神经网络回归第34页

【论文精读(GELUS)】GAUSSIAN ERROR LINEAR UNITS (GELUS)

让计算机视觉、NLP、语音任务性能飙升的激活函数本文探讨的高斯误差线性单元（GaussianErrorLinearUnit，GELU）是由DanHendrycks和KevinGimpel提出的一种高性能神经网络激活函数

Open NLP·2025-04-17 08:27

Day09【基于jieba分词和RNN实现的简单中文分词】

实现的中文分词目标数据准备主程序预测效果目标本文基于给定的中文词表，将输入的文本基于jieba分词分割为若干个词，词的末尾对应的标签为1，中间部分对应的标签为0，同时将分词后的单词基于中文词表做初步序列化，之后经过embedding和RNN循环神经网络等网络结构层

Mechanotrooper·2025-04-17 08:54

深度学习基础原理知识整理

深度学习基础原理知识整理线性回归模型线性回归模型定义假设给定数据集(D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xm,ym)})，其中xi=(xi1;xi2;…;xid)，xi∈Rx~i~\in\mathbb

MayByte·2025-04-17 08:53

《深度学习》课程之卷积神经网络原理与实践教学设计方案

《深度学习》课程之卷积神经网络原理与实践教学设计方案一、教学目标设计（一）知识目标学生能够准确描述卷积神经网络（CNN）的基本定义，包括其核心组成部分（如卷积层、池化层、全连接层等）及其在图像识别任务中的作用

人工智能教学实践·2025-04-17 08:52

LSTM概述

在深度学习中，普通的神经网络（如全连接网络或卷积神经网络）在处理序列数据时表现不佳，因为它们无法捕捉数据中的时间依赖关系。循环神经网络（RNN）被设计来处理序列数据，通过隐藏状态在时间步之间传递信息。

爱看烟花的码农·2025-04-17 07:22

RNN-时间序列预测模型

区别于神经网络预测神经网络的输入的特征都是固定不变的，强调特征的位置。标准的神经网络是不适合用来处理带时间序列的模型的。

生产队的驴儿·2025-04-17 06:13

大语言模型（LLM）的训练和推理

一、大语言模型简介大语言模型（如GPT、BERT、LLaMA、Grok等）是基于深度神经网络（主要是Transformer架构）的模型，通过在大规模文本数据上训练，学习语言的统计规律、语义和上下文关系。

爱看烟花的码农·2025-04-17 01:12

京东硬核挑战潜规则，外卖算法要变天？

刘强东这次回归后的动作，真是越来越有看头了！最近那段内部讲话视频爆出来，直接扔了个重磅炸弹：京东外卖，净利润率永远不许超过5%，谁敢超标就得挨处分！这话一出，整个外卖圈估计都得抖三抖。

一只会飞的旺旺·2025-04-17 00:36

机器学习KNN算法

K-最近邻算法(KNN)——机器学习基础K-最近邻算法（K-NearestNeighbors,KNN）是一种简单而强大的监督学习算法，可用于分类和回归任务。

zhglhy·2025-04-16 22:16

【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果2.1真实值和预测值比较2.2卷积层所提的特征可视化2.3数据3参考文献4Matlab代码实现1概述近年来，深度学习在多个领域取得了显著的成果，其中卷积神经网络（CNN

创新优化代码学习·2025-04-16 21:43

人脸识别：基于深度学习的人脸识别_（2）.深度学习基础

深度学习基础引言深度学习是机器学习的一个分支，它通过构建多层神经网络来模拟人脑的结构和功能，从而实现对复杂数据模式的自动学习和识别。

zhubeibei168·2025-04-16 19:32

Spring Boot 要怎么学？要学哪些东西？要不要先学 SSM？松哥说说看法

SpringBoot的出现让Java开发又回归简单，因为确确实实解决了开发中的痛点，因此这个技术得到了非常广泛的使用，

2301_76238237·2025-04-16 18:56

用Cursor AI编程工具完成case客户续保预测

文章目录实验过程1.数据分析2.EDA3.修改EDA图表4.设计预测方案5.根据建议，完成特征工程与逻辑回归逻辑回归模型分析报告1.模型性能2.特征重要性分析2.1正向影响因素（更可能续保的特征）2.2

