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【课程总结】day19(上):大模型简介

全面梳理AI发展历程,解析大模型参数规模、算力需求与技术特点,详解文生文、文生图等AIGC应用场景。

2024-08-01博客文章#大模型阅读 3,115评论 0赞 0

【课程总结】Day18:Seq2Seq的深入了解

深入剖析Seq2Seq模型的代码架构与核心逻辑,从Encoder、Decoder到数据处理,全面解读模型实现细节与运行流程。

2024-07-31博客文章#深度学习#自然语言处理阅读 2,316评论 0赞 0

【课程总结】Day17(下):初始Seq2Seq模型

深入理解Seq2Seq模型结构、编码器解码器工作原理,附机器翻译Demo代码实践,掌握序列到序列转换的核心技术。

2024-07-30博客文章
博客文章#大模型

【课程总结】day19(上):大模型简介

全面梳理AI发展历程,解析大模型参数规模、算力需求与技术特点,详解文生文、文生图等AIGC应用场景。

2024-08-01阅读 3,115评论 0赞 0
博客文章#深度学习#自然语言处理

【课程总结】Day18:Seq2Seq的深入了解

深入剖析Seq2Seq模型的代码架构与核心逻辑,从Encoder、Decoder到数据处理,全面解读模型实现细节与运行流程。

2024-07-31阅读 2,316评论 0赞 0
博客文章#深度学习#自然语言处理
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AI智能体2
RAG2
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#深度学习
#自然语言处理
阅读 2,214
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【课程总结】Day17(中):LSTM及GRU模型简介

深入解析LSTM和GRU的门控机制与结构差异,附PyTorch代码示例,帮你选择适合的序列建模方案。

2024-07-30博客文章#深度学习#自然语言处理阅读 4,892评论 0赞 0

【课程总结】Day17(上):NLP自然语言处理及RNN网络

深度学习NLP实战:基于PyTorch的汉字向量化、分词、词嵌入及RNN网络构建全流程,适合初学者入门。

2024-07-30博客文章#深度学习#自然语言处理阅读 2,261评论 1赞 0

【课程总结】Day16:对抗生成网络GAN

深入解析GAN网络的核心思想,生成器与判别器如何通过对抗训练实现逼真图像生成。

2024-07-29博客文章#计算机视觉阅读 2,776评论 0赞 0

【课程总结】Day15(下):图像分割之旋转目标检测

深入解析YOLO OBB定向边界框技术,掌握旋转目标检测的数据格式与转换方法,提升航拍等场景的检测精度。

2024-07-28博客文章#深度学习#计算机视觉阅读 5,246评论 0赞 0

【课程总结】Day15(中):图像分割之实例分割

深入理解实例分割与语义分割的区别,掌握YOLOv8实例分割代码实战,学习COCO数据集下载与FiftyOne可视化使用方法。

2024-07-27博客文章#深度学习#计算机视觉阅读 5,991评论 0赞 0

【课程总结】Day15(上):图像分割之语义分割

深入讲解语义分割的像素级分类原理,剖析U-Net模型编码器-解码器结构、收缩路径与扩展路径,并提供PyTorch代码实践教程。

2024-07-20博客文章#深度学习#计算机视觉阅读 3,185评论 0赞 0

【课程总结】Day14:MTCNN过程的深入理解

深入解析MTCNN训练前的数据预处理过程,详解CelebA数据集标注格式与正负样本生成的核心逻辑。

2024-07-05博客文章#深度学习#计算机视觉阅读 1,979评论 0赞 0

【课程总结】Day13(下):人脸识别和MTCNN模型

详解MTCNN人脸检测模型的三阶段级联网络(P-Net/R-Net/O-Net),深入理解图像金字塔、NMS非极大值抑制等核心模块在人脸定位中的应用原理。

2024-07-01博客文章#深度学习#计算机视觉阅读 5,616评论 0赞 0

【课程总结】Day13(上):使用YOLO进行目标检测

详解YOLO目标检测原理,对比Anchor-based与Anchor-free方法,提供摄像头实时检测与图片检测代码示例。

2024-06-30博客文章#深度学习#计算机视觉阅读 5,492评论 0赞 0

【课程总结】Day17(下):初始Seq2Seq模型

深入理解Seq2Seq模型结构、编码器解码器工作原理,附机器翻译Demo代码实践,掌握序列到序列转换的核心技术。

2024-07-30阅读 2,214评论 0赞 0
博客文章#深度学习#自然语言处理

【课程总结】Day17(中):LSTM及GRU模型简介

深入解析LSTM和GRU的门控机制与结构差异,附PyTorch代码示例,帮你选择适合的序列建模方案。

2024-07-30阅读 4,892评论 0赞 0
博客文章#深度学习#自然语言处理

【课程总结】Day17(上):NLP自然语言处理及RNN网络

深度学习NLP实战:基于PyTorch的汉字向量化、分词、词嵌入及RNN网络构建全流程,适合初学者入门。

2024-07-30阅读 2,261评论 1赞 0
博客文章#计算机视觉

【课程总结】Day16:对抗生成网络GAN

深入解析GAN网络的核心思想,生成器与判别器如何通过对抗训练实现逼真图像生成。

2024-07-29阅读 2,776评论 0赞 0
博客文章#深度学习#计算机视觉

【课程总结】Day15(下):图像分割之旋转目标检测

深入解析YOLO OBB定向边界框技术,掌握旋转目标检测的数据格式与转换方法,提升航拍等场景的检测精度。

2024-07-28阅读 5,246评论 0赞 0
博客文章#深度学习#计算机视觉

【课程总结】Day15(中):图像分割之实例分割

深入理解实例分割与语义分割的区别,掌握YOLOv8实例分割代码实战,学习COCO数据集下载与FiftyOne可视化使用方法。

2024-07-27阅读 5,991评论 0赞 0
博客文章#深度学习#计算机视觉

【课程总结】Day15(上):图像分割之语义分割

深入讲解语义分割的像素级分类原理,剖析U-Net模型编码器-解码器结构、收缩路径与扩展路径,并提供PyTorch代码实践教程。

2024-07-20阅读 3,185评论 0赞 0
博客文章#深度学习#计算机视觉

【课程总结】Day14:MTCNN过程的深入理解

深入解析MTCNN训练前的数据预处理过程,详解CelebA数据集标注格式与正负样本生成的核心逻辑。

2024-07-05阅读 1,979评论 0赞 0
博客文章#深度学习#计算机视觉

【课程总结】Day13(下):人脸识别和MTCNN模型

详解MTCNN人脸检测模型的三阶段级联网络(P-Net/R-Net/O-Net),深入理解图像金字塔、NMS非极大值抑制等核心模块在人脸定位中的应用原理。

2024-07-01阅读 5,616评论 0赞 0
博客文章#深度学习#计算机视觉

【课程总结】Day13(上):使用YOLO进行目标检测

详解YOLO目标检测原理,对比Anchor-based与Anchor-free方法,提供摄像头实时检测与图片检测代码示例。

2024-06-30阅读 5,492评论 0赞 0