卷积长短期神经网络第3页

全面分析 DeepSeek 的新开源 FlashMLA

这一进展对于大型语言模型（LLM）来说意义重大，因为大型语言模型在推理过程中面临内存和计算方面的挑战，尤其是长序列。

X.Cristiano·2025-02-26 19:34

DeepSeep开源周，第三天：DeepGEMM是啥？

矩阵乘法（GEMM）是深度学习模型的核心运算（如全连接层、卷积层等），其性能直接影响训练和推理效率。

程序员差不多先生·2025-02-26 19:33

DeepSeek 智慧城市应用：交通流量预测（918）

**摘要：**本文探讨了利用DeepSeek技术框架解决城市交通流量预测问题的方法，主要内容包括基于时空图卷积网络（ST-GCN）的预测模型、多传感器数据融合策略以及实时推理API服务的搭建，旨在为智慧城市的交通管理提供高效

web13508588635·2025-02-26 16:18

【人工智能数学基础篇】线性代数基础学习：深入解读矩阵及其运算

矩阵不仅在数据科学中广泛应用，更是神经网络、图像处理、自然语言处理等领域的重要工具。

猿享天开·2025-02-26 14:33

外贸订单管理不用愁！报价、订单、发票、装箱单全流程自动化管理

一、痛点解析：外贸订单管理的4大效率杀手1、报价响应慢：手动计算成本、汇率、税费，客户等待时间长，错失商机。2、订单易错漏：多平台订单需人工汇总，数据

·2025-02-26 14:18

DeepSeek颠覆传统教育：揭秘AI作业批改如何实现秒级反馈与精准提升

该系统通过深度学习技术实现作业的自动化评分与个性化反馈，有效解决了传统教育中教师工作负荷大、反馈周期长、个性化不足等痛点。

Coderabo·2025-02-26 12:15

训练神经网络出现nan

在理解和修改QARV的代码时，出现了训练会因为nan而终止的问题，因此学习记录。参考资料Pytorch训练模型损失Loss为Nan或者无穷大（INF）原因Pytorch训练模型损失Loss为Nan或者无穷大（INF）原因_pytorchnan-CSDN博客文章浏览阅读5.6w次，点赞135次，收藏489次。常见原因-1一般来说，出现NaN有以下几种情况：相信很多人都遇到过训练一个deepmodel

