基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
变化和农业生态环境的复杂化，害虫种类和分布范围也在不断变化，进一步增加了害虫识别的难度。因此，开发一种高效、准确的害虫识别系统，对于提高农业生产效率、减少农药滥用、保护生态环境具有重要意义。 近年来，深度学习技术在图像识别领域取得了显著进展，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中表现出色。Python作为一门功能强大且易于上手的编程语言，结合TensorFlow等深度学习框架，为开发高效的害虫识别系...
社区安防异常检测系统开发全指南：基于YOLOv8+ResNet的深度学习实战
社区安防异常检测系统开发全流程解析与实战 一、项目概述与技术选型 社区安防异常检测系统需要实现以下核心功能： 人员异常行为识别（跌倒、聚集等） 车辆异常状态检测（违规停车、可疑徘徊） 环境风险预警（火灾、水浸） 技术选型对比： 本方案采用YOLOv8+ResNet混合架构，在Edge TPU设备上实现高效推理。 二、数据准备与预处理 2.1 数据采集规范 import cv2...
《深度学习实战》第4集：Transformer 架构与自然语言处理（NLP）
《深度学习实战》第4集：Transformer 架构与自然语言处理（NLP） 在自然语言处理（NLP）领域，Transformer 架构的出现彻底改变了传统的序列建模方法。它不仅成为现代 NLP 的核心，还推动了诸如 BERT、GPT 等预训练模型的发展。本集将带你深入了解 Transformer 的工作原理，并通过实战项目微调 BERT 模型完成情感分析任务。 1. 自注意力机制与多头注意力 1.1 ...
《深度学习实战》第3集：循环神经网络（RNN）与序列建模
第3集：循环神经网络（RNN）与序列建模 引言 在深度学习领域，处理序列数据（如文本、语音、时间序列等）是一个重要的研究方向。传统的全连接网络和卷积神经网络（CNN）难以直接捕捉序列中的时序依赖关系，而循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）应运而生。它通过引入“记忆”机制，能够有效建模序列数据的动态特性。然而，随着任务复杂度的提升，RNN 的局限性也逐渐显现，这促使了...
TensorFlow深度学习实战（9）——构建VGG模型实现图像分类
TensorFlow深度学习实战（9）——构建VGG模型实现图像分类 0. 前言1. VGG 模型1.1 VGG16 与 VGG191.2 ImageNet 2. 构建 VGG16 模型实现图像分类2.1 模型构建2.2 使用 VGG16 网络识别猫 3. 使用 tf.Keras 内置的 VGG16 网络模块4. 利用预训练模型进行特征提取小结系列链接 0. 前言 VGG 模型是一种经典的深度卷积神经网...
【现代深度学习技术】卷积神经网络 | 图像卷积
设计是用于探索图像数据，本节我们将以图像为例。 一、互相关运算 严格来说，卷积层是个错误的叫法，因为它所表达的运算其实是互相关运算（cross-correlation），而不是卷积运算。根据【现代深度学习技术】卷积神经网络 | 从全连接层到卷积 中的描述，在卷积层中，输入张量和核张量通过互相关运算产生输出张量。 首先，我们暂时忽略通道（第三维）这一情况，看看如何处理二维图像数据和隐藏表示。在图1中...
【深度学习】Transformer入门：通俗易懂的介绍
【深度学习】Transformer入门：通俗易懂的介绍 一、引言二、从前的“读句子”方式三、Transformer的“超级阅读能力”四、Transformer是怎么做到的？五、Transformer的“多视角”能力六、Transformer的“位置记忆”七、Transformer的“翻译流程”八、Transformer为什么这么厉害？九、Transformer的应用十、总结 一、引言 在自然语言处理（N...
跨平台内容智能分发实战指南：基于深度学习的推荐系统设计与Python实现
快速发展，尤其是自然语言处理（NLP）和推荐算法的进步，智能内容分发成为了解决这些问题的关键。 DeepSeek作为人工智能领域的领先者，在NLP和推荐算法方面积累了丰富的经验。本文将详细介绍如何利用深度学习技术实现跨平台内容智能分发，包括用户画像构建、内容理解、智能匹配、跨平台适配等核心模块，并通过完整的代码实例展示如何从零开始构建一个智能分发系统。 二、核心技术架构解析 2.1 用户画像构建 用户画像...
【深度学习】Transformer技术报告：架构与原理
【深度学习】Transformer 技术报告：架构与原理 一、引言二、Transformer 的基本架构2.1 总体架构2.2 编码器（Encoder）2.3 解码器（Decoder）2.4 输入嵌入与位置编码 三、Transformer 的关键特性四、应用场景五、总结 一、引言 Transformer 是一种基于注意力机制（Attention Mechanism）的深度学习架构，最初由 Vaswani...
PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划第14天：循环神经网络进阶
PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划第14天： 循环神经网络进阶 在深度学习处理序列数据时，循环神经网络(RNN)家族的模型扮演着至关重要的角色。今天，我们将深入探讨循环神经网络的进阶内容，包括BiLSTM的工作机制、注意力机制的数学原理，以及Transformer编码层的实现。 目录 BiLSTM的双向信息流机制 LSTM回顾BiLSTM架构解析时序特征融合策略BiLSTM实现与案例 注意力机...