多层神经网络

GRU是门控循环单元是什么？

GRU是门控循环单元（GatedRecurrentUnit）的简称，它是循环神经网络（RNN）的一种变体。GRU旨在解决传统RNN中存在的长期依赖问题和反向传播中的梯度消失或梯度爆炸问题。
无限进步呀·2025-02-04 22:13

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜输出维度公式｜15

如是我闻：在卷积和池化操作中，计算输出维度的公式是关键，它们分别可以帮助我们计算卷积操作和池化操作后的输出大小。下面分别总结公式，并结合解释它们的意义：1.卷积操作的输出维度公式当我们对输入图像进行卷积时，输出的宽度和高度可以通过以下公式计算：输出大小=输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小步长+1\text{输出大小}=\frac{\text{输入大小}-\text{卷积核大小}+2\cdot\te
漂亮_大男孩·2025-02-04 19:52

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜输出维度公式如何理解？｜16

如是我闻：当我们对输入图像进行卷积时，输出的宽度和高度可以通过以下公式计算：输出大小=输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小步长+1\text{输出大小}=\frac{\text{输入大小}-\text{卷积核大小}+2\cdot\text{填充大小}}{\text{步长}}+1输出大小=步长输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小+1池化（Pooling）的输出大小公式类似卷积，但更加简单：输出大小=输入
漂亮_大男孩·2025-02-04 19:21

PyTorch中的In-place操作是什么？为什么要避免使用这种操作？

如今的高级深度神经网络拥有数百万个可训练参数，训练它们通常会导致GPU内存耗尽。
小白学视觉·2025-02-04 19:49

Kimi k1.5 ： OpenAI-o1 级多模态模型

阅读时长：15分钟发布时间：2025-02-04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
·2025-02-04 18:36

Kimi k1.5 ： OpenAI-o1 级多模态模型

阅读时长：15分钟发布时间：2025-02-04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
·2025-02-04 18:32

OpenAI 模型与 DeepSeek 模型使用的强化学习有何不同

OpenAI模型与DeepSeek模型使用的强化学习有何不同阅读时长：15分钟发布时间：2025-02-04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
·2025-02-04 18:02

基于 FPGA 的 CNN 卷积神经网络整体实现

基于FPGA的CNN卷积神经网络整体实现介绍卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习架构，广泛用于图像识别、物体检测和自然语言处理等领域。
鱼弦·2025-02-04 18:37

YOLOv3在工业生产中产品瑕疵检测的可行性分析

图像中瑕疵检测1.概述瑕疵检测是机器视觉任务中的一条分支，在技术发展的过程中对于图片处理的方式往往使用CNN（卷积神经网络）作为处理模型，毫无疑问CNN的在处理图像方面有着独特的优势，通过设置卷积核我们可以使得计算机提取图像的特征数据
Y.C.~·2025-02-04 16:59

门控循环单元（GRU）

门控循环单元（GRU）门控循环单元（GRU）是一种循环神经网络（RNN）的变体，旨在解决传统RNN在处理长序列时的梯度消失问题，并且相比于长短期记忆（LSTM），它具有更简洁的结构。
彬彬侠·2025-02-04 15:23

数学与经济学：数学模型在经济预测中的应用

数学与经济学：数学模型在经济预测中的应用关键词：数学模型、经济学、经济预测、数据分析、算法、神经网络、回归分析、供需模型、消费行为模型、投资决策模型、经济增长模型。
AI天才研究院·2025-02-04 15:47

生成对抗网络(Generative Adversarial Network)原理与代码实战案例讲解

ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，简称GAN）是由IanGoodfellow等人在2014年提出的一种新型神经网络架构
AI大模型应用之禅·2025-02-04 14:41

【声音场景分类--论文阅读】

在此阶段，主要重点是建立一个神经网络具有较大的感受野，同时保持较低的复杂性。可以将网络分解为两个主块
繁华落尽，寻一世真情·2025-02-04 12:21

torch.nn.RNN: PyTorch 中的循环神经网络（RNN）模块

torch.nn.RNN:PyTorch中的循环神经网络（RNN）模块1.概述在PyTorch中，torch.nn.RNN是一个用于构建循环神经网络（RNN）的模块。
彬彬侠·2025-02-04 10:40

PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型

PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型关键词：PyTorch、动态计算图、自动微分、反向传播、神经网络、模型构建、计算图优化文章目录PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型1.背景介绍1.1
AI天才研究院·2025-02-04 07:47

深度学习框架PyTorch原理与实践

禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.背景介绍3.基本概念和术语3.1PyTorch简介3.2PyTorch的特点1）自动求导机制2）GPU加速3）模型部署4）数据管道5）代码阅读友好4.核心算法原理4.1神经网络结构
AI天才研究院·2025-02-04 07:47

python中keras_Python深度学习——keras（一）

神经网络的核心组件是层(layer)，它是一种数据处理模块，可以看成是一个数据过滤器。进去一些数据，出来的数据变得更加有用(吃进去的是草，挤出来的是奶)。
weixin_39534321·2025-02-04 04:48

