神经反馈

【LangChain编程：从入门到实践】容错机制

容错机制的目的就是确保在这些情况下，系统依然能够稳定运行，提供正确的反馈或自动恢复到正常状态。1
AI大模型应用之禅·2025-02-05 14:05

办公软件助力：研发过程中的产品质量保障

●持续跟踪、验证和更新需求：随着项目的进展、市场的变化和用户反馈的收集，需求也应相
·2025-02-05 14:58

NeuralCF 模型：神经网络协同过滤模型

该模型利用神经网
Lewis@·2025-02-05 13:31

用 Python 微调 DeepSeek R1

用Python微调DeepSeekR1阅读时长：15分钟发布时间：2025-02-05近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎
·2025-02-05 13:24

PyTorch中的 torch.nn.GRU

PyTorch中的torch.nn.GRUGRU（GatedRecurrentUnit）是循环神经网络（RNN）的一种变种，常用于处理序列数据。
彬彬侠·2025-02-05 12:53

机器学习，深度学习，神经网络，深度神经网络

深度学习源自于人工神经网络的研究，但是并不完全等于传统神经网络。神经网络与深度神经网络的区别在于隐藏层级，通常两层或两层以上隐藏层的网络叫做深度神经网络。一般隐藏层越多，精确度越高。
武昌库里写JAVA·2025-02-05 12:52

关于大模型 AGI 应知应会＿生在AI发展的时代

一、大模型的核心概念与特点（一）什么是大模型大模型（LargeLanguageModels，LLMs）是指具有大规模参数和复杂计算结构的深度学习模型，通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数
森焱森·2025-02-05 10:38

【疑海破局】一个注解引发的线上事故

果不其然，产品运营反馈今天系统突然出现异常，在进行某个功能操作时系统无响应，影响到线上业务，需要立即进行排查和修复。2、问题排查在进行问题排查时，首先需
阿阿阿安·2025-02-05 03:19

DeepSeek-R1全面超越OpenAI o1：开源大模型训练范式革新

其中，2017年Google发布的“AttentionIsAllYouNeed”论文奠定了神经网络架构的重要基础，推动了大规模语言模型（LLM）的突破。
·2025-02-05 02:16

python 量化回测框架生成器

虽然#python#的安装非常简单，但是总有一些神经网络CSDN真的非常白，雪白雪白的……以至于我常看见这种帖子：所以，我还是写一个安装指南吧，专供给神经网络CSDN学习PHP从入门到精通：我的个人时间线
2401_85969422·2025-02-05 02:40

【web前端】单向数据绑定和双向数据绑定有什么区别？

绑定方向：单向数据绑定是只从数据到模板的绑定，即外部数据（如后台数据）的变化会导致页面更新，但页面上的修改不会反馈到数据。
myt2000·2025-02-04 23:50

计算范式的变革：从图灵机到神经网络

图灵机，神经网络，计算范式，深度学习，机器学习，人工智能，算法，模型1.背景介绍自20世纪中叶以来，计算机科学经历了飞速发展，计算范式也经历了深刻的变革。
AI架构设计之禅·2025-02-04 23:49

GRU是门控循环单元是什么？

GRU是门控循环单元（GatedRecurrentUnit）的简称，它是循环神经网络（RNN）的一种变体。GRU旨在解决传统RNN中存在的长期依赖问题和反向传播中的梯度消失或梯度爆炸问题。
无限进步呀·2025-02-04 22:13

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜输出维度公式｜15

如是我闻：在卷积和池化操作中，计算输出维度的公式是关键，它们分别可以帮助我们计算卷积操作和池化操作后的输出大小。下面分别总结公式，并结合解释它们的意义：1.卷积操作的输出维度公式当我们对输入图像进行卷积时，输出的宽度和高度可以通过以下公式计算：输出大小=输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小步长+1\text{输出大小}=\frac{\text{输入大小}-\text{卷积核大小}+2\cdot\te
漂亮_大男孩·2025-02-04 19:52

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜输出维度公式如何理解？｜16

如是我闻：当我们对输入图像进行卷积时，输出的宽度和高度可以通过以下公式计算：输出大小=输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小步长+1\text{输出大小}=\frac{\text{输入大小}-\text{卷积核大小}+2\cdot\text{填充大小}}{\text{步长}}+1输出大小=步长输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小+1池化（Pooling）的输出大小公式类似卷积，但更加简单：输出大小=输入
漂亮_大男孩·2025-02-04 19:21

PyTorch中的In-place操作是什么？为什么要避免使用这种操作？

如今的高级深度神经网络拥有数百万个可训练参数，训练它们通常会导致GPU内存耗尽。
小白学视觉·2025-02-04 19:49

Kimi k1.5 ： OpenAI-o1 级多模态模型

阅读时长：15分钟发布时间：2025-02-04近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文
·2025-02-04 18:36

