Artikeleinführung：Einführung in die Trainingszeitproblematik von Deep-Learning-Modellen: Mit der Entwicklung von Deep Learning haben Deep-Learning-Modelle in verschiedenen Bereichen bemerkenswerte Ergebnisse erzielt. Allerdings ist die Trainingszeit von Deep-Learning-Modellen ein häufiges Problem. Bei großen Datensätzen und komplexen Netzwerkstrukturen erhöht sich die Trainingszeit von Deep-Learning-Modellen deutlich. In diesem Artikel wird das Problem der Trainingszeit von Deep-Learning-Modellen erörtert und spezifische Codebeispiele gegeben. Paralleles Computing beschleunigt die Trainingszeit Der Trainingsprozess von Deep-Learning-Modellen erfordert normalerweise eine große Menge an Rechenressourcen und Zeit. Um das Training zu beschleunigen

2023-10-09 Kommentar 0  1690

Artikeleinführung：TensorFlow und Keras sind derzeit eines der beliebtesten Deep-Learning-Frameworks. Sie stellen nicht nur High-Level-APIs bereit, um das Erstellen und Trainieren von Deep-Learning-Modellen zu vereinfachen, sondern bieten auch eine Vielzahl von Ebenen und Modelltypen, um die Erstellung verschiedener Arten von Deep-Learning-Modellen zu erleichtern. Daher werden sie häufig zum Trainieren umfangreicher Deep-Learning-Modelle verwendet. Wir werden TensorFlow und Keras verwenden, um ein Deep-Learning-Modell für die Bildklassifizierung zu erstellen. In diesem Beispiel verwenden wir den CIFAR-10-Datensatz, der 10 verschiedene Kategorien mit 6000 32x32-Farbbildern pro Kategorie enthält. Zuerst müssen wir die notwendigen Bibliotheken und Datensätze importieren. Wir werden TensorFlow verwenden

2024-01-24 Kommentar 0  533

Artikeleinführung：So verwenden Sie TensorFlow zum Implementieren eines Deep-Learning-Modells TensorFlow ist ein Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, das häufig zum Erstellen und Trainieren von Deep-Learning-Modellen verwendet wird. In diesem Artikel wird anhand von Codebeispielen erläutert, wie Sie mit TensorFlow ein Deep-Learning-Modell implementieren. Zuerst müssen wir TensorFlow installieren. Sie können den Befehl pip verwenden, um die TensorFlow-Bibliothek zu installieren. Führen Sie den folgenden Befehl im Terminal aus: Die Installation von pipinstalltensorflow ist abgeschlossen

2023-08-02 Kommentar 0  1190

Artikeleinführung：Am 23. September wurde das Papier „DeepModelFusion:ASurvey“ von der National University of Defense Technology, JD.com und dem Beijing Institute of Technology veröffentlicht. Deep Model Fusion/Merging ist eine neue Technologie, die die Parameter oder Vorhersagen mehrerer Deep-Learning-Modelle in einem einzigen Modell kombiniert. Es kombiniert die Fähigkeiten verschiedener Modelle, um die Verzerrungen und Fehler einzelner Modelle zu kompensieren und so eine bessere Leistung zu erzielen. Die tiefe Modellfusion bei groß angelegten Deep-Learning-Modellen (wie LLM und Basismodellen) steht vor einigen Herausforderungen, darunter hohe Rechenkosten, hochdimensionaler Parameterraum, Interferenzen zwischen verschiedenen heterogenen Modellen usw. Dieser Artikel unterteilt bestehende Methoden zur Tiefenmodellfusion in vier Kategorien: (1) „Musterverbindung“, die Lösungen im Gewichtsraum über einen verlustreduzierenden Pfad verbindet, um eine bessere anfängliche Modellfusion zu erzielen

2024-04-18 Kommentar 0  855

Artikeleinführung：Verwendung des Tensorflow-Moduls für Deep Learning in Python3.x Einführung Deep Learning hat sich in den letzten Jahren zu einer der heißesten Technologien im Bereich der künstlichen Intelligenz entwickelt. Als beliebtes Deep-Learning-Framework unterstützt TensorFlow nicht nur eine Vielzahl von Deep-Learning-Modellen, sondern bietet auch eine Fülle von Tools und Funktionen zur Vereinfachung der Modellentwicklung. In diesem Artikel wird die Verwendung des TensorFlow-Moduls für Deep Learning in der Python3.x-Umgebung vorgestellt und relevante Codebeispiele bereitgestellt. Installieren Sie Zehner

