人工智能深度学习注意力神经网络第3页

轻量化网络模型调研报告

一、轻量化网络的为何诞生深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测，目标跟踪等计算机视觉任务中，并取得了巨大成功。

云雨、·2025-02-11 22:35

Bahdanau 注意力

Bahdanau注意力（AdditiveAttention）Bahdanau注意力，也被称为加性注意力（AdditiveAttention），是一种广泛用于序列到序列（Seq2Seq）模型中的注意力机制

彬彬侠·2025-02-11 21:29

N-Beats：一种用于时间序列预测的纯前馈神经网络模型

介绍N-Beats（NeuralBasisExpansionAnalysisforInterpretableTimeSeriesForecasting）是一种基于纯前馈神经网络的时间序列预测模型，由BorisOreshkin

TIM老师·2025-02-11 20:25

缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）

缩放点积注意力（ScaledDot-ProductAttention）缩放点积注意力（ScaledDot-ProductAttention）是自注意力（Self-Attention）机制的一种变体，它被广泛应用于现代的神经网络架构中

彬彬侠·2025-02-11 20:53

DeepSeek图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）基础与实践

图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNNs）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。

Evaporator Core·2025-02-11 20:22

torch.nn.LSTM介绍

门控机制最初出现在循环神经网络（RNN）的改进模型中，如长短时记忆网

qq_27390023·2025-02-11 17:02

AI换脸技术原理以及为什么需要进行海量次数的模型训练?

AI换脸技术的基本原理生成对抗网络（GANs）GANs是AI换脸技术背后的核心算法，它由两个神经网络组成，一个是生成器，负责生成新的图像或视频；另一个是判别器，负责判断生成的图像是否真实。

码场老菜鸟·2025-02-11 16:55

（少儿编程）关于讲解C++数据类型的思考与总结

前言：孩子们注意力集中时间比较短，课堂采取生活化比喻+互动实践的方式让孩子们学习数据类型知识，分为五个阶段学习。

在下陈平安·2025-02-11 16:19

【NLP算法面经】NLP算法面经 -- 腾讯 VS 美团（附面题）

博客主页：[青松]目录【NLP百面百过】大模型算法高频面题（全面整理ʘ‿ʘ）一、大模型（LLMs）基础面大模型（LLMs）架构篇注意力机制（Attention）篇Transformer理论篇二、大模型微调面有监督微调

青松ᵃⁱ·2025-02-11 13:37

Vue2+Echarts封装组件：专注逻辑，图表生成自动化

开发者能够将注意力集中在业务逻辑的开发上，而无需担心底层图表的创建和渲染过程。这样的表述既体现了组件的便捷性，也突出了它对提高开发效率的

努力奋斗小白·2025-02-11 13:06

Milvus向量数据库操作教程

Milvus是一款专为向量数据设计的数据库，它具备高性能、高可用和易扩展的特点，主要用于处理由深度神经网络和其他机器学习模型生成的大规模嵌入向量[162][165]。

2401_85763639·2025-02-11 10:43

DeepSeek关联PPT使用教程

无论是商务汇报、学术展示还是教学课件，一份出色的PPT都能让你的表达更加清晰、有力，吸引观众的注意力。

CodeJourney.·2025-02-11 10:42

Transformer：基于注意力机制的序列转换模型

Transformer：基于注意力机制的序列转换模型最近，我研究了一篇非常有趣的论文——《AttentionIsAllYouNeed》，由GoogleBrain团队的AshishVaswani等人撰写。

金外飞176·2025-02-11 09:07

[机缘参悟-233]：从人工智能的角度上看：神经网络模型确定的情况下，训练的数据决定了神经网络的权重，预测的准确性取决于训练的数据。这既称为经验，也称为成见，也称为认知。

前言：从人工智能的角度上看：神经网络模型确定的情况下，训练的数据决定了神经网络的权重，预测的准确性取决于训练的数据。

文火冰糖的硅基工坊·2025-02-11 09:31

从零开始：用Python手写神经网络

在当今的人工智能领域，神经网络已经成为解决复杂问题的核心技术之一。从图像识别到自然语言处理，再到强化学习，神经网络的身影无处不在。然而，对于许多初学者来说，神经网络似乎是一个神秘而复杂的黑盒子。

WHCIS·2025-02-11 08:27

TensorFlow 学习笔记--基础文本分类

这笔记里代码里都改过来了文章目录电影评论文本分类导入库下载IMDB数据集加载数据集对训练数据进行预处理创建神经网络模型编译模型训练模型评估模型导出模型对新数据进行预测参考：[基本文本分类](htt

