深度学习

人工智能 什么是人工智能、机器学习与深度学习（见图1-1）？这三者之间有什么关系？   人工智能的简洁定义如下：努力将通常由人类完成的智力任务自动化。因此，人工智能是一个 综合性的领域，不仅包括机器学习与深度学习，还包括更多不涉及学习的方法。 例如，早期的国际象棋程序仅包含程序员精心编写的硬编码规则，并不属于机器学习。在相当 长的时间内，许多专家相信，只要程…

标量（0D 张量） 仅包含一个数字的张量叫作标量（scalar，也叫标量张量、零维张量、0D 张量）。在Numpy 中，一个float32 或float64 的数字就是一个标量张量（或标量数组）。你可以用ndim 属性 来查看一个Numpy 张量的轴的个数。标量张量有0 个轴（ndim == 0）。张量轴的个数也叫作 阶（rank）。下面是一个Numpy 标…

MNIST 数据集 包含60 000 张训练图像和10 000 张测试图像，由美国国家标准与技术研究院（National Institute of Standards and Technology，即MNIST 中 的NIST）在20 世纪80 年代收集得到。   类和标签 在机器学习中，分类问题中的某个类别叫作类（class）。数据点叫作样本（sample…

     BN作为最近一年来深度学习的重要成果，已经广泛被证明其有效性和重要性。虽然还解释不清其理论原因，但是实践证明好用才是真的。      理解一个功能只需三问，是什么？为什么？怎么样？也就是3W。接下来逐一分析下： 一、什么是BN      机器学习领域有个很重要的假设：独立同分布假设，就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的，这是通过训练数据获得的…

参考以下博客： 1.https://segmentfault.com/a/1190000015917420 2.https://blog.csdn.net/chenzhenyu123456/article/details/80751477（主要参考） 3.https://zhuanlan.zhihu.com/p/37705980（MTCNN和FaceNet讲…

深度域适应综述_一般情况与复杂情况（学习笔记） 目录 深度域适应综述_一般情况与复杂情况（学习笔记） 图释 摘要 概述 文章主要内容 1.迁移学习概述 1.1 迁移学习, 域适应以及深度域适应的形式化定义 迁移学习 域适应 深度域适应 域适应与迁移学习的关系 1.2 影响目标域任务性能的因素——泛化误差 1.3 负迁移 2 深度域适应 2.1 基于领域分布差…

零基础，进入这个大火的圈子，实验室里面这方面的大牛不少，但对于一个渣前端来说，还是需要时间研究的。我就记录一下，我在没有时间的情况下，入门一周都做了些什么？怎么做的？主要是记录一下看了些什么做了些什么，明白了什么？ 因为老师要求一周内要抛出一个demo来，所以我就直奔主题，先了解深度学习是什么，神经网络是什么，深度学习框架是什么，框架怎么用，安装，跑官方示例…

本文介绍大名鼎鼎的 OpenAI！概述其发展历程，并介绍几款已经实际落地的 AI 应用：GPT3、CLIP、DALL·E 2、Whisper、Codex、ChatGPT。 ? 作者：韩信子@ShowMeAI? 深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42? 本文地址：https://www.showmeai.…

【博主使用的python版本：3.6.8】 本次没有额外的资料下载 Packages ort tensorflow as tf import pandas as pd import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.keras.layers impo…

对象检测是迄今为止计算机视觉中最重要的应用领域。然而，小物体的检测和大图像的推理仍然是实际使用中的主要问题，这是因为小目标物体有效特征少，覆盖范围少。小目标物体的定义通常有两种方式。一种是绝对尺度定义，即以物体的像素尺寸来判断是否为小目标，如在COCO数据集中，尺寸小于32×32像素的目标被判定为小目标。另外一种是相对尺度定义，即以物体在图像中的占比面积比例…