神经机器翻译（NMT）第6页

3.10 项目总结

今天的项目是一个使用PyTorch框架构建和训练神经网络的实例，旨在实现手写数字识别。以下是项目的总结、内容分析以及优化建议：项目总结1.目标：使用神经网络对MNIST数据集中的手写数字进行分类。

不要不开心了·2025-03-11 01:58

《深度解析DeepSeek-M8：量子经典融合，重塑计算能效格局》

DeepSeek-M8的“量子神经网络混合架构”，宛如一把钥匙，开启了经典算法与量子计算协同推理的全新大门，为诸多复杂问题的解决提供了前所未有的思路。

程序猿阿伟·2025-03-11 01:56

【深度学习】Adam（Adaptive Moment Estimation）优化算法

通过动态调整每个参数的学习率，在非平稳目标（如深度神经网络的损失函数）中表现优异目录基本原理和公式笼统说明：为什么Adam算法可以帮助模型找到更好的参数基本概念动量（Momentum）：跟踪梯度的指数衰减平均

辰尘_星启·2025-03-10 20:51

学习总结项目

近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结

苏小夕夕·2025-03-10 18:07

Training-Free Transformer Architecture Search WithZero-Cost Proxy Guided Evolution（预览版本）

为了提高搜索效率，基于无训练代理的方法已在神经架构搜索(NAS)中得到广泛采用。然而，这些代理被发现不足以很好地推广到Transformer搜索空间，这一点已被多项研究和我们自己的实

境心镜·2025-03-10 18:05

我与Java注解的二十年：从手写标签到架构艺术的蜕变之旅

从手写标签到架构艺术的蜕变之旅一、开篇：注解的本质是时间管理二、筑基篇：手把手打造你的第一个注解2.1从生活到代码：注解的DNA解析2.2解剖注解：元注解是基因编码三、进阶篇：让注解动起来3.1反射：注解的神经系统

双囍菜菜·2025-03-10 16:51

利用神经网络来解决鸢尾花分类任务(附实验结果和代码)

前言本篇文章使用自己亲手搭建的神经网络模型来解决鸢尾花数据集的分类任务，读者们可以通过该简单的任务进一步理解神经网络，并且可以自己动手去搭建神经网络。

侠之大者231·2025-03-10 15:49

深度学习笔记——Resnet和迁移学习

梯度消失：梯度消失是指在训练深度神经网络时，通过多层传递的梯度(误差)变得非常小，接近于零。这导致网络中较早层的权重更新非常缓慢，甚至几乎不更新。梯度爆炸：梯度爆炸是指在训练深度神经网络时，

肆——·2025-03-10 15:17

深度学习在SSVEP信号分类中的应用分析

目录前言1.SSVEP信号分类的处理流程2.模型输入和数据预处理3.模型结构设计3.1卷积神经网络（CNN）3.2长短期记忆网络（LSTM）4.训练方法与激活函数5.性能评估与挑战6.未来方向前言随着脑机接口

自由的晚风·2025-03-10 12:00

PSPNet在图像超分辨率中的应用

近年来,随着深度学习的发展,基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的

AI天才研究院·2025-03-10 12:55

Pytorch 第九回：卷积神经网络——ResNet模型

Pytorch第九回：卷积神经网络——ResNet模型本次开启深度学习第九回，基于Pytorch的ResNet卷积神经网络模型。这是分享的第四个卷积神经网络模型。

Start_Present·2025-03-10 09:05

实战1. 利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题

实战1.利用Pytorch解决CIFAR数据集中的图像分类为10类的问题加载数据建立模型模型训练测试评估你的任务是建立一个用于CIFAR图像分类的神经网络，并实现分类质量>0.5。

啥都鼓捣的小yao·2025-03-10 08:57

Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights（预览版本）

神经架构搜索(NAS)旨在通过遵循明确定义的优化范式来弥补这一差距，该范式系统地寻找最佳架构，给定客观标准，例如最大分类准确度。

境心镜·2025-03-10 08:54

基于PyTorch的深度学习5——神经网络工具箱

可以学习如下内容：•介绍神经网络核心组件。•如何构建一个神经网络。•详细介绍如何构建一个神经网络。•如何使用nn模块中Module及functional。•如何选择优化器。•动态修改学习率参数。

Wis4e·2025-03-10 07:49

【ShuQiHere】解密诺奖得主：约翰·霍普菲尔德与人工神经网络的革命

【ShuQiHere】目录引言：跨界的传奇科学家诺贝尔奖的背后：人工神经网络的崛起约翰·霍普菲尔德的开创性工作神经网络的寒冬与突破霍普菲尔德网络的工作原理代码示例：实现霍普菲尔德网络激活函数的出现与神经网络的复兴杰弗里

