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查询Tags标签： 深度学习，共有 357条记录-
大模型应用(1) 搭建本地知识库
本文将讲述如何在本地部署大模型服务，并使用Embeeding、向量数据库和LangChain构建本地知识库 本地部署LLM 通常使用LangChain会去调用OpenAI的服务，但是我们在使用OpenAI服务时，但经常会遇到很多阻力，比如付费、网络不稳定等。因此我们可以在下载一个较小的大模型到本…
2024/1/22 5:02:22 人评论 次浏览 -
生成学习全景：从基础理论到GANs技术实战
本文全面探讨了生成学习的理论与实践，包括对生成学习与判别学习的比较、详细解析GANs、VAEs及自回归模型的工作原理与结构，并通过实战案例展示了GAN模型在PyTorch中的实现。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验…
2024/1/18 14:03:05 人评论 次浏览 -
Text Intelligence - TextIn.com AI时代下的智能文档识别、处理、转换
一、智能文档处理介绍 在AI时代，智能文档处理技术正变得越来越重要。它包括了智能文字识别（OCR）、智能文档信息抽取、文档图像处理以及文档转换等多个方面。这些技术共同构成了现代信息处理的核心，广泛应用于数据分析、自动化办公、数字化存档以及更多其他领域。 智能…
2024/1/14 18:02:40 人评论 次浏览 -
CUDA驱动深度学习发展 - 技术全解与实战
全面介绍CUDA与pytorch cuda实战关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人一、CUDA：定义与演进 CUD…
2024/1/9 14:02:22 人评论 次浏览 -
川普真会说中文？连嘴型都同步，用VideoReTalking一键生成你的AI播报员
你能想到这种画面吗？霉霉在节目中用普通话接受采访，特朗普在老家用中文脱口秀，蔡明老师操着一口流利的英文调侃潘长江老师.. 这听起来似乎很魔幻，可如今全部由VideoReTalking实现了 你只需要传入一个视频文件和音频文件，它会生成一个新的视频，在这个视频里，不仅人…
2024/1/4 18:02:17 人评论 次浏览 -
深度解析 PyTorch Autograd：从原理到实践
本文深入探讨了 PyTorch 中 Autograd 的核心原理和功能。从基本概念、Tensor 与 Autograd 的交互，到计算图的构建和管理，再到反向传播和梯度计算的细节，最后涵盖了 Autograd 的高级特性。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验…
2024/1/4 14:32:22 人评论 次浏览 -
丝丝入扣,毫不违和,AI一键换脸和微调,基于Rope-Ruby,2024最新整合包
AI换脸已经不是什么时新的技术了，从DeepFace到Facesweap，再到Roop。AI换脸技术中出现了一种名为“一键换脸”的方法，它不需要训练模型。这种方法利用了名为“GHOST”的技术，它是一种新的一键换脸方法，可以用于图像和视频领域。 这种技术采用了先进的生成对抗网络（GA…
2024/1/3 14:02:57 人评论 次浏览 -
基于开源模型搭建实时人脸识别系统（六）：人脸识别（人脸特征提取）
目录人脸识别的几个发展阶段 基于深度学习的人脸识别技术的流程 闭集和开集（Open set）识别 人脸识别的损失 Insightface 人脸识别数据集 模型选型 参考文献 结语 人脸识别系统项目源码前面我们讲过了人脸检测、人脸质量、人脸关键点、人脸跟踪，接下来就是人脸识别系统里…
2023/12/27 1:32:57 人评论 次浏览 -
从规则到神经网络：机器翻译技术的演化之路
在本文中，我们深入探讨了机器翻译的历史、核心技术、特别是神经机器翻译（NMT）的发展，分析了模型的优化、挑战及其在不同领域的应用案例。同时，我们还提出了对未来机器翻译技术发展的展望和潜在的社会影响。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架…
2023/12/26 14:03:14 人评论 次浏览 -
深度解读DBSCAN聚类算法：技术与实战全解析
探索DBSCAN算法的内涵与应用，本文详述其理论基础、关键参数、实战案例及最佳实践，揭示如何有效利用DBSCAN处理复杂数据集，突破传统聚类限制。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智…
2023/12/10 11:03:04 人评论 次浏览 -
一文解码语言模型：语言模型的原理、实战与评估
在本文中，我们深入探讨了语言模型的内部工作机制，从基础模型到大规模的变种，并分析了各种评价指标的优缺点。文章通过代码示例、算法细节和最新研究，提供了一份全面而深入的视角，旨在帮助读者更准确地理解和评估语言模型的性能。本文适用于研究者、开发者以及对人工智…
2023/11/13 14:33:09 人评论 次浏览 -
一文概览NLP句法分析：从理论到PyTorch实战解读
关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。本文全面探讨了自然语言处理（NLP）中句法分析的理论与实…
2023/11/8 11:33:28 人评论 次浏览 -
Yolov5代码解析(输入端、BackBone、Neck、输出端))
【深度学习】总目录输入端：数据增强、锚框计算等。 backbone：进行特征提取。常用的骨干网络有VGG，ResNet，DenseNet，MobileNet，EfficientNet，CSPDarknet 53，Swin Transformer等。（其中yolov5s采用CSPDarknet 53作为骨干网）应用到不同场景时，可以对模型进行微调，…
2023/6/19 18:23:09 人评论 次浏览 -
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[1]：强化学习概述、序列决策、动作空间定义、策略价值函数、探索与利用、Gym强化学习实验
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[1]：强化学习概述、序列决策、动作空间定义、策略价值函数、探索与利用、Gym强化学习实验 1.强化学习核心概念强化学习（reinforcement learning，RL）：智能体可以在与复杂且不确定的环境进行交互时，尝试使所获得的奖励最大…
2023/6/19 14:52:22 人评论 次浏览 -
了解基于模型的元学习：Learning to Learn优化策略和Meta-Learner LSTM
摘要：本文主要为大家讲解基于模型的元学习中的Learning to Learn优化策略和Meta-Learner LSTM。 本文分享自华为云社区《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》，作者：汀丶 。 1.Learning to Learn Learning to …
2023/6/16 14:22:34 人评论 次浏览
