如需了解国际站更多云产品，请访问国际站。https://www.huaweicloud.com/intl/
不再显示此消息
如需了解国际站更多云产品，请访问国际站。https://www.huaweicloud.com/intl/
不再显示此消息
模型的保存与加载 模型的保存和加载，本质上都是针对模型的参数。 模型参数 在Pytorch中，可以使用state_dict()查看模型的参数信息。 例如： 输入 model.state_dict() 输出
机器学习的算法经常会涉及到在非常多的随机变量上的概率分布。通常，这些概率分布涉及到的直接相互作用都是介于非常少的变量之间的。使用单个函数来描述整个联合概率分布是非常低效的 (无论是计算还是统计)。代替使用单一的函数来表示概率分布，我们可以把概率分布分割成许多因子的乘积形式。例如，假设我们有三个随机变量
深度学习计算服务平台是中科弘云面向有定制化AI需求的行业用户，推出的AI开发平台，提供从样本标注、模型训练、模型部署的一站式AI开发能力，帮助用户快速训练和部署模型，管理全周期AI工作流。平台为开发者设计了众多可帮助降低开发成本的开发工具与框架，例如AI数据集、AI模型与算力等。
深度神经网络-隐马尔科夫模型深度神经网络-隐马尔科夫模型（DNN-HMM）利用DNN的强大的特征学习能力和HMM的序列化建模能力进行语音识别任务的处理，在很多大规模任务中，其性能远优于传统的GMM-HMM混合模型。DNN部分：特征的学习能力估计观察特征的概率预测状态的后验概率
图像领域的深度生成技术 基于神经网络的深度学习技术 变分自编码器包括编码器和解码器 对抗生成网络包括生成器和判别器 主流场景包括：虚拟图像生成、风格迁移、图像超分、虚拟视频生成、音乐生成、文字生成图像等。
深度学习优化解密Sora模型的SOTA技术 深度学习作为人工智能的核心技术之一，近年来在多个领域取得了突破性的进展。在众多的深度学习模型中，Sora模型因其出色的性能和创新的架构在行业中脱颖而出。本文将深入探讨Sora模型的SOTA技术，解析其设计理念，并通过代码示例展示其实现方法。
样大小。SPPNet是指使用了SPP层的对RCNN网络进行改进的目标检测深度学习网络模型。第二章 为什么设计SPPNet在SPP提出之前，所有深度学习的CNN网络的输入图像的尺寸都是固定的，如：2012年 AlexNet -- 227 x 227
数据的一个非常常见的属性是具有顺序结构，例如视频中的帧、蛋白质的氨基酸序列或句子中的单词。开发神经网络模型来处理序列数据一直是过去几年来最广泛的研究领域之一。其中很大一部分是由自然语言处理任务的进展所推动，该领域的重点是让计算机读懂人的工作。这个领域的机器翻译和问题回答两个
HiLens平台提供AI应用开发在推理阶段的工具、插件，开发者可以选择用其完成开发调试，最后通过HiLens平台部署到设备上运行和管理。 开发流程 数据预处理和模型训练 用户在华为云ModelArts平台或线下，进行数据预处理、算法开发和模型训练，得到模型后，根据需要部署的设备芯片类型，完成对应的模型转换。 AI应用开发
这几年深度学习有了飞速的发展，主流的深度学习模型也是越来越“深”了，为什么更深的模型会有更好的效果，模型加深会增加模型的训练难度吗？
深度Q网络（Deep Q-Network，DQN）是结合深度学习与强化学习的一种方法，用于解决复杂的决策问题。本文将详细介绍如何使用Python实现DQN，主要包括以下几个方面： 强化学习简介 DQN算法简介 环境搭建 DQN模型实现 模型训练与评估 1. 强化学习简介 强
federated_learning函数是联邦学习的核心。 在每一轮中，多个参与者独立训练本地模型，并将更新后的模型发送到中央服务器。 服务器使用权重平均策略聚合这些模型更新，得到新的全局模型。 4. 模型评估函数 evaluate_model函数评估全局模型在测试集上的性能。 计算模型的准确率，以衡量其在未见数据上的表现。
precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。
将综述深度强化学习模型优化算法的发展及其在实际应用中的应用情况。 I. 引言 深度强化学习模型的优化算法是指在训练深度神经网络的同时，结合强化学习框架，使智能体能够从环境中学习到最优策略。优化算法的选择直接影响了模型的性能和训练效率。本文将介绍几种主流的深度强化学习模型优化算法
序列建模模型的训练与评估 生成模型的基本概念 使用Python和TensorFlow构建生成模型 生成模型的训练与生成新的序列 总结与展望 1. 序列建模的基本概念 序列建模是一种用于处理序列数据的技术，例如文本、音频和时间序列数据。它的目标是通过学习数据中的模式和规律，从而能
DeepCTR 简介 深度学习解决CTR模型天然的会有这些优势： 数据稀疏的问题采用深度模型似乎会有着不错的效果。 特征之间的组合关系可以采用深度学习模型自动提取。 一些经典的FM,LR模型可以和深度学习模型做结合，能够产生出更好的效果。 这里我先介绍一下Deep
在本文中，我们详细介绍了语言模型的基本原理，并使用Python和TensorFlow实现了一个基于GPT-2的文本生成模型。通过本文的教程，希望你能够理解语言模型的工作原理和实现方法，并能够应用于自己的任务中。随着对语言模型和自然语言处理技术的理解加深，你可以尝试实现更复杂的生成任务，如对话系统、诗歌生成等。
在深度学习中，深度学习模型有两个主要的操作，也就是前向传递和后向传递。前向传递将输入数据通过神经网络后生成输出；后向传递根据前向传递得到的误差来更新神经网络的权重。在矩阵中，我们知道计算矩阵就是第一个数组的行与第二个数组的列元素分别相乘。因此，在神经网络中，我们可以将第一个矩阵视
负责进行特征的提取，最后的3层全连接层负责完成分类任务。 2、VGG16的卷积核 VGG使用多个较小卷积核（3x3）的卷积层代替一个卷积核较大的卷积层，一方面可以减少参数，另一方面相当于进行了更多的非线性映射，可以增加网络的拟合/表达能力。 卷积层全部都是3*3的卷积核，用上图
深度学习优化策略：提升模型性能的关键技术1. 引言深度学习模型的优化是人工智能研究的重要组成部分。无论是在图像识别、自然语言处理还是自动驾驶领域，优化策略直接影响模型的性能。本文将介绍几种常见的深度学习优化技术，并附带代码示例，帮助读者理解如何在实际项目中应用这些优化方法。2. 学习率调整策略学习率（Learning
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
您即将访问非华为云网站，请注意账号财产安全
