深度学习求解偏微分方程第39页

深度学习入门学习笔记之——神经网络

神经网络上一章我们学习了感知机。关于感知机，既有好消息，也有坏消息。好消息是，即便对于复杂的函数，感知机也隐含着能够表示它的可能性。上一章已经介绍过，即便是计算机进行的复杂处理，感知机（理论上）也可以将其表示出来。坏消息是，设定权重的工作，即确定合适的、能符合预期的输入与输出的权重，现在还是由人工进行的。上一章中，我们结合与门、或门的真值表人工决定了合适的权重。神经网络的出现就是为了解决刚才的坏消

前丨尘忆·梦·2024-02-04 16:32

深度学习入门笔记（二）神经元激励函数神经网络

声明：本文内容源自《白话深度学习与tensorflow》高扬卫峥编著一书读书笔记！！！神经网络：神经网络又称为人工神经网络（artificialneutralnetwork,ANN）。

花落雨微扬·2024-02-04 16:32

2021-11-06《深度学习入门》笔记（二）

第二章感知机感知机也是作为神经网络（深度学习）的起源的算法。因此，学习感知机的构造也就是学习通向神经网络和深度学习的一种重要思想。首先，感知机是什么？感知机接收多个输入信号，输出一个信号。

新手小嵩·2024-02-04 16:02

深度学习入门笔记（二）神经元的结构

神经网络的基本单元是神经元，本节我们介绍神经元的结构。2.1神经元一个神经元是由下面5部分组成的：输入：x1,x2,…,xk。权重：w1,w2,…,wk。权重的个数与神经元输入的个数相同。偏移项：可省略。激活函数：一般都会有，根据实际问题也是可以省略的。输出。2.2激活函数激活函数有很多种，不同的激活函数适用于不同的问题。二分类问题我们一般采用Sigmoid函数，多分类问题我们采用Softmax函

zhanghui_cuc·2024-02-04 16:30

2018年深度学习的主要进步

摘要：一文了解2018深度学习取得了哪些突破性进展！在过去几年中，深度学习改变了整个人工智能的发展。深度学习技术已经开始在医疗保健，金融，人力资源，零售，地震检测和自动驾驶汽车等领域的应用程序中出现。

城市中迷途小书童·2024-02-04 16:15

MATLAB计算多边形质心/矩心

可以通过求解四个顶点坐标的平均值来找到重心。2.质心：质心是四边形内部所有质点的平均位置，质点可以看作是无限小的质量集中点。

WW、forever·2024-02-04 16:39

[动手学深度学习-PyTorch版]-5.11卷积神经网络-残差网络（ResNet）

5.11残差网络（ResNet）让我们先思考一个问题：对神经网络模型添加新的层，充分训练后的模型是否只可能更有效地降低训练误差？理论上，原模型解的空间只是新模型解的空间的子空间。也就是说，如果我们能将新添加的层训练成恒等映射f(x)=x，新模型和原模型将同样有效。由于新模型可能得出更优的解来拟合训练数据集，因此添加层似乎更容易降低训练误差。然而在实践中，添加过多的层后训练误差往往不降反升。即使利用

蒸饺与白茶·2024-02-04 15:45

AHP层次分析法基础内容及python代码实现

层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构，然后用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每一层次的各元素对上一层次某元

王一二_biu·2024-02-04 14:30

李沐《动手学深度学习》循环神经网络经典网络模型

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《

丁希希哇·2024-02-04 14:43

李沐《动手学深度学习》卷积神经网络经典网络模型

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《

丁希希哇·2024-02-04 14:42

动手学深度学习(二)——正则化(从零开始)

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|注：本文为李沐大神的《动手学深度学习》的课程笔记！

SnailTyan·2024-02-04 14:13

深度学习的进展：人工智能时代的里程碑

深度学习的进展：人工智能时代的里程碑摘要深度学习作为机器学习领域的重要分支，近年来取得了巨大的进展。

你不懂、、、·2024-02-04 14:49

读《深度工作》有感

1创造深度学习的环境本很了解自己很难做到深度工作，因此当他决定学习编程的时候，他知道自己同时还要教会自己的大脑如何深入下去。他的方法很极端，却很有效。

小小那·2024-02-04 14:01

CUDA--cublas--矩阵的逆(0)

