【PyTorch实战演练】使用Cifar10数据集训练LeNet5网络并实现图像分类（附代码）
0. 前言 按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误，希望批评指正，共同进步。 本文是基于PyTorch框架使用LeNet5网络实现图像分类的实战演练，训练的数据集采用Cifar10，旨在通过实操强化对深度学习尤其是卷...
训练神经网络的7个技巧
前言 神经网络模型使用随机梯度下降进行训练，模型权重使用反向传播算法进行更新。通过训练神经网络模型解决的优化问题非常具有挑战性，尽管这些算法在实践中表现出色，但不能保证它们会及时收敛到一个良好的模型。 在本文中，您将了解在训练神经网络模型时如何充分利用反向传播算法的技巧和诀窍。 训练神经网络的挑战在...
ICLR 2024 Spotlight：训练一个图神经网络即可解决图领域所有分类问题！
在人工智能的发展浪潮中，模型的通用性和适应性一直是研究者们追求的目标。尤其是在处理图结构数据方面，如何设计一个能够应对各种分类任务的统一模型，成为了一个重要的研究方向。近年来，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了显著的成就，但相比之下，图结构数据的统一模型开发却相对滞后。这一现象的背后，...
人工智能应用工程师技能提升系列2、——TensorFlow2——keras高级API训练神经网络模型
TensorFlow 2中的Keras概述 TensorFlow 2中的Keras是一个高级深度学习API，它是TensorFlow的一个核心组件。Keras被设计为用户友好、模块化和可扩展的，允许快速构建和训练深度学习模型。 在TensorFlow 2中，Keras被集成作为TensorFlow的...
机器学习PAI基于sd 训练的脚本 改成训练大模型的网络比如小点的1.3B的 一般可以跑起来吗？
机器学习PAI基于sd 训练的脚本 改成训练大模型的网络比如小点的1.3B的 一般可以跑起来吗？你们有跑通的例子参考吗？
基于Kaggle训练集预测的多层人工神经网络的能源消耗的时间序列预测研究（Matlab代码实现）
💥1 概述本文为能源消耗的时间序列预测，在Matlab中实现。该预测采用多层人工神经网络，基于Kaggle训练集预测未来能源消耗。对于基于Kaggle训练集预测能源消耗的时间序列预测，从以下研究：1. 数据探索与可视化：首先，探索和分析你的训练集数据。了解数据的特征、分布和关系，并使...
【3-D深度学习：肺肿瘤分割】创建和训练 V-Net 神经网络，并从 3D 医学图像中对肺肿瘤进行语义分割研究（Matlab代码实现）
💥1 概述使用3D深度学习进行肺肿瘤分割是一种有前景的研究方向。V-Net是一种常用的3D神经网络，特别适用于医学图像分割任务。下面是一个基本的步骤：1. 数据收集和准备：收集具有标注好的3D医学图像数据集，其中包含肺肿瘤的区域标签。这些图像可以是通过CT扫描等方式获取的。确保数据集中包含多样性的...
DeepSpeed-MoE:训练更大及更复杂的混合专家网络
MoE MoE架构使用了类似GPT-3的NLG模型。包括350M/1.3B/6.7B(24/24/32层，1024/2048/4096隐藏尺寸，16/16/32注意头)。例如:“350M+MoE-128”是指以350M密集模型为基础模型，128位专家组成的MoE模型。 训练使用了128个A100 g...
使用训练分类网络预处理多分辨率图像
一、前言此示例说明如何准备用于读取和预处理可能不适合内存的多分辨率全玻片图像 （WSI） 的数据存储。肿瘤分类的深度学习方法依赖于数字病理学，其中整个组织切片被成像和数字化。生成的 WSI 具有高分辨率，大约为 200，000 x 100，000 像素。WSI 通常以多分辨率格式存储，以促进图像的...
使用FORCE训练的脉冲神经网络中的监督学习（Matlab代码实现）
💥 💥 💞 💞 欢迎来到本博客 ❤️ ❤️ 💥 💥🏆 博主优势： 🌞 🌞 🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳ 座右铭：行百里者，半于九十。 ...
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