阿里云文档 2025-01-16

如何在七代安全增强型实例中部署PyTorch深度学习模型

本文介绍如何基于安全增强型实例(Intel® SGX)部署PyTorch深度学习模型的技术架构和使用流程。

文章 2024-11-27 来自:开发者社区

TensorFlow,一款由谷歌开发的开源深度学习框架,详细讲解了使用 TensorFlow 构建深度学习模型的步骤

在当今的人工智能时代,深度学习技术正发挥着越来越重要的作用。TensorFlow 作为一款强大的深度学习框架,为我们构建各种复杂的深度学习模型提供了便利。本文将深入探讨如何使用 TensorFlow 构建深度学习模型。 一、TensorFlow 简介 TensorFlow 是由谷歌开发的一个开源深度学习框架,它具有强大的计算能力、灵活的编程接口和丰富的工...

文章 2024-05-29 来自:开发者社区

深度学习在图像识别中的应用进展构建高效机器学习模型:从数据预处理到模型优化的洞见

深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN),已经彻底改变了图像识别的领域。自从Alex Krizhevsky等人在2012年ImageNet竞赛中引入深度CNN架构AlexNet以来,研究者们不断推进这一技术的边界。CNN能够通过多层非线性变换自动学习图像的特征表示,这为处理复杂的视觉识别任务提供了强大的工具。 ...

文章 2024-05-09 来自:开发者社区

Python深度学习基于Tensorflow(3)Tensorflow 构建模型

这里以实际项目CIFAR-10为例,分别使用低阶,中阶,高阶 API 搭建模型。 这里以CIFAR-10为数据集,CIFAR-10为小型数据集,一共包含10个类别的 RGB 彩色图像:飞机(airplane)、汽车(automobile)、鸟类(bird)、猫(cat)、鹿(deer)、狗(dog)、蛙类(frog)、马(horse)、船(ship)和卡车(truck)。图像...

Python深度学习基于Tensorflow(3)Tensorflow 构建模型
文章 2023-08-03 来自:开发者社区

探索UCI心脏病数据:利用R语言和h2o深度学习构建预测模型

一、引言心脏病是全球范围内的主要健康问题之一,对人类健康和生活质量造成了严重影响。随着医学研究和技术的不断发展,利用机器学习和深度学习等数据分析技术来预测心脏病的风险已经成为一种新的研究方向。本文的研究目的是基于UCI心脏病数据集[1],利用R语言和h2o深度学习框架构建一个预测模型,旨在准确预测个体患心脏病的风险。通过使用该模型,医疗专业人员可以更好地进行早期干预和预防措施,从而提高患者的生活....

探索UCI心脏病数据:利用R语言和h2o深度学习构建预测模型
文章 2023-05-14 来自:开发者社区

深度学习实战(五):通过scikit-learn模板两步构建自己的机器学习模型

1. 项目简介  最近看到一个实用的搭建机器算法的模板,与大家分享。只需要两步就能构建起自己的机器学习模型:1.明确你需要解决的问题是什么类型,以及知道解决该类型问题所对应的算法。2.从skicit-learn中调用相应的算法构建模型即可。是的!在机器学习领域,如果你只是抱着体验机器学习的心态,实现起来就是这么简单。2. 明确你要解决的问题  常见的问题类型只有三种:分类、回....

深度学习实战(五):通过scikit-learn模板两步构建自己的机器学习模型
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

深度学习基础系列(一)| 一文看懂用kersa构建模型的各层含义(掌握输出尺寸和可训练参数数量的计算方法)

      我们在学习成熟神经模型时,如VGG、Inception、Resnet等,往往面临的第一个问题便是这些模型的各层参数是如何设置的呢?另外,我们如果要设计自己的网路模型时,又该如何设置各层参数呢?如果模型参数设置出错的话,其实模型也往往不能运行了。   所以,我们需要首先了解模型各层的含义,比如输出尺寸和可训练参数数量。理解后,大家在设计自己的网路模型时,就可...

深度学习基础系列(一)| 一文看懂用kersa构建模型的各层含义(掌握输出尺寸和可训练参数数量的计算方法)
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

NIH开源迄今最大临床医疗图像数据集,用深度学习构建通用疾病检测模型!

  新智元报道  来源:HIN  作者:大明,闻菲 【新智元导读】NIH临床中心最新公布了一个迄今规模最大的多类别、病灶级别标注临床医疗CT图像开放数据集DeepLesion,研究人员在此基础上训练深度神经网络,创建了一个具有统一框架的大规模通用病灶检测器,能够更准确、更自动地衡量患者体内所有病灶的大小,实现全身范围的癌症初步评估。 4427名独立的匿名患者 1059...

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