神经网络机器学习论文第4页

论文代码阅读及部分复现：Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2106.11959.pdf项目地址：GitHub-yandex-research/rtdl-revisiting-models:(NeurIPS2021

thorn_r·2025-02-14 19:44

【论文阅读】Revisiting the Assumption of Latent Separability for Backdoor Defenses

https://github.com/Unispac/Circumventing-Backdoor-Defenses摘要和介绍在各种后门毒化攻击中，来自目标类别的毒化样本和干净样本通常在潜在空间中形成两个分离的簇。这种潜在的分离性非常普遍，甚至在防御研究中成为了一种默认假设，我们称之为潜在分离性假设。基于这一假设设计的防御方法通过在潜在空间中进行聚类分析来识别毒化样本。具体来说，这些防御方法首先在

开心星人·2025-02-14 19:10

2023年研究生数学建模竞赛优秀论文汇总

A题：WLAN网络信道接入机制建模B题：DFT类矩阵的整数分解逼近：解析与优化方法C题：大规模创新类竞赛评审方案研究D题：区域双碳目标与路径规划研究E题：出血性脑卒中临床智能诊疗模型的建立F题：强对流降水临近预报收集的历年研究生数学建模竞赛代码（部分）

Xiaoxll12·2025-02-14 18:05

一个AI应用的开发、上线流程解析

文件格式1.3.mindir文件格式1.4.onnx文件格式2.推理（Inference）2.1.pth(PyTorch模型格式)2.2.mindir(MindSpore模型格式)2.3.onnx(开放神经网络交换格式

終不似少年遊*·2025-02-14 17:03

【一起看花书1.3】——第5章机器学习基础

目录：5.7监督学习5.8无监督学习5.9随机梯度下降5.10构建机器学习算法5.11深度学习发展的动力5.7监督学习监督学习，本质上是复杂函数的拟合，即给定特征xxx,我们需要得到标签yyy，这不就是求一个函数的拟合嘛

应有光·2025-02-14 17:03

《探秘Hogwild!算法：无锁并行SGD的神奇之路》

在深度学习和机器学习的领域中，优化算法的效率和性能一直是研究的重点。Hogwild!算法作为一种能够实现无锁并行随机梯度下降（SGD）的创新方法，受到了广泛关注。下面就来深入探讨一下Hogwild!

·2025-02-14 17:24

VSCode通过跳板机免密连接远程服务器的解决方案

爱编程的喵喵·2025-02-14 17:31

【深入探讨 ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构】

深入探讨ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构随着深度学习的快速发展，卷积神经网络（CNN）已经成为图像识别、目标检测等计算机视觉任务的主力军。

机器学习司猫白·2025-02-14 16:26

LowCode 低代码平台集成 AI 大模型会产生怎样的化学反应？

而AI大模型（AIBigModel）则是一种利用深度学习技术构建的大规模神经网络，它可以对海量数据进行训练和预测，从而实现各种智能化的应用。本文将探讨低代码平台集成AI大模型

AI天才研究院·2025-02-14 15:43

DexVLA：通用机器人控制中具有插件式扩散专家的视觉语言模型

25年2月来自美的集团和华东师范的论文“DexVLA:Vision-LanguageModelwithPlug-InDiffusionExpertforGeneralRobotControl”。

硅谷秋水·2025-02-14 13:03

股票自动化交易

策略制定：基于技术指标或机器学习模

reset2021·2025-02-14 13:31

零基础入门机器学习 -- 第一章什么是机器学习？

1.1机器学习的定义机器学习（MachineLearning,ML）是让计算机从数据中学习，然后在没有明确编程的情况下进行预测或决策的技术。

山海青风·2025-02-14 13:30

机器学习数学基础：21.特征值与特征向量

一、引言在现代科学与工程的众多领域中，线性代数扮演着举足轻重的角色。其中，特征值、特征向量以及相似对角化的概念和方法，不仅是线性代数理论体系的核心部分，更是解决实际问题的有力工具。无论是在物理学中描述系统的振动模式，还是在计算机科学里进行数据降维与图像处理，它们都发挥着关键作用。本教程将深入且全面地对这些内容展开讲解，旨在帮助读者透彻理解并熟练运用相关知识。二、基础知识准备（一）对角矩阵的高次幂计

@心都·2025-02-14 13:59

物流数字化转型：报关单ocr api应用场景、报关单识别接口

报关单识别接口是一种通过图像处理和机器学习技术自动识别并提取报关单信息的技术解决方案。它能够快速准确地从纸质或电子版报关单中读取关键数据，如货物名称、数量、金额等，并将其转换为结构化的数字格式。

