概率神经网络

机器学习在医学中的应用

机器学习的基本概念：简要介绍机器学习的基本原理、分类（监督学习、非监督学习、强化学习等）和常用算法（如神经网络、支持向量机、随
听忆.·2024-09-03 18:25

02 使用 LSTM 进行时间序列预测

LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的递归神经网络（RNN
柒 魅。·2024-09-03 15:39

【小事件】面试奇遇

其实这原本大概率是不合适的，但是出于好奇和对他精心准备的尊重，我还是让HR给他打了电话约见。那天是我自己去见这位应聘
送了鱼·2024-09-03 14:51

计算机视觉之 GSoP 注意力模块

计算机视觉之GSoP注意力模块一、简介GSopBlock是一个自定义的神经网络模块，主要用于实现GSoP（GlobalSecond-orderPooling）注意力机制。
Midsummer-逐梦·2024-09-03 12:18

深度学习100问28:什么是RNNLM(RNN语言模型）

它的任务呢，就是预测一个句子出现的概率，或者当你给它一些上文的时候，它能猜出下一个词会是啥。它是怎么做到的呢？它有一个像魔法盒子一样的结构，由输入层、隐藏层和输出层组成。
不断持续学习ing·2024-09-03 10:06

python机器学习算法--贝叶斯算法

原理牵涉到概率论的问题，不在详细说明。
在下小天n·2024-09-03 10:03

NeRF学习——NeRF初步认识

NeRFNeRF，全名为NeuralRadianceFields，是一种基于深度学习的三维场景隐式表示和渲染方法1NeRF的基本概念1.1辐射场表示场景NeRF的核心思想是通过神经网络训练出来的辐射场对场景进行隐式表示
PLUS_WAVE·2024-09-03 08:23

数学建模强化宝典（7）模拟退火算法

前言模拟退火算法（SimulatedAnnealing,SA）是一种基于概率的全局优化算法，它模拟了固体退火过程中的物理现象，通过随机搜索和概率接受机制来寻找问题的全局最优解。
IT 青年·2024-09-03 08:21

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱房源推荐系统 房价预测系统 房源数据分析 房源可视化 房源大数据大屏 大数据毕业设计 机器学习

创新点：1.支付宝沙箱支付2.支付邮箱通知(JavaMail)3.短信验证码修改密码4.知识图谱5.四种推荐算法(协同过滤基于用户、物品、SVD混合神经网络、MLP深度学习模型)6.线性回归算法预测房价
计算机毕业设计大全·2024-09-03 07:05

深度学习(二)

CuDNN（CUDADeepNeuralNetworklibrary）是NVIDIA为加速深度学习计算而开发的高性能GPU加速库，专门优化了深度神经网络（DNN）的常见操作，如卷积、池化、归一化和激活函数等
小泽爱刷题·2024-09-03 06:10

深度学习(一)

sigmoid适用于常用于二分类任务的输出层，因为它能将输出值压缩到[0,1]之间，表示概率值。非零均值:输出值总是非零，这可能会导致训练过程中较慢的收敛。
小泽爱刷题·2024-09-03 06:39

人工智能&机器学习&深度学习

深度学习：一切运用了神经网络作为参数结构进行优化的机器学习算法。强化学习：不仅能利用现有数据，还可以通过对环境的探索获得新数据，并利用新数据循环往复地更新迭代现有模型的机器学习算法。
AA杂货铺111·2024-09-03 06:26

OpenAI Chatgpt发展历史和Chatgpt-3的研发过程工作原理

该技术使用了一种无需人类标注的方式，使神经网络学习到了大量自然语言处理任务的知识。2018年，OpenAI团队开发了第一个GPT模型，并在自然语言处理领域取得了显著的成果。该
roxxo·2024-09-03 04:29

每日OJ_牛客_蘑菇阵（在矩阵上dp）

dp）蘑菇阵__牛客网解析代码类似于走迷宫，蘑菇代表不能走通，但不同的是，迷宫可以向前后左右四个方向移动，但该题走的方式只能向右或者向下两个方向移动，注意：右边界处只能向一个方向移动，因此走不通路径的概率是不相等的
GR鲸鱼·2024-09-03 04:55

Logistic分类算法原理及Python实践

其原理基于线性回归和逻辑函数（Sigmoid函数）的组合，能够将输入特征的线性组合映射到一个概率范围内，从而进行分类预测。
doublexiao79·2024-09-03 03:22

足球走地大小球预测

一、足球大小球分析之小球1，走地小球玩法，比赛开始后十分钟之内就必须入，一般情况比赛刚开始平台开的盘都会很高，这个时候入，穿盘概率低，小球胜算高。如果一开始平台的盘就很浅，一般不看好小球，危险系数高。
lizi88888·2024-09-02 22:20

这项来自中国的AI研究介绍了1位全量化训练（FQT）：增强了全量化训练（FQT）的能力至1位

全量化训练（FQT）可以通过将激活、权重和梯度转换为低精度格式来加速深度神经网络的训练。量化过程使得计算速度更快，且内存利用率更低，从而使训练过程更加高效。
量子位AI·2024-09-02 22:16

