深度学习之编程错误自动修复
基于深度学习的编程错误自动修复（Automated Code Repair Using Deep Learning）是一种利用深度学习技术自动检测、定位并修复代码中的错误的技术。它旨在减少开发者手动调试和修复代码的时间，并提高代码的质量和可靠性。这一技术在大规模软件开发中具有显著的应用价值，尤其在提升开发效率、减少故障恢复时间方面表现突出。 1. 背景与动机 编程错误修复是软件开...
PyTorch深度学习入门课：编程小白也能玩转的高级数据分析术
踏入深度学习的浩瀚宇宙，即便是编程领域的初来乍到者，也能凭借PyTorch这一强大工具，解锁高级数据分析的无限可能。PyTorch以其简洁的API设计、动态计算图以及灵活易用的特性，成为了许多学者和工程师的首选。今天，就让我们携手踏上这场从编程小白到深度学习高手的蜕变之旅。 第一步：环境搭建首先，确...
深度学习中的图像识别：从理论到实践Java中的多线程编程入门指南
深度学习是一种模拟人脑神经网络的机器学习方法，它在图像识别领域有着广泛的应用。图像识别是指让计算机能够识别和理解图片中的内容，这对于自动驾驶、医学诊断、安全监控等领域都有着重要的意义。 在深度学习中，我们通常使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）来处理图像数据。CN...
【吴恩达课后编程作业】第三周作业 （附答案、代码）隐藏层神经网络 神经网络、深度学习、机器学习
✌ 我们要实现一个能够分类样本点的神经网络numpy：常用数学工具库matplotlib：python的画图工具LogisticRegression：逻辑回归模型lightgbm：lgb模型cross_val_score:交叉验证import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from testCases import * import sk....
【吴恩达课后编程作业】第二周作业 （附答案、代码） Logistic回归 神经网络、深度学习、机器学习
✌ 我们要实现一个能够识别猫的图片的简单神经网络numpy：常用数学工具库matplotlib：python的画图工具h5py：读取h5格式文件的工具lr_utils：用于加载训练及测试数据import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import h5py from lr_utils import load_dataset✌ 加载训练测试....
Nat. Commun. | 深度学习探索可编程RNA开关
1.背景具有特定生物学功能的工程RNA分子在合成生物学中发挥着重要作用，特别是作为小分子、蛋白质和核酸的可编程反应元件；例如作为核糖开关、核糖调节因子和核酶，且在体内和体外都可应用。工程RNA分子功能的多样性给这种新兴的合成生物学预测模型的设计和验证带来挑战。目前，用于揭示RNA序列、结构和行为之间基本关系的研究主要集中在机械热力学建模和低通量实验上，这些实验往往不能提供足够的预测性和可操作性的....
【学习记录】《DeepLearning.ai》深度学习第二课(2)：神经网络的编程基础
深度学习第二课(2)：神经网络的编程基础2.11 向量化(Vectorization)逻辑回归中计算$z=w^Tx+b$，其中$w,x$都是列向量，下面是两种方法的对比:1.循环z=0 for i in range(n_x): z+=w[i]*x[i] z+=b2.向量化z=np.dot(w,x)+b很明显向量化方法较快举例说明：import numpy as np #导入numpy...
【学习记录】《DeepLearning.ai》深度学习第二课(1)：神经网络的编程基础
深度学习第二课(1)：神经网络的编程基础2.1 二分类(binary classification)遍历m个样本的训练集，神经网络通常不进行for循环遍历，神经网络计算中先进行前向传播，后进行反向传播。逻辑回归是一个用于二分类的算法例：加入图片大小为64*64像素，保存图片需要分别保存三个矩阵（红、绿、蓝三个颜色通道）将所有颜色通道保存，得到$x$的总维度为$64*64*3$,因此$n_x=12....
吴恩达《深度学习》第一门课（2）神经网络的编程基础
2.1二分类 （1）以一张三通道的64×64的图片做二分类识别是否是毛，输出y为1时认为是猫，为0时认为不是猫： y输出是一个数，x输入是64*64*3=12288的向量。 （2）以下是一些符号定义（数据集变成矩阵之后进行矩阵运算代替循环运算，更加高效） x：表示一个nx维数据，维度为（nx,1） y：表示输出结果，取值为（0,1）； （x(i),y(i)）：表示第i组数据； X=[x(1),.....
LeCun最新演讲：深度学习大革命来了，可微分编程潜力巨大
今天上午在北京举行的GMIC大会上，Facebook首席AI科学家Yann LeCun进行了主题演讲。他介绍了当前AI的一些最新进展，FAIR在计算机视觉、机器翻译等领域提出的一些最先进的架构。LeCun认为，监督学习不会被替代，但监督会不断减少，或者不断弱化。他强调了可微分编程的潜力，称未来还会出现更多的有关深度学习的变革，比如说更复杂的架构，同时也会出现更多的新理论。 Yann LeCun.....
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