神经网络优化算法第25页

深度学习100问23:什么是前馈型神经网络

嘿，前馈型神经网络就像一个神奇的小工厂哟！一、定义及原理这个小工厂呀，有个特别的工作方式。数据就像是原材料，从输入层这个“大门”进入工厂。

不断持续学习ing·2024-08-30 19:57

做大模型千万别买苹果笔记本电脑

对于大模型（如大型神经网络模型）的训练和推理，苹果笔记本电脑（尤其是搭载AppleSilicon芯片的MacBook）确实存在一些限制，这些问题可能让开发者在处理大规模AI项目时感到不适合。

路人与大师·2024-08-30 16:06

AI中的核心概念解读：深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理

然而，对于刚接触AI的初学者或非专业人士来说，理解其中的核心概念，特别是深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理之间的区别，可能显得有些复杂。

wypdao·2024-08-30 16:31

动手学深度学习（pytorch）学习记录20-自定义层[学习记录]

在深度学习中，自定义层是指开发者根据特定需求编写的神经网络层，而不是使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）提供的现成层。自定义层可以让模型更加灵活，以适应特定的任务或数据集。

walfar·2024-08-30 13:13

PyTorch 基础学习

PyTorch基础学习（1）-快速入门PyTorch基础学习（2）-张量TensorsPyTorch基础学习（3）-张量的数学操作PyTorch基础学习（4）-张量的类型PyTorch基础学习（5）-神经网络

花千树-010·2024-08-30 12:07

代码随想录算法训练营Day61 || 图论part 10

Bellman_ford队列优化算法：又叫做SPFA，在做松弛操作时，只更新以目前操作节点为出发点能到达的节点的minDist，避免多余操作。

傲世尊·2024-08-30 12:06

Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02

目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法，其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数，以最小化损失值。

z are·2024-08-30 08:14

【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』：从神经网络到深度学习的飞跃》

【ShuQiHere】引言：神经网络与深度学习的兴起在上篇文章中，我们回顾了机器学习的起源与传统模型的发展历程，如线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM）。

ShuQiHere·2024-08-30 07:07

PyTorch深度学习实战（27）—— PyTorch分布式训练

本节将详细介绍如何进行神经网络的分布式训练。

shangjg3·2024-08-30 07:37

在 PyTorch 中，`permute` 方法是一个强大的工具，用于重排张量的维度。

这在深度学习中非常有用，尤其是在处理具有多维数据（如图像、视频或复杂数组）的神经网络时。

小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

PyTorch概述

它广泛用于深度学习和神经网络的研究和开发。PyTorch以其动态计算图、灵活性和简单易用的接口而闻名，深受研究人员和开发者的喜爱。

fydw_715·2024-08-30 06:01

[Scene Graph] 图神经网络的核心方法——Message Passing

以卷积神经网络（CNN）为代表的方法会从邻近的像素中获取信息。这种方式对于结构化数据（structureddata）十分有效，例如，图像和体素数据。

风中摇曳的小萝卜·2024-08-30 06:01

深入理解PyTorch中的MessagePassing

深入理解PyTorch中的MessagePassing图神经网络（GraphNeuralNetworks，简称GNNs）在近年来已成为处理图形数据的一种强大工具，广泛应用于社交网络分析、蛋白质结构预测、

小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:00

神经网络分类任务python入门

目录Mnist分类任务读取Mnist数据集转换成tensor才能参与后续建模训练torch.nn.functional创建一个model来更简化代码使用TensorDataset和DataLoader来简化整个过程Mnist分类任务-网络基本构建与训练方法，常用函数解析-torch.nn.functional模块-nn.Module模块读取Mnist数据集-会自动进行下载frompathlibim

三十度角阳光的问候·2024-08-30 05:24

python 数据分析损失数值如何放到csv中呢人工智能深度神经网络，Pytorch ,tensorflow

损失数值如何放到csv中呢在Python中，使用`csv`模块将数据写入CSV文件是一种常见的操作。从你提供的代码片段来看，你想要将损失数值写入名为`middle_losse.csv`的文件中。但是，你提供的代码片段中存在一些需要修改的地方，以确保数据能够正确地写入CSV文件。首先，`csv.writer`对象的`writerows`方法需要一个可迭代对象，例如列表的列表，而不是单个列表。如果你的

zhangfeng1133·2024-08-30 04:45

没有免费的午餐定理

没有免费午餐定理（NoFreeLunchTheorem，NFL）是由Wolpert和Macerday在最优化理论中提出的．没有免费午餐定理证明：对于基于迭代的最优化算法，不存在某种算法对所有问题（有限的搜索空间内

做程序员的第一天·2024-08-30 02:37

人脸识别设计

模型介绍OpenFace是一个基于深度神经网络的人脸识别和面部特征提取系统，它主

melonbo·2024-08-29 23:15

爆改yolov8|AIFI (尺度内特征交互）助力YOLOv8 ,轻量化模型

1，本文介绍AIFI模块（AdaptiveInformationFusionIntegrationModule）是一种旨在提升神经网络处理复杂任务能力的技术模块。