小陈加油中····2025-02-11 08:55

2025最新主流深度学习算法全解析

深度学习通过构建具有多个层次的神经网络模型，使计算机能够自动从大量数据中学习到复杂的模式和特征，从而实现对数据的分类、预测、生成等任务。

lucky_syq·2025-02-11 08:25

StripedHyena 模型介绍

StripedHyena是近年来提出的一种新型神经网络架构，旨在替代或补充传统的Transformer模型。

qq_27390023·2025-02-11 08:51

深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）

引言（1）简介：什么是深度神经网络？

CaiGuoHui1·2025-02-11 05:34

了解深度神经网络模型（Deep Neural Networks, DNN）

深度神经网络模型（DeepNeuralNetworks,DNN）深度神经网络模型是一种包含多个隐藏层的神经网络，能够通过多层次的非线性变换从数据中提取复杂特征，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。

huaqianzkh·2025-02-11 05:02

神经网络（二.多层神经网络模型）

多层神经网络（Multi-LayerNeuralNetwork），也称为深度神经网络（DeepNeuralNetwork,DNN），是机器学习中一种重要的模型，能够通过多层次的非线性变换解决复杂的分类、

啊波次得饿佛哥·2025-02-11 00:52

神经网络（Neural Network）

引言神经网络，作为人工智能和机器学习领域的核心组成部分，近年来在诸多领域取得了显著的进展。受生物神经系统的启发，神经网络通过模拟人脑神经元的工作机制，能够从大量数据中学习复杂的模式和关系。

ningmengjing_·2025-02-10 23:41

深度学习入门2：自然语言处理（第一章神经网络的复习/代码+总结）

1.1数学和python的复习1.1.1向量和矩阵总结：代码实现：D:\py\pythonProject\0自学\LM\第一章\1向量和矩阵.pyimportnumpyasnpx=np.array([1,2,3])print(x.__class__)#输出类名np.ndarray类print(x.shape)#np.ndarray类实例变量shape和ndimshape表示多维数组的形状print

m0_58598898·2025-02-10 23:11

神经网络常见激活函数 6-RReLU函数

文章目录RReLU函数+导函数函数和导函数图像优缺点pytorch中的RReLU函数tensorflow中的RReLU函数RReLU随机修正线性单元：RandomizedLeakyReLU函数+导函数RReLU函数RReLU={xx≥0axx=0,inputs,alpha*inputs)#创建RReLU激活函数层rrelu=RReLU()#生成随机输入x=tf.random.normal([2])

亲持红叶·2025-02-10 22:40

基于“感知–规划–行动”的闭环系统架构

1.感知（Perception）1.1多模态数据采集与预处理传感器系统Agent的感知层通常由多种传感器组成，支持采集多种形式的数据：视觉：采用摄像头、深度传感器，通过卷积神经网络（CNN）、视觉Transformer

由数入道·2025-02-10 22:39

深度学习入门：搭建你的第一个神经网络

今天，我们将一起踏上深度学习的旅程，搭建你的第一个神经网络。一、深度学习的魅力深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑的神经网络结构，让计算机能够自动从大量数据中学习规律和特征

Evaporator Core·2025-02-10 22:36

1.1 Attention机制终极指南：从数学推导到Transformer实战，解密大模型核心引擎

神经科学研究表明，人类在处理视觉信息时，注意力区域仅占视野的3-5°，却能精准识别关键目标。这种生物本能启发了AI领域最重要的突破——Attention机制。

少林码僧·2025-02-10 19:49

激活函数篇 03 —— ReLU、LeakyReLU、RandomizedLeakkyReLU、PReLU、ELU

本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归：Sigmoid函数在分类问题中的应用整流线性单位函数（RectifiedLinearUnit

Echo-Nie·2025-02-10 19:16

Neural Radiance Fields (NeRF) 和 3D Gaussian Splatting区别

1.NeuralRadianceFields(NeRF)NeRF使用深度学习技术，特别是一种密集的神经网络（通常是多层感知机，MLP），来建模复杂的3D场景。

鬼马行天·2025-02-10 19:44

NeRF与3D Gaussian的异同对比

1.核心区别特性NeRF3DGaussianSplatting表示方式隐式表示：通过神经网络（MLP）学习场景的辐射场（颜色和密度）。显式表示：用3D高斯分布显式建模场景中的点云或粒子。优化目

zllz0907·2025-02-10 18:41

深度学习-医学影像诊断

我们将构建一个简单的卷积神经网络（CNN）模型，使用公开的肺炎X光影像数据集进行训练和评估。

小赖同学啊·2025-02-10 18:37

神经网络的训练过程详解

在深度学习领域中，训练一个神经网络是一项复杂但系统的工作过程。下面将从基本概念到具体步骤逐步阐述神经网络的训练方法一、神经网络的基本概念神经网络的结构输入层：接收外部数据，通常为多维向量。

