可视化神经网络第22页

PyTorch使用Tricks：Dropout，R-Dropout和Multi-Sample Dropout等！！

Dropout是一种在神经网络训练过程中用于防止过拟合的技术。在训练

JOYCE_Leo16·2024-02-20 07:04

RunnerGo：UI自动化测试神器！

同时，可视化工具为UI自动化测试带来了更多便利和灵活性。

Xayh55·2024-02-20 07:32

Pytorch的常用模块和用途说明

PyTorch是一个开源的深度学习平台，提供了许多常用的模块来帮助开发者构建和训练神经网络。

肆十二·2024-02-20 07:30

Python招聘信息爬虫+数据分析+可视化系统+薪资预测+岗位推荐（大数据项目）计算机毕业设计源码下载

boss直聘招聘信息爬虫+数据分析+可视化系统+薪资预测+岗位推荐（大数据项目）计算机毕业设计源码下载一、开发技术pycharm、MySQL数据库/sqlite3数据库、Python3.x版本、Flask

计算机毕业设计指导·2024-02-20 06:39

神经网络和TensorFlow

逻辑斯蒂分类模型几个关键值加权输入f(x)=(w1x1+w2x2+...+wnn)+b或扩展为f(x)=(w0x0+w2x2+...+wnn),其中w0=b，x0=1激活值a(activation)=delta(f),delta为激活函数，一般可选择sigmoid、relu、tanh、leak_relu等等sigmoid激活函数sigmoid(x)=1/(1+e^-x)性质输出在0-1之间在-6至

异同·2024-02-20 06:41

神经网络入门必备——BP神经网络

神经网络入门必备——BP神经网络文章目录神经网络入门必备——BP神经网络一、什么是BP神经网络二、BP神经网络的工作原理2.1BP神经网络的逻辑模型2.2BP神经网络的权重迭代原理三、BP神经网络训练示例四

爱吃柠檬的天天·2024-02-20 06:40

探索OpenAI首个AI视频模型Sora：技术创新与应用前景

该模型采用了先进的神经网络架构和训练技术，能够以惊人的方式生成逼真、连贯的视频内容。其视

小厂程序猿·2024-02-20 06:32

多维时序 | Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2024-02-20 06:29

神经网络——循环神经网络（RNN）

神经网络——循环神经网络（RNN）文章目录神经网络——循环神经网络（RNN）一、循环神经网络（RNN）二、循环神经网络结构1、一对一（OnetoOne）2、一对多（OnetoMany）3、多对多（ManytoMany

爱吃柠檬的天天·2024-02-20 06:23

多维时序 | Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测模型

多维时序|Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测模型目录多维时序|Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention

机器学习之心·2024-02-20 06:21

神经网络权重初始化

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录（如果只想看代码，请直接跳到“方法”一节，开头我介绍我的常用方法，后面介绍具体的各种方案）神经网络通过多层神经元相互连接构成，而这些连接的强度就是通过权重（Weight

诸神缄默不语·2024-02-20 06:49

机器学习入门--LSTM原理与实践

LSTM模型长短期记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）是一种常用的循环神经网络（RNN）变体，特别擅长处理长序列数据和捕捉长期依赖关系。

Dr.Cup·2024-02-20 05:14

机器学习入门--双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）原理与实践

双向长短记忆网络（BiLSTM）BiLSTM（双向长短时记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够处理序列数据并保持长期记忆。

Dr.Cup·2024-02-20 05:14

机器学习入门--循环神经网络原理与实践

循环神经网络循环神经网络（RNN）是一种在序列数据上表现出色的人工神经网络。相比于传统前馈神经网络，RNN更加适合处理时间序列数据，如音频信号、自然语言和股票价格等。

Dr.Cup·2024-02-20 05:44

机器学习入门--门控循环单元(GRU)原理与实践

GRU模型随着深度学习领域的快速发展，循环神经网络（RNN）已成为自然语言处理（NLP）等领域中常用的模型之一。但是，在RNN中，如果时间步数较大，会导致梯度消失或爆炸的问题，这影响了模型的训练效果。

Dr.Cup·2024-02-20 05:43

MongoDB GUI可视化客户端管理工具推荐

秃头的可口可爱·2024-02-20 05:59

Python数据可视化（七）：箱线图绘制

使用seaborn包绘制箱线图#libraries&datasetimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#setagreybackground(usesns.set_theme()ifseabornversion0.11.0orabove)sns.set(style="darkgrid")#加载示例数据集df=sns.load_dataset(

Davey1220·2024-02-20 04:33

深度学习疆界：探索基本原理与算法，揭秘应用力量，展望未来发展与智能交互的新纪元

目录什么是深度学习深度学习的基本原理和算法深度学习的应用实例深度学习的挑战和未来发展方向挑战未来发展方向深度学习与机器学习的关系深度学习与人类的智能交互什么是深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法

