因果神经网络第15页

曼殊沙华

情不为因果，缘注定生死，永远相识相知却不能相恋。在此生无法触及的彼岸，曼陀罗华卸下所有记忆，花为黄泉。

流小浪_5ec1·2024-02-13 03:39

图像处理之《鲁棒图像隐写术：隐藏频率系数中的信息》论文精读

提出了一种基于可逆神经网络的端到端鲁棒隐写系统。该方法将秘密信息直接隐藏到封面图像的离散余弦变换(DCT)系数中，而不是隐藏在空间域中，显著提高了鲁棒性和抗隐写安全性。

Hard Coder·2024-02-13 02:09

【AI大事件】谷歌AI教父Hinton离职！深探AI风险与挑战，共赴智能科技新征程！

深度学习泰斗、神经网络之父、图灵奖得主Hinton突然宣布离职谷歌。Hinton，他可是AI的教父啊，而他的学生就是发明了GPT的首席科学家。他的这一举动，引发了整个科技行业的关注和讨论。

领航猿1号·2024-02-13 02:09

图像处理之《隐写网络的隐写术》论文阅读

随着深度神经网络(DNN)的快速发展，近年来越来越多的隐写网络被提出，并显示出良好的性能。与传统的手工隐写工具不同，隐写网络的规模相对较大。

Hard Coder·2024-02-13 02:08

绘本讲师训练营第三轮9/21阅读原创《图画书这样读》

故事有情节，有悬念，有一个又一个的因果关系。这些因果关系潜藏在故事里，就像一个个预先设计好了的问与答，它们会激发你的好奇心，邀请你参与到故事之中。

黄小盖·2024-02-13 02:41

【20220815】正正今日十点感悟

真，是对生命本来的无限信心；诚，是对因果无常的深沉敬畏。8.世界很大我很小，有人爱多我爱少。物品应该足够少足够好少到刚好够用，好到白头偕老。从今往后，极简过生活

爱笑的正正·2024-02-13 01:41

智能时代4--思维的革命

在无法确定因果关系时，数据为我们提供了解决问题的新方法，数据中包含的信息可以帮助我消除不确定性，而数据之间的相关性在某种成都上可以取代原来的因果关系，帮助我们得到我们想要直到的答案，这便是大数据思维的核心

董洪杉·2024-02-13 00:33

因果推断推荐系统工具箱 - CFF（二）

文章名称【CIKM-2021】【BeijingKeyLaboratoryofBigDataManagementandAnalysisMethods-AntGroup】CounterfactualReview-basedRecommendation核心要点文章旨在解决现有基于评论的推荐系统中存在的评论稀疏和不平衡的问题，提出在feature-aware的推荐场景下，利用反事实样本提升模型性能。作者通

processor4d·2024-02-13 00:34

这次理解透彻了！用代码从零实现大模型的自注意力、多头注意力。。。

近日，AheadofAI杂志运营者、机器学习和AI研究者SebastianRaschka发布了一篇文章，介绍并用代码从头实现了LLM中的自注意力、多头注意力、交叉注意力和因果注意力。

Python算法实战·2024-02-12 23:47

不确定性、进化与经济理论

经济学不是逻辑推演，不是如果A发生则B发生的因果逻辑，而是面对一个确定的结果寻找所有可能的原因，然后再对照现实，做出接下来的预测。

行舟x·2024-02-12 21:45

《内向的人就精神内耗很严重吗？》

我认为内向与精神内耗并没有那么强的关联性，两者不是因果关系，内向的人精神也可以非常自由、快乐。之所以会产生这个认知，只不过是因为内向人群中的一部分属性，恰好与精神内耗契合而已。

06036fc2ee02·2024-02-12 21:19

2021年1月10日晴 1381

世间所有的相遇，皆有因果。正如那句话：“遇见的都是天意，拥有的都是幸运”。有些人，遇见的不早不晚，相识相知，皆是顺其自然，本以为只是一阵子的缘分，没想到却是一辈子的牵连。