西洲啊·2025-02-10 10:31

锂电池剩余寿命预测 | Matlab基于Transformer-GRU的锂电池剩余寿命预测

天天Matlab代码科研顾问·2025-02-10 09:24

深度解析Transformer架构核心原理，让小白也懂

解密Transformer：从人类思维到机器智能的注意力革命引言：语言理解的本质困境在纽约地铁站，一个三岁孩童指着广告牌上的"Apple"问妈妈："这是吃的苹果还是爸爸的手机？"

python算法(魔法师版)·2025-02-10 07:00

ai大模型学习和实践

ai大模型学习和实践一、初探大模型：起源与发展1、预热篇：解码注意力机制1.1注意力机制最早是在哪个领域得到应用的1.2以下哪些方法被用于处理序列数据？

编程ID·2025-02-10 07:26

coarse-to-fine(1) CF-DRNet

1、Coarse-to-fineclassificationfordiabeticretinopathygradingusingconvolutionalneuralnetwork使用卷积神经网络对糖尿病视网膜病变分级进行从粗到细的分类

momoka9·2025-02-10 05:39

AI大模型系列之七：Transformer架构讲解

Transformer的代码架构自注意力机制是什么？多头注意力有什么用？

m0_74823683·2025-02-10 03:58

【论文精读】《Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks》

摘要本文探讨了深度学习模型在面对对抗性攻击时的脆弱性，并提出了一种基于鲁棒优化的方法来增强神经网络的对抗鲁棒性。

智算菩萨·2025-02-10 03:25

CNN-day5-经典神经网络LeNets5

经典神经网络-LeNets51998年YannLeCun等提出的第一个用于手写数字识别问题并产生实际商业（邮政行业）价值的卷积神经网络参考：论文笔记：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition-CSDN

谢眠·2025-02-10 03:54

深度学习和机器学习的区别|自注意力机制和多头注意力机制的展示|售前面试题

深度学习和机器学习的区别|自注意力机制和多头注意力机制的展示|售前面试题分类机器学习是人工智能的一个分支深度学习是机器学习下的一个分支模型结构机器学习较为简单，可能就是几层，比如线性层深度学习较为复杂，

Red Red·2025-02-10 03:53

【电力负荷预测】时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制TCN-BiGRU-Attention负荷多变量时间序列预测【含Matlab源码 4752期】

Matlab领域·2025-02-10 00:03

【论文投稿】Python 网络爬虫：探秘网页数据抓取的奇妙世界

【IEEE出版|广东工业大学主办】第五届神经网络、信息与通信工程国际学术会议（NNICE2025）_艾思科蓝_学术一站式服务平台目录前言一、Python——网络爬虫的绝佳拍档二、网络爬虫基础：揭开神秘面纱

m0_74824661·2025-02-10 00:00

自动驾驶---E2E架构演进

端到端自动驾驶架构是一种基于深层神经网络模型和方法的自动驾驶技术模式。

智能汽车人·2025-02-09 23:25

多头注意力机制的创新优化：MLA架构解析

摘要MLA（Multi-headLatentAttention）架构是对Transformer模型中多头注意力（MHA）结构的创新优化，旨在提高推理阶段的效率并降低资源消耗。

耶耶Norsea·2025-02-09 23:22

机器学习回归评估指标全解析：如何衡量模型的准确性？回归评估指标-MSE、MAE、RMSE、R²分数

阅读时长：25分钟发布时间：2025-02-09近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文

·2025-02-09 22:18

CNN-day11-注意力机制

day12-注意力机制一、卷积注意力机制神经网络能够在同样的计算资源下获得更强的表征能力和更优的性能表现。1注意力认知AM：AttentionMechanism，注意力机制。

谢眠·2025-02-09 19:26

数值型特征处理 - 归一化和分桶

而分桶可能是指把连续的数值分成不同的区间，比如年龄段分成0-18，19-30这样的区间消除特征间的量纲差异，使不同特征具有可比性，适用于依赖距离或梯度的模型（如SVM、神经网络、KNN）最大最小归一化（

Ivanqhz·2025-02-09 18:50

微软 LayoutLM：文档理解的强大工具

深入了解LayoutLM：文档理解的强大工具阅读时长：15分钟发布时间：2025-02-09近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM

·2025-02-09 18:35

深度学习-数学基础-01

学习神经网络需要以下数学基础：线性代数向量与矩阵神经网络中的数据通常以向量（如输入特征向量）和矩阵（如权重矩阵）的形式表示。理解向量的点积、加法、减法等运算，以及矩阵的乘法、转置等操作至关重要。