Srlua·2024-02-20 04:54

Linux工具篇Vim

例如语法加亮，可视化操作不仅可以在终端运行，也可以运行于xwindow、ma

在冬天去看海·2024-02-20 04:23

适用于 Amazon Step Functions 的低代码可视化新工作流 Workflow Studio, 现已在 Amazon Application Composer 正式发布！

通过这款全新的集成应用，工作流与应用程序资源开发便可整合到统一的可视化基础设施即代码(IaC)生成器。

亚马逊云开发者·2024-02-20 04:51

上交最新「基于神经网络的生成式三维数字人研究综述：表示、渲染与学习」...

来源：专知本文约6000字，建议阅读10+分钟本文对三维数字人的典型应用进行分析,并对当前挑战与未来发展方向进行总结和展望。随着人工智能技术的高速发展,计算机视觉与图形学等相关学科的交叉融合掀起了一场数字人生成技术的新革命,人类进入“元宇宙”等数字空间的梦想正逐渐变为现实。面对大规模三维数字人的生产需求,基于传统图形学的建模过程繁琐,周期冗长,阻碍了虚拟数字人的普及和应用,而利用生成式人工智能技术

数据派THU·2024-02-20 03:12

参数化三维地下管网建模系统MagicPipe3D操作视频

www.magic3d.net），本地离线参数化构建地下管网三维模型（包括管道、接头、附属设施等），输出标准3Dtiles服务、Obj模型等格式，支持Cesium、Unreal、Unity、Osg等引擎加载进行三维可视化

MagicUrban·2024-02-20 03:37

基于Qt的RTL可视模拟器(VSRTL)配置

文章目录VSRTL介绍Qt5.15.2安装构建VSRTLVSRTL介绍寄存器传输逻辑的可视模拟器(VisualSimulationofRegisterTransferLogic,VSRTL)是一个可以描述、可视化和仿真数字电路的框架

吹角连营G·2024-02-20 03:20

《区块链公链数据分析简易速速上手小册》第6章：区块链数据的应用（2024 最新版）

文章目录6.1市场趋势分析6.1.1基础知识6.1.2重点案例：分析比特币市场趋势准备工作实现步骤步骤1:加载和预处理数据步骤2:可视化价格和交易量趋势步骤3:分析链上活动步骤4:综合分析结论6.1.3

江帅帅·2024-02-20 03:49

BN介绍：卷积神经网络中的BatchNorm

在输入神经网络之前可以对数据进行处理让数据消除共线性，但是这样的话输入层的激活层看到的是一个分布良好的数据，但是较深的激活层看到的的分布就没那么完美了，分布将变化的很严重。

是Dream呀·2024-02-20 03:03

【AIGC】大语言模型

这些模型基于Transformer架构，其中包含多头注意力层，堆叠在一个非常深的神经网络中。常见的LLM包括GPT-3、PaLM、Gala

AIGCExplore·2024-02-20 02:57

（十四）devops持续集成开发——jenkins流水线使用pipeline方式发布项目

通过JenkinsPipeline，可以将整个项目的构建、测试和部署过程以脚本的形式写入Jenkinsfile中，实现对整个流程的可视化管理和控制。

厉害哥哥吖·2024-02-20 02:22

深度学习的进展

深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。

五行缺你94·2024-02-20 02:58

地图可视化还不会做？看完这篇文章你就懂了

人作为视觉动物，对于吸引眼球的事物总是会格外关注，这也就是为什么数据可视化是数据分析过程中重要一环的原因，而数据可视化中的三维地图可视化也是大多数企业想要追求的。

数据小达人·2024-02-20 01:56

python从小白到大师-第一章Python应用（三）应用领域与常见包-数据可视化

目录一.数据可视化1.1matplotlib1.2Seaborn1.3plotly1.4Pyecharts1.5Turtles二.总结一.数据可视化1.1matplotlibMatplotlib是一个用于绘制数据可视化图表的

安城安·2024-02-20 01:34

深度学习-图解反向传播算法

前一层的输出作为后一层的输入的逻辑结构，每一层神经元仅与下一层的神经元全连接，通过增加神经网络的层数虽然可为其提供更大的灵活性，让网络具有更强的表征能力，也就是说，能解决的问题更多，但随之而来的数量庞大的网络参数的训练

