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人工智能核心基础 - 规划和概要

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茶桁
09-25

在整个课程规划中,我们将会直接从机器学习开始入手,进入深度学习,然后开始接触RNN、CNN以及三大方向:NLP、CV和BI。

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PyTorch 深度学习实战 | 基于 RNN 的文本分类

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TiAmo
03-16

PyTorch是当前主流深度学习框架之一,其设计追求最少的封装、最直观的设计,其简洁优美的特性使得PyTorch代码更易理解,对新手非常友好。

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全球首个面向遥感任务设计的亿级视觉 Transformer 大模型

深度学习在很大程度上影响了遥感影像分析领域的研究。然而,大多数现有的遥感深度模型都是用ImageNet预训练权重初始化的,其中自然图像不可避免地与航拍图像相比存在较大的域差距,这可能会限制下游遥感场景任务上的微调性能。

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后 CNN 探索,如何用 RNN 进行图像分类

RNN可以用于描述时间上连续状态的输出,有记忆功能,能处理时间序列的能力,让我惊叹。

全卷积网络(FCN)实战:使用 FCN 实现语义分割

FCN对图像进行像素级的分类,从而解决了语义级别的图像分割问题。

详解 CNN 实现中文文本分类过程

本文分享自华为云社区《[Python人工智能] 二十一.Word2Vec+CNN中文文本分类详解及与机器学习算法对比》,作者:eastmount。

万字总结 Keras 深度学习中文文本分类

摘要:文章将详细讲解Keras实现经典的深度学习文本分类算法,包括LSTM、BiLSTM、BiLSTM+Attention和CNN、TextCNN。

基于 Tensorflow + Opencv 实现 CNN 自定义图像分类

​​摘要:本篇文章主要通过Tensorflow+Opencv实现CNN自定义图像分类案例,它能解决我们现实论文或实践中的图像分类问题,并与机器学习的图像分类算法进行对比实验。

6 种常见的地标识别算法整理和总结

​​​​​​​​摘要:地标识别,基于深度学习及大规模图像训练,支持上千种物体识别及场景识别,广泛应用于拍照识图、幼教科普、图片分类等场景。本文将为大家带来6种关于地标识的算法整理和总结。

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机器学习算法之——卷积神经网络(CNN)原理讲解

从基础神经网络由浅入深讲解卷积网络,分析原理

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