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感知机:教程，实现和可视示例（感知机定义）

感知器是人工神经网络的组成部分，它是大脑中生物神经元的简化模型。感知器是最简单的神经网络，仅由一个神经元组成。感知器算法由FrankRosenblatt于1958年发明。以下是生物神经元的图示：经由树突接收到神经元的大部分输入信号。其他神经元与这些树突形成约1,000至10,000个连接。来自连接...

简单学Python——NumPy库2—创建数组(zeros、ones、empty方法)

前面我们学过了创建Numpy数组的两种方法：列表转数组和arange方法。今天接着学zeros、ones、和empty方法来创建数组。1、zeros方法。调用zeros会创建一个全为0值的数组。importnumpyasnp#生成一个8行两列、值为0的数组dt=np.zeros([8,...

深度学习/计算机视觉常见的8个错误总结及避坑指南

人类并不是完美的，我们经常在编写软件的时候犯错误。有时这些错误很容易找到：你的代码根本不工作，你的应用程序会崩溃。但有些bug是隐藏的，很难发现，这使它们更加危险。在处理深度学习问题时，由于某些不确定性，很容易产生此类错误：很容易看到web应用的端点路由请求是否正确，但却不容易检查梯度下降步...

NVIDIA Triton 系列文章(8):用户端其他特性

前面文章用Triton开源项目提供的image_client.py用户端作示范，在这个范例代码里调用大部分Triton用户端函数，并使用多种参数来配置执行的功能，本文内容就是简单剖析image_client.py的代码，为读者提供撰写Triton用户端的流程。...

Q-Learning用哪种搜索策略更好?|强化学习进阶指南

王小新编译自Medium量子位出品|公众号QbitAIQ-Learning是强化学习中最常用的算法之一。Medium上有篇文章，讨论了这种算法的一个重要部分：搜索策略。量子位搬运过来，以下为博客译文：我们先介绍下有关概念和符号。强化学习强化学习（ReinforcementLearnin...

人工智能--人群密度的展示方式（人群密度识别）

密度图（densitymap）是用于表示空间中某些特征（如物体、人数、物质等）的密度分布的图像，广泛应用于计算机视觉领域，特别是在目标检测和人群计数等任务中。密度图有多种表示方式，根据应用和需求不同，常见的表示方式包括以下几种：1.灰度图表示（GrayscaleDensityMap）描述...

试试这4种深度学习中的高级优化技术吧

来源：DeepHubIMBA...

深度学习中的NumPy基础（深度学习epoch越高越好吗）

NumPy或NumericPython是一个开放源码的Python库，它使复杂的数值操作变得容易。与机器学习和深度学习应用工作涉及复杂的数字操作与大量的数据集。与纯Python实现相比，NumPy使得实现这些操作相对简单和有效。从核心上说，NumPy实现了Python(n维数组...