基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现

传统的机器学习算法往往无法很好地捕捉数据中的时序信息和上下文关系，因此深度学习中的循环神经网络（RNN）逐渐成为解决这一问题的重要工具。
追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

Transformer预测模型及其Python和MATLAB实现

###一、背景在自然语言处理（NLP）领域，传统的序列到序列（Seq2Seq）模型大多依赖于循环神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）网络。
追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

Python函数拆包完全指南：解锁参数处理的高级技巧

在Python开发中，我们经常需要处理以下场景：将集合数据动态传递给函数处理可变数量的参数简化多层数据结构的参数传递实现更灵活的函数接口传统参数传递方式的局限性：defadd(a,b):returna+
小彭爱学习·2025-02-04 02:08

基于深度学习的物体分割技术：从理论到实践

随着深度学习的迅猛发展，尤其是卷积神经网络（CNN）的应用，物体分割技术已取得了显著的进展。它被广泛应用于医学影像分析、自动驾驶、视频监控、机器人感知等领域。
人工智能_SYBH·2025-02-04 01:57

TensorFlow实现卷积神经网络CNN

一、卷积神经网络CNN简介卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，CNN现在的应用已经不限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号和文本数据等
红叶骑士之初·2025-02-03 23:40

python 图像特征提取_python实现LBP方法提取图像纹理特征实现分类的步骤

40张不同风格的纹理图片,大小为512*512,要求将每张图片分为大小相同的9块,利用其中的5块作为训练集,剩余的4块作为测试集,构建适当的模型实现图片的分类.图片如下图所示:分析:由于数据集太小,所以神经网络模型并不适合此类的图像处理
weixin_39969060·2025-02-03 22:28

高通modem架构_高通神经网络处理引擎SNPE分析与评测

骁龙（SnapDragon）神经处理引擎（SNPE）是一个针对高通骁龙加速深层神经网络的运行时软件，高通在CSDN和其官网都提供了下载。
weixin_39811036·2025-02-03 20:18

神经架构搜索：自动化设计神经网络的方法

神经架构搜索：自动化设计神经网络的方法一、引言在深度学习领域，神经网络架构的设计对模型的性能具有至关重要的影响。传统的神经网络设计依赖于专家经验和大量实验，这一过程繁琐且耗时。
俊星学长·2025-02-03 20:46

深度学习盛行，还记得哪些传统机器学习方法和模型？

而深度学习是一种机器学习技术，它通过深层神经网络从原始数据中学习特征表
硬件学长森哥·2025-02-03 19:11

【PyTorch】6.张量运算函数：一键开启！PyTorch 张量函数的宝藏工厂

它作为强大的深度学习框架，为构建和训练神经网络提供了高效且灵活的平台。神经网络作为人工智能的核心技术，能够处理复杂的数据模式。
Icomi_·2025-02-03 19:39

4、PyTorch 第一个神经网络，手写神经网络的基本部分组成

以下实例展示了如何使用神经网络完成简单的二分类任务，为更复杂的任务奠定了基础，通过PyTorch的模块化接口，神经网络的构建、训练和可视化都非常直观。
找个栗子·2025-02-03 19:35

一文读懂自动编码器：类型、原理与应用

一文读懂自动编码器：类型、原理与应用近日热文：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】目录自动编码器稀疏自动编码器
·2025-02-03 16:03

智能优化算法应用：天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割

智能优化算法应用：天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割文章目录智能优化算法应用：天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割1.天鹰算法2.PCNN网络3.实验结果4.参考文献5.Matlab代码摘要
智能算法研学社（Jack旭）·2025-02-03 16:10

数字孪生下的智慧城市（城市大脑）建设方案——建模层

要构建城市信息模型（CIM）、建筑信息模型（BIM）及仿真模型，并实现L3级精度的核心区三维建模，需结合多源数据与多层级标准，具体步骤如下：1.CIM建模层构建L3级精度标准定义CIM模型分为7级（CIM1
百态老人·2025-02-03 14:57

Task01：线性回归；Softmax与分类模型、多层感知机

一、mxnet相关函数用法mxnet.nd用法对标numpy库(1)nd.concatfrommxnetimportndnd.concat(X,Y,dim=0)nd.concat(X,Y,dim=1)X,Y为两个矩阵nd.concat为连接矩阵，dim表示连接的维度，若原来两个矩阵为（4,3），dim=0就表示新生成矩阵为（8,3）dim=1表示新生成矩阵为（4,6）(2)y+=xy=y+x这样的
恰人陈·2025-02-03 14:56

【论文笔记】基于图神经网络的多视角视觉重定位 GRNet CVPR 2020 论文笔记

LearningMulti-viewCameraRelocalizationwithGraphNeuralNetworks驭势科技,北京大学机器感知重点实验室,北京长城航空测控技术研究所本文提出了一种使用多视角图像进行相机重定位的图神经网络
phy12321·2025-02-03 14:26

