人工智能深度学习神经网络分类第4页

动手学图神经网络（12）：MovieLens上的链接回归

MovieLens上的链接回归在MovieLens数据集上进行评分预测的实践过程，包括数据处理、模型构建、训练以及评估等步骤，预测用户对电影的评分（即边的属性值）。环境设置使用pip安装pyg-lib、pytorch_geometric、sentence_transformers、fuzzywuzzy、captum等。importtorchprint(torch.__version__)impor

段智华·2025-02-08 11:07

神经网络压缩实验-Deep-compression

首发于个人博客，结合论文阅读笔记更佳实验准备基础网络搭建为了实现神经网络的deepcompression，首先要训练一个深度神经网络，为了方便实现，这里实现一个两层卷积+两层MLP的神经网络classnet

无用技术研究所·2025-02-08 11:06

AI编程工具合集

)这里是一些知名和广泛使用的AI编程工具及其简要介绍：1.框架和库(FrameworksandLibraries)-TensorFlow:由谷歌开发的开源深度学习框架，支持多种平台，适合构建和训练复杂神经网络

109702008·2025-02-08 09:14

深度学习 - 神经网络的原理

##深度学习-神经网络的原理深度学习是机器学习的一个分支，其核心是模拟人脑神经网络的结构和功能，构建多层的神经网络模型，从数据中学习特征并进行预测或分类。**神经网络的基本原理：**1.

test猿·2025-02-08 09:43

【AI原理解析】— Gemini模型

.安全性与编程能力安全性评估编程能力6.模型发布与应用发布时间应用方向7.性能评估8.数学基础8.1Transformer解码器基础8.1.1自注意力机制（Self-Attention）8.1.2前馈神经网络

coolkidlan·2025-02-08 06:49

冯诺依曼计算机发展瓶颈,冯诺依曼瓶颈

计算速度的提高，必然会让人感觉到智能的提高，而人脑神经网络传递信号的速度，是否也有可能提高呢？所谓“冯诺依曼瓶颈”，是冯诺依曼架构本身带来的一些限制。

weixin_39747595·2025-02-08 05:14

MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks

以下是对这些核心内容的简要概述：MobileNetV2架构设计：提出了一种新的神经网络模块——倒残差结构（InvertedResiduals），其中的快捷连接位于瓶颈层之间。使用轻量级

TAICHIFEI·2025-02-08 03:38

【神经网络搜索】NasBench301 使用代理模型构建Benchmark

【GiantPandaCV导语】本文介绍的是NAS中的一个benchmark-NASBench301,由automl.org组织发表，其核心思想是针对表格型基准存在的不足提出使用代理模型拟合架构与对应准确率。Paper:NAS-Bench-301andThecaseforsurrogatebenchmarksforNeuralArchitectureSearchCode:https://githu

*pprp*·2025-02-08 03:32

NAS（神经架构搜索）基准数据集

在NAS（神经架构搜索）任务中，基准数据集是指专门设计并提供固定的搜索空间、评价指标和预训练结果的数据集，用于公平评估和比较不同NAS算法的表现。

TAICHIFEI·2025-02-08 03:31

pyannote 语音活动检测/说话者变化检测/语音重叠检测

这个项目是基于PyTorch的，与webrtcvad有着天壤之别,在嘈杂环境下解决语音活动检测还是得靠神经网络,而webrtcvad在嘈杂状态下是无法工作的，感兴趣的同学可以看一下，或许你们有更好的解决方案

wx:pjcoder·2025-02-08 00:44

基于Pytorch的猫狗分类的代码演练

前段时间在人工智能课上老师给我们介绍了一下卷积神经网络CNN，顺便在课上复现了猫狗分类的相关代码。

摸爬滚打的包菜·2025-02-07 23:09

从零学习pytorch——4.基础概念讲解及神经网络模块

从零学习pytorch——4.基础概念讲解及神经网络模块在PyTorch中，nn.Module是构建神经网络模型的基础类。

PyTorch 研习社·2025-02-07 22:05

【AI中数学-信息论-综合实例】缩小AI巨人：大模型神经网络的压缩与裁剪

第六章：信息论-综合实例第二节：缩小AI巨人：大模型神经网络的压缩与裁剪术在本节中，我们将探讨压缩和裁剪大规模神经网络模型的技术，使其更加高效，适用于实际应用。

云博士的AI课堂·2025-02-07 22:03

毕业设计：基于卷积神经网络的鲜花花卉种类检测算法研究

目录前言课题背景和意义实现技术思路一、算法理论基础1.1卷积神经网络1.2目标检测算法二、数据集2.1数据集2.2数据扩充三、实验及结果分析3.1实验环境搭建3.2模型训练最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光

HaiLang_IT·2025-02-07 20:23

运维之专业术语（Professional Terminology for Pperation and Maintenance）

运维之专业术语运维领域作为IT基础设施的中枢神经系统，其专业术语体系构成了一套完整的知识图谱。本文系统梳理了涵盖基础运维、云计算架构、自动化工程等领域的200个核心术语，为从业者构建完整的知识框架。

