模糊神经网络第5页

【AI深度学习网络】Transformer时代，RNN（循环神经网络）为何仍是时序建模的“秘密武器”？

引言：什么是循环神经网络（RNN）？循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一种专门处理序列数据（如文本、语音、时间序列）的深度学习模型。

arbboter·2025-03-12 02:18

基于PyTorch的深度学习5—神经网络工具箱

nn.Module是nn的一个核心数据结构，它可以是神经网络的某个层(Layer)，也可以是包含多层的神经网络。在实际使用中，最常见的做法是继承nn.Module，生成自己的网络/层。

Wis4e·2025-03-12 00:09

Python 在深度学习中的应用

深度学习是机器学习的一个分支，它通过构建和训练深层神经网络来实现对数据的学习和理解。Python作为一种简洁、易读、功能强大的编程语言，在深度学习领域得到了广泛的应用。

2501_90435375·2025-03-12 00:38

1.动手学习深度学习课程安排及深度学习数学基础

Unknown To Known·2025-03-11 21:09

动手学深度学习V2.0(Pytorch)——10.感知机（激活函数）

激活函数2.3.1logistics函数/sigmoid激活函数2.3.2tanh函数2.3.3sigmoid函数和tanh函数的异同/优缺点2.3.4relu2.4多类分类2.5多隐藏层3Q&A3.1神经网络中一层的定义是什么

吨吨不打野·2025-03-11 21:08

池化的定义与核心思想

一、池化的定义与核心思想定义：池化是卷积神经网络（CNN）中的一种下采样操作，用于降低特征图的空间维度（宽高），保留主要特征。核心目标：减少计算量：缩小特征图尺寸，降低后续层参数规模。

code 旭·2025-03-11 18:45

卷积神经网络（笔记01）

视觉处理三大任务：分类、目标检测、图像分割CNN网络主要有三部分构成：卷积层（ConvolutionalLayer）、池化层（PoolingLayer）和激活函数一、解释卷积层中的偏置项是什么，并讨论在神经网络中引入偏置项的好处

天行者@·2025-03-11 18:14

Python从0到100（七十六）：计算机视觉-直方图和自适应直方图均衡化

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·2025-03-11 17:35

深度学习：偏差和方差

解决方法：增加模型复杂度：例如增加多项式的阶数、增加神经网络的层数等。使用更多的

壹十壹·2025-03-11 16:25

FFplay文档解读-27-视频过滤器二

crchroma_power,cpalpha_radius,aralpha_power,ap接下来的选项的描述如下:luma_radius,lrchroma_radius,cralpha_radius,ar设置用于模糊相应输入平面的框半径的表

【零声教育】音视频开发进阶·2025-03-11 16:54

机器学习(Machine Learning)

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Ada

七指琴魔御清绝·2025-03-11 14:42

Spike Neural Network Introduction and Research Directions

1.SNNs是一类神经网络,其中的神经元通过脉冲(spikes)来传递信息,而不是像传统的人工神经网络中那样使用实数值激活。

Debug_Snail·2025-03-11 14:09

大语言模型原理基础与前沿双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构

大语言模型原理基础与前沿：双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词：大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels

AI智能涌现深度研究·2025-03-11 09:07

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务

近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络序列到序列（Sequence-to-Seq

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-11 09:03

Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密

本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和

程之编·2025-03-11 09:03

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？

Wis4e·2025-03-11 07:47

深度学习与普通神经网络有何区别？

深度学习与普通神经网络的主要区别体现在以下几个方面：一、结构复杂度普通神经网络：通常指浅层结构，层数较少，一般为2-3层，包括输入层、一个或多个隐藏层、输出层。

是理不是里·2025-03-11 06:39

神经网络中梯度计算求和公式求导问题

以下是公式一推导出公式二的过程。表达式一∂E∂wjk=−2(tk−ok)⋅sigmoid(∑jwjk⋅oj)⋅(1−sigmoid(∑jwjk⋅oj))⋅∂∂wjk(∑jwjk⋅oj)\frac{\partialE}{\partialw_{jk}}=-2(t_k-o_k)\cdot\text{sigmoid}\left(\sum_jw_{jk}\cdoto_j\right)\cdot(1-\tex

serve the people·2025-03-11 06:09

AI 技术引入 RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行

以下是AI技术在RTK系统中的应用实例：一、AI技术在RTK系统中的应用场景1.整周模糊度快速解算问题：RTK的核心是解算载波相位的整周模糊度，传统方法耗时较长。

小赖同学啊·2025-03-11 06:39

基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测

目录1、代码简介2、代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测(单输入单输出)1.程序已经调试好

