神经网络入门知识第2页

深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解

符号主义AI试图通过逻辑和符号系统来模拟人类的思维过程，而连接主义AI则侧重于构建类似于人脑神经网络的结构，通过大量数据进行训练，从而实现智能。

AI大模型应用之禅·2025-01-19 09:27

神经网络常见操作（卷积）输入输出

卷积dim=d的tensor可以进行torch.nn.Convnd(in_channels,out_channels),其中n=d-1,d-2对于torch.nn.Convnd(in_channels,out_channels)，改变的是tensor的倒数n+1维的大小全连接使用torch.nn.Linear(in_features,out_features,bias)实现Y=XWT+b,其中X的

被放养的研究生·2025-01-19 09:54

单层感知机----或门实现

初始化定义权重、偏置、学习率4.前向传播定义5.训练过程(更新权重和偏置)6.训练模型一、前言—感知机感知机（Perceptron）模型是由美国心理学家弗兰克罗森布拉特于1957年提出的一种具有单层计算单元的神经网络

翔翔子1号·2025-01-19 06:30

vector容器入门+递归汉诺塔问题

vector容器入门知识点vectorv;定义vector容器vectorv;intn,k,x,y;cin>>n;for(inti=0;i>k;v.push_back(k);}cin>>x>>y;v.insert

王旭·wangxu_a·2025-01-19 04:36

深度学习-45-大型语言模型LLM之本地化部署运行自己的大模型

文章目录1深度学习1.1神经网络和深度学习1.2神经网络的工作原理1.3神经网络的专业术语2LLM概述2.1大模型的"大"是指什么?2.2训练大模型有多烧钱？2.3如何入门大模型？

皮皮冰燃·2025-01-19 04:58

深度学习笔记——前向传播与反向传播、神经网络（前馈神经网络与反馈神经网络）、常见算法概要汇总

本文简要介绍深度学习的前向传播与反向传播，以及前馈神经网络与反馈神经网络。

好评笔记·2025-01-19 03:25

神经网络初始化 (init) 介绍

2.4其他初始化方法3.如何设置初始化4.基于BERT的文本分类如何进行初始化4.1项目背景4.2模型构建4.3模型训练与评估4.4结果分析结论参考资料引言在深度学习的世界中，构建一个高效且性能优异的神经网络模

迷路爸爸180·2025-01-18 23:25

Pytorch 三小时极限入门教程

无论是科研人员探索前沿的神经网络架构，还是工程师将深度学习技术落地到实际项目，Pytorch都提供了强大的支持。

power-辰南·2025-01-18 20:43

【LLM】大语言模型（LLMs）

以下是大型语言模型的定义和基本原理：1.1定义大型语言模型是由大量参数组成的神经网络，这些参数通过在

林九生·2025-01-18 17:21

使用神经网络拟合6项参数

使用神经网络拟合6项参数1.数据预处理1.1添加参数解析1.2数据预处理逻辑1.3数据归一化及划分1.4数据标签处理逻辑1.5数据转torch2.定义model2.1CNN_LSTM2.2Transformer3

Andrew_Xzw·2025-01-18 15:06

3DUnetCNN 项目常见问题解决方案

designedformedicalimagesegmentation项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/3d/3DUnetCNN项目基础介绍3DUnetCNN是一个基于PyTorch的3DU-Net卷积神经网络

魏纯漫·2025-01-18 14:27

深度学习模块C2f代码详解

C2f是一个用于构建卷积神经网络（CNN）的模块，特别是在YOLOv5和YOLOv8等目标检测模型中。

你是狒狒吗·2025-01-18 12:44

每天五分钟深度学习框架pytorch：基于vgg块搭建VGG卷积神经网络

本文重点前面我们使用pytorch搭建了vgg块，本文我们使用vgg块搭建卷积神经网络VGG16，我们先来看一下vgg16的模型结构是什么样的：搭建vgg16importtorchfromtorchimportnndefvgg_block

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-18 08:45

入门知识（JAVA基础）

目录一、二进制二、变量的本质三、八种数据类型四、运算符1、算术运算符2、关系运算符3、逻辑运算符4、位运算符5、移位运算符6、条件运算符（三目操作符）五、类型转换一、二进制二进制（binary）是在数学和数字电路中以2为基数的记数系统，它使用两个不同的符号0（代表零）和1（代表一）来表示数值。二进制由德国数学家莱布尼茨在17世纪至18世纪提出，是现代计算机科学和数字电路的基础。二进制的特点主要有：

一只藏羚吖·2025-01-18 07:36

【YOLOv8改进- Backbone主干】YOLOv8更换主干网络之ConvNexts，纯卷积神经网络，更快更准，，降低参数量！

检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要视觉识别的“咆哮20年代”开始于视觉Transformer（ViTs）的引入，ViTs迅速取代了卷积神经网络