AI_王布斯·2024-02-20 01:29

深度学习之反向传播算法的直观理解

https://www.zhihu.com/question/27239198BackPropagation算法是多层神经网络的训练中举足轻重的算法。

Stark0x01·2024-02-20 01:28

深度学习之反向传播算法（backward()）

文章目录概念算法的思路概念反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。

Tomorrowave·2024-02-20 01:27

该如何有效的提高C/C++语言编程能力

但是因为神经网络计算量太大了，用python效率不太够。后来用matlab写，matlab也比较方便，矩阵运算优化得很好，但

呼啦啦的爱·2024-02-20 00:23

安卓游戏开发框架应用场景以及优劣分析

它提供了一个可视化编辑器和一个基于C#的脚本系统，使得开发者

洪信智能·2024-02-20 00:48

pytorch神经网络入门代码

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms#定义神经网络结构

hehui0921·2024-02-20 00:15

如何学习和规划类似ChatGPT这种人工智能（AI）相关技术

掌握机器学习和深度学习：了解机器学习和深度学习的基本概念，例如神经网络、卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）。学习

ABEL in China·2024-02-20 00:43

AlexNet的出现推动深度学习的巨大发展

AlexNet（由AlexKrizhevsky、IlyaSutskever和GeoffreyHinton共同设计）在架构上相对于早先的LeNet-5等浅层神经网络并没有显著增加代码行数，但其在深度学习领域的重要突破在于其对深层卷积神经网络的实际应用和验证

科学禅道·2024-02-19 23:35

【详细流程】vue+Element UI项目中使用echarts绘制圆环图折线图饼图柱状图

vue+ElementUI项目中数据分析功能需要用到圆环图折线图饼图柱状图等，可视化图形分析安装流程及示例1.安装依赖npminstallecharts--save2.在main.js中引入并挂载echartsimportechartsfrom'echarts'Vue.prototype

G佳伟·2024-02-19 23:59

tensorflow学习笔记（二）：机器学习必备API

因为我个人的最终目的还是在深度学习上，所以一些深度学习和机器学习模块是必须要了解的，这其中包括了tf.train、tf.contrib.learn、还有如训练神经网络必备的tf.nn等API。

我愛大泡泡·2024-02-19 23:23

lime-echart 一个基于 JavaScript 的开源可视化图表库使echarts图表能跑在uniapp各端中的插件

Lime-echart是一个基于JavaScript的开源可视化图表库，旨在使ECharts图表能够在UniApp各个端中运行。

前端组件开发·2024-02-19 23:15

AI：127-基于卷积神经网络的交通拥堵预测

欢迎订阅支持，正在不断更新中~一.基于卷积神经网络的交通拥堵预测：智能化解决城市交通挑战随着城市化进程的不断推进，交通拥堵成为城市面临的一

一见已难忘的申公豹·2024-02-19 23:58

WebGL开发数据可视化应用

使用WebGL进行数据可视化可以创造出令人印象深刻的交互式和动态图形。以下是一些在WebGL中开发数据可视化应用时需要考虑的步骤和技术，希望对大家有所帮助。

super_Dev_OP·2024-02-19 23:52

GAN生成对抗性网络

机器学习中生成模型的问题无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点，生成模型是无监督学习的关键部分特点：不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段，只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络

Dirschs·2024-02-19 23:19

SPSSAU【文本分析】|LDA主题分析

LDA主题分析LDA主题分析是一种提取出文本数据核心主题的模型，其可将整份数据文档的信息提取成几个主题，并且标题出主题与关键词之间的权重情况，用于识别主题的具体实际意义，除此之外，LDA主题分析涉及到可视化展示和图形交互等

spssau·2024-02-19 23:18

机器学习网格搜索超参数优化实战(随机森林) ##4

数据预处理模块时序特征衍生第一轮网格搜索第二轮搜索第三轮搜索第四轮搜索第五轮搜索基于Kaggle电信用户流失案例数据（可在官网进行下载）导入库#基础数据科学运算库importnumpyasnpimportpandasaspd#可视化库

恒c·2024-02-19 23:47

SPSSAU【文本分析】|文本聚类

按词聚类是指将需要分析的关键词进行聚类分析，并且进行可视化展示，即针对关键词进行聚类，此处关键词可以自由选择。

spssau·2024-02-19 23:44

周报（202402018）

日期：2024.2.12-2024.2.18本周工作：1.了解Mamba1.1MambaMamba模型是一个创新的线性时间序列建模方法，巧妙地结合了递归神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的特点，

来自宇宙的曹先生·2024-02-19 21:53

ClickHouse--12-可视化工具操作

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录可视化工具操作1tabixhttp://ui.tabix.io/2DBeaverhttps://dbeaver.io/download

知行合一。。。·2024-02-19 20:33

optuna，一个好用的Python机器学习自动化超参数优化库

Optuna是一个用于自动化超参数优化的库，它提供了有效的参数搜索算法和方便的结果可视化工具。目录前言

牵着猫散步的鼠鼠·2024-02-19 20:23

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