矫正BP神经网络

理解深度学习1-简介

深度神经网络是一类机器学习模型，将其应用到数据上的过程称为深度学习。目前，深度网络是最强大和最实用的机器学习模型之一，常见于日常生活中。我们常常用自然语言处理（Nat
shangjg3·2025-03-18 21:35

如何计算一个7B的模型训练需要的参数量以及训练时需要的计算资源

这些参数主要分布在以下几个部分：Transformer层：多头注意力机制（Multi-HeadAttention）前馈神经网络（Feed-ForwardNetwork）嵌入层（EmbeddingLayer
yxx122345·2025-03-18 20:59

详细讲一下webpack中五个优化能力十分强大的插件（1-5）

安装:npminstallterser-webpack-plugin--save-dev配置constTerserPlugin=require('terser-webpack-plugin');module.exports
asecretman!·2025-03-18 20:26

最新NPU芯片详解及应用场景

近年来，NPU（神经网络处理器）技术快速发展，各大厂商推出多款高性能AI加速芯片，覆盖从端侧设备到云端数据中心的多样化需求。
美好的事情总会发生·2025-03-18 18:10

《前端监控与性能优化全景指南：构建企业级高性能应用》

文章目录前言技术栈覆盖范围一、监控体系架构设计1.1全链路监控系统组成1.2核心监控指标清单二、性能数据采集实战2.1增强版性能采集器2.2用户行为轨迹录制三、深度性能优化策略3.1构建阶段优化（Webpack5
前端极客探险家·2025-03-18 16:31

【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望
wlz249·2025-03-18 16:28

使用 WebP 优化 GPU 纹理占用

WebP格式相比JPEG/PNG文件更小，可以减少GPU纹理内存占用，提高WebGL/Three.js/3D渲染的性能。为什么WebP能减少GPU内存占用？
泫凝·2025-03-18 14:45

注意力机制+多尺度卷积

multi-scalepathattentionresidualnetworkforfaultdiagnosisofrotatingmachines方法：论文介绍了一种用于旋转机械故障诊断的多尺度卷积神经网络结构
一只小小的土拨鼠·2025-03-18 14:39

应用广泛的2.4G无线私有协议射频PA芯片盘点

在1MbpsBLE模式下灵敏度为-95dBm，在125kbpsBLE模式下灵敏度为-103dBm（远距离）。发射功
番茄老夫子·2025-03-18 11:16

论文笔记：Deep Algorithm Unrolling for Blind Image Deblurring

这是一篇CVPR2020的去模糊论文，主要是通过传统与深度相结合，将迭代次数变成神经网络的层数，使网络结构的网络结构更加具有解释性。
爱学习的小菜鸡·2025-03-18 09:55

Node.js和webpack入门-个人学习笔记

Node.js-入门Node.js基础概念Node.js是一个跨平台JavaScript运行环境，是开发者可以搭建服务器端的JavaStript应用程序。作用1.编写服务端程序2.编写数据接口，提供网页浏览资源等等3.实现“前端工程化”，为Vue和React等框架做铺垫前端工程化-概念开发项目直到上线，过程中集成的所有工具和技术。（Node.js是前端工程化的基础（因为Node.js可以主动读取前
ksmswq·2025-03-18 08:16

以太网交换机EtherSwitch

BecauseIEEEbeganstartEthernetstandardon1980-2.EtherSwitch:Bhardwaj'swife,KalpanaUGREENCM633:MT7530BU,itwillbufferAVBpacketstointernalSRAMtocauselargelatency
SEP5010·2025-03-18 05:56

一文让你详细理解Qualcomm WLAN Roaming机制：连载2

当接收和发送数据速率低于20Mbps（可配置）时，固件开始监控Rx
思考的下一页·2025-03-18 05:25

人工智能技术篇*卷(三)

接下来，我们在神经网络方面继续展开神经网络多层感知机（MLP）解决问题：多层感知机是一种基本的前馈神经网络，可用于解决分类和回归问题。
code_stream·2025-03-18 04:46

神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝

相反，已知生物神经网络使用高效的稀疏连接。为了在不牺牲准确性的情况下减少内存、电池和硬件消耗，通过减少模型中的参数数量来确定压缩模型的最佳技术是很重要的。
程序先锋·2025-03-18 04:41

python 创建子图_在python中以绘图方式创建子图

Iamfairlynewtopythonandploty(<3monthsofactualcodingatthispoint).Iamtryingtocreatesubplotsinplotly.Ihavecreatedgraphsinplotlyusingthecodebelow
weixin_39899691·2025-03-18 03:35

pythonsubplot_python matplotlib中的subplot函数使用详解

python里面的matplotlib.pylot是大家比较常用的，功能也还不错的一个包。基本框架比较简单，但是做一个功能完善且比较好看整洁的图，免不了要网上查找一些函数。于是，为了节省时间，可以一劳永逸。我把常用函数作了一个总结，最后写了一个例子，以后基本不用怎么改了。一、作图流程：1.准备数据，，3作图，4定制，5保存，6显示1.数据可以是numpy数组，也可以是list2创建画布：impor
郝志鹄·2025-03-18 03:05

