回归神经网络第13页

深度学习工厂的蓝图：拆解CUDA驱动、PyTorch与OpenCV的依赖关系

想象一下，你正在建造一座深度学习工厂，这座工厂专门用于高效处理深度学习任务（如训练神经网络）和计算机视觉任务（如图像处理）。

时光旅人01号·2025-02-20 17:46

【CUDA】Pytorch_Extensions

当我们在PyTorch中实现自定义算子时，通常有两种选择：使用纯Python实现（简单但效率低）使用C++/CUDA扩展（高效但需要编译）对于计算密集型的操作（如神经网络中的自定义激活函数），使用CUDA

joker D888·2025-02-20 15:28

Transformer 模型架构

以下是详细解释：1.架构vs框架的区别概念定义示例模型架构定义神经网络的结构设计Transformer、CNN、RNN开发框架提供实现模型的工具和库PyTorch、TensorFlow2.Transformer

2401_89793006·2025-02-20 15:24

《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】

深度学习：一种基于对数据进行表征学习的方法，通过构建具有很多层的神经网络模型，自动从大量数据中学习复杂的模式和特征。第2章机器学习概述基本概念：

code_stream·2025-02-20 13:12

BP 神经网络在考古数据分析中的应用

BP神经网络在考古数据分析中的应用摘要：本文深入探讨了BP神经网络在考古数据分析领域的应用。首先阐述了考古数据分析的重要性以及传统分析方法的局限性。随后详细介绍了BP神经网络的结构、原理与训练算法。

fanxbl957·2025-02-20 13:42

图像识别与应用

图像识别作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了显著进展，其中卷积神经网络（CNN）功不可没。

狂踹瘸子那条好脚·2025-02-20 13:10

线性回归理论

###线性回归与Softmax回归####线性回归线性回归是一种用于估计连续值的回归方法。

狂踹瘸子那条好脚·2025-02-20 11:21

基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用

专题一：深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习，深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络

xiao5kou4chang6kai4·2025-02-20 11:20

muzero 算法原理

Muzero算法的核心部分是一个叫做模型的神经网络，它会对游戏的状态进行预测，预测未来的游戏状态。另一部分是策略网络，它会根据当前状态预测每一步的最优决策。

战神哥·2025-02-20 11:45

卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别

深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet，AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN，本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。

知识鱼丸·2025-02-20 08:24

用 TensorFlow 搭建简单的手写数字识别模型

在这篇博客中，我们将使用TensorFlow构建一个简单的神经网络模型，用于识别手写数字。二、环境准备在开始之前，你需要安

lozhyf·2025-02-20 07:48

yolov8人脸识别与脸部关键点检测（代码+原理）

YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法，通过将目标检测问题转化为一个回归问题，可以实现实时的目标检测。YOLOv8Face项目在YOLOv8的基础上进行了改进，使其更加适用于人脸检测。

QQ_1309399183·2025-02-20 07:13

训练与优化

训练与优化损失函数与反向传播损失函数能够衡量神经网络输出与目标值之间的误差，同时为反向传播提供依据，计算梯度来优化网络中的参数。torch.nn.L1Loss计算所有预测值与真实值之间的绝对差。

钰见梵星·2025-02-20 04:23

【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势

Transformer相比RNN的优势Transformer和RNN（循环神经网络）都是自然语言处理（NLP）领域的重要架构，但它们的工作原理和应用方式有很大不同。

华东算法王·2025-02-20 02:04

图像识别技术与应用第三课

一、感知机感知机由美国学者FrankRosenblatt在1957年提出，它根据输入x、权重w和偏差b进行输出，输出结果是二分类（0或1），这和输出实数的回归以及输出概率用于多分类的Softmax不同。

哈哈~156·2025-02-20 01:25

Python从0到100（四）：Python中的运算符介绍(补充)

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识

是Dream呀·2025-02-20 00:24

Python从0到100（三十五）：beautifulsoup的学习

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识

是Dream呀·2025-02-20 00:24

从零到入门：人工智能学习路径全解析

对于初学者而言，建立正确的认知框架至关重要：1.技术图谱解析：机器学习（ML）：AI的核心驱动力，使计算机具备从数据中学习的能力深度学习（DL）：基于神经网络的进阶技术，擅长处理图像、语音等

