当前位置：网站首页 » 观点 » 内容详情

深度学习模型权威发布_深度神经网络模型(2024年12月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-12-03

深度学习模型

机器学习和深度学习的7个关键区别机器学习和深度学习在许多方面有着显著的区别。以下是它们之间的主要差异：数据要求 𐟓Š 数据量机器学习：一些传统的机器学习算法在小数据集上也能有效工作。例如，决策树算法可以在几千条数据上进行训练并获得不错的模型。但对于复杂任务和高精度要求，也需要大量数据。深度学习：通常需要大量的数据才能发挥其优势。以图像识别为例，像ResNet这样的深度学习模型，往往需要数以万计甚至更多的图像来进行训练，以学习到足够复杂的图像特征。数据标记 𐟔 机器学习：监督学习任务中，数据标记要求比较严格，标记质量直接影响模型性能。如在垃圾邮件分类任务中，每封邮件都需要准确标记为垃圾邮件或非垃圾邮件。深度学习：虽然在监督学习场景下也需要标记数据，但在一些无监督或自监督学习方法中，可以利用大量未标记的数据进行预训练，挖掘数据内部结构，例如通过自编码器对大量图像进行无监督学习来提取特征。模型结构 𐟏›️ 复杂度机器学习：模型结构相对简单。如线性回归模型，其本质是一个简单的线性方程；决策树模型是基于树结构的规则集合，直观易懂。深度学习：结构复杂，由多个隐藏层组成。例如Transformer架构，具有多头注意力机制和多层前馈神经网络，模型参数众多，结构深度和宽度可以灵活调整。特征学习方式 𐟧 机器学习：特征工程至关重要，需要人工提取和选择特征。例如在文本分类中，可能需要人工设计词袋模型、TF-IDF等特征来表示文本。深度学习：能够自动从数据中学习特征表示。以卷积神经网络（CNN）为例，在图像识别中，它可以通过卷积层自动学习图像中的边缘、纹理等特征，无需人工干预。计算资源和训练 ⚙️ 计算资源需求机器学习：对计算资源要求相对较低。许多传统机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，可以在普通的CPU上进行训练，并且训练时间较短。深度学习：需要大量的计算资源，特别是在训练大型模型时。深度神经网络的训练通常需要使用GPU（图形处理器）或TPU（张量处理器）进行加速，并且可能需要多个计算设备进行分布式计算。训练时间机器学习：训练时间通常较短。简单的机器学习模型可能在几分钟或几小时内完成训练，如k-近邻算法在小规模数据集上的训练。深度学习：训练时间较长，尤其是对于深度和复杂度较高的模型。例如，训练一个大规模的语言模型可能需要数天、数周甚至数月的时间。通过这些对比可以看出，机器学习和深度学习各有优势和适用场景，选择合适的方法对于解决具体问题至关重要。

嵌入式AI学习路线：轻松月入30k+！嘿，朋友们！是不是已经迫不及待想把你的深度学习模型应用到实际生活中了？毕竟杰哥和梅花大佬都是通过嵌入式AI项目拿到了高薪offer！𐟎𛊥䩯𜌦ˆ‘就带你深入了解如何在边缘端部署你的神经网络模型，让你的AI项目更加贴近实际应用场景！首先，我们得掌握Linux。有了Linux，就相当于有了打开边缘计算大门的钥匙。𐟔‘ 通过Linux，我们可以轻松地管理和配置边缘设备，实现模型的快速部署。有了模型权重文件，我们的神经网络就有了“大脑”。𐟧 将这个“大脑”与Linux系统结合，就能在边缘端实现模型的推理。边缘计算平台的选择 𐟔劊我们常用的边缘计算平台有两种：英伟达Jetson Nano和瑞芯微RK系列芯片。英伟达Jetson Nano 𐟔𕊦“作类似Windows，只需将模型权重和推理程序部署到Jetson中，配置好TensorRT SDK，就能实现模型的快速推理和权重文件类型的转换。𐟔„ 瑞芯微RK系列 𐟔𕊧›𘨾ƒ于英伟达，瑞芯微芯片更加经济实惠，同时具备GPU、NPU和硬件加速模块。𐟒𐠩€š过视频框架读取视频流，使用OpenCV或RGA硬件加速进行图像预处理，调用RKNN API进行模型推理，最后编写后处理函数分析输出结果，绘制识别框。𐟖𜯸 边缘计算的优势与挑战 𐟌 边缘计算相较于云端计算，具有更高的安全性和更低的网络延迟，但推理速度相对较慢。𐟌 因此，我们需要充分利用硬件资源，比如使用硬件加速、GPU异构计算处理图像，使用NPU进行推理，合理配置模型框架参数，从底层加速模型推理过程。𐟔犦€𛧻“ 𐟚€ 跟着杰哥，一步步将你的神经网络模型部署到边缘端，让你的AI项目更加强大！记得关注，下一篇笔记我们继续深入探讨边缘计算的更多技巧和实战经验！