机器学习和优化算法·2025-03-11 03:42

AI提示词（Prompt）的理解和学习指南

二、提示词的核心要素明确目标模糊示例：“写一篇关于环保的文章。”优化示例：“以‘垃圾分类’为主题，撰写一篇面向社区居民的科普文章，要求包含实施步骤和常见误区，字数约800

时光不负追梦人·2025-03-11 02:36

3.10 项目总结

今天的项目是一个使用PyTorch框架构建和训练神经网络的实例，旨在实现手写数字识别。以下是项目的总结、内容分析以及优化建议：项目总结1.目标：使用神经网络对MNIST数据集中的手写数字进行分类。

不要不开心了·2025-03-11 01:58

《深度解析DeepSeek-M8：量子经典融合，重塑计算能效格局》

DeepSeek-M8的“量子神经网络混合架构”，宛如一把钥匙，开启了经典算法与量子计算协同推理的全新大门，为诸多复杂问题的解决提供了前所未有的思路。

程序猿阿伟·2025-03-11 01:56

【深度学习】Adam（Adaptive Moment Estimation）优化算法

通过动态调整每个参数的学习率，在非平稳目标（如深度神经网络的损失函数）中表现优异目录基本原理和公式笼统说明：为什么Adam算法可以帮助模型找到更好的参数基本概念动量（Momentum）：跟踪梯度的指数衰减平均

辰尘_星启·2025-03-10 20:51

学习总结项目

近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结

苏小夕夕·2025-03-10 18:07

利用神经网络来解决鸢尾花分类任务(附实验结果和代码)

前言本篇文章使用自己亲手搭建的神经网络模型来解决鸢尾花数据集的分类任务，读者们可以通过该简单的任务进一步理解神经网络，并且可以自己动手去搭建神经网络。

侠之大者231·2025-03-10 15:49

深度学习笔记——Resnet和迁移学习

梯度消失：梯度消失是指在训练深度神经网络时，通过多层传递的梯度(误差)变得非常小，接近于零。这导致网络中较早层的权重更新非常缓慢，甚至几乎不更新。梯度爆炸：梯度爆炸是指在训练深度神经网络时，

肆——·2025-03-10 15:17

深度学习在SSVEP信号分类中的应用分析

目录前言1.SSVEP信号分类的处理流程2.模型输入和数据预处理3.模型结构设计3.1卷积神经网络（CNN）3.2长短期记忆网络（LSTM）4.训练方法与激活函数5.性能评估与挑战6.未来方向前言随着脑机接口

自由的晚风·2025-03-10 12:00

PSPNet在图像超分辨率中的应用

近年来,随着深度学习的发展,基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的

AI天才研究院·2025-03-10 12:55

word导出高清PDF

遇到了点问题，遂写此篇，参考上面这位大神的文章，顺利解决了问题，插个眼留给自己用首先我的电脑上有FoxitPDF阅读器，没有的话不知道能不能行，另外本篇是指word里的图片就比较高清，但是导出pdf变模糊的情况

linff911·2025-03-10 11:19

linux/shell find命令模糊查询多个文件

find查找文件.表示当前目录typef查询文件（-typed查询目录）name文件名*代表全部|管道符将左边的查询结果集放到右边xargs通俗讲：将一大段参数（参数列表）分成小段ls查询当前目录下内容#查询出当前路径下以.txt和.sh结尾的全部文件find.-typef-name"*.txt"-o-name"*.sh"|xargsls

青衫一笔墨·2025-03-10 10:41

Pytorch 第九回：卷积神经网络——ResNet模型

Pytorch第九回：卷积神经网络——ResNet模型本次开启深度学习第九回，基于Pytorch的ResNet卷积神经网络模型。这是分享的第四个卷积神经网络模型。

Start_Present·2025-03-10 09:05

实战1. 利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题

实战1.利用Pytorch解决CIFAR数据集中的图像分类为10类的问题加载数据建立模型模型训练测试评估你的任务是建立一个用于CIFAR图像分类的神经网络，并实现分类质量>0.5。

啥都鼓捣的小yao·2025-03-10 08:57

基于PyTorch的深度学习5——神经网络工具箱

可以学习如下内容：•介绍神经网络核心组件。•如何构建一个神经网络。•详细介绍如何构建一个神经网络。•如何使用nn模块中Module及functional。•如何选择优化器。•动态修改学习率参数。

Wis4e·2025-03-10 07:49

从XX项目软件上机调试对接案例看项目管理运用

这个案例为我提供了以下管理经验的思考：一、明确进度基准与风险管控关键动作：拒绝"模糊介入"，坚持要求电气团队明确电气调试的剩余时间，资源以及相关依赖项，并将相关信息记录到软件电气上机调试的CheckList

