概率神经网络PNN 第4页

过于依赖chatgpt编程会有哪些弊端？

如果完全不检查直接运行，相当于闭着眼睛开车，翻车概率大增

奇偶变不变·2025-02-18 13:22

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

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

书籍-《概率论I：随机变量与分布》

ProbabilityTheoryI:RandomVariablesandDistributions作者：AndreaPascucci出版：Springer编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能书籍下载-《概率论

·2025-02-18 04:12

【LLM】大模型基础--大规模预训练语言模型的开源教程笔记

1.引言本文以DataWhale大模型开源教程为学习路线，进行一整个大模型的入门操作什么是语言模型语言模型是一种对词元序列（token）的概率分布，可以用于评估文本序列的合理性并生成新的文本。

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

翻译Deep Learning and the Game of Go（14）第十二章采用actor-critic方法的强化学习

本章包括:利用优势使强化学习更有效率用actor-critic方法来实现自我提升AI设计和训练Keras的多输出神经网络如果你正在学习下围棋，最好的改进方法之一是让一个水平更高的棋手给你复盘。

idol_watch·2025-02-17 22:16

【漫话机器学习系列】041.信息丢失（dropout）

信息丢失（Dropout）Dropout是一种广泛应用于神经网络训练中的正则化技术，旨在减少过拟合（overfitting），提高模型的泛化能力。

IT古董·2025-02-17 22:40

AIMv2：多模态自回归预训练的视觉新突破

AIMv2：多模态自回归预训练的视觉新突破阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-17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

·2025-02-17 20:28

一文理解大模型，并对当前流行模型做对比

大模型就像是一个“超级智能大脑”，它通过海量数据和复杂的计算结构（比如神经网络）学习人类语言、图像、声音等信息的规律。

Jing_saveSlave·2025-02-17 19:41

python怎么安装sympy库_SymPy库常用函数

SymPy支持符号计算、高精度计算、模式匹配、绘图、解方程、微积分、组合数学、离散数学、几何学、概率与统计、物理学等方面的功能。

weixin_39528559·2025-02-17 17:58

机器学习:朴素贝叶斯

概率1.1定义概率表示随机事件发生可能性大小的一个数值,随机事件指在相同条件下,可能出现也可能不出现的事件。例如:抛硬币:当我们抛硬币时,可以正面朝上也可以反面朝上,正面或反面朝上的可能性被称为概率。

小源学AI·2025-02-17 16:46

计算机视觉中图像的基础认知

第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络一、图像/视频的基本属性在计算机视觉中

全栈你个大西瓜·2025-02-17 15:38

朴素贝叶斯模型在文本分类中的应用

朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法，广泛应用于文本分类任务中。它的核心思想是根据训练数据中不同类别的条件概率，预测新文本属于哪个类别。

Ash Butterfield·2025-02-17 15:36

【深度学习】计算机视觉（CV）-图像分类-ResNet（Residual Network，残差网络）

ResNet（ResidualNetwork，残差网络）是一种深度卷积神经网络（CNN）架构，由何恺明（KaimingHe）等人在2015年提出，最初用于ImageNet竞赛，并在分类任务上取得了冠军。

IT古董·2025-02-17 14:57

Python 循环神经网络（RNN）算法详解与应用案例

目录Python循环神经网络（RNN）算法详解与应用案例引言一、RNN的基本原理1.1RNN的结构1.2RNN的优势与挑战二、Python中RNN的面向对象实现2.1`RNNCell`类的实现2.2`RNNModel

闲人编程·2025-02-17 13:48

DeepSeek 混合专家（MoE）架构技术原理剖析

在这个团队里，每个专家都是一个小型神经网络，各自擅长处理特定

计算机学长·2025-02-17 13:15

使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强

在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。

数行天下·2025-02-17 12:42

【element】谷歌浏览器 el-dialog 概率出现背景全黑，透明度不生效

项目场景：谷歌浏览器问题描述谷歌浏览器el-dialog概率出现背景全黑，透明度不生效classv-modalopacity:0.5不生效解决方案：采用opacity:1background:0.5透明度的黑色代码如下

丶思想·2025-02-17 12:10

全面解析：AI大模型入门教程，让你的学习之路不再迷茫，这个大模型学习路线非常详细收藏这篇就够了！

基础知识大模型概述定义：AI大模型是一种拥有海量参数和强大计算能力的神经网络模型，能够处理复杂的数据和任务。应用：广泛应用于自然语言处理、图像识别、生成等领域。学习大模型的意义提升技术能力：掌握大模

AGI大模型老王·2025-02-17 11:03

vue 启动项目报错Cannot read properties of undefined (reading ‘parseComponent‘）

如果出现如下报错大概率是因为install时中途出现异常导致vue-template-compiler依赖没有正常安装导致的，重新安装即可SyntaxError:TypeError:Cannotreadpropertiesofundefined

