神经机器翻译NMT

人工神经网络ANN入门学习笔记

研究生写论文需要，先快速学习了机器学习的内容，现在需要继续深入学习人工神经网络ANN的内容，以下是个人的学习笔记，欢迎交流、请多多指正！
cs_ning·2025-02-23 10:02

大语言模型架构：从基础到进阶，如何理解和演变

1.大语言模型架构概述大语言模型（例如GPT、BERT、T5）是基于神经网络的计算模型，它们通过分析大量文本数据，学习语言的结构和规律。语言模型的
运维小子·2025-02-23 08:44

机器学习和深度学习有什么区别？

深度学习：是机器学习的一个子领域，使用神经网络模型，尤其是深层神经网络模型，来处理、解释和分类数据。依赖算法和技术不同
facaixxx2024·2025-02-23 05:54

机器学习，我们主要学习什么？

机器学习的发展历程机器学习的发展历程，大致分为以下几个阶段：1.起源与早期探索（20世纪40年代-60年代）1949年：Hebb提出了基于神经心理学的学习机制，开启了机器学习的先河1950年代：机器学习的起源与人工智能的探索紧密相连
悠然的笔记本·2025-02-23 05:22

Python中常见库 PyTorch和Pydantic 讲解

它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）、生成对抗网络（GAN）等。
爱丫爱·2025-02-22 23:40

【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式有哪些？？让我们一起看看！

【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索…【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索…文章目录【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索...前言：1.串联（Concatenation
985小水博一枚呀·2025-02-22 22:59

基于CNN-LSTM-Attention的回归预测算法（附Tensorflow框架下的代码）

基于CNN-LSTM-Attention的回归预测算法结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention）三种强大的技术，通常用于时序数据的回归预测问题。
Jason_Orton·2025-02-22 20:08

word2vec之skip-gram算法原理

output其他所有单词的概率（softmax输出也是11000）target是相近单词的one-hot形式2.Losstarget和output的矩阵的交叉熵最小or平方差最小3.NNet3.1隐层300个神经元
cuixuange·2025-02-22 18:52

神经网络的学习 求梯度

importsys,ossys.path.append(os.pardir)importnumpyasnpfromcommon.functionsimportsoftmax,cross_entropy_errorfromcommon.gradientimportnumerical_gradient#simpleNet类classsimpleNet:def__init__(self):self.W=
阿崽meitoufa·2025-02-22 17:19

手写数字识别 neuralnet_mnist.py 代码解读 来自GPT

这段代码是一个手写数字识别程序，使用的是一个简单的神经网络模型。通过加载训练好的模型（sample_weight.pkl），它对MNIST测试集进行预测，并计算模型的准确率。
阿崽meitoufa·2025-02-22 17:19

Python：实现 PyTorch 中训练自定义卷积神经网络模型(CNN)并导出模型为 ONNX 格式，同时使用 ONNX Runtime 进行推理

本文将介绍如何使用PyTorch训练一个简单的卷积神经网络（CNN）模型，并将训练好的模型导出为ONNX格式，之后使用ONNXRuntime在Python中加载并进行推理。
煤炭里de黑猫·2025-02-22 16:40

用 Python + LLM 实现一个智能对话

LLM是指具有巨大参数量和极高语言理解能力的神经网络模型。这些模型被训练来理解和生成自然语言文本，能够执行多种自然语言处理（NLP）任务，如文本生成、翻译、摘要、问答等。
AGI大模型学习·2025-02-22 15:04

RepVGGBlock实现

本文将要介绍的RepVGG（Re-parameterizedConvolutionalNeuralNetwork）是一种通过重新参数化技术将复杂的神经网络结构转换为简单的卷积层的方法。
武乐乐~·2025-02-22 13:45

基于深度学习的入侵检测系统设计与实现

基于深度学习的入侵检测系统设计与实现关键词：深度学习、入侵检测、网络安全、机器学习、神经网络、特征提取、实时分析文章目录基于深度学习的入侵检测系统设计与实现1.背景介绍1.1网络安全的重要性1.2传统入侵检测系统的局限性
AI天才研究院·2025-02-22 13:44