深度学习模型调参指南：提升性能的实用技巧在深度学习中，调整参数是优化模型性能的关键。以下是一些实用的调参技巧，帮助你提升模型效果： 𐟓学习率设置学习率是影响训练效果的重要因素。通常可以从1e-3、3e-4和1e-4开始测试，通过多次实验和观察结果来进行二分法迭代搜索，找到最佳学习率。 𐟓选择优化器如果不确定使用哪个优化器，推荐使用Adam。它在绝大多数情况下表现良好，适用于多种问题。 𐟓批量大小的选择并非批量越大越好。虽然更大的批量可以加快训练速度，但在某些情况下，过大的批量反而可能降低模型性能。试着减小批量，可能会意外取得较好的效果。 𐟓网络初始化若模型训练初期难以收敛或陷入局部最优，尝试更换网络的初始化方法。虽然PyTorch提供了默认初始化，其他方法可能会为模型带来新的机会。 𐟓学习率衰减使用学习率衰减是提升模型训练效果的有效策略。设定一个指数衰减的调度器，衰减率为0.99，通常能带来显著的改进。在处理大规模训练集时，可以考虑适当增大衰减率。 𐟓随机种子与早停如果数据集较小且模型性能接近基线，可以尝试固定随机种子并批量训练。通过监控损失值的下降情况，选取最佳的随机种子进行深入训练，有望获得更佳的结果。 𐟓激活函数的选择 ReLU在大多数情况下表现良好，但可以尝试Leaky ReLU或PReLU等其他激活函数，前者在某些任务中效果不错。 𐟓添加归一化层为网络引入各种归一化层（如BatchNorm、LayerNorm、GroupNorm等）可以改善训练效果。虽然效果可能不明显，但这些改动通常不会对代码产生太大影响。通过这些技巧，你可以更好地优化深度神经网络的参数，提升模型的性能。

深度学习硕士毕业论文创新点挖掘指南近期，许多同学都在问我关于深度学习模型创新点的挖掘方法。为了帮助大家顺利完成毕业论文，我整理了一些思路，希望能对你们有所帮助。选择一个优质的基线模型 𐟏† 首先，找到一个在你研究方向上较新的、易于复现的模型代码。深入研读并成功运行这个模型，以此作为你的基线模型。这样，你的起始指标就不会太差，为后续的创新工作打下良好的基础。大胆魔改模型架构 𐟔犤𛥥Ÿ𚧺🦨ᥞ‹为基础，开始你的创新尝试。可以融入一些热门模块，比如残差模块来助力梯度传导，注意力机制来精准聚焦关键信息，循环模块来处理时序数据，或者transformer模块来提升性能。你还可以用新型的深度卷积或可变形卷积来替换普通的卷积，优化特征提取效果。此外，还可以探索一些热门概念，比如将有监督学习拓展为半监督或无监督学习，运用知识蒸馏、元学习或对比学习等。如果思路受阻，不妨广泛阅读论文，除了顶尖会议的论文，普通中文期刊和国内硕士论文也是不错的灵感源泉。精心训练与成果展示 𐟓ˆ 最后，精心训练你魔改后的模型，力求在指标提升、计算速度加快或网络轻量化等方面有所建树。例如，提高分类准确率、加快推理速度、减少模型参数量等，都可以成为你的创新亮点。深度学习网络虽然内部机制难以明晰，但只要能通过严谨的实验证实你的工作成效，就可以认定为创新点。关键在于用清晰的逻辑讲述你的研究历程，从模型构建、魔改缘由，到训练成果和创新之处，让整个故事连贯且令人信服。希望这些建议能帮助你顺利完成毕业论文，找到属于你的创新点！𐟎“

