评价模型不仅要从模型的主要指标上的性能，也要注重模型的稳定性。模型的稳定性体现在对不同样本之间的体现的差异。如模型的方差很大，那可以从如下几个方面进行考虑：

在数字化时代，文本到语音（Text-to-Speech, TTS）技术已成为人机交互的关键桥梁，无论是为视障人士提供辅助阅读，还是为智能助手注入声音的灵魂，TT...

今天猫头虎带大家深入了解一个在人工智能和深度学习领域备受瞩目的Python库——Keras。本文将通过详细的分步指南，帮助大家掌握Keras的安装与基本用法，解...

其中，函数g一般称为过滤器(filters)，函数f指的是信号/图像。在卷积神经网络里，卷积核其实就是一个过滤器，但在深度学习里，它不做反转，而是直接执行逐元素...

最后，我们会通过使用学习到的技术完成文本生成任务，即：输入一个词，由模型预测出指定长度的歌词。

卷积层在深度学习中具有极其重要的地位，特别是在图像处理和计算机视觉领域。它能够有效地提取图像中的特征，通过滑动窗口和权重共享机制，实现对图像的高效处理。学习卷积...

踏入深度学习的奇妙世界，就像开启了一场探索未知的旅程。今天，我们将携手踏上一小段轻松而充满乐趣的入门之旅——价格分类。想象一下，通过神奇的神经网络，我们能够教会...

人脸识别（Human Face Recognition）是使用应用软件中鉴别软件的操作者是不是期待的操作者的一种普遍的技术，用户通过用户名和密码的方法正在逐渐被...

论文: Fine-grained Classes and How to Find Them

1、https://easyai.tech/ai-definition/lstm/

对象本身会有许多属性。所谓特征，即能在某方面能表征对象的一个或者一组属性。一般地，我们可以把特征分为如下三种类型：

通过本文，我们从基础开始理解了神经网络与深度学习的核心概念。随着计算能力的提升和算法的改进，深度学习的未来前景广阔。未来，我们可以期待深度学习在更多领域取得突破...

目前大部分的深度学习模型仍然需要海量的数据支持。例如ImageNet数据就拥有1400多万的图片，而现实生产环境中，数据集通常较小，只有几万甚至几百个样本。这时...

比如有些深度学习软件是可以用来求解二次型优化；有些深度学习平台很容易被扩展，被运用在强化学习的应用中。

在做分类 检测以及分割任务时,数据的标注非常关键, 比如可用于分类任务的ImageNet数据集共有120万张图片1000个分类,  可用于目标检测和分割任务的C...

上一篇我们学习了Transformer的原理，主要介绍了在NLP领域上的应用，那么在CV(图像视频)领域该如何使用？

Transformer是续MLP RNN CNN后又一个影响深远的模型,  之前CNN RNN基本上都在各自的领域发光发热,  但是Transformer 在很...

Deepfake是一种利用深度学习技术，特别是生成式对抗网络(GAN)模型，将图片或视频中的面部特征进行替换或篡改的技术。它能够生成高度逼真且难以用肉眼分辨真伪...