LSTM情感分析、短信、身份证识别 补充说明 适合大数据毕业设计、数据分析、爬虫类计算机毕业设计 介绍 音乐数据的爬取：爬取歌曲、歌手、歌词、评论 音乐数据的可视化：数据大屏+多种分析图【十几个图】 深度学习之LSTM 音乐评论情感分析 交互式协同过滤音乐推荐： 2种协同过滤算法、通过点击歌曲喜欢来修改用户对歌曲的评分 歌词、乐评的词云 登录、注册、修改个人信息等【集成身份证识别、短信验证码等】 黄河...

1.表示子空间        在深度学习中，“不同的表示子空间”通常是指模型通过不同的参数（例如权重矩阵）将输入数据映射到不同的高维空间，这些空间被称为表示子空间。每个子空间都能够捕获输入数据中不同的特征或模式。以下是一些详细解释： 1. 特征表示：        在机器学习中，特征表示是指数据在某个空间中的表示形式。一个模型的目的是找到一个良好的特征表示，使得数据中的模式和关系能够被容易地识别和利用...

tensor(6.), tensor(1.5000), tensor(9.)) 1.2 向量 向量泛化自标量，可以被视为标量值组成的列表，相当于把标量从零阶推广到一阶，这些标量值被称为向量的元素。 在深度学习中，使用一维张量表示向量，可以理解为一维数组。 使用下标来引用向量的任一元素。向量的长度通常称为向量的维度。可以通过张量的.shape属性访问向量的长度。 形状（shape）列出了张量沿每个轴的长...

深度学习基础——残差神经网络（ResNet） 1. 定义 残差神经网络（ResNet）是一种深度神经网络结构，由微软研究院的Kaiming He等人于2015年提出。它通过引入残差块（Residual Block）来解决深度神经网络的退化问题，使得网络可以更深地进行训练。ResNet在ImageNet图像识别挑战赛上取得了第一名的成绩，并在许多领域取得了显著的成功应用。 2. 如何计算 ResNet...

量本质上是一个n维数组，它在numpy中为ndarray,  在pytorch中称为tensor ， 两者的区别在于： numpy仅支持CPU计算tensor能支持GPU运算，并且支持自动微分，更适合深度学习 2. 张量的访问 一个二维矩阵a，可以使用切片的方式灵活访问： 访问指定元素：a [1,2]访问一整行元素：a [1,:]访问一整列元素：a[:,1]访问1到3行之间、第1列以后的矩形区域：a[...

1. 定义及联系 计算机视觉（Computer Vision）是指利用计算机和相应的数字信号处理技术，对从现实世界中获取的图像和视频数据进行理解和分析的研究领域。而深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个分支，通过多层神经网络模型学习数据的表示，实现对复杂模式和结构的学习。深度学习技术已经成为了计算机视觉领域的主要驱动力之一，通过深度学习方法可以自动学习到数据的特征表示，从而大大提高了...

🔥个人主页：Quitecoder 🔥专栏：c++笔记仓 目录 `1.基本框架``2.构造和销毁``3.元素访问``4.获取迭代器与容量操作``reserve开空间` `5.对内容的修改``迭代器失效` 1.基本框架 namespace own { template<class T> class vector { public: typedef T* iterator; typedef const T...

1. 查看显卡驱动及对应cuda版本关系 1.1 显卡驱动和cuda版本信息查看方法 在命令行中输入【nvidia-smi】可以当前显卡驱动版本和cuda版本。 根据显示，显卡驱动版本为：Driver Version: 516.59，CUDA 的版本为：CUDA  Version 11.7。 此处我们可以根据下面的表1 显卡驱动和cuda版本对应关系得知，Driver Version: 527.47...

深度学习基础——循环神经网络的结构及参数更新方式 深度学习领域的一大重要分支是循环神经网络（Recurrent Neural Networks，简称RNN），它是一种用于处理序列数据的神经网络结构。与传统的前馈神经网络不同，循环神经网络能够利用序列中的时间信息，从而更好地建模序列数据的依赖关系。 1. 概述 循环神经网络是一种具有循环连接的神经网络结构，用于处理序列数据，如文本、时间序列等。其主要特...

深度学习基础——卷积神经网络的感受野、参数量、计算量 深度学习在图像处理领域取得了巨大的成功，其中卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种非常重要的网络结构。本文将介绍卷积神经网络的三个重要指标：感受野、参数量和计算量。首先，会对这些指标进行定义，然后介绍如何计算它们，并通过Python实现示例代码进行可视化展示。 1. 定义 1.1 感受野（Rece...