一文看尽深度学习中的各种数据增强(四)

简介: 一文看尽深度学习中的各种数据增强

以下是笔者写过的相关总结系列篇,有需要的读者可自行查阅:

万字长文带你入门计算机视觉

万字长文带你入门生成对抗网络

万字长文带你入门Transformer

图像分类大盘点

目标检测大盘点

语义分割大盘点

一文看尽深度学习中的各种损失函数

一文看尽深度学习中的各种池化方法

一文看尽深度学习中的各种注意力机制


image.png


目录
相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow 算法框架/工具
使用Python实现深度学习模型:智能数据隐私保护
使用Python实现深度学习模型:智能数据隐私保护 【10月更文挑战第3天】
112 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
深度学习的魔法:如何用神经网络解锁数据的奥秘
在人工智能的璀璨星空中,深度学习犹如一颗最亮的星,它以其强大的数据处理能力,改变了我们对世界的认知方式。本文将深入浅出地介绍深度学习的核心概念、工作原理及其在不同领域的应用实例,让读者能够理解并欣赏到深度学习技术背后的奇妙和强大之处。
46 3
|
3月前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow 算法框架/工具
使用Python实现深度学习模型:智能数据隐私保护
使用Python实现深度学习模型:智能数据隐私保护
70 1
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 计算机视觉
深度学习之缺失数据的图像修复
基于深度学习的缺失数据图像修复是一种通过深度学习技术填补图像中缺失或损坏部分的过程。这种技术在图像处理领域具有重要意义,能够改善图像的视觉质量,并在许多实际应用中发挥作用,如图像恢复、视频编辑和图像生成等。
67 4
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
深度学习与神经网络:探索复杂数据的表示
【9月更文挑战第26天】深度学习作为人工智能领域的明珠,通过神经网络自动从大数据中提取高级特征,实现分类、回归等任务。本文介绍深度学习的基础、张量表示、非线性变换、反向传播及梯度下降算法,并探讨其在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用与挑战。未来,深度学习将更加智能化,揭示数据背后的奥秘。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理
【绝技揭秘】模型微调与RAG神技合璧——看深度学习高手如何玩转数据,缔造预测传奇!
【10月更文挑战第5天】随着深度学习的发展,预训练模型因泛化能力和高效训练而备受关注。直接应用预训练模型常难达最佳效果,需进行微调以适应特定任务。本文介绍模型微调方法,并通过Hugging Face的Transformers库演示BERT微调过程。同时,文章探讨了检索增强生成(RAG)技术,该技术结合检索和生成模型,在开放域问答中表现出色。通过实际案例展示了RAG的工作原理及优势,提供了微调和RAG应用的深入理解。
62 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 数据处理
深度学习的数据增强
基于深度学习的数据增强技术旨在通过生成或变换现有数据,来提高模型的泛化能力和鲁棒性。数据增强在图像、文本、语音等各种类型的数据处理中都起着至关重要的作用。
50 1
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 TensorFlow
从数据小白到AI专家:Python数据分析与TensorFlow/PyTorch深度学习的蜕变之路
【9月更文挑战第10天】从数据新手成长为AI专家,需先掌握Python基础语法,并学会使用NumPy和Pandas进行数据分析。接着,通过Matplotlib和Seaborn实现数据可视化,最后利用TensorFlow或PyTorch探索深度学习。这一过程涉及从数据清洗、可视化到构建神经网络的多个步骤,每一步都需不断实践与学习。借助Python的强大功能及各类库的支持,你能逐步解锁数据的深层价值。
67 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 编解码 自动驾驶
lidar激光雷达介绍,以及使用激光雷达数据通过深度学习做目标检测
lidar激光雷达介绍,以及使用激光雷达数据通过深度学习做目标检测
68 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法
数据规范化在深度学习中的重要性
【8月更文挑战第23天】
66 0