Lucece评分公式OKapi BM25原理解析(中)

BM25起源于概率相关性模型，而不是矢量空间模型，但是该算法与Lucene的实际评分功能有很多共同点。两者都使用Term词频率，逆文档频率和字段长度归一化，但是每个因素的定义都略有不同。
双人余_先生·2024-09-02 21:26

【概率论】理解贝叶斯（Bayes）公式：为什么疾病检测呈阳性，得这种病的概率却不高？

先说结论：因为假阳性的人数相比于真阳性太多了。具体是怎么回事呢？咱们慢慢分析。文章目录一、贝叶斯公式二、典例分析三、贝叶斯公式的本质思考（摘自教材）一、贝叶斯公式定理1（贝叶斯公式）设有事件A,BA,BA,B，P(A)>0P(A)>0P(A)>0，P(B)>0P(B)>0P(B)>0，则P(B∣A)=P(B)P(A∣B)P(A)P(B|A)=\frac{P(B)P(A|B)}{P(A)}P(B∣A
seh_sjlj·2024-09-02 20:08

周末日常

仅仅一道统计概率题，答案也是五花八门，一道小小的计算720*20%都有很多很多人算错。真是没想到啊。
蓝色月牙湾·2024-09-02 20:00

基于示例详细讲解模型PTQ量化的步骤（含代码）

1.模型训练我们假设已经训练了一个卷积神经网络（CNN），例如VGG-16。训练完成后，我们得到了一个以32位浮点数表示的模型权重和激活值。
LQS2020·2024-09-02 19:32

2022-06-09 未知容易吓唬人

因为你做的东西可能涉及到整个行业，而对于这个领域我们大概率是不熟悉的。所以每次有新需求的时候，经常会碰到很多行业内的概念，以及一些复杂、繁琐的流程。这也是我非常头疼的点。
天才白痴钱钱钱·2024-09-02 14:53

灾难性遗忘问题（Catastrophic Forgetting，CF）是什么？

在深度学习和人工智能领域中，“灾难性遗忘”（CatastrophicForgetting）是指当神经网络在增量学习（IncrementalLearning）或持续学习（ContinualLearning
Chauvin912·2024-09-02 14:36

华为OD机试真题 - 亲子游戏 - 广度优先搜索BFS（Python/JS/C/C++ 2024 D卷 200分）

刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新，全天
哪 吒·2024-09-02 14:36

华为OD机试真题 - 表演赛游戏分组 - 动态规划（Python/JS/C/C++ 2024 D卷 200分）

刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新，全天
哪 吒·2024-09-02 14:36

华为OD机试真题 - 字符串排序（Python/JS/C/C++ 2024 D卷 100分）

刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新，全天
哪 吒·2024-09-02 14:05

大语言模型诞生、探索和爆发阶段

2017年：Google发表了Transformer架构，这是一种基于自注意力机制的神经网络架构，它彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，使得大规模并行化处理成为可能，
花开盛夏^.^·2024-09-02 10:38

2018-09-15

包括数学，逻辑，计算机，数据分析，统计概率，建模等等这些注重纯逻辑推理和计算的东西。EmpiricalAnalyses：实证分析。包括物理，化学，生物，医学，气候学等
浮生梦苏·2024-09-02 09:22

AI学习指南深度学习篇-门控循环单元的调参和优化

AI学习指南深度学习篇：门控循环单元的调参和优化引言神经网络在处理序列数据（如文本、时间序列等）方面展现出了强大的能力。
俞兆鹏·2024-09-02 09:05

量子多体理论怎么样理解,多体系统的量子理论

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创量子多体理论和量子场论之间有什么异同呢？我粗略的看了文小刚老师
小浣熊的技术·2024-09-02 09:35

Datawhale AI夏令营第五期CV Task02

YOLO的核心思想是将目标检测任务视为一个单一的回归问题，直接从图像像素到边界框坐标和类别概率的映射。
m0_60530253·2024-09-02 07:21

牛客网试题+答案分析+大牛面试经验（9）

A、元素按值有序排列B、采用顺序结构C、元素按值有序排列，并且采用顺序存储结构D、元素按值有序排列，并且采用链式存储结构答案：C(2)有个长度为12的无重复有序表，按折半查找法进行查找，在表内各元素等概率情况下
N1314N·2024-09-02 07:50

mysql的半同步模式

默认情况下，主库与备库并没有严格的同步，因此存在一定的概率备库与主库的数据是不对等的。半同步特性的出现，就是为了保证在任何时刻主备数据一致的问题。
best keyl·2024-09-02 05:07

每天五分钟计算机视觉：Siamese深度神经网络模型和FaceNet的关系

本文重点在前面的课程中，我们学习了Siamese深度神经网络模型和FaceNet，二者都可以完成人脸识别任务，本文进行整理学习，理清二者的区别和联系。
幻风_huanfeng·2024-09-02 05:07