alpha xu·2025-04-16 18:52

徐福记c·2025-04-16 17:51

Pytorch 第十五回：神经网络编码器——GAN生成对抗网络

Pytorch第十五回：神经网络编码器——GAN生成对抗网络本次开启深度学习第十五回，基于Pytorch的神经网络编码器。本回分享的是GAN生成对抗网络。

Start_Present·2025-04-16 10:35

基于逻辑回归进行THUCNews文本分类

项目背景基于逻辑回归（LogisticRegression）进行THUCNews文本分类的项目背景通常包括以下几个方面：1.数据集背景THUCNews数据集：THUCNews（TsinghuaNewsCorpus

Dr.Petrichor·2025-04-16 08:50

循环神经网络RNN文本分类

循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络

Dr.Petrichor·2025-04-16 08:50

YOLOv3实践教程：使用预训练模型进行目标检测

与传统的目标检测方法相比，YOLO将目标检测视为单一的回归问题，直接从完整图像预测边界框及其类别概率，使其成为速度和准确性之间平衡的优秀选择。本教程

LIUDAN'S WORLD·2025-04-16 05:00

机器学习中监督学习、无监督学习、强化学习的区别

应用：分类（如垃圾邮件检测）、回归

、我是男生。·2025-04-16 03:13

探索K-近邻算法（KNN）：原理、实践应用与文本分类实战

强调KNN的重要地位，可以从以下几个方面展开：适应性强：KNN不依赖于数据的具体分布形式，适用于各种线性和非线性关系的数据分类和回归问

成都怡乐轩科技·2025-04-16 02:09

KNN算法实战：从原理到代码的全面解析

KNN算法实战：从原理到代码的全面解析本文深入浅出地解析KNN（K最近邻）算法的核心思想，围绕“距离计算、k值选择、分类与回归”三大步骤展开讲解。

EtherWanderer·2025-04-16 02:39

什么是上采样和下采样

卷积神经网络（CNN）中的**上采样（Upsampling）和下采样（Downsampling）**是调整特征图空间分辨率的关键操作，分别用于增大或减小特征图的尺寸。

胡乱儿起个名·2025-04-16 00:51

pytorch 实现图像风格迁移（Pytorch 28）

本节将介绍如何使用卷积神经网络，自动将一个图像中的风格应用在另一图像之上，即风格迁移（styletrans‐fer）(Gatysetal.,2016)。这里我们需要两张

处女座_三月·2025-04-16 00:19

MATLAB 函数 `BLSTM2.m` 实现了一个基于 LSTM（长短期记忆网络）的回归预测模型，并通过白头鹰优化算法自动调整关键超参数以提高预测性能

function[T_sim2]=BLSTM2(cleaned_data)%%%%%清空环境变量%%%%warningoff%关闭报警信息%%%%closeall%关闭开启的图窗%%%%clear%清空变量%%%%clc%清空命令行%%%%%%%data1=load('data.mat');%%%%data2=struct2cell(data1);%%%%data3=cell2mat(data2)

神经网络697344·2025-04-15 22:10

深度学习目标检测算法Yolov8训练无人机火灾检测数据集建立基于深度学习卷积神经网络的无人机火灾检测识别

深度学习目标检测算法Yolov8训练无人机火灾检测数据集建立基于深度学习卷积神经网络的无人机火灾检测识别文章目录**1.安装依赖****2.准备数据集****3.配置YOLOv8****4.评估数据集*

计算机C9硕士_算法工程师·2025-04-15 22:38

使用python和matlab实现BP神经网络算法的分析比较

分析和比较使用Python和MATLAB实现BP神经网络算法实现的复杂度、代码可读性、库支持、性能以及应用的灵活性等。

ChaseDreamRunner·2025-04-15 19:25

【论文阅读】Adaptive Mixtures of Local Experts

其思想是训练多个神经网络(也就是多个专家，每一个专家是一个神经网络)。每个专家被指定应用于数据集的不同部分。这就是说，数据集可能有着多个不同的来源(意思是说数据集中的数据的产生方式不同)。

