机器学习-神经网络第28页

深度解析：Python与TensorFlow在日平均气温预测中的应用——LSTM神经网络实战

文章目录1.引言1.1研究背景与意义1.2研究目标与问题定义2.概念解析2.1Python语言简介2.2TensorFlow框架概述2.3LSTM神经网络原理3.原理详解3.1时间序列分析基础3.1.1

AI_DL_CODE·2025-01-21 01:37

YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合DiverseBranchBlock，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等

摘要一种卷积神经网络（ConvNet）的通用构建模块，以在不增加推理时间成本的情况下提高性能。

挂科边缘·2025-01-20 23:49

YOLOv10改进，YOLOv10改进主干网络为GhostNetV3(2024年华为的轻量化架构，全网首发)，助力涨点

摘要：紧凑型神经网络专为边缘设备上的应用设计，具备更快的推理速度，但性能相对适中。然而，紧凑型模型的训练策略目前借鉴自传统模型，这忽略了它们在模型容量上的差异，可能阻碍紧凑型模型的性能提升。

挂科边缘·2025-01-20 23:19

【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之 GhostNet ：通过低成本操作获得更多特征 (论文笔记+引入代码)

目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要在嵌入式设备上部署卷积神经网络

YOLO大师·2025-01-20 22:47

021：为什么是卷积呢？

在进一步学习之前，先看一看神经网络(或者叫一个AI模型)是如何完成一张图片的推理的。

董董灿是个攻城狮·2025-01-20 22:13

Python从0到100（七十三）：Python OpenCV-OpenCV实现手势虚拟拖拽

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

是Dream呀·2025-01-20 21:39

K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙

K-means聚类：解锁数据隐藏结构的钥匙在机器学习的广阔领域中，无监督学习以其独特的魅力吸引了众多研究者和实践者。

陈辰学长·2025-01-20 20:56

ACNet：深度学习中的自适应卷积网络新星

ACNet：深度学习中的自适应卷积网络新星项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/ACNet在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）一直是图像处理和计算机视觉任务的核心技术

郎轶诺·2025-01-20 20:55

与机器学习的邂逅--自适应神经网络结构的深度解析

引言随着人工智能的发展，神经网络已成为许多应用领域的重要工具。自适应神经网络（AdaptiveNeuralNetworks，ANN）因其出色的学习能力和灵活性，逐渐成为研究的热点。

想成为高手499·2025-01-20 20:23

自适应神经网络架构：原理解析与代码示例

个人主页：chian-ocean文章专栏自适应神经网络结构：深入探讨与代码实现1.引言随着深度学习的不断发展，传统神经网络模型在处理复杂任务时的局限性逐渐显现。

chian-ocean·2025-01-20 19:51

PostgreSQL - pgvector 插件构建向量数据库并进行相似度查询

在现代的机器学习和人工智能应用中，向量相似度检索是一个非常重要的技术，尤其是在文本、图像或其他类型的嵌入向量的操作中。

花千树-010·2025-01-20 18:07

未来教育：AI知识库如何重塑学习体验

一、AI知识库：教育领域的智能助手AI知识库，作为结合了人工智能技术的知识管理系统，不仅能够存储和处理海量信息，还能通过自然语言处理、机器学习等

·2025-01-20 18:23

【TVM 教程】内联及数学函数

ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-01-20 17:47

mindspore编译报错

1、重新创建个工程后无法正常运行，2、使用代码为：华为提供的机器学习监督学习中的代码[quote][size=2][url=forum.php?

小乐快乐·2025-01-20 17:56

ai照片放大python源码_AI新时代-大牛教你使用python+Opencv完成人脸解锁（附源码）...