图神经网络实战（18）——消息传播神经网络

图神经网络实战（18）——消息传播神经网络0.前言1.消息传播神经网络2.实现MPNN框架小结系列链接0.前言我们已经学习了多种图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNN)变体，包括图卷积网络
盼小辉丶·2024-09-02 05:06

运动记录10/11/36｜再次刷新个人跑步最长记录

月跑量目标：110公里今日完成：10.75公里实际完成：35.70公里还差：74.30公里俯卧撑：50个/天−36天/1800个今早起来听着窗外没有雨声，大概率确定不下雨，可以跑步了，然后再到窗口确认，
零肆壹伍·2024-09-02 00:28

深度学习中的梯度消失和梯度爆炸问题

这两个问题严重影响了深度神经网络的训练效率和性能。本文将详细介绍这两个问题，并通过实例帮助读者更好地理解。一、梯度消失问题梯度消失是深度学习中的一大难题，尤其在训练深度神经网络时显得尤为棘手。
码上飞扬·2024-09-01 23:57

认知和成长

年最大的收获是关于认知成功=dna30%+家庭环境30%+时代环境30%+发现认知重要性5%+认知升级5%好残酷啊95%都是随机事件，只有5%认知升级是可控的，但是问题的关键是要发现认知重要性也是有5%的概率
追梦者wang·2024-09-01 21:11

如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络 python

如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络深度学习神经网络是一类灵活的机器学习算法，可以在各种问题上表现良好。
背包客研究·2024-09-01 20:15

如何校准不平衡分类的概率

如何校准不平衡分类的概率许多机器学习模型能够预测一个概率或概率类成员的分数。
背包客研究·2024-09-01 20:14

解惑深度学习中的困惑度Perplexity

语言模型(languagemodel)可以预测序列(比如一个句子)中每个时间步词元(比如一个句子中的逐个单词)的概率分布，继而计算一个序列的概率。
Axlsss·2024-09-01 20:11

时间旅行者：LSTM算法的奥秘大揭秘！

在时间序列预测中，传统的神经网络很难处理长距离的依赖关系。但是，有一种神奇的神经网络叫做LSTM（LongShort-TermMemory），它就像是时间旅行者一样，可以记住很久以前的信息！
风清扬雨·2024-09-01 19:06

【LSTM分类】基于贝叶斯优化卷积神经网络结合长短时记忆BO-CNN-LSTM实现柴油机故障诊断含Matlab源码

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍柴油机作为重要的动力设备，其运行状态的可靠性直接影响着生产效率和安全
matlab科研助手·2024-09-01 17:18

吴恩达深度学习笔记(24)-为什么要使用深度神经网络？

我们都知道深度神经网络能解决好多问题，其实并不需要很大的神经网络，但是得有深度，得有比较多的隐藏层，这是为什么呢？我们一起来看几个例子来帮助理解，为什么深度神经网络会很好用。首先，深度网络在计算什么？
极客Array·2024-09-01 16:18

143自然语言处理进阶手册--人工神经网络初探

人工神经网络初探神经网络与人类大脑人类虽然拥有智慧，但对智慧是如何产生的却不得而知，对于大脑结构的模仿或许是一个探索的起点，神经网络的起点就在这里。
Jachin111·2024-09-01 15:34

基于Python的机器学习系列（18）：梯度提升分类（Gradient Boosting Classification）

与回归不同，分类问题需要使用如softmax这样的概率模型来处理类别标签。梯度提升分类的工作原理梯度提升分类的基本步骤与回归类似，但在分类任务中，我们使用概率模型来处理预测结果：初始化模型：选择一个
会飞的Anthony·2024-09-01 12:50

最受欢迎的避孕套品牌有哪些？避孕套知名品牌排行榜

人类使用避孕套避孕的历史已有几百年，和其他避孕方法相比，避孕套使用方便、避孕成功概率较高，因此被广泛接受使用。安全健康的性生活离不开避孕套，你知道全球哪些避孕品牌是最安全吗？一起来看一看吧。
高省张导师·2024-09-01 11:12

pytorch中的nn.MSELoss()均方误差损失函数

在训练神经网络时，通常将该损失函数作为优化器的目标函数，通过反向传播算法来更新模型的参数，以最小化均方
AndrewPerfect·2024-09-01 01:42

深度学习速通系列:梯度消失vs梯度爆炸

梯度消失和梯度爆炸是深度学习中训练深层神经网络时常见的两个问题，它们影响网络的训练过程和性能。
Ven%·2024-08-31 23:31

愚者才悲观｜每日复盘D32

这是我的第三十二天复盘❤2019.12.1232/3651.感恩创造的不可思议的今天早起一件事：打卡✔（每天比昨天早起两分钟）早读任务：第一课，课文两段✔马原第一章大题背诵✘古诗词一首✘三只青蛙:阅读一小时✔概率论前三章
_李子昂·2024-08-31 23:29
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