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（...
混合离散-连续几何深度学习
混合离散-连续几何深度学习 通过DISCO卷积的可扩展和等变球形CNN 目录 一、说明二、 二分法：离散方法与连续方法三、打破二分法：离散-连续 （DISCO） 方法四、离散-连续 （DISCO） 群卷积五、可扩展计算六、DISCO 球形 CNN 架构七、语义分割八、深度估计九、未来展望 一、说明 现有的球面卷积神经网络 （CNN） 框架既可计算可扩展又可旋转等变。连续方法捕获旋转等方差，但通常对...
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】（二）—— 深度神经网络
概述 深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是一种机器学习模型，由多个神经网络层组成，每层都包含多个神经元节点。相比浅层神经网络，深度神经网络具有更多的隐藏层，能够处理更复杂的问题。 深度神经网络的核心思想是通过多层非线性变换来逐步提取输入数据的高级特征表示。每一层的神经元通过权重和偏置进行计算，并通过激活函数进行非线性映射。数据从输入层经过多个隐藏层传递，最终输出一个预测结果。...
机器人深度学习IMU和图像数据实现焊接精细操作
路电极位置的精确控制是至关重要的。为了这一过程，科研团队提出了安装微型惯性测量单元（IMU）传感器和摄像头，来记录焊工控制焊枪的移动和微调。 在学习人类焊工操作的实验系统中，IMU传感器安装在焊枪上。深度学习模型通过焊缝图像和IMU传感器数据进行训练。这种设置使得科研团队能够轻易获得大量用于模型训练的数据。通过这种方法，机器人可以学习焊工通过关注焊缝图像中的弧光，来对焊枪位置和姿态进行精确调整。采用这一革...
《PyTorch 深度学习实战》- 第一章 深度学习回顾和PyTorch简介
《PyTorch 深度学习实战》- 第一章 深度学习回顾和PyTorch简介 1.1 PyTorch的历史 pytorch前身是Torch，Torch使用Lua和C语言，而后因为python的兴起，演变成为PyTorch。事实上，pytorch是提供动态图功能的chainer分支。 pytorch与2017年发布。 1.2 PyTorch 是什么 基于磁带的自动求导系统使Pytorch具有动态图功能。 ...
PyTorch深度学习实战（39）——小样本学习
PyTorch深度学习实战（39）——小样本学习 0. 前言1. 小样本学习简介2. 孪生网络2.1 模型分析2.2 数据集分析2.3 构建孪生网络 3. 原型网络3. 关系网络小结系列链接 0. 前言 小样本学习 (Few-shot Learning) 旨在解决在训练集中只有很少样本的情况下进行分类和推理的问题。传统的机器学习方法通常要求大量的标记样本来训练模型，但在现实世界中，很多场景下我们只能获得...