【单层神经网络】基于MXNet库简化实现线性回归

写在前面同最开始的两篇文章完整程序及注释'''导入使用的库'''#基本frommxnetimportautograd,nd,gluon#模型、网络frommxnet.gluonimportnnfrommxnetimportinit#学习frommxnet.gluonimportlossasgloss#数据集frommxnet.gluonimportdataasgdata'''生成测试数据集'''#
辰尘_星启·2025-02-03 14:55

线性回归基础学习

线性回归基础学习目录：理论知识样例代码测试参考文献一、理论知识线性回归思维导图NDArray：MXNet中存储和变换数据的主要工具，提供GPU计算和自动求梯度等功能线性回归可以用神经网络图表示，也可以用矢量计算表示在
Remoa·2025-02-03 14:53

基于模糊RBF神经网络轨迹跟踪研究（Matlab代码实现）

‍个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述模糊控制（FuzzyControl）是1965年，由美国的Zadeh率先创立了模糊集合论，后来又提出了模糊逻辑控制器的概念和有关定理。于1974年第一次组成了模糊逻辑控制器，并使用于锅炉和汽轮机的控制系统
@橘柑橙柠桔柚·2025-02-03 13:20

PyTorch生态系统中的连续深度学习：使用Torchdyn实现连续时间神经网络

神经常微分方程（NeuralODEs）是深度学习领域的创新性模型架构，它将神经网络的离散变换扩展为连续时间动力系统。
·2025-02-03 12:59

基于CNN(一维卷积Conv1D)+LSTM+Attention 实现股票多变量时间序列预测(PyTorch版)

前言系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络
矩阵猫咪·2025-02-03 12:42

【车间调度】基于卷积神经网络的柔性作业车间调度问题的两阶段算法（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述两阶段算法概述第一阶段：特征提取与表示学习第二阶段：调度策略生成与优化研究挑战与前景2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述该文提出一种基于卷积神经网络的有效两阶段算法，
宇哥预测优化代码学习·2025-02-03 12:08

【车间调度】基于卷积神经网络的柔性作业车间调度问题的两阶段算法（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述两阶段算法概述第一阶段：特征提取与表示学习第二阶段：调度策略生成与优化研究挑战与前景2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述该文提出一种基于卷积神经网络的有效两阶段算法，
Ps.729·2025-02-03 11:31

图神经网络实战（2）——图论基础

图神经网络实战（2）——图论基础0.前言1.图属性1.1有向图和无向图1.2加权图和非加权图1.3连通图和非连通图1.4其它图类型2.图概念2.1基本对象2.2图的度量指标2.2邻接矩阵表示法3.图算法
盼小辉丶·2025-02-03 10:55

深度学习：基础原理与实践

1.深度学习概述1.1定义与发展历程深度学习是机器学习的一个分支，它基于人工神经网络的学习算法，特别是那些具有多层（深层）结构的网络。
阿尔法星球·2025-02-03 06:49

探索神经网络的奥秘：从基础理论到Python实践

探索神经网络的奥秘：从基础理论到Python实践【下载地址】第一章神经网络如何工作附Python神经网络编程.pdf分享本资源文件提供了关于神经网络基础知识的详细介绍，并附带了一个Python神经网络编程的
仲毓俏Alanna·2025-02-03 05:45

计算机视觉领域的轻量化模型——GhostNet 模型

GhostNet模型详解GhostNet是一个高效的轻量化卷积神经网络模型，专为资源受限的设备（如移动设备和嵌入式系统）设计。
DuHz·2025-02-03 04:05

Python从0到100（八十一）：神经网络-Fashion MNIST数据集取得最高的识别准确率

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·2025-02-02 22:19

多模态大模型：技术原理与实战 工具和算法框架介绍

1.背景介绍1.1从单模态到多模态的必然趋势传统的深度学习模型大多是单模态的，例如只处理图像数据的卷积神经网络（CNN）或只处理文本数据的循环神经网络（RNN）。
AI大模型应用之禅·2025-02-02 22:43

Jupyter Notebook代码实现了一个简单的全连接神经网络，用于对MNIST手写数字数据集进行分类任务

{"cells":[{"cell_type":"code","execution_count":7,"metadata":{
pk_xz123456·2025-02-02 19:23

波士顿房价预测

用最简单的线性回归模型解决这个问题，并用神经网络来实现这个模型。线性回归模型假设房价和各影响因素之间能够用线性关系来描述：y=∑j=1Mxjwj+by={\sum_{j=1}^Mx_jw_
苏轼喜欢玩电脑·2025-02-02 17:13

TensorFlow 示例摄氏度到华氏度的转换（一）

TensorFlow实现神经网络模型来进行摄氏度到华氏度的转换，可以将其作为一个回归问题来处理。我们可以通过神经网络来拟合这个简单的转换公式。
李建军·2025-02-02 17:42

【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望
科研_G.E.M.·2025-02-02 16:36
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