深度学习

Carla 是一款基于 Python 编写和 UE（虚幻引擎）的开源仿真器，用于模拟自动驾驶车辆在不同场景下的行为和决策。它提供了高度可定制和可扩展的驾驶环境，包括城市、高速公路和农村道路等。本教程带你学会如何在矩池云上安装和使用 Carla！ 简介 Carla 是一款基于 Python 编写和 UE（虚幻引擎）的开源仿真器，用于模拟自动驾驶车辆在不同场景下…

转自：https://blog.csdn.net/baidu_31437863/article/details/84474847 深度学习（Deep Learning）因其计算复杂度或参数冗余，在一些场景和设备上限制了相应的模型部署，需要借助模型压缩、优化加速、异构计算等方法突破瓶颈。 模型压缩算法能够有效降低参数冗余，从而减少存储占用、通信带宽和计算复杂度…

问题描述 打开d2l-zh目录，使用jupyter notebook打开文件运行，import mxnet 出现无法导入mxnet模块的问题， 但是命令行运行是可以导入mxnet模块的。 原因： 激活环境是能够运行代码的前提。 解决方法： 在d2l-zh目录运行conda activate gluon命令，然后再打开jupyter notebook,则可以正…

概述 训练模型表示通过有标签样本来学习确定所有的权重和偏差的理想值。在监督式学习中，机器学习算法通过以下方式构建模型：检查多个样本并尝试找出可最大限度地减少损失的模型；这个过程称为经验风险最小化。 损失是对糟糕预测的惩罚。也就是说，损失是一个数值，表示对于单个样本而言模型预测的准确程度。如果模型的预测完全准确，则损失为零，否者损失会很大。训练模型的目的是从所…

1 安装numpy,scipy, matplotlib,  sudo apt-get install python-numpy sudo apt-get install python-scipy sudo apt-get install python-matplotlibsudo apt-get install python-dev   2 图片处理相关的科…

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pytorch LeNet CNN网络训练实现及比较（一）中，直接用python创建全连接神经网络模型进行深度学习训练，这样可以对神经网络有较为深刻的认识。 但是在实际应用中，一般都是采用各种深度…

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 前面几篇文章介绍了MINIST，对这种简单图片的识别，LeNet-5可以达到99%的识别率。 CIFAR10是另一个著名的深度学习图像分类识别数据集，比MINIST更复杂，而且是RGB彩色图片。 看看较简单的LeNet-5可以达到多少准确率。网络结构基本和前面M…

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 在前两篇文章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）中，采用全连接神经网络（784-300-10），分别用非深度学习框架和基于pytorch实现，训练结果相当。 这里采用卷积神经网络（CNN…

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 全连接神经网络是深度学习的基础，理解它就可以掌握深度学习的核心概念：前向传播、反向误差传递、权重、学习率等。这里先用python创建模型，用minist作为数据集进行训练。 定义3层神经网络：输入层节点28*28（对应minist图片像素数）、隐藏层节点300、…

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 AlexNet在2012年ImageNet图像分类任务竞赛中获得冠军。网络结构如下图所示：   对CIFAR10，图片是32*32，尺寸远小于227*227，因此对网络结构和参数需做微调： 卷积层1：核大小7*7，步长2，填充2 最后一个max-pool层删除 …