深度学习五大研究方向，你知道吗？ 1️⃣ 探索深度学习模型的复杂特性，如高度非线性和巨大的参数空间，建立一套揭示其工作机理的理论框架，形成一组有效的分析工具和方法。 2️⃣ 研发一系列基于非神经网络结构的新型机器学习模型、方法和技术，旨在提升深度学习模型的可解释性、扩展性和易配置性。 3️⃣ 提出多种低存储和计算资源消耗的深度学习模型和方法，设计适用于非凸深度学习训练的新型梯度与非梯度优化技术，以大幅提升深度学习技术的部署能力。 4️⃣ 针对小样本、无监督样本、弱标记样本和非单标记样本，提出新的深度学习方法和技术，以减少深度学习对大规模高质量标注数据的依赖。 5️⃣ 拓展深度学习的应用领域，提出适用于在线学习、强化学习和博弈学习的深度学习方法和技术。

深度学习毕业设计全流程详解我的毕业设计项目是基于深度学习模型的平台设计与开发。这个项目难度极高，基本上找别人做的话，加价到1万也不一定有人接。那些接毕设的，一晚上能搞定1-2k的活。我之前也是啥都不会，不管是平台开发还是深度学习。虽然现在不能说完美完成，但老师说应该能通过。下面我大概说一下我都做了哪些工作。下载模型 𐟓助斥…ˆ，我下载了老师自己开发的模型。如果你是下载现成的模型，也是一样的步骤。训练代码 𐟒𛊦ˆ‘的模型是没有训练过的，相当于这个也是我的工作量。虽然不是复现，但其实这个训练是老师找了个同学帮我一块弄的。我当时啥都不会，改了三四次总是有bug，后来老师亲自改了两次才能正常用。建议跑代码时租个服务器，我直接用的是老师给的实验室服务器，所以这个钱就省了。这个代码就算在有GPU的电脑上也很难跑，更别说我是轻薄本了。评价指标 𐟓Š 在训练过程中，老师还给这个代码加了一个评价指标，可以和其他模型进行对比。这个是直接加到train里的，跑的时候也会生成一份指标，再和已有的论文里的数据对比一下，证明自己创新的更优秀就成功一半了。不同学习率的数据训练 𐟔„ 我还分别训练了不同学习率的数据，这个特别简单，main函数里改一下数字就行了，然后保存的loss值做一个曲线对比。好像也可以直接用wandb，有时间的话还是用这个专业一点，估计琢磨琢磨也就两个小时。我当时在办公室半天弄不好老师没让我用这个，我事后整理的曲线，这种动动手指不用写代码还能提现工作量的活多干。数据集分析 𐟓ˆ 我训练的数据集也是网站上现成的的，老师直接让我用这个，但我还是把那些数据下载下来挨个画图分析了一下，比如分析它是否均衡。虽然不均衡也没什么用，反正我也没想着调整，到时候答辩万一被问到就尴尬了。这些都是我事后为了增加工作量补的。写预测代码 𐟖‹️ 接下来是写一个预测代码，调用刚才训练生成的模型写一个代码执行你想实现的功能。这个其实还是有些难的，代码不长核心就20行吧，但是我跑不通，老师还给我找了个同学帮我改，他帮我改了一下午才能成功跑通。所以这个其实还是挺难的，看着少罢了，中间需要调用模型，对模型接口不熟悉就改不完debug。总结 𐟓 这就是我毕业设计的主要工作量。虽然过程中遇到很多困难，但通过不断学习和努力，终于完成了这个项目。希望我的经验能对大家有所帮助！

深度学习模型训练技巧大揭秘 𐟌Ÿ 最近有个项目在GitHub上火了，两天内就斩获了2000颗星，简直爆炸！这个项目叫“深度学习模型代码复现与训练技巧大合集”，涵盖了各种深度学习架构的实现代码和模型训练的最佳实践。无论你是深度学习的新手还是老手，这个项目都能让你受益匪浅。项目的作者是威斯康辛大学麦迪逊分校的助理教授Sabastian Raschka，他可是个大牛啊！这个项目包含了大量的深度学习架构、模型和技巧，从传统的机器学习到多层感知机、卷积神经网络、度量学习、自编码器、生成对抗网络、循环神经网络、有序回归等等，几乎涵盖了深度学习的方方面面。更棒的是，项目还提供了TensorFlow和PyTorch的实现代码，简直是手把手教你如何复现这些模型。除了这些，项目还介绍了如何使用PyTorch周期学习率以及数据集处理和模型训练的各种技巧。简直是手把手教你如何从零开始训练一个深度学习模型。如果你对深度学习感兴趣，或者正在做深度学习项目，强烈推荐你去看看这个项目！项目的地址我已经整理好了，赶紧去GitHub上搜索吧！