Matplotlib通过subplots()函数创建多个子图

更多相关知识Spring中的创建对象的三种方式、第三方资源配置管理详细描述及使用（XML版完结篇）Spring中的bean的配置、作用范围、生命周期详细描述及使用（XML版上篇）Spring中的依赖注入、setter与构造器注入、自动装配与集合注入详细描述及使用（XML版中篇）<
KJ.JK·2025-03-18 03:04

python数据可视化玩转Matplotlib subplot子图操作，四个子图（一包四），三个子图，子图拉伸_python subplot

一、创建子图要创建子图，请使用plt.subplots()函数。该函数接受三个参数：行数、列数和子图编号。以下是一个简单的示例：importmatplotlib.pyplotaspltfig,a
2401_83817843·2025-03-18 03:01

python subplot函数应用 - 创建多个子图

subplot语法：plt.subplot是Matplotlib库中的一个非常有用的函数，用于在一个图形窗口中创建多个子图plt.subplot函数用于在当前图形窗口中创建并激活一个子图。
Aa123456789_55·2025-03-18 03:00

深入解析Quantum-GABP：量子神经网络的实现与应用

深入解析Quantum-GABP：量子神经网络的实现与应用引言在现代科技飞速发展的今天，量子计算与神经网络的结合成为了研究热点。
m0_57781768·2025-03-18 02:52

量子神经网络（Quantum Neural Network）：结合量子计算的 AI 新探索

量子神经网络（QuantumNeuralNetwork，QNN）作为这两个领域的交叉点，正吸引着越来越多的研究兴趣。
盼达思文体科创·2025-03-18 01:20

Pytorch 小记 第八回：GoogleNet卷积神经网络模型代码

本次小记，提供了一份基于pytorch的GoogleNet卷积神经网络模型的代码。除此之外，对代码中不容易理解的部分进行了讲解。
Start_Present·2025-03-18 01:15

pytorch的使用：卷积神经网络模块

1.读取数据分别构建训练集和测试集（验证集）DataLoader来迭代取数据使用transforms将数据转换为tensor格式#定义超参数input_size=28#图像的总尺寸28*28num_classes=10#标签的种类数num_epochs=3#训练的总循环周期batch_size=64#一个撮（批次）的大小，64张图片#训练集train_dataset=datasets.MNIST(
樱花的浪漫·2025-03-18 00:11

PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝

而众所周知，生物神经网络使用高效的稀疏连接（生物大脑神经网络balabala啥的都是稀疏连接的），考虑到这一点，为了减少内存、容量和硬件消耗，同时又不牺牲模型预测的精度，在设备上部署轻量级模型，并通过私有的设备
小风_·2025-03-18 00:41

Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术

在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。为了解决这个问题，研究者们提出了多种正则化技术，其中之一就是Dropout。什么是Dropout？Dropout是一种正则化技术，由Hinton和他的学生在2012年提出。它通过在训练过程中随机“丢弃”（即暂时移除）网络中的一些神经元
冰蓝蓝·2025-03-17 23:37

利用github部署项目

挂载GitHubPages的方法基本步骤创建仓库：在GitHub上创建一个新的仓库。如果使用自定义域名，则仓库名应为.github.io；否则可以是任意名称。
浪裡遊·2025-03-17 23:59

【深度学习基础】第二十四课：softmax函数的导数

2.softmax函数的导数假设神经网络输出层的激活函数为softmax函数，用以解决多分类问题。在反向传播时，就需要计算softmax函数的导数，这也就是本文着重介绍的内容。
x-jeff·2025-03-17 21:15

AI如何创作音乐及其案例

AI创作音乐主要有以下几种方式：基于深度学习的生成模型深度神经网络：通过大量的音乐数据训练，让AI学习音乐的结构、旋律、和声、节奏等特征。
alankuo·2025-03-17 21:44

【sklearn 01】人工智能概述

长远目标是让机器实现人工智能，但目前我们仍处在非常初始的阶段，甚至不能称为智能机器学习是指通过数据训练出能完成一定功能的模型，是实现人工智能的手段之一，也是目前最主流的人工智能实现方法深度学习则是机器学习的分支，超过8层的神经网络模型就叫深度学习
@金色海岸·2025-03-17 20:41

MQ和ActiveMQ浅析

消息中间件应用场景异步通信缓冲解耦冗余扩展性可恢复性顺序保证过载保护数据流处理常用消息队列（ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka）比较JMS中的一些角色BrokerproviderConsumerp2ppub/subPTP
星星都没我亮·2025-03-17 20:38

如何进行OceanBase 运维工具的部署和表性能优化!