笨笨561·2025-03-10 06:41

如何做性能测试

-**问题引导**：若需求模糊，需通过提问明确（如“系统需支持多少用户同时操作？”“可接受的响应时间

海姐软件测试·2025-03-10 03:53

【ShuQiHere】解密诺奖得主：约翰·霍普菲尔德与人工神经网络的革命

【ShuQiHere】目录引言：跨界的传奇科学家诺贝尔奖的背后：人工神经网络的崛起约翰·霍普菲尔德的开创性工作神经网络的寒冬与突破霍普菲尔德网络的工作原理代码示例：实现霍普菲尔德网络激活函数的出现与神经网络的复兴杰弗里

ShuQiHere·2025-03-10 03:22

神经网络|(十四)|霍普菲尔德神经网络-Hebbian训练

【1】引言前序学习进程中，除了对基本的神经网络知识进行了学习，还掌握了SOM神经网络原理，文章链接包括且不限于：神经网络|(十一)|神经元和神经网络-CSDN博客神经网络|(十二)|常见激活函数-CSDN

西猫雷婶·2025-03-10 02:17

Linux驱动开发(1.基础创建)

这种“软逻辑”的便利性让开发效率倍增，却也逐渐模糊了我们对计算机本质的认知：一切代码终将落地为硬件行为。

Th!nker·2025-03-10 02:17

PiscTrace以YOLOv12为例定义兴趣区域提高识视图别效率

2160*38401.裁剪与贴合的运算流程在传统的机器视觉模型中，由于输入尺寸的固定要求，一旦图像尺寸较大，缩放后的目标往往会变得模糊，导致小目标难以被精确识别。而

那雨倾城·2025-03-10 02:15

数字识别项目

集成算法·Stacking·堆叠：很暴力，拿来一堆直接上（各种分类器都来了）·可以堆叠各种各样的分类器（KNN,SVM,RF等等）·分阶段：第一阶段得出各自结果，第二阶段再用前一阶段结果训练实现神经网络实例利用

不要天天开心·2025-03-10 00:29

PyTorch 学习路线

机器学习基础：理解神经网络、损失函数、优化器（如梯度下降）等概念。学习资源Python入门：Python官方教程机器学习基础

gorgor在码农·2025-03-09 22:07

当深度学习遇见禅宗：用东方智慧重新诠释DQN算法

当深度学习遇见禅宗：用东方智慧重新诠释DQN算法“好的代码如同山水画，既要工笔细描，又要留白写意”——一个在终端前顿悟的开发者DQN是Q-Learning算法与深度神经网络的结合体，通过神经网络近似Q值函数

带上一无所知的我·2025-03-09 21:28

PyTorch：Python深度学习框架使用详解

丰富的API：提供了丰富的神经网络层、函数和损失函数。跨平

零度°·2025-03-09 21:25

Django系列教程（6）——ORM数据增删改查接口

save方法方法二：update方法更新单篇文章方法三：update方法同时更新多篇文章方法四：bulk_update方法查查询所有数据查询单条数据查询多条数据按大于、小于及不等于查询按范围查询字符串模糊查询按日期时间查询切片

l软件定制开发工作室·2025-03-09 19:13

基于CNN-BIGRU-Attention模型的功率预测（模型详解及代码复现）

整体架构基于CNN-BiGRU-Attention模型的功率预测模型是一种融合了卷积神经网络(CNN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(Attention)的深度学习架构。

清风AI·2025-03-09 18:59

『大模型笔记』强烈推荐OpenAI官方：推理模型最佳实践！

文章目录一.OpenAI官方：推理模型最佳实践推理模型vs.GPT模型选择指南二.何时使用我们的推理模型1.处理模糊不清的任务2.从海量信息中精准提取关键信息3.在海量数据集中发现关系和细微差别4.多步骤自主规划

AI大模型前沿研究·2025-03-09 18:56

制作前端开发中 SVG 图标

SVG是一种矢量图形格式，可以根据背景变色，且在缩放时边缘不会模糊。像常用的ElementPlusIcon就是使用SVG格式实现的。不过，有时候会找不到我们想要的图标，比如“另存为”、“剪切板”等。

xieyan0811·2025-03-09 16:11

深入探索Deeplearning4j（DL4J）：Java深度学习的全面指南

DL4J支持多种深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。自2014年首次发布以来，DL4J已经成为Java深度学习领域的

软件职业规划·2025-03-09 15:07

基于Pytorch的语音情感识别系统

基于Pytorch的语音情感识别系统使用深度学习技术，通过训练神经网络模型来实现情感识别任务。应用使用场景客户服务中心：自动识别客户情绪，提供有针对性的服务。智能语音助手：提升人机交互体验，更加智

鱼弦·2025-03-09 15:34

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