代码量同样不多，你可以将这些代码运用在其它一些智能领域，如智能家居，进门的时候判断你是谁，也可以加入机器学习判断来的人是客人还是熟人。在讲之前我们会先适当的拓扑一下关于人脸识别的知识点。

weixin_39639505·2025-01-20 17:54

线性回归：从基础到进阶的全面解析

线性回归：从基础到进阶的全面解析线性回归是机器学习中最基本的算法之一，广泛应用于预测和分析。本文将详细介绍线性回归的基本概念、数学原理、实现方法以及在实际应用中的注意事项。

tester Jeffky·2025-01-20 16:18

YOLOv9改进，YOLOv9检测头融合，适合目标检测、分割任务

摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络（CNN）的性能，但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角，认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。

挂科边缘·2025-01-20 15:37

YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合RFAConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等

摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络（CNN）的性能，但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角，认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。

挂科边缘·2025-01-20 15:36

什么是多模态机器学习：跨感知融合的智能前沿

在人工智能的广阔天地里，多模态机器学习（MultimodalMachineLearning）作为一项前沿技术，正逐步解锁人机交互和信息理解的新境界。

非凡暖阳·2025-01-20 12:01

AI大模型如何赋能电商行业，引领变革

虞书欣的C·2025-01-20 12:27

径向基函数网络（RBF）：让数据“点亮”神经网络的“灯塔”

径向基函数网络（RBF）：让数据“点亮”神经网络的“灯塔”1.引言径向基函数网络（RadialBasisFunctionNetwork,RBF）是一种特殊的前馈神经网络，它的核心思想是通过“灯塔”来照亮数据的分布

ningaiiii·2025-01-20 10:36

数学：机器学习的理论基石

一、数学：机器学习的理论基石机器学习是一种通过数据学习模式和规律的科学。其核心目标是从数据中提取有用的信息，以便对未知数据进行预测和分类。为了实现这一目标，机器学习需要一种数学框架来描述和解决问题。

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-20 09:03

【机器学习：二十六、决策树】

1.决策树概述决策树是一种基于树状结构的监督学习算法，既可以用于分类任务，也可以用于回归任务。其主要通过递归地将数据划分为子集，从而生成一个具有条件结构的树模型。核心概念节点（Node）：每个节点表示一个特定的决策条件。根节点（RootNode）：树的起点，包含所有样本。分支（Branch）：每个分支代表一个条件划分的结果。叶节点（LeafNode）：终止节点，表示最终的决策结果。优点直观可解释：

KeyPan·2025-01-20 09:28

机器学习数学基础-极值和最值

极值和最值极值和最值是数学中关于函数变化的重要概念，它们描述了函数在某些点附近或在整个定义域内的“最大”或“最小”行为。理解极值和最值对优化问题、函数分析、物理建模等领域有重要的应用。1.极值（LocalExtrema）极值是指函数在某个区间内的某一点取得的局部最大值或最小值。(1)局部最大值（LocalMaximum）一个函数在某点(x=c)取得局部最大值，意味着存在一个包含(c)的小区间，使得

华东算法王（原聪明的小孩子·2025-01-20 07:13

17-7 向量数据库之野望7 - PostgreSQL 和pgvector

这一新增功能满足了对高效处理高维矢量数据日益增长的需求，这些数据通常用于机器学习、自然语言处理(NLP)和推荐系统等应用。

拉达曼迪斯II·2025-01-20 05:28

YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构

YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构关键词：目标检测，深度学习，YOLOv8，Transformer，计算机视觉，卷积神经网络摘要：目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是从图像或视频中识别和定位特定对象

AI架构设计之禅·2025-01-20 05:23

【MySQL】Mysql数据库导入导出sql文件、备份数据库、迁移数据库

同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。

程序员洲洲·2025-01-20 03:30

【Python机器学习】无监督学习——K-均值聚类算法

聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一簇中，它有点像全自动分类。聚类方法几乎可以应用于所有的对象，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。K-均值聚类算法就是一种典型的聚类算法，之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。簇识别给出聚类结果的含义，假定有一些数据，现在将相似数据归到一起，簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么。聚类与分类的最大不同在

zhangbin_237·2025-01-20 00:03

【Python】已解决：WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module i

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然

屿小夏·2025-01-19 23:53

机器学习特征重要性之feature_importances_属性与permutation_importance方法

一、feature_importances_属性在机器学习中，分类和回归算法的feature_importances_属性用于衡量每个特征对模型预测的重要性。

一叶_障目·2025-01-19 23:21

机器学习-期末测试

机器学习-期末测试线性回归1.代码展示#coding=UTF-8#拆分训练集和测试集importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

难以触及的高度·2025-01-19 23:19

机器学习的介绍

目录1.机器学习的定义2.机器学习的原理3.机器学习的方法4.机器学习的分类5.机器学习的评估6.机器学习的应用场景7.机器学习与人工智能的关系结论机器学习在自然语言处理中的最新应用和技术是什么？