Linux运维老纪·2025-02-07 19:46

torch库介绍

文章目录基本概念张量（Tensor）自动求导（AutomaticDifferentiation）：神经网络模块（nn.Module）优化器（Optimizer）：导入torch示例构建神经网络总结torch

codelyq·2025-02-07 15:22

MOE-conformer 流式多语种语音识别

MOE(MixtureofExperts)：MOE是一种通过专家混合来实现深度学习模型的方法，主要有以下特点：MOE由多个专家(Excpert)组成，每个专家是一个独立的神经网络(可以是MLP、CNN、

深度学习-视听觉·2025-02-07 14:16

ReLU激活函数的定义

ReLU（RectifiedLinearUnit，修正线性单元）是一种非常流行的激活函数，广泛应用于深度学习模型中，尤其是在卷积神经网络（CNN）中。

人工智能专属驿站·2025-02-07 13:34

RAG和KAG：AI知识增强的两大“利器”

一文读懂RAG和KAG：AI知识增强的两大“利器”阅读时长：15分钟发布时间：2025-02-07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

·2025-02-07 13:53

Python中的GRU模型

为了解决这些问题，研究人员提出了另一种递归神经网络模型：门控循环单元（GRU）。GRU模型和LSTM模型类似，都可以用于处理序列数据，例如自然语言处理和视频分析。两个模型的区别在于

NoABug·2025-02-07 04:37

RNN/LSTM/GRU 学习笔记

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是用来建模序

Curz酥·2025-02-07 02:52

神经网络Neural Networks概述

深度学习是基于人工神经网络（ANN）技术的发展而不断突破和提升，推动了人工智能的发展。相对的另一领域是生物神经网络（BiologicalNeuralNetwork，BNN）

种花家的码农·2025-02-07 00:40

2024年GitHub上最火的Python项目

82K+机器学习、神经网络(github)(libhunt)Django高效的Web开发框架，促进快速开发。

Allen-Steven·2025-02-07 00:08

目前市场上深度学习简介及沿革发展

1.感知机（Perceptron）及其扩展发展历史1958年：感知机由FrankRosenblatt提出，这是最早的人工神经网络模型，旨在模拟生物神经网络。

Allen-Steven·2025-02-07 00:08

模型蒸馏、量化、裁剪的概念和区别

模型压缩概述1.1模型压缩的重要性随着深度学习技术的快速发展，神经网络模型在各种任务中取得了显著的成功。然而，这些模型通常具有大量的参数和复杂的结构，导致模型体积庞大、计算资源消耗高和推理时间长。

我就是全世界·2025-02-06 22:24

深度学习篇---深度学习相关知识点&关键名词含义

Ronin-Lotus·2025-02-06 21:21

必知！10大机器学习算法

——吴恩达近日热文：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】1.K最近邻（KNN）KNN是一种简单却强大的分类算法

·2025-02-06 21:56

空间注意力模块（SAM）和时间注意力模块（TAM）详解及代码复现

在神经网络中，注意力机制主要通过Softmax函数实现，它能够将输入特征映射到0到1之间的概率分布，从而实现特征的加权。空间注意力与时间注意力在

清风AI·2025-02-06 21:47

大型推理模型（LRM）的比较 OpenAI DeepSeek R1 Gemini 2.0

大型推理模型（LRM）的比较OpenAIDeepSeekR1Gemini2.0阅读时长：25分钟发布时间：2025-02-06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

·2025-02-06 17:20

深度可分离卷积_主干网络系列(6) - Xception: 使用深度可分离卷积的深度学习

DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutions工程代码：Github链接0.摘要该论文对Inception模块做了新的解释，认为Inception模块是常规卷积神经网络到深度可分离卷积神经网络的过渡手段

weixin_39630106·2025-02-06 17:22

网络安全：守护数字世界的坚固防线

从日常的社交娱乐、在线购物，到工作中的远程协作、企业运营，乃至国家的关键基础设施和军事防御，网络已成为现代社会运转的核心神经系统。

ʕ•̫͡•ོʔ花街的流星·2025-02-06 14:34

大模型Dense、MoE 与 Hybrid-MoE 架构的比较

以下从核心原理、技术特点、优缺点及适用场景进行系统对比：1.核心原理对比架构类型核心思想典型模型Dense所有参数对所有输入生效，每层神经元全连接，统一处理所有输入特征。

灵机️·2025-02-06 14:00

【单层神经网络】基于MXNet的线性回归实现（底层实现）

写在前面刚开始先从普通的寻优算法开始，熟悉一下学习训练过程下面将使用梯度下降法寻优，但这大概只能是局部最优，它并不是一个十分优秀的寻优算法整体流程生成训练数据集（实际工程中，需要从实际对象身上采集数据）确定模型及其参数（输入输出个数、阶次，偏置等）确定学习方式（损失函数、优化算法，学习率，训练次数，终止条件等）读取数据集（不同的读取方式会影响最终的训练效果）训练模型完整程序及注释fromIPyth