ShuQiHere·2025-03-10 03:22

神经网络|(十四)|霍普菲尔德神经网络-Hebbian训练

【1】引言前序学习进程中，除了对基本的神经网络知识进行了学习，还掌握了SOM神经网络原理，文章链接包括且不限于：神经网络|(十一)|神经元和神经网络-CSDN博客神经网络|(十二)|常见激活函数-CSDN

西猫雷婶·2025-03-10 02:17

数字识别项目

集成算法·Stacking·堆叠：很暴力，拿来一堆直接上（各种分类器都来了）·可以堆叠各种各样的分类器（KNN,SVM,RF等等）·分阶段：第一阶段得出各自结果，第二阶段再用前一阶段结果训练实现神经网络实例利用

不要天天开心·2025-03-10 00:29

PyTorch 学习路线

机器学习基础：理解神经网络、损失函数、优化器（如梯度下降）等概念。学习资源Python入门：Python官方教程机器学习基础

gorgor在码农·2025-03-09 22:07

当深度学习遇见禅宗：用东方智慧重新诠释DQN算法

当深度学习遇见禅宗：用东方智慧重新诠释DQN算法“好的代码如同山水画，既要工笔细描，又要留白写意”——一个在终端前顿悟的开发者DQN是Q-Learning算法与深度神经网络的结合体，通过神经网络近似Q值函数

带上一无所知的我·2025-03-09 21:28

PyTorch：Python深度学习框架使用详解

丰富的API：提供了丰富的神经网络层、函数和损失函数。跨平

零度°·2025-03-09 21:25

基于CNN-BIGRU-Attention模型的功率预测（模型详解及代码复现）

整体架构基于CNN-BiGRU-Attention模型的功率预测模型是一种融合了卷积神经网络(CNN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(Attention)的深度学习架构。

清风AI·2025-03-09 18:59

深入探索Deeplearning4j（DL4J）：Java深度学习的全面指南

DL4J支持多种深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。自2014年首次发布以来，DL4J已经成为Java深度学习领域的

软件职业规划·2025-03-09 15:07

基于Pytorch的语音情感识别系统

基于Pytorch的语音情感识别系统使用深度学习技术，通过训练神经网络模型来实现情感识别任务。应用使用场景客户服务中心：自动识别客户情绪，提供有针对性的服务。智能语音助手：提升人机交互体验，更加智

鱼弦·2025-03-09 15:34

大规模语言模型构建流程

大规模语言模型1.大语言模型大规模语言模型（LargeLanguageModels，LLM），也称大语言模型，是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，通常使用自监督学习方法通过大量无标注文本进行训练

人工智能技术笔记·2025-03-09 15:34

【深度学习】PyTorch v2.6 Overview

2torch.nn神经网络模块包含构建神经网络所需的各种模块，如层、损失函数等。3torch.nn.functio

OpenSeek·2025-03-09 11:37

2025最新Transformer模型及深度学习前沿技术应用

注意力机制的数学表达与基本公式、用机器翻译任务带你了解Attention机制、如何计算注意力权重？）

weixin_贾·2025-03-09 06:35

我对发呆与无聊的价值的思考

一、大脑的空转时刻，藏着创意的火花上周在张江科学城的创新峰会上，一位神经科学家展示了这样一组实验：当受试者在无目标游荡（比如刷毫无营养的短视频）时，前额叶皮层活跃度仅1

24k小善·2025-03-09 04:19

【神经网络】python实现神经网络（一）——数据集获取

一.概述在文章【机器学习】一个例子带你了解神经网络是什么中，我们大致了解神经网络的正向信息传导、反向传导以及学习过程的大致流程，现在我们正式开始进行代码的实现，首先我们来实现第一步的运算过程模拟讲解：正向传导

师兄师兄怎么办·2025-03-09 03:06

Deepseek r1回答：人工智能的本质是什么？给人类社会带来的意义是什么？相比于之前的互联网革命，这一轮的人工智能革命的特点和异同点有哪些？

可能需要提到机器学习、深度学习，尤其是神经网络。但本质可能更深层，比如自主决策、模式识别。还要区分弱AI和强AI，现在都是弱AI，专注于特定任务。然后是意

强化学习曾小健·2025-03-09 03:29

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划第14天：循环神经网络进阶

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划第14天：循环神经网络进阶在深度学习处理序列数据时，循环神经网络(RNN)家族的模型扮演着至关重要的角色。

凡人的AI工具箱·2025-03-09 00:03

AI图片翻译助手 v1.0.0.2 绿色版

1.多语言支持支持中文翻译到越南文泰文马来文印尼语西班牙语葡萄牙语日语2.使用googleAI翻译神经网络,瞬间多语言并行翻译3.软件可以免费使用推广给小伙伴即可,如果你喜欢

ssdsadasdjhhsd1·2025-03-09 00:24

新冠病毒感染人数预测（基于回归的神经网络项目）

一、神经网络项目的流程1、数据预处理：（深度学习最主要的数据处理，要先拿到数据）使用CovidDataset类加载和处理数据。根据all_feature参数选择特征

|柳贯一|·2025-03-08 21:09

车载SerDes芯片的重要性：自动驾驶与智能座舱的神经网络

车载SerDes芯片的重要性：自动驾驶与智能座舱的神经网络在智能汽车时代，数据就是“燃料”，而SerDes芯片（串行器/解串器）就是让这些数据以光速奔跑的“血管”。