CC‘s World·2025-04-15 19:53

当 AI 邂逅自动化，从测试到智能，代码里的狂飙时代

自动化测试概述2.2AI在自动化测试中的优势2.3基于AI的自动化测试2.4测试说明三、AI在算法学习中的应用3.1算法学习的基本概念3.2机器学习算法在算法学习中的应用3.2.1监督学习示例：简单的线性回归

羑悻的小杀马特.·2025-04-15 19:20

大语言模型的技术发展历程，从N-gram到DeepSeek-R1

本文主要从技术角度回顾自然语言处理NLP领域的发展历程，介绍各个模型的思路和创新点，聚焦NLP经典模型和技术突破的理解，不深入数学推导过程前言根据整个自然语言处理NLP领域的技术发展，可以将其分为四个技术阶段：统计语言模型，神经网络模型

TARO_ZERO·2025-04-15 18:18

【ML】基于机器学习的心脏病预测研究(附代码和数据集，随机森林模型)

专栏订阅用户订阅专栏后免费提供数据集，代码贴在博文中，超级VIP用户不在服务范围之内，不想订阅专栏的兄弟们可以私信我详聊）之前创作过心脏病预测研究文章如下：【ML】基于机器学习的心脏病预测研究(附代码和数据集，逻辑回归模型

机器不学习我学习·2025-04-15 18:17

大模型训练、多模态数据处理与融合

大模型是指具有巨大参数量和计算能力的人工神经网络模型，而多模态数据处理则是指在一个系统或模型中同时处理多种类型的数据，如文本、图像、音频等。

百度_开发者中心·2025-04-15 15:29

【AI论文】GigaTok：将视觉标记器扩展到30亿参数以实现自回归图像生成

摘要：在自回归（AR）图像生成中，视觉标记器将图像压缩成紧凑的离散潜在标记，通过下一个标记预测，实现对下游自回归模型的有效训练，以进行视觉生成。

东临碣石82·2025-04-15 13:44

吴恩达深度学习（17）独热编码|回归树简介

独热编码（One-HotEncoding）简介在之前看到的示例中，每个特征只能取一个或两个可能的值，比如耳朵形状只有尖或，胡须只有有或无。但如果特征可以有两个以上的取值该需要特殊处理。以宠物收养中心应用程序的新训练集为例，除了耳朵形状特征外，其他数据都相同。此时耳朵形状不再只有尖和松软两种，还可以是椭圆形，即耳朵形状（ESHI）特征仍是分类值特征，但从有两个可能值变为有三个可能值。当基于这个特征进

wgc2k·2025-04-15 12:41

MLP-SVM回归预测(matlab代码)

数据为Excel股票预测数据。数据集划分为训练集、验证集、测试集,比例为8：1：1模块化结构:代码将整个流程模块化，使得代码更易于理解和维护。不同功能的代码块被组织成函数或者独立的模块，使得代码逻辑清晰，结构化程度高。可视化结果:代码中包含了对训练过程和预测结果的可视化，真实标签与预测标签的对比等，有助于直观地评估模型的性能和结果的准确性。同时输出多个评价指标：平均绝对误差（MAE）平均相对误差（

九亿AI算法优化工作室&·2025-04-15 11:36

TensorFlow深度学习实战（11）——风格迁移详解

TensorFLow深度学习实战（11）——风格迁移详解0.前言1.风格迁移原理1.1内容损失1.2风格损失2.模型分析3.使用TensorFlow实现神经风格迁移小结系列链接0.前言风格迁移是用于训练神经网络创作艺术作品的深度学习技术

盼小辉丶·2025-04-15 11:33

TensorFlow深度学习实战（7）——分类任务详解

TensorFlow深度学习实战（7）——分类任务详解0.前言1.分类任务1.1分类任务简介1.2分类与回归的区别2.逻辑回归3.使用TensorFlow实现逻辑回归小结系列链接0.前言分类任务(ClassificationTask