不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

1.人工智能原理

这个模型是神经网络和计算神经科学领域的一个重要里程碑，为后来的神经网络研究奠

luckyflyyy·2024-08-29 19:44

智能优化特征选择|基于鹦鹉优化（2024年新出优化算法）的特征选择（分类器选用的是SVM）研究Matlab程序【优化算法可以替换成其他优化方法】

智能优化特征选择|基于鹦鹉优化（2024年新出优化算法）的特征选择（分类器选用的是SVM）研究Matlab程序【优化算法可以替换成其他优化方法】文章目录一、PO基本原理基本原理基本流程示例应用二、实验结果三

机器不会学习CL·2024-08-29 16:27

AI如何创造情绪价值

AI技术通过模拟人类神经网络的工作方式，对复杂的数据进行深度学习和理解，逐渐具备了处理人类情感的能力。在客户服务领域，情绪识

学客汇·2024-08-29 14:14

深度学习：探索人工智能的无限可能

木小梦(๑• . •๑)·2024-08-29 12:29

AI学习记录 - 对抗性神经网络

对抗神经网络其实可以这样子理解，网上一直说生成器和判别器的概念，没有触及到本质。我有一种看法：假如当前场景是输入模糊图片，然后输出高质量图片。

victor-AI最好的学习方式是画图·2024-08-29 09:40

Python在神经网络中优化激活函数选择使用详解

概要在神经网络中，激活函数扮演着至关重要的角色。它的主要作用是引入非线性因素，使得神经网络能够处理复杂的非线性问题。如果没有激活函数，神经网络仅仅是线性模型的堆叠，无法胜任深度学习中的各种任务。

Rocky006·2024-08-29 09:39

DeepArt——AI美术创作工具，能够帮助生成视觉内容

它的核心技术主要依赖于深度卷积神经网络（CNN）和风格迁移算法，能够将著名艺术作品的风格应用到用户的照片或图像上，从而创造出独具特色的艺术效果。

爱研究的小牛·2024-08-29 05:12

20.神经网络 - 搭建小实战和 Sequential 的使用

神经网络-搭建小实战和Sequential的使用在PyTorch中，Sequential是一个容器（container）类，用于构建神经网络模型。

椰皮糖·2024-08-29 02:22

MATLAB智能优化算法-学习笔记（1）——遗传算法求解0-1背包问题【过程+代码】

一、问题描述（1）数学模型（2）模型总结目标函数：最大化背包中的总价值Z。约束条件：确保背包中的物品总重量不超过容量W。决策变量：每个物品是否放入背包，用0或1表示。这个数学模型是一个典型的0-1整数线性规划问题。由于其NP完全性，当问题规模较大时，求解此问题通常需要使用启发式算法（如遗传算法、动态规划、分支定界法等）来找到近似最优解。（3）实例讲解：0-1背包问题模型手动求解过程在0-1背包问题

郭十六弟·2024-08-28 23:59

【Rust日报】 2019-05-14：Rust中哪些特性是零开销抽象的

tract-一个神经网络训练库Snips（一家做音频识别的创业公司）出品。在神经网络领域，现在基本已经被TensorFlow和PyTorch给占了。

六六子大顺1·2024-08-28 23:29

基于霜冰优化算法(RIME)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab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、技术概述1.霜冰优化算法（RIME）2.卷积神经网络（CNN）3.双向门控循环单元（BiGRU）4.注意力机制（AttentionMechanism

程序辅导帮·2024-08-28 23:57

深度学习与OpenCV：解锁计算机视觉的无限可能

深度学习：智能的催化剂深度学习，作为机器学习的一个分支，其核心在于通过构建深层次的神经网络模型，模拟人脑的学习过

程序员-李旭亮·2024-08-28 21:49

在STM32上实现嵌入式人工智能应用

本文将探讨如何在STM32平台上实现深度学习应用，特别是利用STM32Cube.AI工具链将训练好的神经网络模型部署到STM32设备上。

嵌入式详谈·2024-08-28 19:30

理解PyTorch版YOLOv5模型构架

ActivationFunction)：YOLOv5在隐藏层中使用了LeakyReLU激活函数，在最后的检测层中使用了Sigmoid激活函数，参考这里优化函数(OptimizationFunction)：YOLOv5的默认优化算法是

LabVIEW_Python·2024-08-28 17:05

matlab神经网络结果分析,BP神经网络仿真、结果分析

p=[-0.9956-0.7968;-0.99850.1235;-1.00001.0000;-0.6660-0.8380;-0.6737-0.1778;-0.67920.9324;-0.3354-0.8734;-0.3420-0.2247;-0.34670.1177;0.0737-0.8838;-0.0099-0.2688;-0.01650.7926;0.3296-0.9329;0.32380.0