宫培周·2024-02-12 20:05

numpy学习总结二

单词发音：squeeze发音：死贵子concatenation[kɒnˌkætəˈneɪʃən]拼接;串联threshold['θreʃhəʊld]死re后的quantile拷n太哦分位数因果不能改智慧不能赐正法不可说无缘不能度天雨虽宽不润无根之草

敬德修业－自强不息·2024-02-12 19:58

大模型题库

Transformer架构是一种深度神经网络架构，于2017年由Vaswani等人在他们的论文“AttentionisAllYouNeed”中首次提出。

lichunericli·2024-02-12 19:28

解决什么问题需要大的计算机算力,突破极限！清华研发出新技术，可大幅提升计算机算力...

该成果所研发的基于多个忆阻器阵列的存算一体系统，在处理卷积神经网络(CNN)时的能效比图形处理器芯片(GPU)高两个数量级，大幅提升了计算设备的算力，成功实现了以更小的功耗和更低的硬件成本完成复杂的计算

weizbbs·2024-02-12 17:24

快乐写作

说学习是艰苦的，又说学习是可以有喜悦和快乐的，所以说，是逻辑不清，因果不明。或许可以这样说，学习有苦与乐，苦与乐是可以相互转化的。学不会就觉得苦，学会了就觉得喜悦和快乐。

覃榜言·2024-02-12 16:56

（深度学习快速入门）图对比学习综述笔记-中文信息学报2023第37卷第5期

快乐江湖·2024-02-12 15:18

王树森：学 DRL 走过的弯路太多，想让大家避开（文末赠送福利）

大家都知道，深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）就是应用了神经网络的强化学习。而强化学习是机器学习的一个分支，研究如何基于对环境的观测做出决策，以最大化长期回报。

人工智能与算法学习·2024-02-12 15:43

【人工智能Alphago背后的秘密】全网最全面的蒙特卡洛树搜索算法讲解：系统、简洁、易懂！

Alphago使用的算法如下：蒙特卡洛树搜索残余卷积神经网络-用于游戏评估和移动先验概率估计的策略和价值网络用于通过自我游戏

准确、系统、简洁地讲算法·2024-02-12 15:09

2021-01-20

盈、亏、毒、结都可以引起阻态，它们互为因果关系，所以调节阻态必须采用运气血为

李朝龙华医学·2024-02-12 15:47

神经网络训练中的epoch和batch概念

在神经网络训练中，"epoch"和"batch"是两个基本的概念：Epoch:一个epoch代表的是整个数据集被遍历一次的过程。在一个epoch中，网络会对每一个训练样本学习一次，然后更新权重。

山泼黛·2024-02-12 14:29

深度学习笔记

DeepLearningBasic神经网络：algorithm1input1outputinput2input3input4algorithm2监督学习：1个x对应1个y；Sigmoid:激活函数sigmoid

stoAir·2024-02-12 14:28

YOLO系列详解（YOLOV1-YOLOV3）

YOLO算法作为one-stage目标检测算法最典型的代表，其基于深度神经网络进行对象的识别和定位，运行速度很快，可以用于实时系统。了解YOLO是对目标检测算法研究的一个必须步骤。

X.AI666·2024-02-12 14:49

上大学前要不要工作或旅游一年

Takingagapyearbeforegoingtocollegebyfindingajobortravellingaroundtheworldisawisechoiceforstudents.主题句：Firstly,spendingayearoutsideschoolcanhelpstudentsfindoutwheretheirinterestsreallyare.因果链

李盟盟250·2024-02-12 13:43

神经网络中的分位数回归和分位数损失

在使用机器学习构建预测模型时，我们不只是想知道“预测值(点预测)”，而是想知道“预测值落在某个范围内的可能性有多大(区间预测)”。例如当需要进行需求预测时，如果只储备最可能的需求预测量，那么缺货的概率非常的大。但是如果库存处于预测的第95个百分位数(需求有95%的可能性小于或等于该值)，那么缺货数量会减少到大约20分之1。获得这些百分位数值的机器学习方法有：scikit-learn:Gradien