盼小辉丶·2025-04-15 11:03

[特殊字符] 第十七讲 | 随机森林：变量重要性识别与建模实战

关键词：随机森林、变量重要性、建模、分类、回归、R语言、可解释性一、随机森林到底是什么？

Chh0715·2025-04-15 08:10

【李宏毅深度学习——回归模型的PyTorch架构】Homework 1：COVID-19 Cases Prediction (Regression)

目录1、显示NVIDIAGPU的状态信息2、数据集的两种不同的下载方式3、导入相关库4、三个工具函数5、定义自己的数据集类6、定义神经网络模型7、定义选择特征的函数8、训练过程9、超参数字典config10

AI的Learner·2025-04-14 22:35

基于图神经网络（GNN）的机器人路径规划与环境理解

1.图神经网络（GNN）基础1.1GNN定义与结构图神经网络（GNN）是一种用于处理图结构数据的深度学习模型。在机器人路径规划与环境理解中，GNN能够有效处理环境中的拓扑结构信息。

学习ing1·2025-04-14 18:33

基于神经ODE的机器人动力学建模：从物理一致性到可微控制

1.神经ODE与机器人动力学建模概述1.1神经ODE基本原理神经ODE是一种将神经网络与常微分方程相结合的模型，其基本思想是将神经网络的隐藏层视为时间的连续函数，通过求解常微分方程来实现信息的传播和更新

学习ing1·2025-04-14 18:33

自回归概率模型（Autoregressive Probabilistic Models）

自回归概率模型（AutoregressiveProbabilisticModels）是大型语言模型（LLMs）如GPT系列的核心组成部分。

爱看烟花的码农·2025-04-14 17:27

为什么不同的损失函数可以提升模型性能？

1.不同任务需要不同的优化目标不同的任务（如分类、回归、生成等）对模型的要求不同，因此需要设计适合任务特点的损失函数。-分类任务：交叉熵损失（Cross-En

RoyKing_·2025-04-14 14:14

【机器学习300问】61、逻辑回归与线性回归的异同？

本文讲述两个经典机器学习逻辑回归（LogisticRegression）和线性回归（LinearRegression）算法的异同，有助于我们在面对实际问题时更好的进行模型选择。

小oo呆·2025-04-14 13:34

深入探索 PyTorch：回归与分类模型的全方位解析

深入探索PyTorch：回归与分类模型的全方位解析在当今数据驱动的时代，机器学习与深度学习技术正广泛应用于各个领域，助力我们从海量数据中挖掘有价值的信息。

扉间798·2025-04-14 12:00

机器学习中的回归与分类模型：线性回归、逻辑回归与多分类

在机器学习领域，回归和分类是两类重要的任务，它们各自有着不同的应用场景和模型构建方式。

扉间798·2025-04-14 12:29

深度学习2——线性回归

系列文章目录深度学习1——基本概念一、线性回归（一）一元线性回归一元线性回归（单变量线性回归）旨在建立一个线性模型，用于预测因变量。

DUTBenjamin·2025-04-14 12:27

深度学习全景进阶：最新Python深度学习进阶与前沿应用

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。

jwwkyjspt·2025-04-14 11:50

GPT-4o：多模态AI的全面突破

详细分析：核心观点：GPT-4o是一个多模态自回归模型，具备处理文本、音频、图像和视频输入的能力，并能生成文本、音频和图像输出，在文本推理、语音识别、翻译和视觉理解等多个领域实现了显著的性能提升。

2501_90976089·2025-04-14 11:19

Python在糖尿病分类问题上寻找具有最佳 ROC AUC 分数和 PR AUC 分数（决策树、逻辑回归、KNN、SVM）

Python在糖尿病分类问题上寻找具有最佳ROCAUC分数和PRAUC分数（决策树、逻辑回归、KNN、SVM）问题模板解题思路1.导入必要的库2.加载数据3.划分训练集和测试集4.数据预处理5.定义算法及其参数

啥都鼓捣的小yao·2025-04-14 09:36

数据处理专题（十二）

02学习内容神经网络基础Keras基础实践：使用Keras构建一个简单的神经网络模型‍03代码示例1.导入必要的库importnumpyasnpimportpandasaspdimporttensorflowastffromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layer

程序员的世界你不懂·2025-04-14 08:33

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