深度学习与（复杂系统）事物的属性
深度学习与复杂系统中事物属性的关系体现在： 特征学习与表示: 深度学习通过多层神经网络结构，能够自动从原始输入数据中学习和提取出丰富的特征表示。每一层神经网络都可能对应着事物属性的不同抽象层次，底层可能对应简单直观的属性，而随着网络深度的增加，顶层可以学习到更抽象、复杂的属性及其相互关系。 非线性关系建模: 深度学习特别擅长处理非线性关系，而在复杂系统中，事物属性间的相互作用往往表现为非线性，例如，某些属...
基于深度学习的海洋鱼类识别算法matlab仿真
abel)==4 name='鱼类4'; end if double(label)==5 name='鱼类5'; end title(name);end117 4.算法理论概述 深度学习在海洋鱼类识别中常采用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）。CNN由多个层级组成，包括卷积层、池化层、全连接层以及分类层。典型流程如下： 训练CNN的...
政安晨：【深度学习部署】—— TensorFlow Extended（TFX）介绍
前言 TFX包括许多生产软件部署和最佳实践的需求：可伸缩性、一致性、可测试性、安全性，等等。 它从收集数据开始，然后是数据验证、特征工程、训练和服务。 谷歌已为管道的每个主要阶段创建了库，并且为各种部署目标提供了框架。TFX实现了一系列ML管道组件。这些通过为管道存储、配置和编制之类的事物创建水平层来实现。这些层对于管理和优化管道以及在其管道上运行的应用程序非常重要。 安装 pip install tf...
政安晨：【深度学习实践】【使用 TensorFlow 和 Keras 为结构化数据构建和训练神经网络】（五）—— Dropout和批归一化
Dropout和批归一化是深度学习领域中常用的正则化技术，旨在提高模型的泛化能力和防止过拟合。 批归一化是由Ioffe和Szegedy在2015年提出的一种归一化技术。它主要解决深度神经网络中的内部协变量转移问题，即前一层的参数更新会影响到后一层的输入分布，使得训练过程变得复杂。批归一化通过在每一层的输入上进行归一化操作，将每一层的输入都尽量保持在较小的范围内，可以加快训练速度并提高模型的泛化能力。具体...
基于深度学习的生活垃圾智能分类系统（微信小程序+YOLOv5+训练数据集+开题报告+中期检查+论文）
摘要 本文基于Python技术，搭建了YOLOv5s深度学习模型，并基于该模型研发了微信小程序的垃圾分类应用系统。本项目的主要工作如下： （1）调研了移动端垃圾分类应用软件动态，并分析其优劣势；分析了深度学习在垃圾分类领域的相关应用，着重研究了YOLO系列的工作原理和YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四大模型的优缺点，最终选择了轻量级深度学习模型...
SpringBoot微服务实现深度学习：构建AGI道路的基石+实战案例演示
魔》 🚀 本专栏带你从Spring入门到入魔 这是苏泽的个人主页可以看到我其他的内容哦👇👇 努力的苏泽http://suzee.blog.csdn.net/ 目录 介绍SpringBoot微服务实现深度学习的背景和意义。编辑 构建AGI的意义和挑战 解释什么是AGI 使用SpringBoot实现微服务架构搭建一个深度学习的训练程序 微服务架构概述 微服务架构的优势 微服务架构的适用场景 深度学习在微服...
白话讲人工智能、机器学习、深度学习
号主义AI（基于逻辑和规则）、连接主义AI（模拟人脑神经网络）、进化计算（借鉴生物进化的原理解决问题）、模糊系统（处理不确定性信息）等。但在这个框架下，我们常讨论的主要是机器学习这一分支，尤其是其中的深度学习。 典型应用： 智能家居：AI让家居设备能理解并响应用户的语音指令，如Google Home或Amazon Echo智能音箱； 自动驾驶：车辆通过AI技术感知环境、制定路线和避免碰撞； 医疗诊断：AI...
Python - 深度学习系列30 - 使用LLaMA-Factory微调模型
说明 最实用的一种利用大语言模型的方式是进行微调。预训练模型与我们的使用场景一定会存在一些差异，而我们又不可能重头训练。 微调的原理并不复杂，载入模型，灌新的数据，然后运行再训练，保留checkpoints。但是不同项目的代码真的不太一样，每一个都要单独去看的话比较费神。 本篇简单讨论一下用LLaMA-Factory微调模型的体验。 内容 1 LLaMA-Factory github项目地址 从目前的开...
基于深度学习的生活垃圾智能分类系统（微信小程序+YOLOv5+训练数据集+开题报告+中期检查+论文）
摘要 本文基于Python技术，搭建了YOLOv5s深度学习模型，并基于该模型研发了微信小程序的垃圾分类应用系统。本项目的主要工作如下： （1）调研了移动端垃圾分类应用软件动态，并分析其优劣势；分析了深度学习在垃圾分类领域的相关应用，着重研究了YOLO系列的工作原理和YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四大模型的优缺点，最终选择了轻量级深度学习模型...
【第七章】深度学习思维模式
层网络。不幸的是，除了一些特殊的架构之外，他们并没有取得太大成功。网络会学习，但学习速度很慢，实际上往往太慢以至于无法使用。 从2006年开始，一套技术已经被开发出来，使深度神经网络能够进行学习。这些深度学习技术基于随机梯度下降和反向传播，但也引入了新的思想。这些技术使得能够训练更深（和更大）的网络——现在人们经常训练具有5到10个隐藏层的网络。而且，事实证明，在许多问题上，这些网络表现得比浅层神经网络（...