一文了解AI大模型相关知识点（含资料分享）

一、AI大模型的定义和背景AI大模型指具有庞大规模和复杂计算结构的机器学习模型，这些模型通常由深度神经
大模型研究院·2025-02-22 06:54

深度学习-123-综述之AI人工智能与DL深度学习简史1956到2024

文章目录1AI与深度学习的简史1.1人工智能的诞生(1956)1.2早期人工神经网络(1940-1960年代)1.3多层感知器MLP(1960年代)1.4反向传播(1970-1980年代)1.5第二次黑暗时代
皮皮冰燃·2025-02-22 04:07

知物由学 | AI网络安全实战：生成对抗网络

在AI的原始应用中，这个词指的是用来欺骗评估神经网络或另一个机器学习模型的样本类型。随着机器学习在安全应
Hacker_Fuchen·2025-02-22 01:59

深度学习模型的全面解析：技术进展、应用场景与未来趋势

1.深度学习模型概述1.1深度学习模型的定义与分类深度学习模型是基于人工神经网络的算法，它们通过模仿人脑的处理机制来学习数据中的复杂模式和特征。
阿尔法星球·2025-02-21 22:03

深度学习模型：原理、架构与应用

深度学习（DeepLearning）是机器学习中的一个分支，基于人工神经网络的发展，尤其是多层神经网络的研究，使其在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域取得了显著进展。
一ge科研小菜菜·2025-02-21 22:00

基于深度学习的入侵检测系统设计与实现

基于深度学习的入侵检测系统设计与实现文章关键词:深度学习，入侵检测，网络安全，神经网络，特征提取，系统设计文章摘要:随着互联网的快速发展和网络攻击技术的不断演进，网络安全形势日益严峻。
AI天才研究院·2025-02-21 19:39

UNet：UNet的损失函数与优化器_2024-07-24_07-32-39.Tex

UNet：UNet的损失函数与优化器UNet简介UNet的架构UNet是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络架构，由OlafRonneberger、PhilippFischer和ThomasBrox
chenjj4003·2025-02-21 16:46

Vision Transformer图像分类实现

与传统的卷积神经网络(CNN)不同，ViT将图像分割成多个小块（patches），并将这些小块视为序列输入到Transformer中。
reset2021·2025-02-21 16:13

神经网络模型训练中的相关概念：Epoch，Batch，Batch size，Iteration

神经网络模型训练中的相关概念如下：Epoch（时期/回合）：当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一次epoch。
一杯水果茶！·2025-02-21 16:39

深度学习归一化与正则化

文章目录深度学习归一化与正则化1.归一化(Normalization)2.正则化(Regularization)深度学习归一化与正则化1.归一化(Normalization)定义：归一化是指通过某种算法将输入数据或神经网络层的激活值处理后限制在我们需要的特定范围内
鱼儿也有烦恼·2025-02-21 14:22

神经网络新手入门（2）基础认知：神经网络发展简史

第一阶段：基础认知：神经网络发展简史让我们用武侠小说的方式打开这段科技史，你会发现神经网络的发展史比金庸江湖还要精彩：第一章：江湖初现（1943-1958）1943年，两位奇侠麦卡洛克和皮茨在《神经活动中内在思想的逻辑演算
caridle·2025-02-21 10:48

25/2/16 ＜算法笔记＞ DirectPose

DirectPose是一种端到端的神经网络方法，旨
青椒大仙KI11·2025-02-21 05:19

Vision Transformer（ViT）：用 Transformer 颠覆图像识别

VisionTransformer（ViT）：用Transformer颠覆图像识别在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）长期以来一直是图像识别任务的主流架构。
金外飞176·2025-02-20 19:36

Python从0到100（三十九）：数据提取之正则（文末免费送书）

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识
是Dream呀·2025-02-20 17:20

深度学习工厂的蓝图：拆解CUDA驱动、PyTorch与OpenCV的依赖关系

想象一下，你正在建造一座深度学习工厂，这座工厂专门用于高效处理深度学习任务（如训练神经网络）和计算机视觉任务（如图像处理）。
时光旅人01号·2025-02-20 17:46

【CUDA】Pytorch_Extensions

当我们在PyTorch中实现自定义算子时，通常有两种选择：使用纯Python实现（简单但效率低）使用C++/CUDA扩展（高效但需要编译）对于计算密集型的操作（如神经网络中的自定义激活函数），使用CUDA
joker D888·2025-02-20 15:28