残月灵火·2024-08-28 13:21

【ShuQiHere】SGD vs BGD：搞清楚它们的区别和适用场景

优化算法帮助我们调整模型的参数，使其更好地拟合训练数据，减少预测误差。在众多优化算法中，梯度下降法是一种最为常见且有效的手段。

ShuQiHere·2024-08-28 13:20

Python深度学习：构建下一代智能系统

近年来，伴随着以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习的快速发展，人工智能迈入了第三次发展浪潮，AI技术在各个领域中的应用越来越广泛。

2401_83402415·2024-08-28 10:04

第七届MathorCup高校数学建模挑战赛-A题：基于改进的神经网络和混沌时间序列预测控制高炉炼铁过程

目录摘要一．问题重述二．模型假设三．符号说明四．问题分析五．数据预处理5.1异常值剔除5.2归一化处理5.3预处理后的数据六．问题一模型的建立与求解6.1BP神经网络预测模型6.1.1输入层和输出层6.1.2

格图素书·2024-08-28 09:28

反向传播算法：深度神经网络学习的核心机制

引言深度神经网络（DNNs）之所以在众多领域取得革命性的成功，很大程度上归功于其强大的学习能力，而这一能力的核心是反向传播算法（Backpropagation）。

2402_85758936·2024-08-28 08:22

【Python机器学习】NLP概述——深度处理

自然语言处理流水线的各个阶段可以看作是层，就像是前馈神经网络中的层一样。深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构（特征提取+建模）中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。

zhangbin_237·2024-08-28 05:03

编译运行 llama.cpp (vulkan, Intel GPU SYCL)

llama.cpp是一个运行AI(神经网络)语言大模型的推理程序,支持多种后端(backend),也就是不同的具体的运行方式,比如CPU运行,GPU运行等.但是编译运行llama.cpp并不是那么容易的

穷人小水滴·2024-08-28 05:27

【LSTM回归预测】遗传算法优化注意力机制的长短时记忆神经网络GA-attention-LSTM数据回归预测【含Matlab源码 3738期】

⛄一、遗传算法优化注意力机制的长短时记忆神经网络GA-attention-LSTM数据回归预测风力发电是一种清洁能源，越来越受到人们的关注和重视。

Matlab领域·2024-08-28 02:46

回归预测|基于北方苍鹰优化正则化极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-RELM 多特征输入单输出

回归预测|基于北方苍鹰优化正则化极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-RELM多特征输入单输出文章目录一、基本原理1.北方苍鹰优化算法(NGO)2.正则化极限学习机(RELM)3.NGO-RELM

机器不会学习CL·2024-08-28 02:44

回归预测|基于鲸鱼优化WOA-Transformer-BiLSTM组合模型的数据回归预测Matlab程序多特征输入单输出

程序多特征输入单输出文章目录前言时序预测|基于鲸鱼优化WOA-Transformer-BiLSTM组合模型的数据时序预测Matlab程序多特征输入单输出一、WOA-Transformer-BiLSTM模型1.鲸鱼优化算法

机器不会学习CL·2024-08-28 02:14

神经网络量化（八）

神经网络量化（八）4.5实验5摘要与结论4.5实验使用我们的QAT流程，我们对在第3.6节中使用的相同模型进行量化和评估。我们的结果在表10中展示了不同位宽和量化粒度的情况下。

weixin_38498942·2024-08-27 19:57

【机器学习】梯度下降算法

梯度下降算法这篇博客更加详细，以下只是我个人的理解梯度下降算法原理讲解——机器学习-CSDN博客梯度下降算法是一种优化算法，通过梯度下降找到函数最小值时的自变量值。

de-feedback·2024-08-27 18:50

【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

程序猿鑫·2024-08-27 18:48

卷积神经网络-解释1

[翻译]神经网络的直观解释2017/07/2717:36这篇文章原地址为AnIntuitiveExplanationofConvolutionalNeuralNetworks，卷积神经网络的讲解非常通俗易懂

weixin_33749242·2024-08-27 17:15

见过最好的神经网络CNN解释

什么是卷积神经网络？为什么它们很重要？卷积神经网络（ConvNets或者CNNs）属于神经网络的范畴，已经在诸如图像识别和分类的领域证明了其高效的能力。

罗晨晖·2024-08-27 17:44

时序分解 | Matlab实现NGO-ICEEMDAN基于北方苍鹰算法优化ICEEMDAN时间序列信号分解

天天Matlab代码科研顾问·2024-08-27 16:10

神经网络深度学习梯度下降算法优化

【神经网络与深度学习】以最通俗易懂的角度解读[梯度下降法及其优化算法]，这一篇就足够（很全很详细）_梯度下降在神经网络中的作用及概念-CSDN博客https://blog.51cto.com/u_15162069

海棠如醉·2024-08-27 15:00

基于灰狼优化算法(GWO)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab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、算法原理与模型构建1.灰狼优化算法(GWO)2.CNN-BiGRU-Attention模型3.GWO优化CNN-BiGRU-Attention模型三

qq_551705769·2024-08-27 14:27

推荐频道

神经网络优化算法