一、OCP部署升级1．OCP升级（1）4.2.1BP1升级到4.2.2，本来以为毫无波澜但是下载完毕一键包并完成前期准备工作启动后发现无
·2025-03-17 20:48

请编写一个Python程序，实现WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测功能。

实现一个基于鲸鱼优化算法（WOA）优化的卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）的多输入单输出回归预测功能是一个复杂的任务，涉及到多个步骤和组件。
2301_81121233·2025-03-17 17:21

网络神经架构的概念及其实际应用

###网络神经架构的概念**网络神经架构（NeuralNetworkArchitecture）**是指用于构建和组织人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks,ANN）的结构和方法。
2301_81121233·2025-03-17 17:50

如何使用 Python 实现生成对抗网络

GAN模型由两个神经网络组成：一个生成器和一个判别器。生成器的任务是以噪声为输入，生成看似真实的图像；而判别器则需要根据输入的图像，判断该图像是真实的还是由生成器生成的。
NoABug·2025-03-17 17:15

GAN模型的Python应用——生成对抗网络

GAN模型由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器用于生成假样本，判别器用于评估真实性。
代码编织匠人·2025-03-17 17:15

前端初学者，有哪些适合的学习网站？

其前端教程体系涵盖了前端开发的大量入门知识，包括HTML、CSS、JavaScript等基础技术，以及当前主流的前端框架和工具的使用方法，如Vue.js、React、Webpack等。
四六的六·2025-03-17 15:32

将自己的域名添加到 GitHub Pages

将自己的域名添加到GitHubPages前言GitHubPages是一个方便的网站托管服务，可让用户轻松地创建和发布自己的网站。
Kissablecho·2025-03-17 15:02

【Attention】SEAttention

SEAttention摘要卷积神经网络（CNNs）的核心构建模块是卷积算子，它使网络能够通过在每一层的局部感受野内融合空间和通道信息来构建有价值的特征。
shanks66·2025-03-17 12:12

【sklearn 04】DNN、CNN、RNN

DNNDNN（DeepNeuralNetworks，深度神经网络）是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数，需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN（convolutionalNeuralNetworks
@金色海岸·2025-03-17 09:24

从LLM出发：由浅入深探索AI开发的全流程与简单实践（全文3w字）

文章目录第一部分：AI开发的背景与历史1.1人工智能的起源与发展1.2神经网络与深度学习的崛起1.3Transformer架构与LLM的兴起1.4当前AI开发的现状与趋势第二部分：AI开发的核心技术2.1
码事漫谈·2025-03-17 09:48

java实现卷积神经网络CNN（附带源码）

Java实现卷积神经网络（CNN）项目详解目录项目概述1.1项目背景与意义1.2什么是卷积神经网络（CNN）1.3卷积神经网络的应用场景相关知识与理论基础2.1神经网络与深度学习概述2.2卷积操作与卷积层原理
Katie。·2025-03-17 07:38

MobileNet家族：从v1到v4的架构演进与发展历程

MobileNet是一个专为移动设备和嵌入式系统设计的轻量化卷积神经网络（CNN）家族，旨在在资源受限的环境中实现高效的图像分类、对象检测和语义分割等任务。
彩旗工作室·2025-03-17 05:44

2025版自动控制流程_工业级连接_智能重连监控系统_增强型工业连接协议 ‘s Vision+Robot EPSON

importtimeimporttkinterastkfromtkinterimportmessageboxfromPILimportImage,ImageTkimportsocketimportthreadingfromdatetimeimportdatetimeimportloggingimportsubprocess
资深设备全生命周期管理·2025-03-17 03:30

Vision Transformer (ViT) 详细描述及 PyTorch 代码全解析

它摒弃了传统卷积神经网络(CNN)的卷积操作，而是将图像分割成patches，并将这些patches视为序列输入到Transformer编码器中。
AIGC_ZY·2025-03-17 02:23

如何进行OceanBase 运维工具的部署和表性能优化!

一、OCP部署升级1．OCP升级（1）4.2.1BP1升级到4.2.2，本来以为毫无波澜但是下载完毕一键包并完成前期准备工作启动后发现无
·2025-03-17 01:46

ZYNQ-7000 平台LwIP RAW Socket 模式下 TCP速率测试（Jperf）

LwIPRAWsocket模式下,TCP速率大于900Mbps,Jperf测试结果如下：工程文件：https://download.csdn.net/download/csdn6403/90482672
WILLFr·2025-03-17 00:43

YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现

近年来，深度学习技术的突破，特别是卷积神经网络（CNN）的崛起，使得目标检测技术取得了显著进展。
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-16 23:03

【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结

文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3、多层神经网络训练方法一
roman_日积跬步-终至千里·2025-03-16 23:02

webpack-bundle-analyzer 包分析工具的使用

webpack-bundle-analyzer它将创建所有捆绑包内容的交互式树状图可视化。
不想吃菠萝·2025-03-16 21:17
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