2023-07-29 Kommentar 0  760

Artikeleinführung：Google hat kürzlich einen Modelltrainingsdatensatz namens TpuGraphs eingeführt, der hauptsächlich zur Optimierung von Compilern und zur Verbesserung der Deep-Learning-Funktionen künstlicher Intelligenz verwendet wird ▲Bildquelle Google-Blog (dasselbe unten) Google wies darauf hin, dass aktuelle KI-Deep-Learning-Systeme normalerweise TensorFlow und JAX verwenden. PyTorch und andere Frameworks für das Training. Diese Frameworks optimieren Modelle hauptsächlich durch Heuristiken des zugrunde liegenden Compilers. Die Anwendung des „Lernkostenmodells“ im entsprechenden Compiler kann die Leistung des Compilers verbessern und die Deep-Learning-Fähigkeiten des endgültigen Ausgabemodells verbessern. Bei dem von Google veröffentlichten TpuGraphs-Datensatz wurde von IT House erfahren, dass es sich um ein „Lernkostenmodell“ handelt ." Dieser Datensatz enthält hauptsächlich verschiedene Open-Source-Deep-Learning-Programme

2024-01-16 Kommentar 0  840

Artikeleinführung：C++ ist eine effiziente und leistungsstarke Programmiersprache zum Erstellen von Deep-Learning-Modellen. In diesem Artikel besprechen wir einige Deep-Learning-Techniken in C++, um Ihnen zu helfen, sie besser zu verstehen und zur Implementierung verschiedener Deep-Learning-Aufgaben zu verwenden. Zunächst ist es sehr wichtig, die Template-Metaprogrammierung in C++ zu verstehen. Template-Metaprogrammierung ist eine Technik, die Vorlagen und Berechnungen zur Kompilierungszeit verwendet, um bestimmte Arten von Programmcode zu generieren. Beim Deep Learning ist die Template-Metaprogrammierung besonders nützlich und unersetzlich, wenn es darum geht, hohe Leistung und effizienten Code zu erzielen. Eine wichtige C++-Fähigkeit

2023-08-21 Kommentar 0  1563

Artikeleinführung：So verwenden Sie das Keras-Modul für Deep Learning in Python 3.x Keras ist eine fortschrittliche neuronale Netzwerkbibliothek zum Erstellen und Trainieren von Deep-Learning-Modellen. Es basiert auf Python und unterstützt Backends wie TensorFlow, Theano und MxNet. Keras bietet eine einfache und benutzerfreundliche API, mit der wir schnell verschiedene Arten von Deep-Learning-Modellen erstellen können, beispielsweise Multilayer Perceptron

2023-07-30 Kommentar 0  1907

Artikeleinführung：So verwenden Sie das Tensorflow-Modul für Deep Learning in Python2.x Einführung: Deep Learning ist ein beliebtes Feld im Bereich der künstlichen Intelligenz, und Tensorflow bietet als leistungsstarke Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen eine einfache und effiziente Möglichkeit zum Erstellen und Trainieren Deep-Learning-Modell. In diesem Artikel wird die Verwendung des Tensorflow-Moduls zum Ausführen von Deep-Learning-Aufgaben in der Python2.x-Umgebung vorgestellt und relevante Codebeispiele bereitgestellt. Installieren Sie zuerst das Tensorflow-Modul

2023-08-01 Kommentar 0  1116

Artikeleinführung：Bayesianisches Deep Learning ist eine Methode, die Bayesianische Statistik und Deep-Learning-Techniken kombiniert. Ziel ist es, bestehende Probleme beim Deep Learning zu lösen, wie z. B. Überanpassung, Parameterunsicherheit und unzureichende Daten. In diesem Artikel werden die Prinzipien, Anwendungen und Algorithmen des Bayes'schen Deep Learning ausführlich vorgestellt. 1. Prinzip Herkömmliche Deep-Learning-Modelle verwenden hauptsächlich die Maximum-Likelihood-Schätzmethode, um Parameter zu schätzen, dh um optimale Parameterwerte durch Maximieren der Wahrscheinlichkeitsfunktion im Trainingsdatensatz zu finden. Diese Methode kann jedoch weder eine Quantifizierung der Parameterunsicherheit ermöglichen, noch kann sie Probleme wie Überanpassung effektiv lösen. Im Gegensatz dazu verwendet Bayes'sches Deep Learning einen Bayes'schen Ansatz zur Modellierung von Modellparametern, was die Quantifizierung der Parameterunsicherheit und die Erlangung von Modellvertrauen ermöglicht. Durch die Einführung einer A-priori-Wahrscheinlichkeitsverteilung, Bei

