用Python开启人工智能之旅(四)深度学习的框架和使用方法

第四部分:深度学习的框架和使用方法 用Python开启人工智能之旅(一)Python简介与安装 用Python开启人工智能之旅(二)Python基础 用Python开启人工智能之旅(三)常用的机器学习算法与实现 用Python开启人工智能之旅(四)常用的机器学习算法与实现 用Python开启人工智能之旅(五)AI项目实战中Python基础 深度学习作为机器学习的一个分支,涉及到大量的计算和模型训练。在P...

深度学习实战之超分辨率算法(tensorflow)——ESPCN

espcn原理算法请参考上一篇论文,这里主要给实现。 数据集如下:尺寸相等即可 针对数据集,生成样本代码preeate_data.py import imageiofrom scipy import misc, ndimageimport numpy as npimport imghdrimport shutilimport osimport json mat = np.array( [[ ...

深度学习之目标检测篇——残差网络与FPN结合

特征金字塔多尺度融合特征金字塔的网络原理 这里是基于resnet网络与Fpn做的结合,主要把resnet中的特征层利用FPN的思想一起结合,实现resnet_fpn。增强目标检测backone的有效性。代码实现如下: import torchfrom torch import Tensorfrom collections import OrderedDictimport torch.nn.func...

AI、大数据、机器学习、深度学习、神经网络之间的关系

AI、大数据、机器学习、深度学习、神经网络之间的关系 一、人工智能(AI)的概念 人工智能是指通过计算机程序或机器来模拟、实现人类智能的技术和方法。它旨在使计算机具备感知、理解、判断、推理、学习、识别、生成、交互等类人智能的能力,从而能够执行各种任务。人工智能是一个广泛的领域,包括了机器学习、专家系统、知识表示与推理、搜索算法、逻辑推理、规划、进化算法、博弈理论与决策树、模糊逻辑、贝叶斯网络、强化学习等...

深度学习(15)从头搭建模型到训练、预测示例总结

深度学习(15)从头搭建模型到训练、预测示例总结 总结一下从头搭建模型的流程再次熟悉一下模型结构与训练、推理流程本文主要介绍通过 Pytorch 实现模型结构实现 1.价格预测     要搭建一个深度学习网络模型用于价格预测,首先需要明确问题的类型(回归问题)以及输入数据的特点。假设你的目标是预测某种商品或房产等的价格,常用的方法是构建一个全连接神经网络(Feedforward Neural Netwo...

深度学习基础--yolov5网络结构简介,C3模块构建

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍖 原作者:K同学啊 前言 yolov5网络结构比较复杂,这里是简单的对它整体网络结构有个初识,并且构建了C3网络模块这周是考试周,周一到周四一直都在准备考试和去考试,昨天开始又发高烧,更新较慢;欢迎收藏加关注,本人将会持续更新。 文章目录 1、网络结构简介简介网络结构简介C3模块简介C3 模块的结构C3 模块的作用 2、C3网络构建1、数据处理1、导...

遗传算法与深度学习实战(27)——进化卷积神经网络

遗传算法与深度学习实战(27)——进化卷积神经网络 0. 前言1. 自定义交叉算子2. 自定义突变操作符3. 进化卷积神经网络小结系列链接 0. 前言 DEAP toolbox 中提供的标准遗传操作符对于自定义的网络架构基因序列来说是不够的。这是因为任何标准的交叉算子都可能破坏卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 的基因序列的格式。相反,为了构建进化卷积神...

深度学习中的图片分类:VGG16 模型详解及代码实现

深度学习中的图片分类:VGG16 模型详解及代码实现 在深度学习的发展中,VGG16 是一个非常经典且重要的卷积神经网络(CNN)架构。尽管它已经不如一些更现代的网络(如 ResNet 和 EfficientNet)那么流行,但其简单的结构和出色的表现仍然使其在许多实际应用中得到了广泛使用。本文将介绍 VGG16 模型的基本原理,并通过代码实现一个简单的 VGG16,用于图片分类任务。 1. VGG16...

基于Python下深度学习的 果蔬识别 系统设计与实现

许多领域中得到了广泛应用,尤其是在图像识别方面。图像分类技术作为计算机视觉的重要研究方向,近年来取得了显著进展。卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)作为深度学习的一种有效模型,已广泛应用于图像处理任务,包括图像分类、物体检测、面部识别等领域。特别是在图像分类任务中,CNN凭借其良好的特征提取能力和高效的训练过程,成为解决实际问题的首选方法。 在此背景下,本课...

深度学习的进展

深度学习新纪元 引言 你是否曾想过,为什么智能助手能理解你的指令,数字图像能够被准确分类,甚至疾病能被更早地诊断?这些现代奇迹背后都有一个共同的驱动力——深度学习。它不仅是当今人工智能领域的闪亮明星,更是一场彻底改变我们工作和生活方式的革命。在这篇文章中,我们将走进深度学习的世界,探索它的发展历程、应用领域以及我们未来可能面临的挑战和机遇。 深度学习概述 深度学习的定义和基本原理 深度学习,简言之,就是...
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