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深度学习
AI模型部署实战:利用CV-CUDA加速视觉模型部署流程-五八三

AI模型部署实战:利用CV-CUDA加速视觉模型部署流程

本文首发于公众号【DeepDriving】,欢迎关注。 CV-CUDA简介 随着深度学习技术在计算机视觉领域的发展,越来越多的AI算法模型被用于目标检测、图像分割、图像生成等任务中,如何高效地在云端或者...
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《入门向》CV 小白如何入门?人脸识别教程带你学习计算机视觉-五八三

《入门向》CV 小白如何入门?人脸识别教程带你学习计算机视觉

导言 计算机视觉作为人工智能领域的一个重要分支,旨在让计算机能够理解和解释图像和视频数据。而OpenCV作为一款开源的计算机视觉库,为开发者提供了丰富的工具和函数,用于处理图像、视频、对...
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【CV 向】如何打造一个“数串串神器“-五八三

【CV 向】如何打造一个“数串串神器“

导言 最近,我看到了这样一个视频,觉得很有意思,就随手保存下来了。??? 之前吃串串火锅,老板数竹签不是称重就是用手慢慢数,但是称重似乎总是得不到正确的竹签数目,而且容易暗箱操作;而慢...
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【CV 入门必读论文】人脸检测的突破:探索 CNN 级联的力量-五八三

【CV 入门必读论文】人脸检测的突破:探索 CNN 级联的力量

导言 人脸检测一直是计算机视觉领域中一项重要而具有挑战性的任务。随着深度学习技术的迅猛发展,基于卷积神经网络(CNN)的人脸检测方法取得了显著的突破。其中一篇备受瞩目的论文是《A Convol...
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DolphinDB +机器学习,预测地震波形数据-五八三

DolphinDB +机器学习,预测地震波形数据

1. 地震波形数据预测业务场景说明 在地震波形数据异常检测场景中,通常需要使用多种工具和方法来提高检测精度和鲁棒性。其中,FilterPicker 是一种常用的基于模板匹配的异常检测工具,可以实现...
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批量生成,本地推理,人工智能声音克隆框架PaddleSpeech本地批量克隆实践(Python3.10)-五八三

批量生成,本地推理,人工智能声音克隆框架PaddleSpeech本地批量克隆实践(Python3.10)

云端炼丹固然是极好的,但不能否认的是,成本要比本地高得多,同时考虑到深度学习的训练相对于推理来说成本也更高,这主要是因为它需要大量的数据、计算资源和时间等资源,并且对超参数的调整也...
深度学习应用篇-元学习[16]:基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM-五八三

深度学习应用篇-元学习[16]:基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM

深度学习应用篇-元学习[16]:基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM 1.Learning to Learn Learning to Learn by Gradient Descent by Gradient Descent 提出了一种全...
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深度学习应用篇-元学习[15]:基于度量的元学习:SNAIL、RN、PN、MN-五八三

深度学习应用篇-元学习[15]:基于度量的元学习:SNAIL、RN、PN、MN

深度学习应用篇-元学习[15]:基于度量的元学习:SNAIL、RN、PN、MN 1.Simple Neural Attentive Learner(SNAIL) 元学习可以被定义为一种序列到序列的问题, 在现存的方法中,元学习器的瓶颈是如...
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深度学习AI克隆人声模型-五八三

深度学习AI克隆人声模型

​ 在过去的几年中,人工智能(AI)在音乐产业中的应用已经变得越来越普遍。在这篇博客中,我们将探索如何使用AI生成模型来复制人声,并使用这些复制的人声来唱歌。我会以尽可能详细的方式展示这...
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声音克隆,精致细腻,人工智能AI打造国师“一镜到底”鬼畜视频,基于PaddleSpeech(Python3.10)-五八三

声音克隆,精致细腻,人工智能AI打造国师“一镜到底”鬼畜视频,基于PaddleSpeech(Python3.10)

电影《满江红》上映之后,国师的一段采访视频火了,被无数段子手恶搞做成鬼畜视频,诚然,国师的这段采访文本相当经典,他生动地描述了一个牛逼吹完,大家都信了,结果发现自己没办法完成最后放...
“开水白菜”——程序应用中的上等国宴-五八三

