MLP实现fashion_mnist数据集分类(2)-函数式API构建模型(tensorflow)
使用函数式API构建模型，使得模型可以处理多输入多输出。 1、查看tensorflow版本 import tensorflow as tf print('Tensorflow Version:{}'.format(tf.__version__))print(tf.config.list_physical_devices()) 2、fashion_mnist数据集分类模型 2.1 使用Sequent...
AI大模型探索之路-训练篇11：大语言模型Transformer库-Model组件实践
系列篇章💥 AI大模型探索之路-训练篇1：大语言模型微调基础认知 AI大模型探索之路-训练篇2：大语言模型预训练基础认知 AI大模型探索之路-训练篇3：大语言模型全景解读 AI大模型探索之路-训练篇4：大语言模型训练数据集概览 AI大模型探索之路-训练篇5：大语言模型预训练数据准备-词元化 AI大模型探索之路-训练篇6：大语言模型预训练数据准备-预处理 AI大模型探索之路-训练篇7：大语言模型Tra...
白话机器学习2：快速理解不同分类模型
的想法决定，而是询问了森林里的100个随机遇到的朋友。每个朋友根据自己的经验给了你一个建议。最后，你选择了被推荐次数最多的食物。 随机森林的工作原理与此类似。它是一个由很多决策树组成的模型，“森林”就是代表了很多的决策树。“随机”二字的含义是每个决策树在建立的时候都使用了随机的过程，确保它们各不相同。比如，它们可能只是考虑了随机选择的一部分数据点，或者是在分裂节点时只考虑了一部分随机选...
大模型在汽车开发行业中的应用
大模型在汽车开发行业中的应用主要体现在以下几个方面： 自动驾驶技术的推动：大模型技术在自动驾驶领域的应用，不仅加速了自动驾驶算法的训练和优化过程，还直接参与到了决策模型的构建中，使得自动驾驶技术得到了显著的发展。例如，特斯拉通过AI技术实现了车辆的自动驾驶功能，为消费者提供了更加便捷、安全的出行体验。 产品及零部件研发：大模型在汽车产品及零部件研发阶段的应用，体现在设计和验证过程中，以及材料科学、工程...
大语言模型与词向量表示
大语言模型（Large Language Models, LLMs）与词向量表示之间的关系是紧密相连的。以下是几个关键点，说明了它们之间的联系： 1. 高质量词向量的生成 大语言模型能够生成高质量的词向量表示。这些模型通过在大量文本数据上的预训练学习到单词和短语的丰富语义特征。大语言模型之所以能够生成高质量的词向量表示，主要得益于以下几个方面： 大规模数据预训练: 这些模型...
MLP手写数字识别(3)-使用tf.data.Dataset模块制作模型输入(tensorflow)
tensor_slices((test_images,test_labels))ds_test = ds_test.repeat().batch(64) print(ds_test) 3、搭建MLP模型 from keras import Sequentialfrom keras.layers import Flatten,Densefrom keras import Input model =...
【YoloDeployCsharp】基于.NET Framework的YOLO深度学习模型部署测试平台
YoloDeployCsharp|基于.NET Framework的YOLO深度学习模型部署测试平台 1. 项目介绍2. 支持模型3. 时间测试4. 总结 1. 项目介绍 基于.NET Framework 4.8 开发的深度学习模型部署测试平台，提供了YOLO框架的主流系列模型，包括YOLOv8~v9，以及其系列下的Det、Seg、Pose、Obb、Cls等应用场景，同时支持图像与视频检测。模型...
深度学习模型Deep Learning Model
什么是深度学习？？ 深度学习模型的核心特点包括： 深度学习的发展史 总结： 当我们说深度学习模型时，我们在谈论一种特殊的计算机程序，它们可以像人类大脑一样学习和理解数据。这些程序被称为“深度学习”模型，因为它们由很多层次（或称为深度）组成，每一层都会逐步学习更加抽象和复杂的概念。让我用一个比喻来解释：想象你正在学习做一个汉堡包，你需要逐步学习每一个步骤，比如烤面包、煎牛肉饼、加上蔬菜和酱料等等。...
DFER-CLIP——使用创新视觉语言模型进行动态面部表情识别
研究者们开始关注在更自然、更真实世界条件下的 DFER，这涉及到处理光线变化、遮挡以及面部表情的复杂性和多样性。 为了提高 DFER 的准确性，研究者们探索了多种方法。其中，视觉语言预学习（V-LP）模型是一个新兴的方向。这类模型通过学习图像和文本之间的语义关系来获得丰富的视觉表征，这可能有助于提高对动态面部表情的识别能力。 本文提出的 “DFER-CLIP” 方法是一种创新的尝试，它结合了动态面部特...
AI大模型探索之路-训练篇3：大语言模型全景解读
文章目录 前言一、语言模型发展历程1. 第一阶段：统计语言模型（Statistical Language Model, SLM）2. 第二阶段：神经语言模型（Neural Language Model, NLM）3. 第三阶段：预训练语言模型（Pre-trained Language Model, PLM）4. 第四阶段：大语言模型（Large Language Model, LLM） 二、大语言模...