生物神经网络第9页

pytorch阶段性总结2

nn神经网络functional当中卷积的使用importtorchimporttorch.nn.functionalasF#数据input=torch.tensor([[1,2,0,3,1],[0,1,2,3,1

Colinnian·2025-02-27 23:41

AI探索笔记：线性回归

下面分别用传统方法（sklearn）和神经网络（pytorch）来解决线性回归问题。

安意诚Matrix·2025-02-27 22:37

DCMNet一种用于目标检测的轻量级骨干结构模型详解及代码复现

早期的手工特征提取方法如Viola-Jones和HOG逐渐被卷积神经网络（CNN）取代，其中AlexNet在2012年的ILSVRC比赛中表现突出，推动了CNN在计算机视觉中的广泛应用。

清风AI·2025-02-27 21:03

UNet：UNet在自然环境监测中的应用案例_2024-07-24_09-14-11.Tex

UNet：UNet在自然环境监测中的应用案例UNet模型概述UNet是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络模型，由OlafRonneberger、PhilippFischer和ThomasBrox在

chenjj4003·2025-02-27 21:29

神经网络参数量计算

算一个只有两层的神经网络的参数量，我们需要考虑两层之间的连接权重和偏置项。以下是详细的计算步骤：网络结构输入层（第一层）：有2个神经元。输出层（第二层）：有3个神经元。

坠金·2025-02-27 20:49

图神经网络：拓扑数据分析的新时代

随着图数据的广泛应用，图神经网络（GraphNeuralNetwork,GNN）作为一种强大的深度学习工具，逐渐成为机器学习领域中的一颗新星。

Jason_Orton·2025-02-27 19:44

TensorFlow基础架构

处理结构计算图纸Tensorflow首先要定义神经网络的结构,然后再把数据放入结构当中去运算和training.处理结构因为TensorFlow是采用数据流图（dataflowgraphs）来计算,所以首先我们得创建一个数据流流图

humbinal·2025-02-27 19:40

深度学习重要论文阅读笔记 ResNet （2025.2.26）

文章目录问题背景数据预处理神经网络模型模型性能知识点积累英语单词积累问题背景随着神经网络变得更深（层数变多），模型的训练过程也会变得更加困难。

北岛寒沫·2025-02-27 16:50

说话人识别系统原理

在当今数字化和智能化飞速发展的时代，说话人识别系统作为一项关键的生物识别技术，正逐渐融入我们生活的方方面面。

醉心编码·2025-02-27 16:14

深度学习-自学手册

人工智能机器学习神经网络前馈神经网络：没有回路的反馈神经网络：有回路的DNN深度神经网络CNN卷积神经网络RNN循环神经网络LSTM是RNN的一种，长短期记忆网络自然语言处理神经网络神经元-分类器Hebb

谁用了尧哥这个昵称·2025-02-27 15:37

DeepSeek 高阶应用技术详解（4）

本篇将深入探讨DeepSeek在时间序列分析、图神经网络（GNN）和推荐系统中的应用。这些领域是深度学习的前沿方向，具有广泛的实际应用价值。

Evaporator Core·2025-02-27 14:33

【漫话机器学习系列】106.线性激活函数（Linear Activation Function）

在神经网络中，激活函数的作用是将网络的线性组合映射到某种非线性输出。传统的线性激活函数常用于一些特定场景，比如回归问题，其中预测的目标值与输入特征之间可能存在线性关系。

IT古董·2025-02-27 13:25

Windows环境安装torch_geometric库报错

Windows下安装，最近在学习图神经网络需要用到geometric_torch结果怎么装都装不上。

一穷二白到年薪百万·2025-02-27 11:11

用 PyTorch/TensorFlow 搭建简单全连接神经网络

目录用PyTorch/TensorFlow搭建简单全连接神经网络网络结构概述1.使用PyTorch构建网络2.使用TensorFlow构建网络总结用PyTorch/TensorFlow搭建简单全连接神经网络在本篇博客中

gs80140·2025-02-27 08:21

【演化-如何理解现代婚姻关键字摘要】

婚姻制度的生物基础首先，我们定义一下什么是现代婚姻。现代婚姻，就是生物属性上的一男和一女形成稳定夫妻关系来养育子女的婚配模式。这个定义就排除了一夫多妻、一夫一妻多妾，或者女性家长共同抚养的模式。

严文文-Chris·2025-02-27 06:02

50、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-11、添加RNN递归神经网络层为了浮现RNN的神经网络使用框架。

importnumpyasnpclassTensor(object):def__init__(self,data,autograd=False,creators=None,creation_op=None,id=None):self.data=np.array(data)self.autograd=autogradself.grad=Noneif(idisNone):self.id=np.rand

小宇爱·2025-02-27 06:01

计算机视觉：经典数据格式(VOC、YOLO、COCO)解析与转换(附代码)

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(附代码)第五章

全栈你个大西瓜·2025-02-27 05:57

深度学习的前沿与挑战：从基础到最新进展

深度学习的工作原理深度学习的关键技术1.卷积神经网络（CNN）2.循环神经网络（RNN）3.生成对抗网络（GAN）4.变分自编码器（VAE）5.自注意力机制与Transformer深度学习的应用1.计算机视觉