Transformer 模型架构

以下是详细解释：1.架构vs框架的区别概念定义示例模型架构定义神经网络的结构设计Transformer、CNN、RNN开发框架提供实现模型的工具和库PyTorch、TensorFlow2.Transformer
2401_89793006·2025-02-20 15:24

《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】

深度学习：一种基于对数据进行表征学习的方法，通过构建具有很多层的神经网络模型，自动从大量数据中学习复杂的模式和特征。第2章机器学习概述基本概念：
code_stream·2025-02-20 13:12

BP 神经网络在考古数据分析中的应用

BP神经网络在考古数据分析中的应用摘要：本文深入探讨了BP神经网络在考古数据分析领域的应用。首先阐述了考古数据分析的重要性以及传统分析方法的局限性。随后详细介绍了BP神经网络的结构、原理与训练算法。
fanxbl957·2025-02-20 13:42

图像识别与应用

图像识别作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了显著进展，其中卷积神经网络（CNN）功不可没。
狂踹瘸子那条好脚·2025-02-20 13:10

线性回归理论

在神经网络中，线性回归可以看作是一个单层神经网络。通过损失函数来衡量预测值与真实值之间的差异，常用的损失函数包
狂踹瘸子那条好脚·2025-02-20 11:21

基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用

专题一：深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习，深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络
xiao5kou4chang6kai4·2025-02-20 11:20

muzero 算法原理

Muzero算法的核心部分是一个叫做模型的神经网络，它会对游戏的状态进行预测，预测未来的游戏状态。另一部分是策略网络，它会根据当前状态预测每一步的最优决策。
战神哥·2025-02-20 11:45

卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别

深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet，AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN，本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。
知识鱼丸·2025-02-20 08:24

用 TensorFlow 搭建简单的手写数字识别模型

在这篇博客中，我们将使用TensorFlow构建一个简单的神经网络模型，用于识别手写数字。二、环境准备在开始之前，你需要安
lozhyf·2025-02-20 07:48

深度学习在医疗影像分析中的革命性应用

深度学习与医疗影像分析深度学习（DeepLearning）是一种基于人工神经
Echo_Wish·2025-02-20 07:48

训练与优化

训练与优化损失函数与反向传播损失函数能够衡量神经网络输出与目标值之间的误差，同时为反向传播提供依据，计算梯度来优化网络中的参数。torch.nn.L1Loss计算所有预测值与真实值之间的绝对差。
钰见梵星·2025-02-20 04:23

【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势

Transformer相比RNN的优势Transformer和RNN（循环神经网络）都是自然语言处理（NLP）领域的重要架构，但它们的工作原理和应用方式有很大不同。
华东算法王·2025-02-20 02:04

图像识别技术与应用第三课

w称为权重：控制输入信号的重要性的参数b称为偏置：偏置是调整神经元被激活的容易程度参数感知机的局限性:感知机的局限性就是只能表示由一条直线分割的
哈哈~156·2025-02-20 01:25

Python从0到100（四）：Python中的运算符介绍(补充)

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识
是Dream呀·2025-02-20 00:24

Python从0到100（三十五）：beautifulsoup的学习

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识
是Dream呀·2025-02-20 00:24

从零到入门：人工智能学习路径全解析

对于初学者而言，建立正确的认知框架至关重要：1.技术图谱解析：机器学习（ML）：AI的核心驱动力，使计算机具备从数据中学习的能力深度学习（DL）：基于神经网络的进阶技术，擅长处理图像、语音等
这题有点难度·2025-02-19 21:24

从代码到专利：如何用自注意力机制实现高效序列转换？——深度解析Google的Transformer架构

在传统的序列转换任务（如机器翻译、语音识别等）中，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）是常用的模型架构。然而，这些模型存在以下问题：
CodePatentMaster·2025-02-19 21:53

ColD Fusion，分布式多任务微调的协同 “密码”

ColDFusion，分布式多任务微调的协同“密码”发布时间：2025-02-19近日热文：1.全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释2.大模型进化史：从Transformer到DeepSeek-R1
·2025-02-19 20:46

【TVM教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者：YaoWang,EddieYan本文介绍如何为x86CPU调优卷积神经网络。
·2025-02-19 20:45

【深度学习入门：基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法

目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法
Bin二叉·2025-02-19 19:37
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