“开水白菜”——程序应用中的上等国宴

前言   开水者,场景也;白菜者,算法也。在工业检测界业务视觉的应用场景往往较为单一,没有智慧城市与自动驾驶业务端场景复杂,但缺有独特的业务需求(精度往往要求比智慧城市要高)在本文...
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MegEngine 使用小技巧:如何做 MegCC 的模型性能评测-五八三

MegEngine 使用小技巧:如何做 MegCC 的模型性能评测

MegCC 是一个深度学习模型编译器,具有以下特点: 极轻量级运行时:只在二进制文件中保留所需的计算内核。例如,MobileNet v1 的81KB运行时间 高性能:每个操作都经过专家精心优化 便携:只生...
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深度学习5 -- 循环神经网络(代码实现篇+付详细流程文件)-五八三

深度学习5 — 循环神经网络(代码实现篇+付详细流程文件)

引言 本文是使用pytorch对循环神经网络RNN(Recurrent Neural Network)的代码实现,作为之前介绍RNN原理的一个代码补充。 RNN原理介绍 本文代码相关介绍相对较为详细,也为自己的一个学习过程,...
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揭示GPT Tokenizer的工作原理-五八三

揭示GPT Tokenizer的工作原理

在GPT模型中,tokenization(词元化)指的是将用户输入的文本分割成token(词元)的过程,以让GPT能更好地理解输入文本的词义、句法和语义,以及生成更连贯的输出内容。这是非常重要的预处理操...
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如何使用近端策略优化(PPO)算法训练强化学习模型玩游戏-五八三

如何使用近端策略优化(PPO)算法训练强化学习模型玩游戏

要点 学习如何使用PyTorch和Lightning Fabric(lightning.ai/pages/open-… 强化学习简介 强化学习(RL)是一种机器学习算法,通过让智能代理与环境互动并随时间调整行为以实现某个目标的最大化...
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关于RPG游戏的强化学习-五八三

关于RPG游戏的强化学习

摘要-近年来,研究人员在使用深度神经网络控制各种棋盘、竞技场和策略游戏方面取得了显著成功。然而,尝试控制角色扮演游戏(RPG)的尝试相对较少,而这些游戏在概念上可能最接近现实生活环境。...
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我用AI提高我的代码质量,周边同事对我的代码赞不绝口,速来围观~-五八三

我用AI提高我的代码质量,周边同事对我的代码赞不绝口,速来围观~

大家好,我是大侠,AI领域的专业博主 前言 AI大侠网站迎来新成员啦 ' AI代码优化工具' 它可以干什么? 可以更好地优化代码结构 和 提高代码质量。同时也可以 检测代码错误和漏洞,从而提高软件...
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深度学习应用篇-元学习[14]:基于优化的元学习-MAML模型、LEO模型、Reptile模型-五八三

深度学习应用篇-元学习[14]:基于优化的元学习-MAML模型、LEO模型、Reptile模型

深度学习应用篇-元学习[14]:基于优化的元学习-MAML模型、LEO模型、Reptile模型 1.Model-Agnostic Meta-Learning Model-Agnostic Meta-Learning (MAML): 与模型无关的元学习,可兼容于任何一种...
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深度学习应用篇-元学习[13]:元学习概念、学习期、工作原理、模型分类等-五八三

深度学习应用篇-元学习[13]:元学习概念、学习期、工作原理、模型分类等

# 深度学习应用篇-元学习[13]:元学习概念、学习期、工作原理、模型分类等 1.元学习概述 1.1元学习概念 元学习 (Meta-Learning) 通常被理解为“学会学习 (Learning-to-Learn)”, 指的是在多个...
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有手就行!Sovits AI人声模型训练-五八三

有手就行!Sovits AI人声模型训练

简介 随着AI孙燕姿的爆火出圈,各大视频平台的AI人声投稿量激增,B站首页频频给我推送相关视频,正好我对AIGC方面也挺感兴趣,心动不如行动,于是我用自己的声音训练了一个模型,发现整个过程异...
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