Présentation de l'article：Méthode de configuration pour utiliser PyCharm pour l'apprentissage profond sur les systèmes Linux L'apprentissage profond est une direction populaire dans le domaine de l'intelligence artificielle, et de nombreux chercheurs et développeurs utilisent des algorithmes d'apprentissage profond pour résoudre divers problèmes. En tant que langage de programmation largement utilisé, Python dispose de nombreux excellents frameworks d'apprentissage en profondeur, tels que TensorFlow, PyTorch et Keras. En tant qu'environnement de développement Python puissant, PyCharm fournit une multitude de fonctions et de plug-ins, ce qui est très approprié pour

2023-07-04 commentaire 0  1168

Présentation de l'article：Comment effectuer du deep learning et de l’apprentissage automatique en PHP ? Avec le développement continu de la technologie de l’intelligence artificielle, l’apprentissage profond et l’apprentissage automatique sont devenus des axes de recherche importants. Cependant, comme PHP est principalement utilisé pour le développement Web, de nombreux développeurs PHP ne comprennent pas comment implémenter le deep learning et l'apprentissage automatique dans les projets PHP. Cet article présentera comment effectuer un apprentissage profond et un apprentissage automatique en PHP, et donnera quelques méthodes et outils pratiques. Bases du deep learning Le deep learning est un type d’apprentissage automatique. Il repose sur des réseaux de neurones artificiels et analyse des données.

2023-05-21 commentaire 0  734

Présentation de l'article：Ces dernières années, le développement rapide des technologies d’apprentissage profond a eu un impact considérable dans de nombreux domaines. En tant que langage de programmation populaire, PHP s’intègre également progressivement au deep learning. Dans cet article, nous fournirons aux débutants un guide d'introduction simple au deep learning en PHP pour les aider à comprendre comment le deep learning est implémenté en PHP et à en bénéficier. Tout d’abord, nous devons comprendre ce qu’est l’apprentissage profond. Dans le domaine de l'intelligence artificielle, le deep learning est une technique d'apprentissage automatique qui vise à permettre aux ordinateurs d'apprendre et d'effectuer des tâches par eux-mêmes, tout en

2023-06-11 commentaire 0  1314

Présentation de l'article：L'apprentissage profond bayésien est une méthode qui combine les statistiques bayésiennes et les techniques d'apprentissage profond. Il vise à résoudre les problèmes existants dans l’apprentissage profond, tels que le surapprentissage, l’incertitude des paramètres et l’insuffisance des données. Cet article présentera en détail les principes, les applications et les algorithmes de l’apprentissage profond bayésien. 1. Principe Les modèles d'apprentissage en profondeur conventionnels utilisent principalement la méthode d'estimation du maximum de vraisemblance pour estimer les paramètres, c'est-à-dire pour trouver les valeurs optimales des paramètres en maximisant la fonction de vraisemblance sur l'ensemble de données d'entraînement. Cependant, cette méthode ne peut pas fournir de quantification de l’incertitude sur les paramètres, ni traiter efficacement des problèmes tels que le surajustement. En revanche, l'apprentissage profond bayésien adopte une approche bayésienne pour modéliser les paramètres du modèle, permettant de quantifier l'incertitude des paramètres et d'obtenir la confiance du modèle. En introduisant une distribution de probabilité a priori, Bei

2024-01-23 commentaire 0  839

Présentation de l'article：Le langage Python est largement utilisé dans le domaine de la science des données en raison de ses caractéristiques telles que la facilité de lecture et d'écriture et le code open source. Dans la vague de l’intelligence artificielle de ces dernières années, l’apprentissage profond est devenu une direction technologique à fort potentiel. Il existe de nombreux frameworks d'apprentissage profond en langage Python, notamment TensorFlow, PyTorch, etc. Cet article expliquera comment utiliser l'apprentissage profond en Python pour les tâches d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle. 1. Installez le framework d'apprentissage en profondeur. Avant d'utiliser le framework d'apprentissage en profondeur, vous devez installer le package de framework correspondant. Nous utilisons

2023-06-04 commentaire 0  2433

Présentation de l'article：L’apprentissage profond est une branche importante dans le domaine de l’intelligence artificielle et a reçu de plus en plus d’attention ces dernières années. Afin de pouvoir mener des recherches et des applications en matière d'apprentissage profond, il est souvent nécessaire d'utiliser certains cadres d'apprentissage profond pour y parvenir. Dans cet article, nous présenterons comment utiliser PHP et PyTorch pour le deep learning. 1. Qu'est-ce que PyTorch ? PyTorch est un framework d'apprentissage automatique open source développé par Facebook. Il peut nous aider à créer et former rapidement des modèles d'apprentissage en profondeur. PyTorc