深度学习入门指南：从零开始到实战深度学习在各个领域的应用越来越广泛，如果你对这个强大的机器学习方法感兴趣，以下是一些入门建议，帮助你从零开始到实践。一、掌握基本概念 𐟓š 在开始学习深度学习之前，了解一些关键概念是非常重要的。以下是一些基础概念：神经元：神经元模型具备输入、输出和计算功能。神经网络：它从信息处理的视角对人脑神经元网络进行抽象，构建简单模型，并通过不同连接方式形成多样化网络。前向传播和反向传播：这是神经网络运行的基本方式。前向传播用于计算输出结果，反向传播则用于更新网络参数。激活函数：激活函数决定了神经元的输出，了解不同的激活函数及其作用十分必要。损失函数：损失函数用于评估模型预测结果与实际结果之间的差异。优化算法：优化算法用于更新神经网络参数，以达到最小化损失函数的目的。二、夯实编程和数学基础 𐟒𛰟“ 深度学习需要一定的编程和数学基础，具体如下：编程语言：Python 是深度学习的主流编程语言，需学习其基本语法和常用库。线性代数：深度学习中常使用矩阵和向量进行计算，因此了解线性代数的基本概念是必不可少的，但要求并不高。概率与统计：掌握基本的概率和统计概念有助于理解深度学习模型的运行原理。三、熟悉深度学习框架 𐟓抦𗱥𚦥�𙠦ᆦž𖨃𝥤Ÿ助力你更便捷地构建、训练和部署深度学习模型。以下是一些常见的深度学习框架： TensorFlow2：由 Google 开发的开源框架，具有简单、模块封装良好、容易上手的特点，对新手较为友好。 PyTorch：由 Facebook 开发的开源框架，许多前沿算法都采用 PyTorch 版本。四、钻研经典模型 𐟔 学习经典的深度学习模型和案例有助于深入理解深度学习。以下是一些值得学习的模型：卷积神经网络（CNN）：这是一种专门处理具有网格结构数据的神经网络，常用于图像识别和计算机视觉任务。循环神经网络（RNN）：这是用于序列数据建模和自然语言处理任务的常用模型，其结构通常为输入层 - 隐藏层 - 输出层。生成对抗网络（GAN）：该模型用于生成新的数据样本。通过以上步骤，你可以逐步掌握深度学习的核心概念和技能，并应用于实际问题中。祝你学习顺利！

深度学习代码修改指南：从零开始到实战嘿，大家好！今天我们来聊聊如何修改深度学习神经网络的代码。其实，这个过程并没有你想象的那么复杂，只要你掌握了几个关键步骤，就能轻松上手。让我们一起来看看吧！理解程序结构 𐟧 首先，你需要对整个程序的结构有一个清晰的认识。以Pytorch为例，程序主要分为两部分：Dataloader和网络模型。Dataloader负责读取数据并将其转换为tensor，而网络模型（继承自nn.Module）则将这些tensor计算生成最终输出。这两部分是完全解耦的，因此可以独立调试和修改。修改Dataloader 𐟓 如果你需要调整数据的处理方式，就要从Dataloader入手。通常情况下，你需要重写Dataset类，确保getitem函数正确地从硬盘读取数据，并完成预处理和数据增强。如果需要更复杂的处理，比如实现正负样本均衡，则需要修改batch_sampler或collect_fn函数。理解PytorchDataloader的流程后，你可以独立调试Dataloader，遍历数据，确保生成的tensor维度和dtype正确。对于图像数据，还可以通过可视化检查预处理和数据增强效果。调试网络部分 𐟔犧𝑧𛜩ƒ襈†和Dataloader是独立的，可以使用tensor.rand([B,C,H,W])随机生成tensor进行调试，无需依赖主训练函数。网络代码一般由卷积层、线性层、激活函数、归一化层和一些矩阵计算层组合而成。为了方便调参，通常会使用类似make_layer的函数来构建网络结构，这样可以通过参数设置调整网络规模，但这可能会使代码结构不太直观。直观了解网络结构 𐟑€ 为了更直观地了解网络结构，可以使用print输出网络，遍历named_parameters()查看网络的所有参数及其大小。通过单步调试，检查网络类的构造函数，找出每个层是由哪个类或函数生成的。掌握了这些信息后，就能更清楚地进行网络的修改。勇敢尝试 𐟒ꊦœ€后，勇敢尝试，不要害怕报错。通过反复调试和修改，逐渐掌握深度学习模型的精髓。记住，实践是检验真理的唯一标准！希望这些小技巧能帮到你，祝你在深度学习的道路上越走越远！#深度学习