这题有点难度·2025-02-19 21:24

从代码到专利：如何用自注意力机制实现高效序列转换？——深度解析Google的Transformer架构

在传统的序列转换任务（如机器翻译、语音识别等）中，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）是常用的模型架构。然而，这些模型存在以下问题：

CodePatentMaster·2025-02-19 21:53

ColD Fusion，分布式多任务微调的协同 “密码”

ColDFusion，分布式多任务微调的协同“密码”发布时间：2025-02-19近日热文：1.全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释2.大模型进化史：从Transformer到DeepSeek-R1

·2025-02-19 20:46

【TVM教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

·2025-02-19 20:45

程序员如何避免出纰漏？

上了身份证、人脸认证功能，测试回归的时候，测了不需要实名和人脸的场景，没测只需要身份证的场景，结果线上跑的时候用这个场景，导致功能也出了问

·2025-02-19 19:12

【深度学习入门：基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法

目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法

Bin二叉·2025-02-19 19:37

AI编程赋能Python实现零编程决策树算法

1.概念理解决策树算法是一种监督学习算法，用于分类和回归任务。它是一种基于树结构的模型，通过一系列的决策规则来对数据进行分类或预测。

智享食事·2025-02-19 18:30

PyTorch与TensorFlow的对比：哪个框架更适合你的项目？

一、概述PyTorch和TensorFlow都是深度学习框架，它们为构建、训练和部署神经网络提供了强大的工具。尽管它们的最终目标相同，但其设计哲学和实现方式有所不同。

木觞清·2025-02-19 18:59

遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）

一：深度卷积网络知识1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2.深度学习的历史发展历程3.机器学习，深度学习等任务的基本处理流程4.卷积神经网络的基本原理5

岁月如歌，青春不败·2025-02-19 15:05

生态碳汇涡度相关监测与通量数据分析

结合气象数据进行通量数据缺失插补等5、涡度通量数据组分拆分：计算生态系统呼吸和总初级生产力等6、涡度通量数据可视化分析：绘制不同通量组分数据的时间变化等7、涡度通量与气象数据相关性：时间序列相关分析、回归分析等

岁月如歌，青春不败·2025-02-19 15:34

2024年Python最新联邦学习实战-2-用FATE从零实现横向逻辑回归，面试阿里巴巴客服

学好Python不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会Python还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的Python学习资料，给那些想学习Python的小伙伴们一点帮助！一、Python所有方向的学习路线Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。二、学习软件工欲善其

2401_84138785·2025-02-19 15:03

机器学习:决策树

1.初步概念决策树是一种基于分裂特征的机器学习方法，用于分类和回归任务。它通过将数据按特征值进行分割，最终做出预测。与线性模型不同，决策树能够自动识别重要的特征，并根据数据情况生成复杂的决策规则。

小源学AI·2025-02-19 14:22

《大模型应用开发极简入门》随记

术语：自然语言处理（NLP)人工智能（AI）大预言模型（LLM）机器学习（ML)深度学习（DL)内容LLM概述ML算法被称为人工神经网络DL是ML的一个分支最先开始简单语言模型吗，例如：n-gram模型

hoypte·2025-02-19 08:34

AI 百炼成神：线性回归，预测房价

我们开始第一个项目——线性回归：预测房价。这是一个经典的机器学习入门项目，可以帮助你理解如何使用线性回归模型来预测连续的数值。第一个项目：线性回归预测房价项目目标学习线性回归的基本概念。

github_czy·2025-02-19 07:31

用deepseek学大模型08-卷积神经网络(CNN)

yuanbao.tencent.com从入门到精通卷积神经网络(CNN),着重介绍的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，预测结果的可视化展示

wyg_031113·2025-02-19 07:30

【人工智能】AI现状分析 || 神经网络的数学基础 || 人工智能交叉领域的发展和技术应用 || 附：小白入门人工智能学习步骤

目录1.AI现状分析（人工智能基础入门概念）1.1人工智能基础概念1.2人工智能的技术发展路线1.3产业发展的驱动因素1.4人工智能薪资岗位介绍2.神经网络的数学基础2.1神经网络的生物表示2.2神经网络的数学表示

追光者♂·2025-02-19 05:15

一文读懂！深度学习 + PyTorch 的超实用学习路线

例如，在神经网络中，矩阵乘法用于神经元之间的

a小胡哦·2025-02-19 03:27

解锁机器学习核心算法 | 逻辑回归：不是回归的“回归”