YOLO大师·2025-01-18 02:59

基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现

通过利用卷积神经网络（CNN）和目标检测技术，可以实现实时、精准的人脸表情识别。本文将基于YOLOv8构建一个完整的人脸表情识别系统。

2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

【TVM 教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

·2025-01-17 20:18

3D卷积神经网络：原理、应用与深入解析

3D卷积原理3D卷积，或称为三维卷积，是卷积神经网络（CNN）中的一种技术，用于处理三维数据，如医学图像（如MRI、CT扫描）或视频数据。

从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:51

使用 AI 在医疗影像分析中的应用探索

本文将深入探讨AI技术在医疗影像数据分析中的应用，包括核心算法、关键实现步骤和实际案例，并提供一个基于卷积神经网络（CNN）的图像分类Demo。

·2025-01-17 14:07

【机器学习】---神经架构搜索（NAS）

2.2搜索策略2.3性能估计3.NAS的主要方法3.1基于强化学习的NAS3.2基于进化算法的NAS3.3基于梯度的NAS4.NAS的应用5.实现一个简单的NAS框架6.总结引言随着深度学习的成功应用，神经网络架构的设计变得越来越复杂

Undoom·2025-01-17 13:03

Pytorch实现猫狗分类

在进行编码之前，确保已经安装好Pytorch以及相关依赖环境模型定义构建构建一个较为简单的卷积神经网络模型#定义神经网络模型classCatDogClassifier(nn.Module):def__init

NoKnowovo·2025-01-17 13:01

神经网络基础-价格分类案例

文章目录1.需求分析2.导入所需工具包3.构建数据集4.构建分类网络模型5.训练模型6.模型训练7.评估模型8.模型优化学习目标：掌握构建分类模型流程动手实践整个过程1.需求分析小明创办了一家手机公司，他不知道如何估算手机产品的价格。为了解决这个问题，他收集了多家公司的手机销售数据。该数据为二手手机的各个性能的数据，最后根据这些性能得到4个价格区间，作为这些二手手机售出的价格区间。主要包括：bat

dwjf321·2025-01-17 10:36

AlexNet：开启深度学习图像识别新纪元

它于2012年横空出世，并在ImageNet竞赛中一举夺冠，这一历史性的突破彻底改变了计算机视觉领域的发展轨迹，让全世界深刻认识到深度卷积神经网络在图像识别任务中的巨大潜力，从而掀起了深度学习研究与应用的热潮

池央·2025-01-17 09:30

北大新模型FAN：新型神经网络架构，填补周期性特征建模空白

然而，传统的神经网络模型，如多层感知器（MLP）和Transformer，在周期性建模方面却存在明显不足。

海森大数据·2025-01-17 07:11

深度学习：从基础到实践（上、下册）(安德鲁·格拉斯纳)

（pdf）:python33+(0m深度学习概述：深度学习是机器学习的一个分支，它试图通过使用深层神经网络来模拟人脑的学习过程。

fyjgfyjfg·2025-01-17 07:11

2024年诺贝尔奖揭晓:机遇与挑战并存

诺贝尔物理学奖:意外的突破一次颁奖的震撼诺贝尔奖的官方网站指出,霍普菲尔德和辛顿因其在人工神经网络和机器学习领域的基础性研究而获奖。他们的

·2025-01-17 04:56

每天五分钟深度学习框架pytorch:快速搭建VGG网络的基础模块VGG块

本文重点前面我们介绍了VGG神经网络，我们知道VGG是由许多的VGG块构成，那么本文我们将使用pytorch搭建VGG块代码实现：importtorchfromtorchimportnndefvgg_block

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-17 04:16

大规模语言模型从理论到实践大语言模型预训练数据

大规模语言模型从理论到实践：大语言模型预训练数据关键词：大规模语言模型、预训练数据、数据集选择、数据清洗、数据增强、数据集评估、数据集扩展1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习和大规模神经网络的发展，

AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:39

卷积神经网络（CNN）：深度学习中的核心模型

引言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs）是深度学习领域的一种重要模型，广泛应用于图像处理、计算机视觉、自然语言处理等多个领域。

任义礼智信·2025-01-17 02:01

【机器学习：十五、神经网络的编译和训练】

1.TensorFlow实现代码TensorFlow是深度学习中最为广泛使用的框架之一，提供了灵活的接口来构建、编译和训练神经网络。

KeyPan·2025-01-17 02:28

【机器学习：十六、其他的激活函数】

1.Sigmoid激活函数的替代方案Sigmoid激活函数在神经网络中曾广泛使用，其数学公式为：σ(x)=11+e−x\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}σ(x)=1+e−x1输出范围为

KeyPan·2025-01-17 02:28

深度学习图像算法中的网络架构：Backbone、Neck 和 Head 详解

深度学习已经成为图像识别领域的核心技术，特别是在目标检测、图像分割等任务中，深度神经网络的应用取得了显著进展。在这些任务的网络架构中，通常可以分为三个主要部分：Backbone、Neck和Head。