知道的越多越难受·2025-02-17 08:34

神经网络常见激活函数 12-Swish函数

Swish函数+导函数Swish函数Swish(x)=x⋅σ(βx)=x1+e−βx\begin{aligned}\rmSwish(x)&=x\cdot\sigma(\betax)\\&=\frac{x}{1+e^{-\betax}}\end{aligned}Swish(x)=x⋅σ(βx)=1+e−βxxSwish函数导数ddxSwish=(x⋅σ(βx))′=σ(βx)+x⋅(σ(βx))′∵

亲持红叶·2025-02-17 05:37

【Stable Diffusion部署至GNU/Linux】安装流程

显卡与计算架构介绍CUDA是NVIDIAGPU的专用并行计算架构技术层级说明CUDAToolkit提供GPU编译器(nvcc)、数学库(cuBLAS)等开发工具cuDNN深度神经网络加速库（需单独下载）

星星点点洲·2025-02-17 00:34

从0开始的操作系统手搓教程附二——调试我们的操作系统（bochs调试小记）

毕竟伴随代码量的增大，出错的概率自然也会直线的上升。我们可以调试OS的什么我们可以查看页表，查看GDT,IDT等后面我们编写操作系统会使用到的数据结构可以看到当前线程流的栈的数据可以反

charlie114514191·2025-02-16 22:22

深度学习（1)-简单神经网络示例

我们来看一个神经网络的具体实例：使用Python的Keras库来学习手写数字分类。在这个例子中，我们要解决的问题是，将手写数字的灰度图像（28像素×28像素）划分到10个类别中（从0到9）。

yyc_audio·2025-02-16 21:41

”人货场”模型搞懂没？数据分析大部分场景都能用！

接地气的陈老师·2025-02-16 18:51

8 ＞查找

（通常考虑查找成功和失败）ASL=∑i=1nPiCi(P：查找i号元素的概率，C：查找i号元素的查找长度)AS

irisart·2025-02-16 18:49

人工智能的本质解构：从二进制桎梏到造物主悖论

即使深度神经网络看似模拟人脑突触，其本质仍是矩阵乘法的迭代游戏——波士顿动力机器人的空翻动作不过是微分方程求解的物理引擎呈现，AlphaGo的围棋神话只是蒙特卡洛树搜索的概率统计。

Somnolence.·.·.·.·2025-02-16 18:18

文本生成型人工智能：逻辑算法与文字组合的重构艺术

一、数据训练：从概率统计到仿生逻辑的跨越文本生成型AI的核心在于通过神经网络模型对语言

Somnolence.·.·.·.·2025-02-16 17:13

麒麟SoC的详细架构组成介绍

目录麒麟SoC的主要组成部分1.应用处理器（ApplicationProcessor,AP）2.图形处理单元（GPU）3.神经网络处理单元（NPU）4.图像信号处理器（ISP）5.调制解调器（Modem

小蘑菇二号·2025-02-16 16:33

华为OD机试 - 特殊的加密算法 - 深度优先搜索DFS（Java 2024 D卷 200分）

刷的越多，抽中的概率越大，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、样例测试，发现新题目，随时更新，全天CSDN在线答疑。

哪吒·2025-02-16 14:48

AI 大模型创业：如何利用市场优势？

大模型是指在特定领域中应用广泛、参数量巨大的神经网络模型，如BERT、GPT-3、DALL-E等。

SuperAGI2025·2025-02-16 12:37

字节跳动实习生和校招生内推

机器学习算法实习生-平台治理1、2026届硕士及以上学位在读，计算机等相关专业优先；2、有扎实的代码能力，熟悉深度学习/图神经网络/机器学习框架，如Pytorch、Tensorflow、DGL、Pyg、

飞300·2025-02-16 10:15

erf 和 erfc 函数介绍以及在通信系统中的应用

1.误差函数（erf）误差函数\(\text{erf}(x)\)是一种特殊函数，在概率、统计和偏微分方程中有广泛应用。

正是读书时·2025-02-16 09:39

DQN的原理和代码实现

DQN结合了Q学习和深度学习，通过使用神经网络来近似Q值函数，解决了传统Q学习在高维状态空间中的问题。2.DQN的训练步骤2.1初始化环境：定义环境（例如，Atari游戏

SmallerFL·2025-02-15 15:23

【python语言应用】最新全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用（帮助你快速了解和入门 Python）

理解和掌握深度学习的基础知识，深入了解其与经典机器学习算法的区别与联系，并系统掌握包括迁移学习、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（L

赵钰老师·2025-02-15 14:20

点云从入门到精通技术详解100篇-基于 CBCT 与口内扫描数据的牙齿点云配准

目录前言国内外研究现状传统牙齿配准点云配准2牙齿数据的深度学习点云配准基础2.1牙齿数据获取方法2.1.1口腔印模2.1.2辐射成像2.1.3口内扫描2.2深度学习网络2.2.1全连接神经网络2.2.2

格图素书·2025-02-15 12:01

基于开源千文模型（如Qwen、ChatGLM等）实施如何进行动态蒸馏，详细说明操作步骤.