引言前面一篇文章我们介绍了机器学习算法中我们最先会接触到的算法——线性回归：机器学习的基石。今天我们继续学习机器学习中的另一个算法模型——逻辑回归（LogisticRegression）。

紫雾凌寒·2025-02-19 02:21

什么是神经网络

概述简而言之，神经网络就是函数：输入数据，输出结果。

jerryjee·2025-02-18 20:09

Decoder-Only、Encoder-Only、Encoder-Decoder 区别

Decoder-Only、Encoder-Only和Encoder-Decoder是三种常见的神经网络架构，主要用于自然语言处理（NLP）任务。它们在结构和应用上有显著的区别。

会喘气的粽子丶·2025-02-18 18:44

机器学习基本篇

1基本概念机器学习，分为回归，分类，聚类，降维有监督学习回归，分类，有特征，有标签，进行训练，然后对新数据进行预测无监督学习聚类，降维。

胖胖的小肥猫·2025-02-18 16:51

解锁机器学习核心算法 | 支持向量机：机器学习中的分类利刃

这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、降维算法、梯度增强算法。

紫雾凌寒·2025-02-18 15:15

【YOLO模型】（1）--YOLO是什么

1.核心思想它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过一个神经网络直接预测目标的类别和位置。

方世恩·2025-02-18 15:41

神经网络常见激活函数 10-GELU函数

GELU高斯误差线性单元（Gaussianerrorlinearunit）函数+导函数GELU函数的公式(近似表达式)GELU(x)=x∗P(X<=x)=x∗Φ(x)\rmGELU(x)=x*P(X<=x)=x*\Phi(x)GELU(x)=x∗P(X<=x)=x∗Φ(x)其中Φ(x)\Phi(x)Φ(x)指的是x的高斯正太分布的累积分布函数(CDF),进一步地，可得该函数的具体表达为x∗P(X<

亲持红叶·2025-02-18 15:11

深度学习与图像识别：机器学习基础之回归

1.线性回归1.1一元线性回归1.2多元线性回归2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式：p为预测出来的概率，范围在0-1之间，

Shenrn_·2025-02-18 14:34

深度学习下的图像分割

基于学习的图像分割算法主要依赖于深度神经网络，经典的深度神经网络分为如下几种：2.1卷积神经网络CNN：卷积神经网络是图像处理领域应用最为广泛的网络，其权值共享，局部连接等特性

人工智能大讲堂·2025-02-18 14:01

机器学习和线性回归、softmax回归

回归——平方误差损失函数回归（regression）是最简单的监督学习任务之一。分类——交叉熵样本属于“哪一类”的问题称为分类问题回归是训练一个回归函数来输出一个数值；分类是训练一个分

小名叫咸菜·2025-02-18 13:53

LSTM-SVM故障诊断 | 基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断Matlab代码实现

LSTM-SVM故障诊断|基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断Matlab代码实现完整代码私信回复LSTM-SVM故障诊断|基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断

机器学习之心·2025-02-18 11:38

吴恩达-机器学习-多元线性回归模型代码

吴恩达《机器学习》2022版第一节第二周多元线性回归房价预测简单实现以下以下共两个实验，都是通过调用sklearn函数，分别实现了一元线性回归和多元线性回归的房价预测。

StrawBerryTreea·2025-02-18 11:35

机器学习--实现多元线性回归

机器学习—实现多元线性回归本节顺延机器学习--线性回归中的内容，进一步讨论多元函数的回归问题y′=h(x)+w⊤∙x+by^{\prime}=h(x)+w^\top\bulletx+by′=h(x)+w

y江江江江·2025-02-18 11:32

OpenCV机器学习（1）人工神经网络 - 多层感知器类cv::ml::ANN_MLP

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::ml::ANN_MLP是OpenCV库中的一部分，用于实现人工神经网络

村北头的码农·2025-02-18 04:51

【LLM】大模型基础--大规模预训练语言模型的开源教程笔记

从生成文本的方式来看，LM（languagemodle）可以简单的分为：自回归模型非自回归模型特点逐字生成文本，每个词的生成都依赖于上文，关联性好一次性生成整个文本序列，不捕捉上文信息优点内容质量高生成速度快

Langchain·2025-02-18 02:00

python 学习曲线函数_如何使用学习曲线来诊断你的LSTM模型的行为？（附代码）...

LSTM是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。在自然语言处理、语言识别等一系列的应用上都取得了很好的效果。

weixin_39576066·2025-02-17 23:49

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