肥猪猪爸·2025-01-17 02:27

从RNN到Transformer：生成式AI技术演变与未来展望

从传统的递归神经网络（RNN）到革命性的Transformer架构，本文将全面剖析这一技术发展历程。

非著名架构师·2025-01-17 00:42

遗传算法与深度学习实战（25）——使用Keras构建卷积神经网络

遗传算法与深度学习实战（25）——使用Keras构建卷积神经网络0.前言1.卷积神经网络基本概念1.1卷积1.2步幅1.3填充1.4激活函数1.5池化2.使用Keras构建卷积神经网络3.CNN层的问题

盼小辉丶·2025-01-17 00:10

遗传算法与深度学习实战（26）——编码卷积神经网络架构

遗传算法与深度学习实战（26）——编码卷积神经网络架构0.前言1.EvoCNN原理1.1工作原理1.2基因编码2.编码卷积神经网络架构小结系列链接0.前言我们已经学习了如何构建卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork

盼小辉丶·2025-01-16 23:03

Java中HashSet的使用（小练习）

学习目标：一个月掌握Java入门知识学习内容：HashSet的定义创建对象，存储至HashSet集合中迭代器Iterator和foreach的使用需求描述：有一位顾客在流浪猫救助平台的线下商店购买了3中猫粮

_Vinyoo·2025-01-16 23:27

NAS(Neural Architecture Search) 神经结构搜索

Neuralarchitecturesearch(NAS)，神经结构搜索，是强化学习的一个重要应用方向，也是AutoML的一个非常火的研究方向.NAS的原理是给定一个称为搜索空间的候选神经网络结构集合，

hxxjxw·2025-01-16 21:42

诺贝尔物理学奖新视野：机器学习与神经网络的璀璨华章

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数

青云交·2025-01-16 20:37

Python小项目：利用U-net完成细胞图像分割

U-Net作为一种强大的卷积神经网络结构，广泛应用于医学图像分割任务。本文将详细介绍如何利用U-Net完成细胞图像分割项目，涵盖从数据准备到模型部署的各个步骤。

·2025-01-16 17:22

ai绘画工具midjourney怎么下载？附作品管理教程

Midjourney是一款功能强大的AI绘画工具，它使用机器学习技术和深度神经网络等算法，可以生成各种艺术风格的绘画作品。在创意设计、广告宣传等方面有着广泛的应用前景。

设计师早上好·2024-09-16 04:39

吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释

如果你怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方法可能是正则化，另一个解决高方差的方法就是准备更多数据，这也是非常

极客Array·2024-09-16 00:23

个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐

#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换

浪子L·2024-09-16 00:45

计算机视觉中，Pooling的作用

在计算机视觉中，Pooling（池化）是一种常见的操作，主要用于卷积神经网络（CNN）中。它通过对特征图进行下采样，减少数据的空间维度，同时保留重要的特征信息。

Wils0nEdwards·2024-09-15 23:06

神经网络-损失函数

MeanAbsoluteError,MAE）二、分类问题的损失函数1.0-1损失函数（Zero-OneLossFunction）2.交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.合页损失（HingeLoss）三、总结在神经网络中

红米煮粥·2024-09-15 22:03

BP神经网络的传递函数

BP网络一般都是用三层的，四层及以上的都比较少用；传输函数的选择，这个怎么说，假设你想预测的结果是几个固定值，如1,0等，满足某个条件输出1，不满足则0的话，首先想到的是hardlim函数，阈值型的，当然也可以考虑其他的；然后，假如网络是用来表达某种线性关系时，用purelin---线性传输函数；若是非线性关系的话，用别的非线性传递函数，多层网络时，每层不一定要用相同的传递函数，可以是三种配合，可

大胜归来19·2024-09-15 21:39

神经网络传递函数sigmoid,神经网络传递函数作用

神经网络传递函数选取不同会有特别大差别嘛？只是最后一层，但前面层是非线性，那么可能存在区别不大的情况。

快乐的小荣荣·2024-09-15 21:38

Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型

要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异

亚图跨际·2024-09-15 18:50

【NLP5-RNN模型、LSTM模型和GRU模型】

RNN模型、LSTM模型和GRU模型1、什么是RNN模型RNN（RecurrentNeuralNetwork)中文称为循环神经网络，它一般以序列数据为输入，通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征

一蓑烟雨紫洛·2024-09-15 07:30

基于深度学习的农作物病害检测

基于深度学习的农作物病害检测利用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、Transformer等深度学习技术，自动识别和分类农作物的病害，帮助农业工作者提高作物管理效率、减少损失。

SEU-WYL·2024-09-15 06:51

深度学习--对抗生成网络（GAN, Generative Adversarial Network）

GAN主要用于生成数据，通过两个神经网络相互对抗，来生成以假乱真的新数据。以下是对GAN的详细阐述，包括其概念、作用、核心要点、实现过程、代码实现和适用场景。

Ambition_LAO·2024-09-15 05:15

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