2023-06-19 commentaire 0  1284

Présentation de l'article：La technologie d'apprentissage par renforcement profond est une branche de l'intelligence artificielle qui a beaucoup retenu l'attention. Elle a remporté de nombreux concours internationaux et est également largement utilisée dans les assistants personnels, la conduite autonome, l'intelligence des jeux et d'autres domaines. Dans le processus de réalisation d’un apprentissage par renforcement profond, le C++, en tant que langage de programmation efficace et excellent, est particulièrement important lorsque les ressources matérielles sont limitées. L’apprentissage par renforcement profond, comme son nom l’indique, combine les technologies des deux domaines de l’apprentissage profond et de l’apprentissage par renforcement. Pour comprendre simplement, l'apprentissage profond fait référence à l'apprentissage de fonctionnalités à partir de données et à la prise de décisions en créant un réseau neuronal multicouche.

2023-08-21 commentaire 0  1087

Présentation de l'article：L'apprentissage profond est une méthode d'apprentissage automatique qui traite et analyse de grandes quantités de données en simulant les principes de fonctionnement du cerveau humain. Son cœur est un réseau neuronal composé de plusieurs niveaux de neurones. Chaque couche de neurones est responsable du traitement de différents niveaux. fonctionnalité. L'apprentissage profond utilise des réseaux neuronaux multicouches pour extraire les caractéristiques des données et utiliser ces fonctionnalités à des fins de classification, de prédiction et d'autres tâches. L'apprentissage profond est une méthode d'apprentissage automatique ayant de larges perspectives d'application. Il a obtenu des résultats remarquables dans de nombreux domaines, et avec le développement continu de la technologie, il jouera un rôle plus important dans davantage de domaines à l'avenir.

2023-09-08 commentaire 0  3378

Présentation de l'article：Près de 20 ans se sont écoulés depuis que le concept d'apprentissage profond a été proposé en 2006. L'apprentissage profond, en tant que révolution dans le domaine de l'intelligence artificielle, a donné naissance à de nombreux algorithmes influents. Alors, selon vous, quels sont les 10 meilleurs algorithmes pour l’apprentissage profond ? Voici les meilleurs algorithmes d’apprentissage profond, à mon avis. Ils occupent tous une position importante en termes d’innovation, de valeur d’application et d’influence. 1. Contexte du réseau neuronal profond (DNN) : Le réseau neuronal profond (DNN), également appelé perceptron multicouche, est l'algorithme d'apprentissage profond le plus courant lorsqu'il a été inventé pour la première fois, jusqu'à récemment en raison du goulot d'étranglement de la puissance de calcul. années, puissance de calcul, La percée est venue avec l'explosion des données. DNN est un modèle de réseau neuronal qui contient plusieurs couches cachées. Dans ce modèle, chaque couche transmet l'entrée à la couche suivante et

2024-03-15 commentaire 0  698

Présentation de l'article：django学习笔记--环境配置--mysql配置

2016-06-01 commentaire 0  1654

Présentation de l'article：Introduction à la question du temps de formation des modèles d'apprentissage profond : Avec le développement du deep learning, les modèles d'apprentissage profond ont obtenu des résultats remarquables dans divers domaines. Cependant, le temps de formation des modèles d’apprentissage profond est un problème courant. Dans le cas d’ensembles de données à grande échelle et de structures de réseau complexes, le temps de formation des modèles d’apprentissage profond augmente considérablement. Cet article abordera le problème du temps de formation des modèles d'apprentissage profond et donnera des exemples de code spécifiques. L'informatique parallèle accélère le temps de formation Le processus de formation des modèles d'apprentissage profond nécessite généralement une grande quantité de ressources informatiques et de temps. Afin d'accélérer la formation

2023-10-09 commentaire 0  1694

Présentation de l'article：C++ est un langage de programmation efficace et puissant pour créer des modèles d'apprentissage en profondeur. Dans cet article, nous aborderons certaines techniques d'apprentissage profond en C++ pour vous aider à mieux le comprendre et à l'utiliser pour mettre en œuvre diverses tâches d'apprentissage profond. Tout d’abord, il est très important de comprendre la métaprogrammation des modèles en C++. La métaprogrammation de modèles est une technique qui utilise des modèles et des calculs au moment de la compilation pour générer des types spécifiques de code de programme. Dans le domaine du deep learning, la métaprogrammation de modèles est particulièrement utile et irremplaçable lorsqu'il s'agit d'obtenir un code hautes performances et efficace. Une compétence C++ importante

2023-08-21 commentaire 0  1568

Présentation de l'article：La combinaison parfaite du deep learning et du Golang En tant que méthode d’apprentissage automatique, le deep learning a réalisé de grandes avancées ces dernières années et a démontré de puissantes capacités dans de nombreux domaines. En tant que langage de programmation puissant, Golang (langage Go) est également très populaire dans le domaine du développement pour ses performances efficaces et sa syntaxe concise. Cet article discutera de la combinaison parfaite du deep learning et de Golang et démontrera ses avantages à travers des exemples de code. Tout d’abord, jetons un coup d’œil à l’apprentissage profond à Gola.