空间机器人·2025-03-08 20:38

【AI-42】如何调整参数和超参

在机器学习和深度学习中，参数和超参数是两个重要概念，以下是一些常见的参数和超参数及其作用：参数权重（Weight）解释：可以将权重想象成连接不同神经元之间的“桥梁”，其大小决定了一个神经元的输出对下一个神经元的影响程度

W Y·2025-03-08 19:59

神经网络图像识别技术,神经网络如何识别图像

什么是神经网络神经网络可以指向两种，一个是生物神经网络，一个是人工神经网络。生物神经网络：一般指生物的大脑神经元，细胞，触点等组成的网络，用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动。

小浣熊的技术·2025-03-08 17:28

人工神经网络的基本属性,神经网络四个基本属性

什么是神经网络神经网络可以指向两种，一个是生物神经网络，一个是人工神经网络。生物神经网络：一般指生物的大脑神经元，细胞，触点等组成的网络，用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动。

小浣熊的技术·2025-03-08 17:25

基于Simulink的单个PWM信号的傅里叶分析&特定谐波抑制

科研辅导帮·2025-03-08 16:35

神经网络：让机器学会“观察与思考“的数字大脑

你可以把神经网络想象成一个会学习的"电子大脑"，它的工作原理既神秘又有趣：1.从单个神经元开始就像人类大脑由神经元组成，神经网络的基本单元是"人工神经元"。

安意诚Matrix·2025-03-08 16:10

深度学习笔记——神经网络

人工神经元是人工神经网络的基本单元。

肆——·2025-03-08 16:10

用数据唤醒深度好眠，时序数据库 TDengine 助力安提思脑科学研究

安提思专注于睡眠监测与神经调控，基于人工智能和边缘计算，实现从生理体征监测、智能干预到效果评估的闭环。

涛思数据（TDengine）·2025-03-08 15:28

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。

它提供了一个灵活的平台，可以用于构建各种机器学习模型，包括神经网络。

大富大贵7·2025-03-08 11:05

深度学习中N维数组的介绍

N维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构。下面是N维数组的实例：0维数组（标量）：通常表示一个类别。1维数组（向量）：通常表示一个特征向量。二维数组（矩阵）：通常表示一个样本--特征矩阵。

帅维维·2025-03-08 11:01

人工智能与深度学习的应用案例：从技术原理到实践创新

从计算机视觉到自然语言处理，从医疗诊断到工业制造，深度学习通过模拟人脑神经网络的层次化学习机制，实现了对复杂数据的高效分析与决策。

accurater·2025-03-08 08:07

深度学习模型：原理、应用与代码实践

其核心在于通过多层神经网络自动提取数据特征，解决复杂任务。本文将从基础理论、模型架构、优化策略、应用场景及挑战等多个维度展开，结合代码示例，系统解析深度学习模型的技术脉络与实践方法。

accurater·2025-03-08 07:43

ResNet 改进：轻量级的混合本地信道注意机制MLCA

融入模块后的网络经过测试，可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可1.MLCA注意力机制MLCA（MixedLocalChannelAttention）是一种轻量级的混合本地信道注意机制，旨在提升卷积神经网络

听风吹等浪起·2025-03-08 06:29

PyTorch 深度学习快速入门教程

本教程将带你快速掌握PyTorch的基本用法，涵盖张量（Tensor）操作、自动求导（Autograd）、构建神经网络以及模型训练。

有人给我介绍对象吗·2025-03-08 02:16

第0节机器学习与深度学习介绍

人工智能：能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习：能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法（数学上的可解释性但准确率不是百分百，灵活度不高）深度学习：机器学习的一个子集：利用多层神经网络从大量数据中进行学习

汉堡go·2025-03-08 01:34

人工智能与深度学习的应用案例解析及代码实现

深度学习通过多层神经网络模拟人类认知过程，显著提升了复杂任务的自动化水平。本文将从技术原理、核心应用案例及代码实现三个维度，系统解析其实际应用，并探讨未来挑战与发展方向。

accurater·2025-03-08 00:49

深度学习笔记——基础部分

深度学习是一种机器学习的方式，通过模仿人脑吃力信息的方式，使用多层神经网络来学习数据的复杂模式和特征。

肆——·2025-03-07 23:45

决策树 vs 神经网络：何时使用？

目录1.决策树（DecisionTrees）1.1特点1.2优点1.3缺点1.4适用场景2.神经网络（NeuralNetworks）2.1特点2.2优点2.3缺点2.4适用场景3.何时选择哪种方法？

HP-Succinum·2025-03-07 20:14

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