OC isa结构、消息传递、Method Swizzling

参考Objective-CRuntime1小时入门教程Objective-C特性：RuntimeObjc对象的今生今世神经病院Objective-CRuntime入院第一天——isa和Class深入解析
weixin_34268610·2025-02-04 18:41

iOS 进阶必读 - 收藏集 - 掘金

一句话来形容Blocks，带有自动变量（局...神经病院Objective-CRuntime住院第二天—消息发送与转发-掘金前言现在越来越
weixin_33743880·2025-02-04 18:11

Kimi k1.5 ： OpenAI-o1 级多模态模型

阅读时长：15分钟发布时间：2025-02-04近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文
·2025-02-04 18:32

OpenAI 模型与 DeepSeek 模型使用的强化学习有何不同

OpenAI模型与DeepSeek模型使用的强化学习有何不同阅读时长：15分钟发布时间：2025-02-04近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM
·2025-02-04 18:02

基于 FPGA 的 CNN 卷积神经网络整体实现

基于FPGA的CNN卷积神经网络整体实现介绍卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习架构，广泛用于图像识别、物体检测和自然语言处理等领域。
鱼弦·2025-02-04 18:37

YOLOv3在工业生产中产品瑕疵检测的可行性分析

图像中瑕疵检测1.概述瑕疵检测是机器视觉任务中的一条分支，在技术发展的过程中对于图片处理的方式往往使用CNN（卷积神经网络）作为处理模型，毫无疑问CNN的在处理图像方面有着独特的优势，通过设置卷积核我们可以使得计算机提取图像的特征数据
Y.C.~·2025-02-04 16:59

门控循环单元（GRU）

门控循环单元（GRU）门控循环单元（GRU）是一种循环神经网络（RNN）的变体，旨在解决传统RNN在处理长序列时的梯度消失问题，并且相比于长短期记忆（LSTM），它具有更简洁的结构。
彬彬侠·2025-02-04 15:23

数学与经济学：数学模型在经济预测中的应用

数学与经济学：数学模型在经济预测中的应用关键词：数学模型、经济学、经济预测、数据分析、算法、神经网络、回归分析、供需模型、消费行为模型、投资决策模型、经济增长模型。
AI天才研究院·2025-02-04 15:47

生成对抗网络(Generative Adversarial Network)原理与代码实战案例讲解

ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，简称GAN）是由IanGoodfellow等人在2014年提出的一种新型神经网络架构
AI大模型应用之禅·2025-02-04 14:41

【声音场景分类--论文阅读】

在此阶段，主要重点是建立一个神经网络具有较大的感受野，同时保持较低的复杂性。可以将网络分解为两个主块
繁华落尽，寻一世真情·2025-02-04 12:21

torch.nn.RNN: PyTorch 中的循环神经网络（RNN）模块

torch.nn.RNN:PyTorch中的循环神经网络（RNN）模块1.概述在PyTorch中，torch.nn.RNN是一个用于构建循环神经网络（RNN）的模块。
彬彬侠·2025-02-04 10:40

NocoBase 本周更新汇总：改进文件存储扩展

主要面向测试用户,用于收集反馈和进一步优化功能。适合愿意提前体验新功能并提供反馈的测试用户。develop：开发中的版本，包含最新
NocoBase·2025-02-04 10:10

用FormLinker实现自动调整数据格式，批量导入微软表单

熬夜调整好的问卷格式，导入微软表单后全乱套客户发来的PDF反馈表，手动录入3小时才完成10%200道题库要转为在线测试，复制粘贴到手指抽筋微软官方数据显示，**68%的用户放弃使用表单工具，只因格式转换太麻烦
流形填表·2025-02-04 09:00

PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型

PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型关键词：PyTorch、动态计算图、自动微分、反向传播、神经网络、模型构建、计算图优化文章目录PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型1.背景介绍1.1
AI天才研究院·2025-02-04 07:47

深度学习框架PyTorch原理与实践

禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.背景介绍3.基本概念和术语3.1PyTorch简介3.2PyTorch的特点1）自动求导机制2）GPU加速3）模型部署4）数据管道5）代码阅读友好4.核心算法原理4.1神经网络结构
AI天才研究院·2025-02-04 07:47

冯·诺依曼架构的局限性:AI时代的挑战

同时，本文还将介绍新型计算架构，如神经形态计算、量子计算等，以及它们在解决AI时代挑战中的应用。通过分析这些挑战与解决方案，本文旨在为未来AI技术的发展提供一些思考方向。
AI天才研究院·2025-02-04 06:30

python中keras_Python深度学习——keras（一）

神经网络的核心组件是层(layer)，它是一种数据处理模块，可以看成是一个数据过滤器。进去一些数据，出来的数据变得更加有用(吃进去的是草，挤出来的是奶)。
weixin_39534321·2025-02-04 04:48

