神经网络+遗传算法

《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

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

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

·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

PyTorch与TensorFlow的对比：哪个框架更适合你的项目？

一、概述PyTorch和TensorFlow都是深度学习框架，它们为构建、训练和部署神经网络提供了强大的工具。尽管它们的最终目标相同，但其设计哲学和实现方式有所不同。

木觞清·2025-02-19 18:59

遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）

一：深度卷积网络知识1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2.深度学习的历史发展历程3.机器学习，深度学习等任务的基本处理流程4.卷积神经网络的基本原理5

岁月如歌，青春不败·2025-02-19 15:05

《大模型应用开发极简入门》随记

术语：自然语言处理（NLP)人工智能（AI）大预言模型（LLM）机器学习（ML)深度学习（DL)内容LLM概述ML算法被称为人工神经网络DL是ML的一个分支最先开始简单语言模型吗，例如：n-gram模型

hoypte·2025-02-19 08:34

用deepseek学大模型08-卷积神经网络(CNN)

yuanbao.tencent.com从入门到精通卷积神经网络(CNN),着重介绍的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，预测结果的可视化展示

wyg_031113·2025-02-19 07:30

【人工智能】AI现状分析 || 神经网络的数学基础 || 人工智能交叉领域的发展和技术应用 || 附：小白入门人工智能学习步骤

目录1.AI现状分析（人工智能基础入门概念）1.1人工智能基础概念1.2人工智能的技术发展路线1.3产业发展的驱动因素1.4人工智能薪资岗位介绍2.神经网络的数学基础2.1神经网络的生物表示2.2神经网络的数学表示

追光者♂·2025-02-19 05:15

一文读懂！深度学习 + PyTorch 的超实用学习路线

例如，在神经网络中，矩阵乘法用于神经元之间的

a小胡哦·2025-02-19 03:27

【卡车无人机】遗传算法GA求解卡车联合无人机配送路径规划【含Matlab源码 XYDG001期】

Matlab领域博客之家博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；个人主页：Matlab领域代码获取方式：CSDNMatlab领域—代码获取方式座右铭：路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。更多Matlab路径规划仿真内容点击①Matlab路径规划（高阶版）②付费专栏Matlab路径规划（进阶版）③付费专栏Matlab路径规划（初级版）⛳️关注CSDNMatlab领域，更多资源等你来！！⛄一、

Matlab领域·2025-02-19 01:40

什么是神经网络

概述简而言之，神经网络就是函数：输入数据，输出结果。

jerryjee·2025-02-18 20:09

Decoder-Only、Encoder-Only、Encoder-Decoder 区别

Decoder-Only、Encoder-Only和Encoder-Decoder是三种常见的神经网络架构，主要用于自然语言处理（NLP）任务。它们在结构和应用上有显著的区别。

会喘气的粽子丶·2025-02-18 18:44

【YOLO模型】（1）--YOLO是什么

1.核心思想它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过一个神经网络直接预测目标的类别和位置。

方世恩·2025-02-18 15:41

神经网络常见激活函数 10-GELU函数

GELU高斯误差线性单元（Gaussianerrorlinearunit）函数+导函数GELU函数的公式(近似表达式)GELU(x)=x∗P(X<=x)=x∗Φ(x)\rmGELU(x)=x*P(X<=x)=x*\Phi(x)GELU(x)=x∗P(X<=x)=x∗Φ(x)其中Φ(x)\Phi(x)Φ(x)指的是x的高斯正太分布的累积分布函数(CDF),进一步地，可得该函数的具体表达为x∗P(X<

亲持红叶·2025-02-18 15:11

深度学习下的图像分割

基于学习的图像分割算法主要依赖于深度神经网络，经典的深度神经网络分为如下几种：2.1卷积神经网络CNN：卷积神经网络是图像处理领域应用最为广泛的网络，其权值共享，局部连接等特性

人工智能大讲堂·2025-02-18 14:01

LSTM-SVM故障诊断 | 基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断Matlab代码实现

LSTM-SVM故障诊断|基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断Matlab代码实现完整代码私信回复LSTM-SVM故障诊断|基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断

机器学习之心·2025-02-18 11:38

OpenCV机器学习（1）人工神经网络 - 多层感知器类cv::ml::ANN_MLP

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::ml::ANN_MLP是OpenCV库中的一部分，用于实现人工神经网络

村北头的码农·2025-02-18 04:51

python 学习曲线函数_如何使用学习曲线来诊断你的LSTM模型的行为？（附代码）...