2023-09-09 commentaire 0  760

Présentation de l'article：Comment utiliser C# pour écrire des algorithmes d'apprentissage profond Introduction : Avec le développement rapide de l'intelligence artificielle, la technologie d'apprentissage profond a obtenu des résultats révolutionnaires dans de nombreux domaines. Afin de mettre en œuvre l’écriture et l’application d’algorithmes d’apprentissage profond, le langage le plus couramment utilisé est actuellement Python. Cependant, pour les développeurs qui préfèrent utiliser le langage C#, il est également possible d’utiliser C# pour écrire des algorithmes de deep learning. Cet article explique comment écrire des algorithmes d'apprentissage profond à l'aide de C# et fournit des exemples de code spécifiques. 1. Créez un projet C# Avant de commencer à écrire un algorithme d'apprentissage en profondeur, vous devez d'abord créer.

2023-09-19 commentaire 0  1791

Présentation de l'article：Le langage Go est largement utilisé dans l’intelligence artificielle, notamment dans l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond. L'article présente les bibliothèques du langage Go dans l'apprentissage automatique, telles que gonum et scikit-go, et montre un cas pratique d'utilisation du langage Go pour former un modèle de régression logistique. De plus, le langage Go fournit des frameworks d'apprentissage en profondeur tels que TensorFlowLite et xgboost, mais les performances et l'évolutivité doivent être prises en compte. En résumé, le langage Go est puissant, efficace et facile à utiliser, ce qui le rend adapté aux projets d'intelligence artificielle, notamment l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond.

2024-04-08 commentaire 0  686

Présentation de l'article：Yii学习总结之安装配置。Yii学习总结之安装配置 本文是Yii学习总结系列文章的第一篇，主要给大家介绍下YII的简单介绍及安装和配置，有需要的小伙伴参考下吧。

2016-06-13 commentaire 0  954

Présentation de l'article：Article : Progrès récents en matière d'apprentissage profond : une vue d'ensemble Adresse de l'article : https://arxiv.org/pdf/1807.08169v1.pdf Résumé : L'apprentissage profond est l'une des dernières tendances en matière de recherche sur l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. C’est également l’une des tendances de recherche scientifique les plus populaires aujourd’hui. Les méthodes d’apprentissage profond ont apporté des avancées révolutionnaires en matière de vision par ordinateur et d’apprentissage automatique. De nouvelles techniques d’apprentissage profond sont constamment créées, dépassant l’apprentissage automatique de pointe et même les techniques d’apprentissage profond existantes. Ces dernières années, de nombreuses avancées majeures ont été réalisées dans ce domaine à travers le monde. En raison du développement rapide du deep learning, ses progrès sont difficiles à suivre, notamment

2023-04-14 commentaire 0  1004

Présentation de l'article：Introduction à l'apprentissage profond géométrique L'apprentissage profond géométrique (GDL) est un domaine en plein essor au sein de l'intelligence artificielle (IA) qui étend les capacités des modèles d'apprentissage profond traditionnels en incorporant des principes géométriques. Contrairement à la convention

2024-10-27 commentaire 0  705

Présentation de l'article：Comment utiliser TensorFlow pour implémenter un modèle d'apprentissage profond TensorFlow est un framework d'apprentissage automatique open source largement utilisé pour créer et former des modèles d'apprentissage profond. Cet article explique comment utiliser TensorFlow pour implémenter un modèle d'apprentissage profond, avec des exemples de code. Tout d’abord, nous devons installer TensorFlow. Vous pouvez utiliser la commande pip pour installer la bibliothèque TensorFlow. Exécutez la commande suivante dans le terminal : l'installation de pipinstalltensorflow est terminée

2023-08-02 commentaire 0  1198

Présentation de l'article： 深入学习PHP配置 PHP经过长时间的发展，很多用户都很了解PHP了，这里我发表一下个人理解，和大家讨论讨论。下面我们就介绍一下PHP配置的步骤。虽然可以下载PHP 的源码，但和Apache 2一样，最好直接使用二进制发行包。经验总结PHP应用技巧经验之谈PHP表单重复提交问题解决方案深入介绍PHP日期格式闰年、星期、天全新PHP Cookie设置

2016-06-13 commentaire 0  887