基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现

传统的机器学习算法往往无法很好地捕捉数据中的时序信息和上下文关系，因此深度学习中的循环神经网络（RNN）逐渐成为解决这一问题的重要工具。
追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

Transformer预测模型及其Python和MATLAB实现

###一、背景在自然语言处理（NLP）领域，传统的序列到序列（Seq2Seq）模型大多依赖于循环神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）网络。
追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

基于深度学习的物体分割技术：从理论到实践

随着深度学习的迅猛发展，尤其是卷积神经网络（CNN）的应用，物体分割技术已取得了显著的进展。它被广泛应用于医学影像分析、自动驾驶、视频监控、机器人感知等领域。
人工智能_SYBH·2025-02-04 01:57

TensorFlow实现卷积神经网络CNN

一、卷积神经网络CNN简介卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，CNN现在的应用已经不限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号和文本数据等
红叶骑士之初·2025-02-03 23:40

python 图像特征提取_python实现LBP方法提取图像纹理特征实现分类的步骤

40张不同风格的纹理图片,大小为512*512,要求将每张图片分为大小相同的9块,利用其中的5块作为训练集,剩余的4块作为测试集,构建适当的模型实现图片的分类.图片如下图所示:分析:由于数据集太小,所以神经网络模型并不适合此类的图像处理
weixin_39969060·2025-02-03 22:28

微信小程序封装

消息反馈在开发过程中需要向用户反馈消息的场景有很多，如检验接口调用的结果，表单验证的提示消息等，为此我们来对APIwx.showToast进行简单的封装，方便开发中调用：1.1基础封装新建src/utils
←_→·2025-02-03 21:21

高通modem架构_高通神经网络处理引擎SNPE分析与评测

骁龙（SnapDragon）神经处理引擎（SNPE）是一个针对高通骁龙加速深层神经网络的运行时软件，高通在CSDN和其官网都提供了下载。
weixin_39811036·2025-02-03 20:18

神经架构搜索：自动化设计神经网络的方法

神经架构搜索：自动化设计神经网络的方法一、引言在深度学习领域，神经网络架构的设计对模型的性能具有至关重要的影响。传统的神经网络设计依赖于专家经验和大量实验，这一过程繁琐且耗时。
俊星学长·2025-02-03 20:46

5招教你用Task.WhenAll提升.NET Core UI性能，你还在等什么？

想象一下，当你点击一个按钮，界面却卡顿半天才给出反馈，这感觉是不是很糟糕？为了让用户享受丝滑般的操作体验，我们今天来聊聊如何使用Task.WhenAll这个神器，它就像是一把魔法扫帚，能帮助我们
墨瑾轩·2025-02-03 20:43

深度学习盛行，还记得哪些传统机器学习方法和模型？

而深度学习是一种机器学习技术，它通过深层神经网络从原始数据中学习特征表
硬件学长森哥·2025-02-03 19:11

【PyTorch】6.张量运算函数：一键开启！PyTorch 张量函数的宝藏工厂

它作为强大的深度学习框架，为构建和训练神经网络提供了高效且灵活的平台。神经网络作为人工智能的核心技术，能够处理复杂的数据模式。
Icomi_·2025-02-03 19:39

4、PyTorch 第一个神经网络，手写神经网络的基本部分组成

以下实例展示了如何使用神经网络完成简单的二分类任务，为更复杂的任务奠定了基础，通过PyTorch的模块化接口，神经网络的构建、训练和可视化都非常直观。
找个栗子·2025-02-03 19:35

一文读懂自动编码器：类型、原理与应用

一文读懂自动编码器：类型、原理与应用近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】目录自动编码器稀疏自动编码器
·2025-02-03 16:03

智能优化算法应用：天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割

智能优化算法应用：天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割文章目录智能优化算法应用：天鹰算法优化脉冲耦合神经网络的图像自动分割1.天鹰算法2.PCNN网络3.实验结果4.参考文献5.Matlab代码摘要
智能算法研学社（Jack旭）·2025-02-03 16:10

【论文笔记】基于图神经网络的多视角视觉重定位 GRNet CVPR 2020 论文笔记

LearningMulti-viewCameraRelocalizationwithGraphNeuralNetworks驭势科技,北京大学机器感知重点实验室,北京长城航空测控技术研究所本文提出了一种使用多视角图像进行相机重定位的图神经网络
phy12321·2025-02-03 14:26

【单层神经网络】基于MXNet库简化实现线性回归

写在前面同最开始的两篇文章完整程序及注释'''导入使用的库'''#基本frommxnetimportautograd,nd,gluon#模型、网络frommxnet.gluonimportnnfrommxnetimportinit#学习frommxnet.gluonimportlossasgloss#数据集frommxnet.gluonimportdataasgdata'''生成测试数据集'''#
辰尘_星启·2025-02-03 14:55
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