LSTM是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。在自然语言处理、语言识别等一系列的应用上都取得了很好的效果。

weixin_39576066·2025-02-17 23:49

翻译Deep Learning and the Game of Go（14）第十二章采用actor-critic方法的强化学习

本章包括:利用优势使强化学习更有效率用actor-critic方法来实现自我提升AI设计和训练Keras的多输出神经网络如果你正在学习下围棋，最好的改进方法之一是让一个水平更高的棋手给你复盘。

idol_watch·2025-02-17 22:16

【漫话机器学习系列】041.信息丢失（dropout）

信息丢失（Dropout）Dropout是一种广泛应用于神经网络训练中的正则化技术，旨在减少过拟合（overfitting），提高模型的泛化能力。

IT古董·2025-02-17 22:40

AIMv2：多模态自回归预训练的视觉新突破

AIMv2：多模态自回归预训练的视觉新突破阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-17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

·2025-02-17 20:28

一文理解大模型，并对当前流行模型做对比

大模型就像是一个“超级智能大脑”，它通过海量数据和复杂的计算结构（比如神经网络）学习人类语言、图像、声音等信息的规律。

Jing_saveSlave·2025-02-17 19:41

计算机视觉中图像的基础认知

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神经网络一、图像/视频的基本属性在计算机视觉中

全栈你个大西瓜·2025-02-17 15:38

【深度学习】计算机视觉（CV）-图像分类-ResNet（Residual Network，残差网络）

ResNet（ResidualNetwork，残差网络）是一种深度卷积神经网络（CNN）架构，由何恺明（KaimingHe）等人在2015年提出，最初用于ImageNet竞赛，并在分类任务上取得了冠军。

IT古董·2025-02-17 14:57

Python 循环神经网络（RNN）算法详解与应用案例

目录Python循环神经网络（RNN）算法详解与应用案例引言一、RNN的基本原理1.1RNN的结构1.2RNN的优势与挑战二、Python中RNN的面向对象实现2.1`RNNCell`类的实现2.2`RNNModel

闲人编程·2025-02-17 13:48

DeepSeek 混合专家（MoE）架构技术原理剖析

在这个团队里，每个专家都是一个小型神经网络，各自擅长处理特定

计算机学长·2025-02-17 13:15

使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强

在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。

数行天下·2025-02-17 12:42

全面解析：AI大模型入门教程，让你的学习之路不再迷茫，这个大模型学习路线非常详细收藏这篇就够了！

基础知识大模型概述定义：AI大模型是一种拥有海量参数和强大计算能力的神经网络模型，能够处理复杂的数据和任务。应用：广泛应用于自然语言处理、图像识别、生成等领域。学习大模型的意义提升技术能力：掌握大模

AGI大模型老王·2025-02-17 11:03

神经网络常见激活函数 12-Swish函数

Swish函数+导函数Swish函数Swish(x)=x⋅σ(βx)=x1+e−βx\begin{aligned}\rmSwish(x)&=x\cdot\sigma(\betax)\\&=\frac{x}{1+e^{-\betax}}\end{aligned}Swish(x)=x⋅σ(βx)=1+e−βxxSwish函数导数ddxSwish=(x⋅σ(βx))′=σ(βx)+x⋅(σ(βx))′∵

亲持红叶·2025-02-17 05:37

基于遗传算法求解带有时间窗、车载容量限制、多车辆、单配送中心路径优化VRPTW（多约束）matlab代码

1数学模型(1)有关模型的说明和假设1)模型中的已知量有：各需求点的位置坐标、各需求点的物料需求数量，各需求点的物料的到达时间要求，配送中心到各需求点的最短行驶距离，各需求点互相之间的最短运输距离。2)现场调查发现，需要配送的物料是可以混装在同一物料架上的，且各需求点需要的物料数量小于物料仓库的库存量。3)忽略在配送过程中车辆遇到的拥挤排队等不利于生产进行的外界因素，也就是说整个装配车间正常运行。

天天Matlab科研工作室·2025-02-17 04:03

【Stable Diffusion部署至GNU/Linux】安装流程

显卡与计算架构介绍CUDA是NVIDIAGPU的专用并行计算架构技术层级说明CUDAToolkit提供GPU编译器(nvcc)、数学库(cuBLAS)等开发工具cuDNN深度神经网络加速库（需单独下载）

星星点点洲·2025-02-17 00:34

深度学习（1)-简单神经网络示例

我们来看一个神经网络的具体实例：使用Python的Keras库来学习手写数字分类。在这个例子中，我们要解决的问题是，将手写数字的灰度图像（28像素×28像素）划分到10个类别中（从0到9）。

yyc_audio·2025-02-16 21:41

人工智能的本质解构：从二进制桎梏到造物主悖论

即使深度神经网络看似模拟人脑突触，其本质仍是矩阵乘法的迭代游戏——波士顿动力机器人的空翻动作不过是微分方程求解的物理引擎呈现，AlphaGo的围棋神话只是蒙特卡洛树搜索的概率统计。

Somnolence.·.·.·.·2025-02-16 18:18

文本生成型人工智能：逻辑算法与文字组合的重构艺术

一、数据训练：从概率统计到仿生逻辑的跨越文本生成型AI的核心在于通过神经网络模型对语言

Somnolence.·.·.·.·2025-02-16 17:13

麒麟SoC的详细架构组成介绍

目录麒麟SoC的主要组成部分1.应用处理器（ApplicationProcessor,AP）2.图形处理单元（GPU）3.神经网络处理单元（NPU）4.图像信号处理器（ISP）5.调制解调器（Modem

小蘑菇二号·2025-02-16 16:33

AI 大模型创业：如何利用市场优势？

大模型是指在特定领域中应用广泛、参数量巨大的神经网络模型，如BERT、GPT-3、DALL-E等。

SuperAGI2025·2025-02-16 12:37

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