南洋理工NLP课题，速看！ 𐟔堦ƒ𓨦在人工智能领域深造的你，千万不要错过这个超级适合的科研项目！导师是南洋理工大学计算机科学与工程学院教授，他在包括NeurIPS、ICLR、ACL、EMNLP、KDD、WWW、TACL、AAAI等顶级会议和期刊上发表了40多篇论文。 𐟑€ 研究方向：人工智能、深度学习和自然语言处理的交叉领域 𐟔𕣀项目背景】自然语言处理（NLP）是人工智能的一个分支，旨在帮助计算机理解和使用人类语言，从而实现更高效的人机交互。NLP的发展借鉴了计算机科学和计算语言学等多个学科，致力于填补人类交流与计算机理解之间的空白。 NLP的应用非常广泛，因为人们用语言传达了最多的信息：网络搜索、广告、电子邮件、客户服务、语言翻译、放射学报告等。最近，深度学习方法在许多不同的NLP任务中获得了很高的绩效。这些模型通常可以使用单个端到端模型进行培训，并且不需要传统的特定任务功能工程。项目也将围绕着NLP的后端模型与前端应用一并展开。 𐟔𕠔opic： 1️⃣ 自然语言处理及其应用介绍：学生将在本周接触到NLP的发展情况及前沿应用领域，并在本周巩固编程及数据预处理工具的使用 2️⃣ 分类的深度学习模型如LSTM、注意力模型及其在伪新检测、情感分析中的应用 3️⃣ 生成模型如Seq2Seq及其在机器翻译中的应用 4️⃣ 自然语言处理前沿技术：OpenAI GPT等预训练语言模型 𐟔𕠩€‚合人群对人工智能、深度学习、人机交互、语音识别、机器翻译等专业领域感兴趣的学生。学生需要大学概率论基础，至少会使用一门编程语言实现如经典机器学习算法，有Pytorch/Tensorflow等深度学习项目开发经验的申请者优先。 𐟔𕠩ṧ›𖨎𗊰Ÿ‘‰ 成绩单+学术报告+结业证明 𐟑‰ 优秀学生获得教授EDU邮箱私人推荐信 𐟑‰ EI/CPCI级国际会议论文发表 𐟔𕠦•™授介绍 Luu导师现任南洋理工大学计算机科学与工程学院教授。（𐟔奅觐ƒ专排TOP7）他于2018年至2020年在麻省理工学院CSAIL担任博士后研究员。在多篇人工智能领域顶刊发表40多篇论文，在EMNLP等学术会议担任高级职务，并获得了2021年ICLR的杰出论文奖。

专栏内容推荐

576 x 272 · jpeg
一文读懂深度学习-人工智能-火龙果软件
素材来自:uml.org.cn

1800 x 1013 · png
【总结】言有三&阿里天池深度学习模型设计直播汇总 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1396 x 778 · jpeg
什么是深度学习? - melons - 博客园
素材来自:cnblogs.com

1440 x 844 · png
一文看懂深度学习发展史和常见26个模型 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
960 x 540 · png
技巧 | 如何画出漂亮的深度学习模型图-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1512 x 851 · jpeg
深度学习模型部署流程概述 - 掘金
素材来自:juejin.cn

1172 x 953 · jpeg
什么是人工智能计算？
素材来自:mvrlink.com
516 x 1000 · gif
深度学习的特征可视化及模型评估方法与流程
素材来自:xjishu.com

1239 x 1519 · jpeg
基于深度学习模型的跨年龄式人脸识别系统
素材来自:xjishu.com
1361 x 1667 · jpeg
深度学习模型的部署方法、装置、电子设备及存储介质与流程
素材来自:xjishu.com

859 x 569 · jpeg
深度增强学习【1】走向通用人工智能之路 | Greenwicher's Blog
素材来自:blog.greenwicher.com
960 x 540 · png
技巧 | 如何画出漂亮的深度学习模型图-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1000 x 780 · jpeg
GitHub - JusperLee/Deep-Learning: Learn to deep learning the code of your own records.
素材来自:github.com
960 x 540 · jpeg
160个模板！深度学习模型图难画论文难中？这个ML Visual利器帮你快速画出漂亮的模型图 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com