·2024-02-12 12:41

伪佛系少年小短叹

感触最多的是善恶因果。种善因得善果，自己身处强势，也要怀一颗悲悯之心，这种善最好是一种大善，是跨越种族。对比我们弱的人，不仗势欺人不咄咄逼人，得饶人处且饶人，是对福报的积累。

_偷来的时光·2024-02-12 12:24

《白色恋人》第三十四天

“成功与失败都不是平白无故而来的”佛家讲因果关系，我觉得凡事确实存在着因果关系。有因会有果，有果必有因。成功和失败它都不是平白无故而来的，这里存在着因果关系。

玩世不恭小南宁·2024-02-12 12:46

李宏毅机器学习笔记 2.回归

另外，最近我也在学习邱锡鹏教授的《神经网络与深度学习》，会补充书上的一点内容。通过上一次课1.机器

Simone Zeng·2024-02-12 11:34

梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优，为什么应用广泛？

链接：https://www.zhihu.com/question/68109802编辑：深度学习与计算机视觉声明：仅做学术分享，侵删作者：夕小瑶https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/263503269反对回答区中一部分称“模型收敛于鞍点”的回答。当然也有的大牛可以一针见血，那我就对这个问题多展开一下吧，让鲜血流的更猛烈一些。（害怕.jpg）

woshicver·2024-02-12 11:34

西瓜书-机器学习5.4 全局最小与局部极小

两种“最优”：“局部极小”(localminimum)和"全局最小"(globalminimum)对和，若存在使得多组不同参数值初始化多个神经网络使用“模拟退火”：以一定的概率接受比当前解更差的结果，有助于

lestat_black·2024-02-12 11:32

ncc匹配（五，匹配提速的思考）

工业机器视觉设计和实现·2024-02-12 11:47

我见即我思第446天

一个故事的产生不可能没有因果的，哪怕是倒叙，也会有因果才算得上故事的开端。《你在天堂里遇见的5个人》这本书没有读过，可是看名字很有意思，可以入手一本去欣

若如初梘·2024-02-12 10:18

《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务1.3.3.4训练过程

《零基础实践深度学习》基于线性回归实现波士顿房价预测任务1.3.3-CSDN博客1.3.3.4训练过程上述计算过程描述了如何构建神经网络，通过神经网络完成预测值和损失函数的计算。

软工菜鸡·2024-02-12 10:14

《零基础实践深度学习》基于线性回归实现波士顿房价预测任务1.3.3

图3：构建神经网络/深度学习模型的基本步骤正是由于深度学习的建模和训练的过程存在通用性，即在构建不同的模型时，只有模型三要素不同，其它步骤基本一致，才产生了深

软工菜鸡·2024-02-12 09:13

Python概率建模算法和图示

概率论，衡量一个或多个变量相互依赖性，从数据中学习概率模型参数，贝叶斯决策论，信息论，线性代数和优化Python线性判别分析分类模型，逻辑回归，线性回归，广义线性模型Python结构化数据，图像和序列神经网络朴素贝叶斯分类器示例概率学习在机器学习的广阔领域中

亚图跨际·2024-02-12 09:26

机器学习案例2：使用 plaidML在 macOS利用GPU进行机器学习

任何尝试过在macOS上使用TensorFlow训练神经网络的人都知道这个过程有点糟糕。TensorFlow只能利用Mac上的CPU，因为GPU加速训练需要Nvidia芯片组。

suoge223·2024-02-12 09:25

DeepMind加持的GNN框架正式开源,TensorFlow进入图神经网络时代

谷歌在垃圾邮件检测、流量估计以及YouTube内容标签等环境中使用了一种强大的工具GNN（图神经网络）。

Python数据挖掘·2024-02-12 08:52

Google刚刚推出了图神经网络Tensorflow-GNN

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！订阅：https://rengongzhineng.io/在当今数字化的世界里，对象及其之间的复杂关系构成了无数的网络，例如交通网络、生产网络、知

