本文详细介绍了如何使用Python对LIDC-IDRI肺结节数据集进行肺癌良恶性分类，包括模型加载、数据集划分、性能评估（准确率、精确度、召回率、F1值及ROC曲线）、决策收益分析和混淆矩阵的生成。...
深度学习框架是一种软件工具集，能够节省时间和精力，使开发人员能够更加高效地构建强大的应用程序。本文从计算图、数据并行性、模型部署、生态系统等层面，比较了两种主流的深度学习框架TensorFlow和PyTorch的...
人工智能、机器学习和深度学习有什么区别？应用领域有哪些？_深度学习人工智能...
深度学习算法是机器学习的一个分支，它通过构建多层的神经网络来模拟人脑处理信息的方式，从而实现对数据的特征学习和模式识别。深度学习的核心在于通过多层非线性变换对高维数据进行抽象，以发现数据中的复杂结构。这些算法通常...
深度学习的实践是一种系统化的过程，它涉及从数据收集与预处理开始，通过构建合适的神经网络模型，运用优化算法进行训练，再到模型评估、调优及最终部署的全流程。在这个过程中，需要灵活运用各种技术和工具，如数据增强、正则化...
知识图谱构建：构建一个包含实体、关系和属性的图结构。知识图谱嵌入：将知识图谱中的实体和关系嵌入到低维空间。知识图谱与深度学习模型融合：将知识图谱嵌入到深度学习模型中，提高模型的解释性和可扩展性。模型训练与推理：使...
简单来说，就是将数据划分为n分，（n-1）份用于训练，1份用于验证，大概就是n折交叉验证了。假如我的训练集有100个样本，在训练的时候使用5折交叉验证，就是把这100个样本分为5份，4份用于训练，1份用于验证。而分成...
本实验使用MindSpore框架进行AI模型的训练与部署，通过训练一个基于MobileNetV2架构的深度学习模型，实现六种垃圾分类。具体目标包括：1.下载并预处理垃圾分类数据集。2.利用预训练的Mobile...
我们声称人工智能很有趣，但是我们还没有描述它是什么。历史上研究人员研究过几种不同版本的人工智能。有些根据对人类行为的复刻来定义智能，而另一些更喜欢用“理性”（rationality）来抽象正式地定义智能，...
在机器学习和模式识别领域，评估样本间的相似性是一项基本而关键的任务。余弦相似度损失（CosineSimilarityLoss）作为一种衡量向量间相似度的损失函数，在深度学习中被广泛用于相似性度量问题。本文将详细介...