Jason_Orton·2025-02-27 03:09

第十三站：卷积神经网络（CNN）的优化

前言：在上一期我们构建了基本的卷积神经网络之后，接下来我们将学习一些提升网络性能的技巧和方法。这些优化技术包括数据增强、网络架构的改进、正则化技术。

武狐肆骸·2025-02-27 03:08

LM_Funny-2-01 递推算法：从数学基础到跨学科应用

Gauss同余递推4第二章工程实现优化技术2.1内存压缩的革新方法滚动窗口策略分块存储技术2.2异构计算加速方案GPU并行递推量子计算原型第三章跨学科应用案例3.1密码学中的递推构造混沌流密码系统3.2生物信息学的序列分析

王旭·wangxu_a·2025-02-27 01:25

深度学习：从神经网络到智能应用

二.深度学习的基本原理1.神经网络的组成2.激活函数3.反向传播（Backpropagation）三.深度学习的常见模型四.深度学习的应用场景五.深度学习的挑战与未来结语引言深度学习（DeepLearning

Jason_Orton·2025-02-27 00:43

理解CPU与GPU频繁数据传输

基础理解在学习深度学习神经网络过程中，有时候会遇到一些描述“尽量避免CPU与GPU频繁数据传输”。那这句话应该如何理解呢？我们知道CPU可以访问内存，而GPU也有自己的显存。

_DCG_·2025-02-26 22:58

深度学习批次数据处理的理解

基础介绍在计算机视觉深度学习网络中，在训练阶段数据输入通常是一个批次，即不是一次输入单张图片，而是一次性输入多张图片，而神经网络的结构内部一次只能处理一张图片，这时候很自然就会考虑为什么要这样的输入？

_DCG_·2025-02-26 22:28

【人工智能数学基础篇】线性代数基础学习：深入解读矩阵及其运算

矩阵不仅在数据科学中广泛应用，更是神经网络、图像处理、自然语言处理等领域的重要工具。

猿享天开·2025-02-26 14:33

训练神经网络出现nan

在理解和修改QARV的代码时，出现了训练会因为nan而终止的问题，因此学习记录。参考资料Pytorch训练模型损失Loss为Nan或者无穷大（INF）原因Pytorch训练模型损失Loss为Nan或者无穷大（INF）原因_pytorchnan-CSDN博客文章浏览阅读5.6w次，点赞135次，收藏489次。常见原因-1一般来说，出现NaN有以下几种情况：相信很多人都遇到过训练一个deepmodel

崧小果·2025-02-26 11:12

【TVM教程】为 NVIDIA GPU 自动调度神经网络

本文介绍如何使用auto-scheduler为NVIDIAGPU调优整个神经网络。为自动调优神经网络，需要将网络划分为小的子图并独立调优。每个子图被视为

HyperAI超神经·2025-02-26 09:57

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 4

有一天，小明在学校图书馆翻看杂志时，看到这样一句话：“就像人的大脑有上百亿神经元，神经网络能够学习复杂的信息映射，从而取得卓越的表现。”他瞬间来了灵感：“或许我

山海青风·2025-02-26 07:42

GAN（Generative Adversarial Network）—生成对抗网络

GAN（GenerativeAdversarialNetwork）代表了深度学习中生成建模的尖端方法，通常利用卷积神经网络等架构。

算法资料吧！·2025-02-26 06:06

在PyTorch中使用插值法来优化卷积神经网络（CNN）所需硬件资源

适用场景：在卷积神经网络（CNN）中的应用场景中，经常遇到计算资源有限，比如显存不够或者处理速度慢，需要用插值来降低计算量。

mosquito_lover1·2025-02-26 03:45

BP算法的python实现 + 男女生分类器

BP算法是神经网络中十分经典的算法之一，要把它解释清楚实在需要很多时间，我只想重点讲一下基于BP算法的男女生分类器python实现，理论方面推荐看知乎大

乐宝不是酒·2025-02-26 00:21

Pytorch:以CIFAR-10分类为例，给出了神经网络的训练流程

下面给出了神经网络的训练流程，包括数据加载与预处理、网络定义、损失函数和优化器定义、网络训练和网络测试。

Xiao_Ya__·2025-02-25 23:49

梯度累加（结合DDP）梯度检查点

梯度累加目的梯度累积是一种训练神经网络的技术，主要用于在内存有限的情况下处理较大的批量大小（batchsize）。

糖葫芦君·2025-02-25 23:16

Tensorflow2.x框架-神经网络八股扩展-acc曲线与loss曲线

loss/loss可视化，可视化出准确率上升、损失函数下降的过程博主微信公众号（左）、Python+智能大数据+AI学习交流群（右）：欢迎关注和加群，大家一起学习交流，共同进步！目录摘要一、acc曲线与loss曲线二、完整代码摘要loss/loss可视化，可视化出准确率上升、损失函数下降的过程一、acc曲线与loss曲线history=model.fit(训练集数据,训练集标签,batch_siz

