AI入门教程03.03:实现AlexNet本文实现复杂一点的AlexNet卷积神经网络。网络结构为 模型开发 将神经网络模型转换为对应代码的基本流程。 硬件选择 根据硬件情况选择加速方式 1234if torch.cuda.is_available(): device = torch.device("cuda") # 如果GPU可用,则使用CUDAelse: device = torch.devic 2025-01-07 AI #AI #Ubuntu #Python #深度学习 #人工智能 #神经网络 #Pytorch #NN #AlexNet
AI入门教程03.02:LeNet卷积神经网络本文介绍如何写一个LeNet卷积神经网络。网络结构为 使用MNIST数据集,内容为手写数字,1通道灰度图。 模型流程为 将1通道32x32图片卷积为6通道28x28图片 使用池化缩小图片 将6通道14x14图片卷积为16通道10x10图片 使用池化缩小图片 将16通道5x5图片缩小为1通道宽1高120图片 将120图片限制为1通道宽1高84图片 将84图片输出对应0-9这10个结果 模型开 2024-06-24 AI #AI #Ubuntu #Python #深度学习 #人工智能 #神经网络 #Pytorch #NN #LeNet
AI入门教程03.01:全连接神经网络先来个简单的,写一个全连接神经网络。模型如下图 使用MNIST数据集,内容为手写数字,1通道灰度图。 模型流程为 将1通道28x28图片转换为1通道宽1高784的图片 将784图片缩小为1通道宽1高256图片 将256图片限制为1通道宽1高10图片对应0-9这10个结果 模型开发 将神经网络模型转换为对应代码的基本流程。 硬件选择 根据硬件情况选择加速方式 1234if torch.cu 2024-06-20 AI #AI #Ubuntu #Python #深度学习 #人工智能 #神经网络 #Pytorch #NN
AI入门教程02:神经网络类型AI范围 graph TD A(AI) --> B[机器学习] B --> C[深度学习] B --> D[神经网络] D -.-> C C --> E[CNN] C --> F[RNN] C --> G[GANs] C --> H[RL] 深度学习由神经网络发展而来,但是两者又相对独立。 全连接神经网络 全连接神经网络(Fully Conne 2024-06-21 AI #AI #Ubuntu #Python #深度学习 #人工智能 #神经网络 #Pytorch #NN
AI入门教程01:Windows下搭建深度学习环境目的 在Windows下搭建深度学习环境,以便使用Python、numpy、cuda加速的tensorflow/pytorch 环境 Windows 10 Pro 22H2 Anaconda 按照Windows下安装Anaconda在Windows下安装配置Anaconda torch 到pytorch.org下载新版本torch。 对应的cuda版本为12.1,12.4要自己编译 123 2024-06-12 AI #AI #Ubuntu #Python #深度学习 #人工智能 #神经网络 #conda #CUDA #CUDNN
AI.implant简介Presagis AI.implant是一个多平台人工智能(AI)创作和运行时软件解决方案。 AI.implant是用计算机控制的角色(包括人和车辆)填充视频游戏、模拟和训练应用程序的理想选择,它使这些模拟角色能够做出复杂的上下文特定决策,并在其环境中以逼真的方式移动。 在AI.implant中创作主要有两个方面。 首先,AI.implent允许用户编写角色的运动和决策逻辑规则,即软件开发工具包 2024-04-04 Presagis #Presagis #AI.implant
A661认证系列索引:VAPS XT入门系列索引 本文翻译自维基百科。 随着飞机性能的提升,各类新型传感器的不断引入,座舱显控系统所需要显示和控制的内容越来越多。为了推动机载座舱显控系统向通用化方向发展,美国ARINC公司提出了ARINC 661标准,即"座舱显控系统与用户系统接口"标准。 ARINC 661是一个标准,旨在规范驾驶舱显示系统 (CDS) 的定义,以及CDS和管理飞机航空电 2022-10-13 VAPSXT #VAPSXT #Presagis #A661 #ARINC 661
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