辰尘_星启·2025-02-06 11:43

深度学习与搜索引擎优化的结合：DeepSeek的创新与探索

目录引言1.传统搜索引擎的局限性2.深度学习在搜索引擎中的作用3.DeepSeek实现搜索引擎优化的关键技术3.1神经网络与搜索引擎优化3.2自然语言处理与查询理解3.3深度强化学习与搜索结果排序4.DeepSeek

云边有个稻草人·2025-02-06 10:37

AI协助探索AI新构型自动化创新的技术实现

一、AI自进化架构的核心范式1.元代码生成与模块化重构-代码级自编程：基于神经架构搜索的强化学习框架，AI可通过生成元代码模板（框架的抽象层定义）自动组合功能模块。

liron71·2025-02-06 10:35

基于深度学习的时空特征融合摔倒检测基于图像序列分析与主成分分析（PCA）的摔倒检测

基于深度学习的时空特征融合摔倒检测该方法采用卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）相结合的方式，通过提取时空特征来进行摔倒检测。

人工智能专属驿站·2025-02-06 09:31

遗传算法与深度学习实战（32）——生成对抗网络详解与实现

）——生成对抗网络详解与实现0.前言1.生成对抗网络2.构建卷积生成对抗网络小结系列链接0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)是一种由两个相互竞争的神经网络组成的深度学习模型

盼小辉丶·2025-02-06 09:59

（Aliyun AI ACP 04）人工智能建模流程与基础知识：深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述

文章目录阿里云人工智能工程师ACP认证考试知识点辅助阅读（AliyunAIACP04）人工智能建模流程与基础知识：深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述I.深度学习算法1️⃣前馈神经网络(FFNs)详解

North_D·2025-02-06 08:24

AI大模型探秘：核心能力与应用场景深度解析

AI：包含很多术语，如：模式识别、自然语言处理、神经网络、机器学习、深度学习、强化学习、人类反馈强化学习等。类比：AI是电力–吴恩达。

程序员辣条·2025-02-06 08:53

二值连接：深度神经网络的轻量级革命

深度神经网络（DeepNeuralNetworks,DNN）近年来在语音识别、图像分类和自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。

步子哥·2025-02-06 06:11

深入浅出之Convolutional Block Attention Module（YOLO）

ConvolutionalBlockAttentionModule（CBAM）是一种用于增强卷积神经网络（CNN）特征表示能力的注意力机制模块。

浩瀚之水_csdn·2025-02-06 04:46

大模型的底层逻辑及Transformer架构

2.深度学习架构大模型基于深度学习技术，通常采用多层神经网络进行特征学习与抽象。其中，Transformer架构是目前主流的大模型架构，它通过自注意力机制和前馈神经网络来处理输入数据。

搏博·2025-02-06 02:04

大语言模型应用指南：工作记忆与长短期记忆

1.2研究现状近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的语言模型逐渐崭露头角。其中，长短期记忆网

AI天才研究院·2025-02-06 00:51

RK3568、RK3588、RK3358性能对比

NPU:内置0.8TOPs的神经网络处理单元，

给生活加糖！·2025-02-05 22:36

51-59 CVPR 2024 | ChatSiM：Editable Scene Simulation for Autonomous Driving via Collaborative LLM

ChatSim利用了大型语言模型（LLM）智能体协作框架，采用了一种新颖的多摄像头神经辐射场McNeRF和多摄像头照明估计McLight方法实

深圳季连AIgraphX·2025-02-05 18:10

中文对联/十二生肖/城市景点/旅游计划……年味超浓的数据集汇总

在这阖家团圆，喜庆祥和的日子里，HyperAI超神经为大家整理了8个春节相关的数据集，涵盖对联、十二生肖、民族文化等热门主题，助力开发者在AI赋能春节的道路上大展拳脚！

·2025-02-05 18:37

MATLAB机器学习、深度学习

目录第一章MATLAB图像处理基础第二章BP神经网络及其在图像处理中的应用第三章卷积神经网络及其在图像处理中的应第四章迁移学习算法及其在图像处理中的应用第五章生成式对抗网络（GAN）及其在图像处理中的应用第六章目标检测

Yolo566Q·2025-02-05 17:01

PyTorch深度学习实战（2）——PyTorch快速入门

PyTorch的简洁设计使得它易于入门，在深入介绍PyTorch之前，本文先介绍一些PyTorch的基础知识，以便读者能够对PyTorch有一个大致的了解，并能够用PyTorch搭建一个简单的神经网络。

shangjg3·2025-02-05 17:30

基于深度学习的文本情感分析

基于深度学习的文本情感分析关键词：深度学习、文本情感分析、自然语言处理、卷积神经网络、循环神经网络、BERT、情感分类、情绪识别1.背景介绍文本情感分析（TextSentimentAnalysis），又称情感计算

杭州大厂Java程序媛·2025-02-05 16:25

一切皆是映射：神经网络在图像识别中的应用案例

一切皆是映射：神经网络在图像识别中的应用案例关键词：神经网络、图像识别、深度学习、卷积神经网络、映射、模式识别1.背景介绍1.1问题的由来图像识别问题的研究源于人类对于智能机器的渴望。

AI大模型应用之禅·2025-02-05 16:24

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