，这个参数用来存放超参数json文件夹所在路径。这样，我们训练模型时，只需要给好超参数文件所在位置即可，而具体的超参数可以直接在json文件中修改即可。

kiong_
2024-01-10 01:11:08

 2495

 28

#python #深度学习 #json +1
GPT-4引领AI新纪元，Claude3、Gemini、Sora能否跟上步伐？

1.（实操演练）最新超强模型Claude3使用讲解2.OpenAI新模型-GPT-5介绍3.（实操演练）谷歌新模型-Gemini使用讲解4.Meta新模型-LLama35.（实操演练）阿里巴巴-通义千问6.（实操演练）科大讯飞-星火认知7.（实操演练）百度-文心一言8.（实操演练）MoonshotAI-Kimi9.（实操演练）智谱AI-智谱清言10.最新大模型GPT-4 Turbo详细介绍11.最

 Ai尚研修-贾莲
2024-03-19 18:42:34

 2403

 78

#人工智能 #机器学习 #python +1
动手学深度学习pytorch版：can‘t convert np.ndarray of type numpy.object_. The only supported types are: float6

在2.2.3节转换张量格式中一段代码运行报错“can't convert np.ndarray of type numpy.object_. The only supported types are: float64, float32, float16, complex64, complex128, int64, int32, int16, int8, uint8, and bool.”所以需要先

 qq_39385231
2024-09-16 18:03:34

 3158

 9

#深度学习 #pytorch #numpy
Python+Django+Mysql开发个性化学习资源推荐系统在线学习平台推荐系统基于机器学习、深度学习、人工智能、协同过滤推荐算法爬虫可视化数据分析

前台用户包含：注册、登录、退出登录、浏览课程、搜索课程、信息修改、密码修改、课程评分、课程收藏、课程评论、排行榜、用户标签、热点推荐、个性化推荐课程等功能；后台管理员包含：数据分析、用户管理、课程管理、课程类型管理、评分管理、收藏管理、评论管理、浏览记录管理、用户标签管理等。个性化推荐功能：游客：热点推荐（根据课程总评分降序推荐）;登录用户：基于用户的协同过滤推荐算法（根据评分数据），如果没有推荐

 linge511873822
2024-03-04 11:52:21

 2466

 25

#python #人工智能 #django +2
【最新最完整】PyCharm2023集成Anaconda中的Pytorch虚拟环境（Windows系统）

Anaconda： Anaconda 是一个用于数据科学和机器学习的开源软件平台，它提供了一个包管理系统和环境管理工具，使得安装和管理Python环境、数据科学库和机器学习框架变得更加简单PyTorch： PyTorch 是一个开源的深度学习框架，它提供了灵活的张量计算和动态神经网络构建的功能。PyTorch 是由Facebook 的人工智能研究团队开发和维护的，目前被广泛应用于学术界和工业界的深

 a1071512987
2024-02-22 00:16:56

 2569

 29

#pytorch #windows #人工智能 +1
2024年十大开源RAG框架

检索增强生成（RAG）已成为增强大型语言模型能力的一项强大技术。RAG框架结合了基于检索系统的优点与生成模型的优势，能够提供更准确、更具上下文感知能力以及更及时的响应。随着对复杂AI解决方案的需求增长，许多开源的RAG框架在GitHub上涌现，每个框架都提供了独特的功能和能力。检索增强生成（RAG）是一种人工智能框架，通过整合外部知识源来增强大型语言模型（LLM）的能力。RAG通过从知识库中检索相

 AI程序猿人
2024-11-03 10:15:00

 2609

 11

#人工智能 #深度学习 #产品经理 +1
2024主流深度学习模型有哪些？

从Transformer的持续火爆，到扩散模型在生成领域的崛起，再到GAN和强化学习的稳步发展，多模态模型的横空出世更是让AI应用变得无处不在。但需要注意的是，模型本身并不是万能的。想要把这些工具用好，理解模型的原理、熟悉它们的优缺点，并找到适合的实际场景，才是关键。多模态模型的特点是大大提升了AI的综合理解能力，比如让AI读懂图像内容的同时还能生成相应的文字描述，甚至是为视频生成语音旁白。：Op

玩AI的小胡子
2024-11-29 21:30:16

 3565

 6

#深度学习
PyTorch torch.nn.functional.one_hot用法解析

num_classes，pytorch默认将a中最大值加1作为标签类别最大数，此时最后一维就等于该最大值。例如，a中最大值是2，标签类别最大数就是2+1=3，那么b的形状就是(1,3,3)假设输入的张量维度是n，那么输出张量维度就是n+1，而且多的这一维度是加在了最后一维。例如，输入张量是1维的，经过。其实说白了最后一维就等于num_classes，区别只在于num_classes是否被提前指定而

 Coder_Jh
2024-04-15 16:27:39

 2661

 5

#pytorch #深度学习 #人工智能
详解MS的GraphRAG的实现流程

社区检测提供显式的社区结构，帮助我们在图谱中理解不同实体如何形成群体。图谱嵌入提供隐式的语义表示，增强图谱在查询阶段的搜索能力。提到Node2Vec大家可能比较乱，word2vec好理解，你把Node2Vec干么呢？那你想想你word2vec是为了干么呢？找语义相似性对不？那Node2Vec不也一样吗，近似的node会在隐空间距离更近，聚类不就好弄了么，其实就这么点事，看我的文章是不是一下子就明白

 程序员二飞
2024-08-18 10:00:00

 2455

 51

#python #人工智能 #算法 +4