新加坡内哥谈技术·2024-02-12 08:21

【Python】基于动态残差学习的堆叠式LSTM模型和传统BP在股票预测中的应用

1.前言本论文探讨了长短时记忆网络（LSTM）和反向传播神经网络（BP）在股票价格预测中的应用。首先，我们介绍了LSTM和BP在时间序列预测中的基本原理和应用背景。

hiddenSharp429·2024-02-12 08:48

一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络

Tensorflow官网神经网络是一种数学模型，是存在于计算机的神经系统，由大量的神经元相连接并进行计算，在外界信息的基础上，改变内部的结构，常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模。神经网络

有家的感觉真好·2024-02-12 08:37

Pytorch 复习总结 1

Pytorch张量的常见运算、线性代数、高等数学、概率论部分见Pytorch复习总结1；Pytorch线性神经网络部分见Pytorch复习总结2；Pytorch多层感知机部分见Pytorch复习总结3；

ScienceLi1125·2024-02-12 08:02

《人性的枷锁》摘抄|与其放在备忘录，不如拿出来共享

以下是摘抄的句子：1.虽然可怜之人必有可恨之处，但前有因，后有果，生活的悲剧就在于这一连串的因果效应中。2.“又操心今天，又发愁明天，那活着还有什么意义？当你

明天会更好777·2024-02-12 08:56

浅谈人工智能之深度学习~

如果这篇文章对你们有帮助的话，别忘了给个免费的赞哟~前言：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

秋风起，再归来～·2024-02-12 08:30

【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】（3）神经网络

深度学习的最主要特征是使用神经网络作为计算模型。神经网络模型得名于其对于动物神经元传递信息方式的模拟。实际上，现在的神经网络模型，和神经，已经没有特别大的关系了。深度学习的深度，一般指神经网络的层数。

giszz·2024-02-12 08:57

算卦

当我们都遵守相同的规则之后，就有了有规律的因果，你做了什么，在这个框架下就会有相对应的结果。算卦就是对规则的解读，告诉你如果这么做就会得什么果。

压力大·2024-02-12 08:52

[机缘参悟-142] ：一个软件架构师对佛学的理解 -6- 从计算机和数学的角度理解佛家的“因果”与十二因缘

目录前言：一、什么是因缘1.1佛家的因缘1.2佛家的因缘与因果轮回1.2从计算机角度理解因缘1.3从数学的角度理解因缘二、佛家的十二因缘2.1大多数人的轮回2.2大多数人的的十二因缘轮回2.3十二因缘与三世因果的关系

文火冰糖的硅基工坊·2024-02-12 06:09

2018-10-10

1.付出不亚于任何人的努力2.要谦虚，不要骄傲3.要每天反省4.活着，就要感谢5.积善行，思利他6.不要有感性的烦恼今日分享：因果必报，但需要时间。

泰优汇典当行车贷李娟18221·2024-02-12 06:49

一六六之辨别关系

矛盾、因果、并列、条件。

天线的触角·2024-02-12 06:36

苑举正活用哲学笔记 6 心物问题与自由意志

唯物论强调两个重点：1.所有的行为都是由因果来解释的，而且这个因果行为是外在的。2.所有的思路当中其实都是像粒子一样碰撞所形成的结果，唯物论代表是霍布斯。唯物论推动了世界的发展。阿尔法

薛东弗斯·2024-02-12 05:30

苦尽甘来吗？2019-07-11

因果报应吗？修来世吗？末日审判吗？脱离轮回吗？这个东西不能写，很容易被毙掉。

沈水之南·2024-02-12 05:23

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