崧小果·2025-02-26 11:12

Linux入门的基础知识点汇总（带示例）

-l选项是以长格式显示详细信息，像文件权限、所有者、大小、修改时间等，ls-l会

浪九天·2025-02-26 11:10

【TVM教程】为 NVIDIA GPU 自动调度神经网络

本文介绍如何使用auto-scheduler为NVIDIAGPU调优整个神经网络。为自动调优神经网络，需要将网络划分为小的子图并独立调优。每个子图被视为

HyperAI超神经·2025-02-26 09:57

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 4

有一天，小明在学校图书馆翻看杂志时，看到这样一句话：“就像人的大脑有上百亿神经元，神经网络能够学习复杂的信息映射，从而取得卓越的表现。”他瞬间来了灵感：“或许我

山海青风·2025-02-26 07:42

GAN（Generative Adversarial Network）—生成对抗网络

GAN（GenerativeAdversarialNetwork）代表了深度学习中生成建模的尖端方法，通常利用卷积神经网络等架构。

算法资料吧！·2025-02-26 06:06

在PyTorch中使用插值法来优化卷积神经网络（CNN）所需硬件资源

适用场景：在卷积神经网络（CNN）中的应用场景中，经常遇到计算资源有限，比如显存不够或者处理速度慢，需要用插值来降低计算量。

mosquito_lover1·2025-02-26 03:45

BP算法的python实现 + 男女生分类器

BP算法是神经网络中十分经典的算法之一，要把它解释清楚实在需要很多时间，我只想重点讲一下基于BP算法的男女生分类器python实现，理论方面推荐看知乎大

乐宝不是酒·2025-02-26 00:21

Pytorch:以CIFAR-10分类为例，给出了神经网络的训练流程

下面给出了神经网络的训练流程，包括数据加载与预处理、网络定义、损失函数和优化器定义、网络训练和网络测试。

Xiao_Ya__·2025-02-25 23:49

梯度累加（结合DDP）梯度检查点

梯度累加目的梯度累积是一种训练神经网络的技术，主要用于在内存有限的情况下处理较大的批量大小（batchsize）。

糖葫芦君·2025-02-25 23:16

Tensorflow2.x框架-神经网络八股扩展-acc曲线与loss曲线

loss/loss可视化，可视化出准确率上升、损失函数下降的过程博主微信公众号（左）、Python+智能大数据+AI学习交流群（右）：欢迎关注和加群，大家一起学习交流，共同进步！目录摘要一、acc曲线与loss曲线二、完整代码摘要loss/loss可视化，可视化出准确率上升、损失函数下降的过程一、acc曲线与loss曲线history=model.fit(训练集数据,训练集标签,batch_siz

诗雨时·2025-02-25 23:15

卷积神经网络八股（一）------20行代码搞定鸢尾花分类

卷积神经网络八股（一）------20行代码搞定鸢尾花分类引言用TensorflowAPI：tf.keras实现神经网络搭建八股Sequential的用法compile的用法fit的用法（batch是每次喂入神经网络的样本数

有幸添砖java·2025-02-25 22:11

深度学习笔记——循环神经网络RNN

本文详细介绍面试过程中可能遇到的循环神经网络RNN知识点。

好评笔记·2025-02-25 22:10

第三讲-神经网络八股

一、搭建神经网络六部法tf.keras搭建神经网络六部法1、import相关模块 2、train,test #训练集、测试集3、model=tf.keras.models.Sequential #逐层搭建网络结构

loveysuxin·2025-02-25 22:38

神经网络八股（3）

1.什么是梯度消失和梯度爆炸梯度消失是指梯度在反向传播的过程中逐渐变小，最终趋近于零，这会导致靠前层的神经网络层权重参数更新缓慢，甚至不更新，学习不到有用的特征。

SylviaW08·2025-02-25 22:37

【PyTorch 实战2：UNet 分割模型】10min揭秘 UNet 分割网络如何工作以及pytorch代码实现（详细代码实现）

UNet是一种常用于图像分割的卷积神经网络架构，其特点在于其U型结构，包括一个收缩路径

xiaoh_7·2025-02-25 22:37

【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net：Semantic segmentation with PyTorch

2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测：predict.pyU-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构

胖墩会武术·2025-02-25 21:04

高并发问题解决方案

高并发问题是指系统需要处理大量用户请求或大量并发操作时所面临的挑战，通常表现为请求量大、处理时间长、响应速度慢、资源耗尽等问题。

·2025-02-25 20:45

为AI聊天工具添加一个知识系统之122 详细设计之63 实体范畴论和神经元元模型：命名法函子

神经元元模型（三层含义）暨三种神经网络构造型既神经元三个功能约束即神经细胞元元模型。”注：第一行是实体的范畴论的三种论法。

一水鉴天·2025-02-25 16:59

论文学习3：深度学习增强的光声成像（PAI）的最新进展（综述）

详细说明代表性DL架构：卷积神经网络（CNN）、U-形神经网络（U-Net）和

superace7911·2025-02-25 15:50

【PyTorch】torch.nn.Conv1d 类：一维卷积层（处理一维数据的卷积运算）

torch.nn.Conv1d是PyTorch中的一维卷积层，用于处理一维数据的卷积运算，常用于时序数据、音频信号、文本等的处理。

彬彬侠·2025-02-25 13:00

redis 集群节点起不来_深入学习Redis：集群

写的时间有点长，喜欢的朋友点赞关注收藏素质三连，谢谢前言Redis集群解决了上述问题，实现了较为完善的高可用方案。

翻书汪·2025-02-25 11:48

GPT-2源码实现及GPT-3、GPT-3.5、GPT-4及GPT-5内幕解析(二)

NLP_Matrix_Space5.2GPT-2源码实现逐行解析本节讲解GPT-2源码，gpt2.py是一个使用NumPy实现的代码，在代码中实现了GELU激活函数、softmax函数、层归一化、线性层、前馈神经网络