2024-01-23 Kommentar 0  836

Artikeleinführung：Künstliche Intelligenz ist eine technische Wissenschaft, die Theorien, Methoden und Anwendungssysteme zur Simulation, Erweiterung und Erweiterung der menschlichen Intelligenz untersucht und entwickelt. Unter maschinellem Lernen versteht man den Prozess, bei dem mithilfe bestimmter Algorithmen ein Modell abgeleitet und anhand dieses Modells Urteile gefällt werden. Deep Learning ist ein neues Feld in der maschinellen Lernforschung.

2020-05-07 Kommentar 0  4301

Artikeleinführung：Fast 20 Jahre sind vergangen, seit das Konzept des Deep Learning im Jahr 2006 vorgeschlagen wurde. Deep Learning hat als Revolution auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz viele einflussreiche Algorithmen hervorgebracht. Was sind Ihrer Meinung nach die zehn besten Algorithmen für Deep Learning? Im Folgenden sind meiner Meinung nach die besten Algorithmen für Deep Learning aufgeführt. Sie alle nehmen hinsichtlich Innovation, Anwendungswert und Einfluss eine wichtige Position ein. 1. Hintergrund des Deep Neural Network (DNN): Deep Neural Network (DNN), auch Multi-Layer-Perceptron genannt, ist der am weitesten verbreitete Deep-Learning-Algorithmus. Als er erstmals erfunden wurde, wurde er aufgrund des Engpasses bei der Rechenleistung in Frage gestellt Jahre, Rechenleistung, Der Durchbruch kam mit der Datenexplosion. DNN ist ein neuronales Netzwerkmodell, das mehrere verborgene Schichten enthält. In diesem Modell übergibt jede Schicht Eingaben an die nächste Schicht und

2024-03-15 Kommentar 0  695

Artikeleinführung：Laienhaft ausgedrückt ist ein Modell für maschinelles Lernen eine mathematische Funktion, die Eingabedaten einer vorhergesagten Ausgabe zuordnet. Genauer gesagt ist ein Modell für maschinelles Lernen eine mathematische Funktion, die Modellparameter anpasst, indem sie aus Trainingsdaten lernt, um den Fehler zwischen der vorhergesagten Ausgabe und der wahren Bezeichnung zu minimieren. Beim maschinellen Lernen gibt es viele Modelle, z. B. logistische Regressionsmodelle, Entscheidungsbaummodelle, Support-Vektor-Maschinenmodelle usw. Jedes Modell verfügt über seine anwendbaren Datentypen und Problemtypen. Gleichzeitig gibt es viele Gemeinsamkeiten zwischen verschiedenen Modellen oder es gibt einen verborgenen Weg für die Modellentwicklung. Am Beispiel des konnektionistischen Perzeptrons können wir es durch Erhöhen der Anzahl verborgener Schichten des Perzeptrons in ein tiefes neuronales Netzwerk umwandeln. Wenn dem Perzeptron eine Kernelfunktion hinzugefügt wird, kann es in eine SVM umgewandelt werden. Dieses hier

2024-04-12 Kommentar 0  503

Artikeleinführung：Deep Learning ist ein wichtiger Zweig im Bereich der künstlichen Intelligenz und hat in den letzten Jahren immer mehr Aufmerksamkeit erhalten. Um Deep-Learning-Forschung und -Anwendungen durchführen zu können, ist es oft notwendig, einige Deep-Learning-Frameworks zu verwenden, um dies zu erreichen. In diesem Artikel stellen wir vor, wie man PHP und PyTorch für Deep Learning verwendet. 1. Was ist PyTorch? PyTorch ist ein von Facebook entwickeltes Open-Source-Framework für maschinelles Lernen. Es kann uns helfen, schnell Deep-Learning-Modelle zu erstellen und zu trainieren. PyTorc