具体来说：教师模型：提供软标签（softlabels），即概率分布，而不是硬标签（hardlabels）。学生模型：通过模仿教师模型的输出分布，学习更丰富的知识。动态蒸馏：在训练过程中，教师

墨者清风·2025-02-15 11:54

Linux 6.13 合并移除 ReiserFS 的补丁

很多年轻的运维大概率不知道ReiserFS文件卷系统，ReiserFS和ext2,ext4,fat32,NTFS一样都是一种文件卷结构。作为服务器文件卷远不如NTFS有名也不如其稳定。

CIb0la·2025-02-15 09:10

PyTorch入门实战：从零搭建你的第一个神经网络

二、环境搭建：5分钟快速安装三、核心概念：张量与自动求导1.张量（Tensor）：深度学习的数据基石2.自动求导（Autograd）：神经网络训练的核心四、实战：手写数字识别（MNIST）1.数据集加载与预处理

不打滑的西瓜皮·2025-02-15 08:58

基于深度学习YOLOv8的海洋动物检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）的出现，极大地提高了计算机处理图像和视频的能力。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:57

Bengio新作Aaren：探索Transformer性能与RNN效率的融合

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2405.13956一、摘要总结：本文提出了一种新的注意力机制，名为Aaren，它将注意力视为一种特殊的递归神经网络（RNN），能够高效地计算其多对一

AI记忆·2025-02-15 03:17

发文新思路！双通道CNN的惊人突破，准确率接近100%！

双通道CNN作为一种创新的卷积神经网络架构，正引领深度学习领域的新趋势。其核心优势在于并行卷积层设计，能够同时处理更多特征信息，从而显著提升模型的特征表示能力和识别精度。

沃恩智慧·2025-02-15 03:45

基于华为自研NPU Ascend 910的TensorFlow 1.x训练脚本迁移和使能混合精度记录

硬件介绍华为自研NPUAscend910，即昇腾910AI处理器（简称NPU），根据官方介绍，是在2019年发布的人工智能（AI）专用的神经网络处理器，其算力高达256T，最新款算力高达310T，是业界主流芯片算力的

Tianyi Li 1997·2025-02-15 02:07

python期权定价：欧式香草期权-二叉树

风险中性概率：p=(e^(rΔt)-d)/(u-d)，用于计算未来现金流的期望值。折现因子：df=e^(-rΔt)，将未来价值折现到当前。初始化到期价值：计算到期时所有可能价格路径的期权内在价值。

2401_88673555·2025-02-15 00:55

一个基于python的简化版深度学习框架，包括深度学习神经网络的设计和深度学习模型的设计，适用于中小型项目的开发和实现

一、运用Python技术开发深度学习框架需要具备的基础知识总结开发一个基于Python的深度学习框架是一个复杂的任务，需要具备多方面的基础知识。以下是一些关键领域的总结，帮助你更好地准备和理解开发深度学习框架所需的知识。1.Python编程基础语法和数据结构：掌握Python的基本语法、数据类型（如列表、字典、元组等）和控制流（如循环、条件语句等）。函数和模块：理解函数的定义和使用，以及如何组织代

大懒猫软件·2025-02-14 22:43

用大模型学大模型03-数学基础概率论

https://metaso.cn/s/Jp0OU9w提示词:我正在学习深度学习相关的数学知识，学到了概率论与统计学部分，给我一个入门级的完整教程和实例。

wyg_031113·2025-02-14 22:39

拉普拉斯平滑（Laplacian smoothing）

概念零概率问题：在计算事件的概率时，如果某个事件在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致该事件的概率结果是0。

潜心学习的渣渣·2025-02-14 22:07

焦损函数（Focal Loss）与RetinaNet目标检测模型详解

焦损函数（FocalLoss）与RetinaNet目标检测模型详解阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-14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

·2025-02-14 22:31

概率图模型家族（HMM、MaxEnt、MEMM和CRF）

目录概率图（ProbabilisticGraphical）有向概率图无向概率图隐马尔科夫模型（HMM）最大熵模型（MaxEnt）最大熵马尔科夫模型（MEMM）条件随机场（ConditionalRandomField

ErbaoLiu·2025-02-14 21:29

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