诗雨时·2025-02-25 23:15

卷积神经网络八股（一）------20行代码搞定鸢尾花分类

卷积神经网络八股（一）------20行代码搞定鸢尾花分类引言用TensorflowAPI：tf.keras实现神经网络搭建八股Sequential的用法compile的用法fit的用法（batch是每次喂入神经网络的样本数

有幸添砖java·2025-02-25 22:11

深度学习笔记——循环神经网络RNN

本文详细介绍面试过程中可能遇到的循环神经网络RNN知识点。

好评笔记·2025-02-25 22:10

第三讲-神经网络八股

一、搭建神经网络六部法tf.keras搭建神经网络六部法1、import相关模块 2、train,test #训练集、测试集3、model=tf.keras.models.Sequential #逐层搭建网络结构

loveysuxin·2025-02-25 22:38

神经网络八股（3）

1.什么是梯度消失和梯度爆炸梯度消失是指梯度在反向传播的过程中逐渐变小，最终趋近于零，这会导致靠前层的神经网络层权重参数更新缓慢，甚至不更新，学习不到有用的特征。

SylviaW08·2025-02-25 22:37

【PyTorch 实战2：UNet 分割模型】10min揭秘 UNet 分割网络如何工作以及pytorch代码实现（详细代码实现）

UNet网络详解及PyTorch实现一、UNet网络原理 U-Net，自2015年诞生以来，便以其卓越的性能在生物医学图像分割领域崭露头角。

xiaoh_7·2025-02-25 22:37

【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net：Semantic segmentation with PyTorch

项目介绍二、项目实战2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测：predict.pyU-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构

胖墩会武术·2025-02-25 21:04

蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）

蚁群算法（AntColonyOptimization,ACO）目录算法起源核心思想数学模型算法流程参数调优改进变体应用场景优缺点分析代码框架最新研究一、算法起源1.1生物学基础蚂蚁觅食行为：自然界蚂蚁通过释放

QRSN·2025-02-25 18:11

为AI聊天工具添加一个知识系统之122 详细设计之63 实体范畴论和神经元元模型：命名法函子

神经元元模型（三层含义）暨三种神经网络构造型既神经元三个功能约束即神经细胞元元模型。”注：第一行是实体的范畴论的三种论法。

一水鉴天·2025-02-25 16:59

论文学习3：深度学习增强的光声成像（PAI）的最新进展（综述）

原文链接有空可以细看，这里中列出了文中提到的部分研究结果写作大纲1.引言光声成像（PAI）的介绍，它结合了光学和超声成像的优点，为生物医学成像提供了一种有前景的模态。

superace7911·2025-02-25 15:50

GPT-2源码实现及GPT-3、GPT-3.5、GPT-4及GPT-5内幕解析(二)

NLP_Matrix_Space5.2GPT-2源码实现逐行解析本节讲解GPT-2源码，gpt2.py是一个使用NumPy实现的代码，在代码中实现了GELU激活函数、softmax函数、层归一化、线性层、前馈神经网络

段智华·2025-02-25 09:35

PyTorch实现DARTS：可微分架构搜索指南

DARTS（DifferentiableArchitectureSearch）是一种创新的神经网络架构

余伊日Estra·2025-02-25 05:07

微信发红包测试用例

一、微信发红包脑图设计#微信发红包测试脑图##功能测试├─红包类型：普通/拼手气/群/个人├─金额设置：最小值/最大值/格式校验├─支付方式：零钱/银行卡/生物识别├─发送流程：留言/封面选择/接收人└

是北欢吆·2025-02-25 05:36

神经网络与深度学习入门：理解ANN、CNN和RNN

shandianfk_com·2025-02-25 03:49

GO和kEGG富集分析

富集总结前言GO（GeneOntology，基因本体）富集和KEGG（KyotoEncyclopediaofGenesandGenomes，京都基因与基因组百科全书）富集分析能够从不同角度揭示基因的功能和生物学意义一

begei·2025-02-25 02:46

Python的PyTorch+CNN深度学习技术在人脸识别项目中的应用

人脸识别技术是一种基于人脸特征进行身份识别的生物识别技术，其核心原理包括人脸检测、人脸对齐、特征提取、特征匹配、身份识别。一、应用场景安防：门禁、监控。金融：刷脸支付、身份验证。社交：自动标注、美颜。

mosquito_lover1·2025-02-25 01:07

深度学习与搜索引擎优化的结合：DeepSeek的创新与探索

目录引言1.传统搜索引擎的局限性2.深度学习在搜索引擎中的作用3.DeepSeek实现搜索引擎优化的关键技术3.1神经网络与搜索引擎优化3.2自然语言处理与查询理解3.3深度强化学习与搜索结果排序4.DeepSeek

m0_74825634·2025-02-25 01:37

深度学习入门篇--来瞻仰卷积神经网络的鼻祖LeNet

B站视频讲解:深度学习入门篇:使用pytorch搭建LeNet网络并代码详解实战前言大家在学习神经网络的时候肯定会有这样的感受,有很多的文章和视频,有的文章也很好,但是总是不成体系,总是学起来东一榔锤,

智算学术·2025-02-25 00:31

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