2023-06-19 Kommentar 0  1275

Artikeleinführung：Einführung in geometrisches Deep Learning Geometrisches Deep Learning (GDL) ist ein aufstrebendes Feld innerhalb der künstlichen Intelligenz (KI), das die Fähigkeiten traditioneller Deep-Learning-Modelle durch die Einbeziehung geometrischer Prinzipien erweitert. Im Gegensatz zu conventio

2024-10-27 Kommentar 0  695

Artikeleinführung：Die Go-Sprache wird häufig in der künstlichen Intelligenz verwendet, einschließlich maschinellem Lernen und Deep Learning. Der Artikel stellt die Bibliotheken der Go-Sprache im maschinellen Lernen vor, wie z. B. Gonum und Scikit-Go, und zeigt einen praktischen Fall der Verwendung der Go-Sprache zum Trainieren eines logistischen Regressionsmodells. Darüber hinaus bietet die Go-Sprache Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlowLite und xgboost, allerdings müssen Leistung und Skalierbarkeit berücksichtigt werden. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Go-Sprache leistungsstark, effizient und einfach zu verwenden ist und sich daher für Projekte im Bereich der künstlichen Intelligenz, einschließlich maschinellem Lernen und Deep Learning, eignet.

2024-04-08 Kommentar 0  681

Artikeleinführung：Wie führt man Deep Learning und automatisches Lernen in PHP durch? Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz sind Deep Learning und automatisches Lernen zu wichtigen Forschungsrichtungen geworden. Da PHP jedoch hauptsächlich für die Webentwicklung verwendet wird, verstehen viele PHP-Entwickler nicht, wie sie Deep Learning und automatisches Lernen in PHP-Projekten implementieren können. In diesem Artikel wird die Durchführung von Deep Learning und automatischem Lernen in PHP vorgestellt und einige praktische Methoden und Tools vorgestellt. Grundlagen des Deep Learning Deep Learning ist eine Form des maschinellen Lernens. Es basiert auf künstlichen neuronalen Netzen und analysiert Daten

2023-05-21 Kommentar 0  723

Artikeleinführung：Deep Learning und Feature Engineering sind beide wichtige Konzepte des maschinellen Lernens, ihre Zwecke und Methoden sind jedoch unterschiedlich. Unter Feature Engineering versteht man die Extraktion, Auswahl, Transformation und Kombination von Features aus Rohdaten, um die Genauigkeit und Generalisierungsfähigkeit von Modellen für maschinelles Lernen zu verbessern. Sein Zweck besteht darin, Rohdaten in Merkmalsdarstellungen umzuwandeln, die für Trainingsmodelle geeignet sind. Mit Feature Engineering können wir Rauschen, fehlende Werte und Ausreißer entfernen, Feature-Skalierung, Codierung und Normalisierung durchführen und neue Feature-Kombinationen konstruieren. Auf diese Weise können wir die Daten besser nutzen und dem Modell ermöglichen, die Beziehungen zwischen den Daten besser zu verstehen und zu lernen, wodurch die Genauigkeit der Vorhersagen verbessert wird. Deep Learning ist eine maschinelle Lernmethode, die auf neuronalen Netzen basiert und die Merkmalsdarstellung von Daten durch mehrschichtige neuronale Netze automatisch lernt. Im Gegensatz zum traditionellen maschinellen Lernen ist Deep Learning

2024-01-23 Kommentar 0  495

Artikeleinführung：Das Interpretierbarkeitsproblem von Modellen für maschinelles Lernen erfordert spezifische Codebeispiele. Mit der rasanten Entwicklung von maschinellem Lernen und Deep Learning verwenden immer mehr Anwendungsszenarien Black-Box-Modelle wie tiefe neuronale Netze und Support-Vektor-Maschinen. Diese Modelle verfügen über eine starke Vorhersageleistung bei der Lösung verschiedener Probleme, ihre internen Entscheidungsprozesse sind jedoch schwer zu erklären und zu verstehen. Dies wirft die Frage der Interpretierbarkeit maschineller Lernmodelle auf. Die Interpretierbarkeit eines maschinellen Lernmodells bezieht sich auf die Fähigkeit, die Entscheidungsgrundlage und den Argumentationsprozess des Modells klar und intuitiv zu erklären. In einigen Anwendungsszenarien ist dies nicht der Fall

2023-10-10 Kommentar 0  815