用CUDA求解矩阵的逆，有多种方法，也可以自己编写内核函数去实现，我查阅CSDN上用cublas求解矩阵逆的方法，但是作者写的比较繁琐，其他观看学习的人会觉得比难懂。所以我决定自己写一个。

钟居祥瑞·2024-02-04 13:22

C++(迭代法求平方根)

今天笔者突然想用C++实现求平方根的程序，整体的思路是采用迭代法首先，写出迭代表达是Xk+1=0.5*(Xk+Y/Xk)，由于笔者只是求解近似解，所以，我为的控制了迭代的次数，选择5次。

钟居祥瑞·2024-02-04 13:22

为什么说爱因斯坦场方程难理解呢，你一看就明白了

广义相对论是研究物质引力相互作用的理论，其最本核心的内容就是引力场方程：别看这个引力场方程形式上十分简单，但其却是一个二阶偏微分方程，表达的意思却十分复杂，每一个字母都代表了极其复杂的含义。

灵遁者·2024-02-04 13:32

数学大家的小问题

选择题作为一种流行考试方式，忽视了学生的求解过程，让人觉得学习过垂死，结果比过程重要。陶哲轩在博文中像写论文一样给出了一些值得研究和完善的地方。“原文阅读”可以链接到原文。这学期，

TsinghuaJoking·2024-02-04 13:21

Linux C语言学习day11：递归与结构体

回归阶段：按递归终止条件求出结果，逆向逐步代入递归公式，回归到原问题求解。

墨鱼馒头·2024-02-04 13:02

LEETCODE的第二题——两数相加（链表）

LEETCODE的第二题——两数相加（链表）本文主要用于记录刷力扣的题解，因为自己算法太菜，所以想通过深度学习力扣的每一道题目的原理来提高自己。

宁77吖·2024-02-04 12:03

池化层的本质思想及其过程

池化层的由来在深度神经网络中池化层非常普遍，而在传统的神经网络中却很少见，原因是传统的神经网络的输入特征很少，不是太多，深度学习中特别是图像领域输入特征非常多，所以在卷积过程中有必要把主要的特征抽取出来

机器不会学习·2024-02-04 12:34

重新认识学习

重新认识学习——读《深度学习》前言有感近段时间在打卡时，自己能明显感受到两点，一是在发表看法时，自己感觉很多内容不能够清楚表达自己的想法，但有没有合适的词语来表达，感觉特尴尬。

程景轩河南桥头小学·2024-02-04 11:56

Python入门，盘点Python最常用的20 个包总结~

文章目录前言1.numpy（数据处理和科学计算）2.pandas（数据处理和分析）3.matplotlib（数据可视化）4.scikit-learn（机器学习工具）5.tensorflow（深度学习框架

python零基础入门小白·2024-02-04 11:24

SSVEPNet:使用标签平滑与谱归一化的高效CNN-LSTM网络

.正则化技术4.1.基于视觉注意力机制的标签平滑技术4.2.谱归一化技术5.实验结果5.1被试内实验结果5.2跨被试实验结果5.3消融实验结果5.4t-SNE可视化结果6.讨论与思考6.1网络参数量对深度学习模型性能的影响

Ethan Hunt丶·2024-02-04 11:54

2024数学建模美赛B题参考思路+代码+论文

在此背景下，本文主要研究了在大雾情况下能见度主要影响因素和诸多估计方法，对给定数据进行了细致处理，并综合运用主成分分析、多元回归分析、预训练模型图像特征提取、随机森林深度学习算法、LSTM神经网络、摄像机标定算法等统计与算法

2024数学建模·2024-02-04 11:22

【大厂AI课学习笔记】1.4 算法的进步（5）关于GPU

然而，随着时间的推移，研究人员发现GPU的并行处理能力非常适合执行深度学习中的大规模矩阵运算。这一点在吴恩达教授的论文中得到了充分体现，他利用GPU进行大规模深度无监督学习，取得了显著的效果。

giszz·2024-02-04 11:51

投资的收益与风险问题2024.1.15

目录问题：建立模型：模型转化：A：B:模型求解与分析A.One:A.Two:B:问题：给定种资产，每种资产有的收益率和的风险损失率(重点在风险而不是损失)。假设每种购买，总投资为。

Xing_ke309·2024-02-04 11:50

基于深度学习的SSVEP分类算法简介

基于深度学习的SSVEP分类算法简介1、目标与范畴2、深度学习的算法介绍3、参考文献1、目标与范畴稳态视觉诱发电位（SSVEP）是指当受试者持续注视固定频率的闪光或翻转刺激时，在大脑枕-额叶区域诱发的与刺激频率相关的电生理信号

Ethan Hunt丶·2024-02-04 11:48

【大厂AI课学习笔记】1.4 算法的进步（3）关于Hinton

GeoffreyHinton：深度学习之父的传奇人生与杰出贡献在人工智能领域，有一位科学家的名字如同星辰般闪耀，他就是GeoffreyHinton。

giszz·2024-02-04 11:47

ASP.NET Core 自定义解压缩提供程序

写在前面在了解ASP.NETCore自定义请求解压缩中间件的应用时，依据官方文档操作下来碰到了几个问题，这边做个记录。

rjcql·2024-02-04 11:33

YOLOv5白皮书-第Y3周:yolov5s.yaml文件解读

Parameters五、anchors配置六、backbone七、head八、总结OLOv5-第Y2周：训练自己的数据集)YOLOv5白皮书-第Y3周:yolov5s.yaml文件解读一、前言本文为365天深度学习

Prime's Blog·2024-02-04 11:01

YOLOv5算法进阶改进（15）— 引入密集连接卷积网络DenseNet

DenseNet（密集连接卷积网络）是一种深度学习神经网络架构，它在2017年由GaoHuang等人提出。

小哥谈·2024-02-04 11:30

淘宝客服兼职招聘信息，淘宝客服兼职招聘要求

一、淘宝客服兼职招聘要求解读淘宝客服兼职是一项具有一定门槛的工作，对于招聘要求我们需要进行解读。首先，拥有良好的沟通能力是必备条件，因为在客服工作中，与顾客的沟通是关键。

声优配音圈·2024-02-04 10:21

【C++】详解类和对象（上）

类的实例化七，类对象模型1.计算类的对象的大小2.类对象的存储方式3.结构体内存对齐规则八，this指针1.this指针引出2.this指针特性一，面向过程和面向对象C语言是面向过程的，关注的是过程，分析出求解问题的步骤

西西弗质·2024-02-04 10:24

深度学习实战 | 卷积神经网络LeNet手写数字识别（带手写板GUI界面）

引言在深度学习领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种广泛应用于图像识别任务的神经网络结构。

两只程序猿·2024-02-04 10:11

python求解中位数

首先将数组nums进行排序，然后找到中间位置的数值如果数组长度n为奇数，则(n+1)/2处对应值为中位数，如果数组下标从0开始，还需要减去1如果数组长度n为偶数，则n/2,n/2+1两个位置数的平均值为中位数假设中位数为x，并采用大小根堆来存储元素采用大根堆存储小于等于中位数的元素，记大根堆的长度为nmaxn_{max}nmax采用小根堆存储大于中位数的元素，记小根堆的长度为nminn_{min}

bulingg·2024-02-04 10:09

GAN知识点（一）：GAN的网络结构与损失

2.生成对抗网络模型架构GAN是一种生成对抗学习方式的深度学习神经网络框架，由IanJ.Goodfellow于2014年首次推出。

Arya算法笔记·2024-02-04 10:07

sql求中位数

sql求解中位数1.窗口函数：根据中位数的位置信息进行求解2.中位数，正排倒排都是中位数中位数是指有序数列中，位于中间位置的数的值若为奇数，则中间数开始位置=结束位置若为偶数，则中位数结束位置-开始位置

bulingg·2024-02-04 10:36

matlab+Simulink实现微分方程求解及子系统封装

1.内容（一）、Lorenz模型的状态方程表示为：初值为要求：1.建立脚本，采用四阶五级的(Runge-Kutta-Felhberg,RKF)方法，调用ode45()方法求解该方程；2.在Simulink

deleteeee·2024-02-04 10:33

matlab传输函数的求解

symsgm2vivo1R1sC1vo1voRzCceq_1=gm2*vi+vo1/R1+s*C1*vo1+(vo1-vo)/(Rz+1/(s*Cc));symsgm6R2C2eq_2=gm6*vo1+(vo-vo1)/(Rz+1/(s*Cc))+vo/R2+s*C2*vo;[vo,vi]=solve(eq_1,eq_2,vo,vi)vo/vi

家琛的水笔·2024-02-04 09:40

Ubuntu22.04切换系统cuda版本

1、按照Ubuntu22.04与深度学习配置中的cuda安装章节，将需要的cuda版本下载到本地并进行安装。

MrLi0104·2024-02-04 09:51

centos7 arm服务器配置深度学习环境之cuda安装

前言NVIDIA显卡驱动是为了确保NVIDIA显卡能够正确运行而开发的软件。显卡驱动负责与操作系统通信，管理显卡的各种功能，并提供性能优化和兼容性保证。安装适用于特定显卡型号和操作系统版本的最新驱动程序是确保显卡能够正常工作的重要步骤。CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型。它充分利用NVIDIA显卡的并行处理能力，使开发人员能够通过编写并行计算任务来加速各种计算工作。CUDA提供

番茄小能手·2024-02-04 09:51

深度学习的进展

深度学习的进展深度学习的进展包括但不限于以下几个方面：1.算法和模型的改进：随着研究的不断深入，深度学习算法和模型不断得到改进和优化，例如更有效的神经网络结构、新的激活函数、更好的优化算法等。

番茄不是西红柿1·2024-02-04 08:20

我国学者在新型深度学习模型方面取得进展

机器学习是人工智能的核心研究领域，为智能化应用提供基础模型与核心算法，机器学习中深度学习技术的成功直接引发了近年来的人工智能热潮。

2301_76571514·2024-02-04 07:44

计算机视觉中的目标跟踪

目标跟踪是深度学习在计算机视觉中广泛应用的重要应用之一。它指的是在动态环境中通过分析轨迹自动识别和跟踪物体，一旦初始位置已知。

小北的北·2024-02-04 07:36

T2.最大回文数（11.16）

文章目录题目解析（以暴力求解为例）回文数的判断代码题目最大回文数乘积回文数即从正反两边读都是一样的数，两个二位数的乘积中最大的回文数为9009=91*99，寻找两个三位数乘积中最大的回文数。

＇訫乁·2024-02-04 07:02

CUDA Cpp并行计算二维和三维网格

NVIDIA的CUDA是一种通用并行计算平台和编程模型，可利用GPU的并行处理能力来加速深度学习和其他计算密集型应用程序。

亚图跨际·2024-02-04 07:31

CUDA Cpp正电子发射断层扫描仪校准和图像重建—蒙特卡洛3D伊辛模型

网格运行内核：线程块，线程线性处理3D数组，并行归约，共享内存，矩阵乘法/平铺矩阵乘法，基本线性代数子程序平铺分区，矢量加载，warp级内在函数和子warp，线程发散和同步，联合组使用2D和3D模板，迭代求解偏微分方程和图像处理使用

亚图跨际·2024-02-04 07:59

互联网加竞赛基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python

课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习的植物识别算法

Mr.D学长·2024-02-04 07:55

机器学习线性回归

#导入所需的库importnumpyasnp#用于处理数值计算的库importtorch#用于深度学习的库（PyTorch）importtorch.nnasnn#用于实现各种神经网络的库（PyTorch

小小宇宙中微子·2024-02-04 07:55

[python]基于Ultra-Fast-Lane-Detection-v2车道线实时检测onnx部署

UFL-D-v2算法结合了深度学习和计

FL1623863129·2024-02-04 07:24

推荐频道

深度学习求解偏微分方程