2201_75874206·2025-01-19 23:49

Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题

然而，欺诈交易数据往往呈现出正负样本极度不平衡的特点，这给机器学习模型的训练带来了挑战。

Loving_enjoy·2025-01-19 22:46

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合RepConv卷积，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。

挂科边缘·2025-01-19 22:42

一文读懂：无监督学习与有监督学习的区别与应用

在机器学习的世界里，无监督学习和有监督学习是两个最为常见且重要的概念。理解这两者的区别和应用场景，不仅有助于我们选择合适的算法和模型，还能帮助我们更好地解决实际问题。

码上飞扬·2025-01-19 22:11

Spark Livy 指南及livy部署访问实践

背景：ApacheSpark是一个比较流行的大数据框架、广泛运用于数据处理、数据分析、机器学习中，它提供了两种方式进行数据处理，一是交互式处理：比如用户使用spark-shell，编写交互式代码编译成spark

house.zhang·2025-01-19 22:40

用TensorFlow.NET搭建一个全连接神经网络

在本文中，我们将学习如何在C＃中构建神经网络模型计算图。与线性分类器相比，神经网络的关键优势在于它可以分离不可线性分离的数据。我们将实现此模型来对MNIST数据集的手写数字图像进行分类。

chiyong7717·2025-01-19 21:37

C#遇见TensorFlow.NET：开启机器学习的全新时代

在当今快速发展的科技世界里，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为推动创新的重要力量。从个性化推荐系统到自动驾驶汽车，ML的应用无处不在。

墨夶·2025-01-19 21:34

YOLOv11改进，YOLOv11检测头融合RepConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。

挂科边缘·2025-01-19 21:01

深入探索Python编程技术：从入门到精通的全方位学习指南

无论是数据科学、机器学习、Web开发、自动化脚本编写，还是桌面应用开发，Python都能发挥其独特优势，帮助开发者高效完成任务。

小码快撩·2025-01-19 16:21

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术导语卷积神经网络（CNN）是现代深度学习领域中最重要的模型之一，特别在计算机视觉（CV）领域具有革命性的影响。

wit_@·2025-01-19 16:50

从零开始的 AI Infra 学习之路

从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM

SSS不知-道·2025-01-19 15:15

python 特征选择方法_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例...

它是机器学习中非常重要的一步并在很大程度上可以提高模型预测精度。这里我总结了一些机器学习中常见的比较有用的特征选择方法并附上相关python实现code。希望可以给大家一些启发。

Blair Long·2025-01-19 15:14

chatgpt赋能python：Python群发微信消息：解决方案

Python是一门十分强大的编程语言，广泛用于各种人工智能、计算机视觉、机器学习等领域。Python可以用于开发各种应用程序，它也可以用于批量处理和发送微信消息。

suimodina·2025-01-19 15:42

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，系统学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧

WangYan2022·2025-01-19 14:34

ASPICE 4.0引领自动驾驶未来：机器学习模型的特点与实践

ASPICE4.0-ML机器学习模型是针对汽车行业，特别是在汽车软件开发中，针对机器学习（MachineLearning,ML）应用的特定标准和过程。

亚远景aspice·2025-01-19 13:29

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

其基本原理是使用大量文本数据来训练深度神经网络模型

NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

python中tensorflow_python机器学习TensorFlow框架

TensorFlow框架关注公众号“轻松学编程”了解更多。一、简介TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统

弦歌缓缓·2025-01-19 13:55

详解深度学习中的Dropout

Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术，其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元（即将其输出置为零）。

nk妹妹·2025-01-19 11:43

【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格

音乐流派分类–自动化分类不同音乐风格在本教程中，我们将开发一个深度学习项目，用于自动化地从音频文件中分类不同的音乐流派。我们将使用音频文件的频率域和时间域低级特征来分类这些音频文件。对于这个项目，我们需要一个具有相似大小和相似频率范围的音频曲目数据集。GTZAN流派分类数据集是音乐流派分类项目中最推荐的数据集，并且它是为了这个任务而收集的。音乐流派分类器模型音乐流派分类关于数据集：GTZAN流派收

精通代码大仙·2025-01-19 10:01

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