请大家关注我的最新版本的预印https://arxiv.org/abs/2203.11740，我们尝试用人工智能、量子力学和流体动力学理解我们的大脑。

本文介绍基于Python语言，实现机器学习、深度学习等模型训练时，数据集打乱的具体操作。

对于深度学习初学者来说，配置深度学习的环境可能是一大难题，因此本文主要讲解CUDA; cuDNN; Pytorch 三者是什么，以及他们之间的依赖关系。

今天为大家介绍的是来自 Guoxin Li和Ruijiang Li团队的一篇论文。目前研究人员已经在利用深度学习进行医学图像中的癌症检测和诊断方面取得了实质性的...

首先进行yolox模型的下载：YOLOX(gitcode) 或者YOLOX(github) 并选择自己所需的权重模型，如-s-m-l等（.pth文件） 如...

大规模语言模型在自然语言处理方面展现出令人惊讶的推理能力，但其内在机理尚不清晰。随着大规模语言模型的广泛应用，阐明模型的运行机制对应用安全性、性能局限性和可控的...

答案映射 将模型的输出与最终的标签做映射。映射规则是人为制定的，比如，将“太好了”、“好”映射为“正面”标签，将“不好”，“糟糕”映射为“负面”标签，将“...

构建词元表：覆盖绝大部分的输入词，并避免词表过大所造成的数据稀疏问题。 BPE 将字节视为合并的基本符号。 算法过程

这个架构常用于编码器-解码器架构是一种常用于序列到序列（Seq2Seq）任务的深度学习架构。序列到序列的问题举例：NLP问题（机器翻译、问答系统和文本摘要）。

【导读】大家好，我是泳鱼。知识蒸馏用大白话说就是将一个大神经网络模型的知识转移到另外一个小模型上面，得到一个“小而美”的模型。本文就近些年来知识蒸馏的主要研究成...

对心音信号进行一致长度的分帧，提取其对数谱图特征，论文提出了长短期记忆(LSTM)和卷积神经网络(CNN)两种深度学习模型，根据提取的特征对心跳声进行分类。

技术路线核心是两种深度学习模型方法和配套的前后端开发，同时配合传统的土地利用类型，变化识别方法的对比。

本文介绍一篇来自浙江大学侯廷军教授、谢昌谕教授、潘培辰研究员和之江实验室陈广勇研究员团队联合发表的关于分子对接方法的论文。该文章提出了一种基于深度学习的分子对接...

如今，“图像分类”、“目标检测”、“语义分割”、“实例分割”和“目标追踪”等5大领域是计算机视觉的热门应用。其中“图像分类”与“目标检测”是最基础的...

请大家关注我的最新版本的预印https://arxiv.org/abs/2203.11740，我们尝试用人工智能、量子力学和流体动力学理解我们的大脑。

最新一篇研究里探索了大型语言模型（LLMs）在文本摘要这一领域的表现。他们设计了新的数据集，通过一系列人类评估实验评估LLMs在不同摘要任务中的表现。

计算机视觉是人工智能领域中的一个重要分支，它致力于让计算机能够理解和处理图像、视频以及其他视觉数据。计算机视觉的发展已经在各个领域产生了深远的影响，包括医学诊断...

小农户在全球粮食供应中发挥着重要作用。随着智能手机越来越普及，它们使小农能够以非常低的低成本收集图像。

近年来，深度学习在图像处理领域取得了显著的进展。卷积神经网络（CNN）等深度学习模型已成为图像分类、目标检测和语义分割等任务的主流方法。您可以探索如何使用深度学...

深度学习是机器学习领域的一个引人注目的分支，它已经在计算机视觉、自然语言处理、强化学习等多个领域取得了令人瞩目的成就。本文将深入研究深度学习的核心原理、常见神经...