段智华·2025-02-25 09:35

PyTorch实现DARTS：可微分架构搜索指南

DARTS（DifferentiableArchitectureSearch）是一种创新的神经网络架构

余伊日Estra·2025-02-25 05:07

神经网络与深度学习入门：理解ANN、CNN和RNN

shandianfk_com·2025-02-25 03:49

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

m0_74825634·2025-02-25 01:37

深度学习入门篇--来瞻仰卷积神经网络的鼻祖LeNet

B站视频讲解:深度学习入门篇:使用pytorch搭建LeNet网络并代码详解实战前言大家在学习神经网络的时候肯定会有这样的感受,有很多的文章和视频,有的文章也很好,但是总是不成体系,总是学起来东一榔锤,

智算学术·2025-02-25 00:31

轻量级网络设计原理与代码实战案例讲解

轻量级网络设计原理与代码实战案例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习在各个领域的广泛应用，神经网络模型变得越来越庞大和复杂

AI天才研究院·2025-02-25 00:00

YOLOv12：以注意力为中心的物体检测

相比以往的YOLO模型，YOLOv12摒弃了传统基于卷积神经网络（CNN）的结构，采用了全新的方法，融合了自注意力机制和高效的网络架构优化，提供了一个高精度、低延迟的实时目标检测模型。

那雨倾城·2025-02-24 23:21

Python基础知识点全面总结

数值类型整型（int）：在Python3中，int表示长整型，没有l

jay丿·2025-02-24 22:48

大模型学习完整路径（一站式汇总），从零基础到精通！新手友好级指南

先来一张整体结构图，越是下面部分，越是基础：可以按以下步骤学习：1.理解基础概念需要了解深度学习的基本原理和常见术语，如神经网络、梯度下降、反向传播、监督学习、无监督学习、分类、回归、聚类

Python程序员罗宾·2025-02-24 22:45

基于Python开发的使用多个单视图特征融合的基于图卷积网络（GCN）的肺结节检测系统的示例

以下是一个基于Python开发的使用多个单视图特征融合的基于图卷积网络（GCN）的肺结节检测系统的示例。我们将使用PyTorch和torch_geometric库来实现图卷积网络，并模拟数据进行演示。

go5463158465·2025-02-24 20:06

低代码能做什么？这家服务商用钉钉宜搭打造了智慧医院管理应用

“疫情作为催化剂，加速了医疗信息化的发展”，浙江谷瞰信息有限公司董事长沈凌飞告诉记者，通过信息化手段进行医院管理成为了当务之急。浙江谷瞰信息有限公司深耕医疗信息化领域已经有八年历史。

阿里云云栖号·2025-02-24 18:51

cadence 修炼开始-学习笔记

PadDesigner画电路板–>PCBEditor软件组件版本选择OrCAD–>OrCADCaptureCISPCBEditor–>PCBDesignGXL建立封装1.使用Pad绘制焊盘（标贴焊盘）焊盘的长度要做长制作表贴元件需要勾选

ARM_xiaogang·2025-02-24 17:44

DeepSeek平替网站全盘点：40+替代方案助你畅享AI新体验

HACKNOE·2025-02-24 16:03

为什么词向量和权重矩阵dot运算就能得到想要的效果呢？

词向量（WordEmbeddings）和权重矩阵的点积运算之所以能够帮助我们实现特定的效果，主要是因为它们在神经网络架构中扮演的角色以及背后的数学原理。

cjl30804·2025-02-24 15:02

浅显介绍图像识别的算法卷积神经网络（CNN）中的激活函数

激活函数的作用激活函数在神经网络中扮演着至关重要的角色，其主要作用包括但不限于以下几点：引入非线性：如果没有激活函数或仅使用线性激活函数，无论神经网络有多少层或多复杂，整个模型仍然只能表达线性映射。

cjl30804·2025-02-24 15:31

Engineering A Large Language Model From Scratch

Atinuke是一种基于Transformer的神经网络，通过使用独特的配置来优化各种语

UnknownBody·2025-02-24 15:31

深度学习（5）-卷积神经网络

我们将深入理解卷积神经网络的原理，以及它为什么在计算机视觉任务上如此成功。我们先来看一个简单的卷积神经网络示例，它用干对MNIST数字进行分类。

yyc_audio·2025-02-24 14:26

深度学习（2)-深度学习关键网络架构

关键网络架构深度学习有4种类型的网络架构：密集连接网络、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer。