深度学习神经网络实践项目

ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等深度科研

这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。
Yolo566Q·2025-07-01 18:59

大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等

这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。
xiao5kou4chang6kai4·2025-07-01 18:28

ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模

这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。
asyxchenchong888·2025-07-01 18:52

ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等科研应用

这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。
科研的力量·2025-07-01 18:21

2025年中总结

传统的机器学习、深度学习算法和大模型的算法在技术知识上还是有很大的差异的。想要快速转型使用大模型做开发、训练，是需要些时间和精力投入的，这并不是一个简
Just Jump·2025-07-01 16:41

AI人工智能中LSTM在视频行为识别的应用

AI人工智能中LSTM在视频行为识别的应用关键词：LSTM、视频行为识别、深度学习、时序建模、计算机视觉、神经网络、动作识别摘要：本文将深入探讨LSTM（长短期记忆网络）在视频行为识别领域的应用。
·2025-07-01 16:09

2-感知机学习算法

感知机模型感知机学习策略学习算法算法收敛性对偶形式与线性SVM的异同感知机（perceptron）是一个线性二分类模型，其目的是寻找一个超平面将正负示例划分开，属于判别模型，也是神经网络与SVM的基础。
罗东琦·2025-07-01 16:07

从零开始大模型开发与微调：PyTorch中的卷积函数实现详解

从零开始大模型开发与微调：PyTorch中的卷积函数实现详解1.背景介绍1.1大模型开发的意义1.2卷积神经网络在大模型中的应用1.3PyTorch框架简介2.核心概念与联系2.1卷积的数学定义2.2卷积神经网络的组成
AI天才研究院·2025-07-01 13:50

PyTorch 中 nn.Linear() 参数详解与实战解析（gpt）

PyTorch中nn.Linear()参数详解与实战解析在使用PyTorch构建神经网络时，nn.Linear()是最常用也最基础的模块之一。
草莓奶忻·2025-07-01 12:46

【自然语言处理-NLP】文本预处理技术

一、文本预处理的常见需求和作用在自然语言处理（NLP）任务（如机器学习、深度学习、大模型开发）中，原始文本数据通常会包含各种噪声，例如：多余的空格、换行符、特殊符
云博士的AI课堂·2025-07-01 09:59

门控循环单元（GRU）：LSTM 的轻量级高效 “记忆专家”

GRU就像是神经网络领域里的“精简版记忆大师”，它继承了LSTM处理长序列数据的优势，同时以更简洁的结构和更高的训练效率脱颖而出。
LNL13·2025-07-01 09:29

深度学习之基于Pytorch卷积神经网络人民币面值识别

随着深度学习技术的兴起，特别是卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwo
Q1744828575·2025-07-01 09:27

面经总结系列（十六）： 元象科技大模型推理优化工程师

AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的
GoAI·2025-07-01 05:04

《深入浅出多模态》(四)：多模态经典模型CLIP

AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读
GoAI·2025-07-01 05:34

深入浅出多模态》（十一）之多模态经典模型：Flamingo系列

AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读
GoAI·2025-07-01 05:01

C++从入门到精通专栏简介

从入门到精通专栏简介专栏概述专栏特色适用人群学习目标专栏结构第1章：C++语言基础第2章：面向过程编程第3章：面向对象编程(OOP)入门第4章：标准模板库(STL)初探第5章：高级特性第6章：现代C++第7章：实践项目第
xiaoheshang_123·2025-07-01 04:26

深度学习目标检测之YOLOv3实战（二）训练自己的图像数据

深度学习目标检测之YOLOv3实战（二）训练自己的图像数据数据集准备数据集预处理原demo修改数据集训练目标检测补充二零二零年的大年初一，给大家拜个年，祝大家鼠年吉祥，万事如意，趁着喜气，把Yolov3
郎郎不会飞·2025-07-01 04:54

MCP模型上下文协议：AI人工智能模型训练的自动化调参

MCP模型上下文协议：AI人工智能模型训练的自动化调参关键词：MCP模型、自动化调参、AI训练、超参数优化、上下文协议、机器学习、深度学习摘要：本文深入探讨MCP模型上下文协议在AI模型训练自动化调参中的应用
AI天才研究院·2025-07-01 01:40

从零开始：Python实现语音识别的完整教程_副本

从零开始：Python实现语音识别的完整教程关键词：Python、语音识别、语音转文本、音频处理、机器学习、深度学习、自然语言处理摘要：本文将带你从零开始学习如何使用Python实现语音识别功能。
AIGC应用创新大全·2025-06-30 23:55

【锂电池SOC估计】 Matlab基于BP神经网络的锂电池SOC估计

本文提出了一种基于反向传播(BackPropagation,BP)神经网络的锂电池SO
天天Matlab代码科研顾问·2025-06-30 23:21

分类预测 | MATLAB实现BP神经网络多特征分类预测

在众多人工智能算法中，反向传播神经网络（BackPropagationNeuralNetwork,BP神经网络）凭借其强大的非
matlab科研社·2025-06-30 23:50

敏感数据流动治理：API 调用中的动态脱敏技术实践

在数字化转型加速推进的当下，API已成为企业数据流通的"神经网络"，但伴随而来的敏感数据泄露风险正呈指数级增长。
KKKlucifer·2025-06-30 23:50

信息抽取数据集全景分析：分类体系、技术演进与挑战_DEEPSEEK

近年来，随着深度学习技术的发展和大规模预训练模型的兴起，IE数据集呈现爆发式增长，其分析与评估对模型研发和领域迁移至关重要。
致Great·2025-06-30 23:19

使用Ultralytics YOLO进行数据增强

在训练深度学习模型时，数据增强有助于提高模型的鲁棒性，减少过拟合，并增强对真实世界场景的泛化。
alpszero·2025-06-30 21:08

分布式学习

神经网络结构（NeuralNetworkArchitecture）：模拟生物神经元连接，用于人工智能。
嘉陵妹妹·2025-06-30 20:30

激活函数和批归一化（BatchNorm）

在神经网络中，激活函数和批归一化（BatchNorm）的配合使用是为了解决‌数据分布偏移‌和‌梯度不稳定‌问题。以下是逐步解释：1.激活函数为何导致值向上下限移动？‌
·2025-06-30 20:58

AI人工智能领域知识图谱在深度学习中的应用拓展

AI人工智能领域知识图谱在深度学习中的应用拓展关键词：知识图谱、深度学习、神经网络、图嵌入、知识表示学习、推理机制、应用场景摘要：本文深入探讨了知识图谱与深度学习的融合应用，系统性地分析了知识图谱在深度学习中的关键技术路径和应用场景
·2025-06-30 17:38

equine在神经网络中建立量化不确定性

一、软件介绍文末提供程序和源码下载众所周知，用于监督标记问题的深度神经网络（DNN）可以在各种学习任务中产生准确的结果。
struggle2025·2025-06-30 16:36

CARLsim开源程序 是一个高效、易用、GPU 加速的软件框架，用于模拟具有高度生物细节的大规模脉冲神经网络 （SNN） 模型。

一、软件介绍文末提供程序和源码下载CARLsim是一个高效、易用的GPU加速库，用于模拟具有高度生物学细节的大规模脉冲神经网络（SNN）模型。
struggle2025·2025-06-30 16:06

nnv开源神经网络验证软件工具

一、软件介绍文末提供程序和源码下载用于神经网络验证的Matlab工具箱，该工具箱实现了可访问性方法，用于分析自主信息物理系统（CPS）领域中带有神经网络控制器的神经网络和控制系统。
·2025-06-30 16:03

[pytorch] pytorch_model.bin 和 training_args.bin 的区别

在使用PyTorch进行深度学习训练时，经过训练的模型会被保存为这个文件，其中包含了模型的权重参数。这个文件可以被加载到PyTorch中，以便进行推理、评估或继续训练。
心心喵·2025-06-30 15:29

【2025最新】AI大模型项目实战教程大揭秘！超详细攻略，手把手带你飞，记得收藏！

开发大模型相关应用，其技术核心点虽然在大语言模型上，但一般通过调用API或开源模型来实现核心的理解与生成，通过PromptEnginnering来实现大语言模型的控制，因此，虽然大模型是深度学习领域的集大成之作
大模型教程·2025-06-30 15:29

DiNA：扩张邻域注意力 Transformer

摘要Transformer正迅速成为跨模态、跨领域和跨任务中应用最广泛的深度学习架构之一。
AI专题精讲·2025-06-30 13:44

解释神经网络的普适逼近定理（面试题200合集，中频、实用）

神经网络的普适逼近定理（UniversalApproximationTheorem,UAT）是理解为什么神经网络如此强大和灵活的理论基石之一。
快撑死的鱼·2025-06-30 13:13

【TVM 教程】PAPI 入门

ApacheTVM是一个深度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。
·2025-06-30 12:30

人工智能-基础篇-10-什么是卷积神经网络CNN（网格状数据处理：输入层，卷积层，激活函数，池化层，全连接层，输出层等）

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专为处理网格状数据（如图像、视频、音频）设计的深度学习模型。
weisian151·2025-06-30 11:30

CNN-GRU混合模型学习笔记

GRU学习笔记CNN：卷积神经网络GRU（GateRecurrentUnit），门控循环单元CNN：卷积神经网络3个组成部分：1.卷积层——提取图像局部特征2.池化层——降维（防止过拟合）3.全连接层—
weixin_54372988·2025-06-30 11:28

CPO-CNN-GRU-Attention、CNN-GRU-Attention、CPO-CNN-GRU、CNN-GRU四模型多变量时序预测对比

近年来，深度学习方法在时序预测任务中取得了显著的进展。本文旨在系统地比较四种基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（GRU）的不同架构，包
Matlab科研辅导帮·2025-06-30 10:26

DeepSeek：AI驱动的效率革命与实战案例解

一、技术革新：DeepSeek的核心竞争力深度学习赋能DeepSeek的技术架构基于BERT、Transformer等先进深度学习模型，通过构建复
weixin_45788582·2025-06-30 10:52

AI 技术&AI开发框架

.AI技术分类与代表方向2.主流AI开发框架3.AI应用开发流程简述4.补充：基础依赖与生态二、AI技术方向1.机器学习（MachineLearning,ML）✦核心概念：✦关键方法：✦应用案例：2.深度学习
34号树洞·2025-06-30 08:41

机器学习算法——神经网络1（神经元模型）

神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。神经网络中最基本的成分是神经元（neuron）模型。即上述定义中的“简单单元”。
·2025-06-30 07:08

【深度学习|冰川制图3】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构

【深度学习|冰川制图3】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构【深度学习|冰川制图3】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构文章目录【深度学习|冰川制图
努力毕业的小土博^_^·2025-06-30 06:00

【深度学习|冰川制图4】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构

【深度学习|冰川制图4】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构【深度学习|冰川制图4】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构文章目录【深度学习|冰川制图
努力毕业的小土博^_^·2025-06-30 06:00

【深度学习|冰川制图5】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构

【深度学习|冰川制图5】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构【深度学习|冰川制图5】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构文章目录【深度学习|冰川制图
努力毕业的小土博^_^·2025-06-30 06:00

【深度学习|学习笔记】什么是k折交叉验证？K折交叉验证的步骤详解？以及如何在K折交叉验证中选择k?

【深度学习|学习笔记】什么是k折交叉验证？K折交叉验证的步骤详解？以及如何在K折交叉验证中选择k?【深度学习|学习笔记】什么是k折交叉验证？K折交叉验证的步骤详解？以及如何在K折交叉验证中选择k?
努力毕业的小土博^_^·2025-06-30 06:00

【深度学习|学习笔记】网格搜索（GridSearchCV）和随机搜索（RandomizedSearchCV）详解，附代码。

【深度学习|学习笔记】网格搜索（GridSearchCV）和随机搜索（RandomizedSearchCV）详解，附代码。
努力毕业的小土博^_^·2025-06-30 06:00

KAN-Transfomer——基于新型神经网络KAN的时间序列预测

1.数据集介绍ETT(电变压器温度)：由两个小时级数据集（ETTh）和两个15分钟级数据集（ETTm）组成。它们中的每一个都包含2016年7月至2018年7月的七种石油和电力变压器的负载特征。traffic(交通)：描述了道路占用率。它包含2015年至2016年旧金山高速公路传感器记录的每小时数据electrity（电力）：从2012年到2014年收集了321个客户每小时电力消耗。exchange
MatpyMaster·2025-06-30 05:50

CNN-LSTM神经网络多输入单输出回归预测【MATLAB】

1CNN（卷积神经网络）部分作用：特征提取：CNN主要用于从输入数据中提取空间特征。它能够处理图像、视频帧或其他形式的空间数据。组成部分：卷积层：使用卷积核对输入数据进行卷积操作，生成特征图。
沅_Yuan·2025-06-30 04:19

DAY 41 简单CNN

知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入→卷积层→Batch
冬天给予的预感·2025-06-30 04:15

Python打卡训练营-Day41-简单CNN

@浙大疏锦行知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入→卷积层
traMpo1ine·2025-06-30 04:44
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