OCR_API·2025-02-14 13:56

springboot毕设 Steam游戏平台系统程序+论文

本系统（程序+源码）带文档lw万字以上文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容研究背景随着互联网技术的飞速发展，电子游戏已成为全球范围内广受欢迎的娱乐方式之一。Steam，作为Valve公司开发的一款综合性数字游戏分发平台，自推出以来，凭借其庞大的游戏库、活跃的用户社区以及便捷的在线服务，迅速成为全球最大的游戏平台之一。它不仅改变了游戏行业的销售模式，还促进了玩

思源学长_计算机毕设·2025-02-14 12:22

springboot毕设 “653论坛”设计与实现程序+论文

本系统（程序+源码）带文档lw万字以上文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容研究背景随着互联网技术的飞速发展，网络论坛作为一种重要的在线交流平台，已经成为人们获取信息、分享经验、交流思想的重要渠道。特别是在特定领域或兴趣小组中，论坛的作用尤为突出。然而，现有的许多论坛在功能设计、用户体验及互动性方面仍存在不足，无法满足特定用户群体的多样化需求。基于此背景，“6

思源学长_计算机毕设·2025-02-14 12:52

基于物联网的智能蔬菜仓库设计（论文+源码）

2.1系统功能分析由于蔬菜仓库内部环境直接影响到内部货物的正常存储工作，因此对蔬菜仓库内部环境进行智能化的监控具有重要意义。本次基于物联网的智能蔬菜仓库设计，系统实现的功能如下：（1）对蔬菜仓库内部进行温度检测，当温度过高时，进行散热，温度过低则进行加热；（2）对蔬菜仓库内部进行湿度检测，当湿度过低时，系统自动打开风水泵进水加水，并通过加湿器增加湿度；（3）用户可以通过按键来调整温湿度的上限和下限

沐欣工作室_lvyiyi·2025-02-14 11:49

【机器学习】探索未来科技的前沿：人工智能、机器学习与大模型

文章目录引言一、人工智能：从概念到现实1.1人工智能的定义1.2人工智能的发展历史1.3人工智能的分类1.4人工智能的应用二、机器学习：人工智能的核心技术2.1机器学习的定义2.2机器学习的分类2.3机器学习的实现原理

E绵绵·2025-02-14 11:18

基于单片机的智能奶茶机（论文+源码+图纸）

1总体架构设计本课题为基于单片机的智能奶茶机设计，其系统架构上设计如图2.1所示，整个系统包括了DS18B20温度传感器、继电器模块、LCD液晶、蜂鸣器、按键、STC89C52单片机等器件，在功能上用户可以通过按键键控制选择甜度和添加物以及设置温度和时间，当按下按键开始后，加热片则开始工作，直到温度达到设定值时则停止加热，然后电机正反转模拟搅拌，当搅拌时间达到设定值，电机和加热片停止工作，蜂鸣器提

云山工作室·2025-02-14 11:18

大模型稀疏动态架构

一、发展历程1.早期探索阶段起源基础：20世纪8090年代的早期机器学习主要集中在决策树、SVM、KNN等经典算法，模型规模小，依赖手工特征。之后在2006年GeoffreyHinton提

deepdata_cn·2025-02-14 11:17

26、深度学习-自学之路-NLP自然语言处理-理解加程序，怎么把现实的词翻译给机器识别。

一、怎么能让机器能够理解我们的语言呢，我们可以利用神经网络干很多的事情，那么我们是不是也可以用神经元做自然语言处理呢，现在很多的实际应用已经说明了这个问题，可以这么做。

小宇爱·2025-02-14 11:17

25、深度学习-自学之路-卷积神经网络基于MNIST数据集的程序展示

importkeras#添加Keraskuimportsys,numpyasnpfromkeras.utilsimportnp_utilsimportosfromkeras.datasetsimportmnistprint("licheng："+"20"+'\n')np.random.seed(1)(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data(

小宇爱·2025-02-14 11:47

24、深度学习-自学之路-卷积神经网络

一、你怎么理解卷积神经网络呢，我的理解是当你看一个东西的时候，你的眼睛距离图片越近，你看到的东西就越清晰，但是如果你看到的图片只是整个物体的一小部分，那么你将不知道你看到的物品是什么，因为关注整体更容易知道物品是什么

小宇爱·2025-02-14 11:46

深度学习-10-深度学习发展简介

他曾在1969年出版了Perceptron（感知器）一书，指出了神经网络技术（就是深度学习的前身）的局限

皮皮冰燃·2025-02-14 10:43

【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型（matlab)

【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型（matlab)文章目录【故障诊断】基于RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积神经网络结合支持向量机的故障诊断模型

天天科研工作室·2025-02-14 10:12

cnn以及例子

cnnCNN即卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork），是一种专门为处理具有网格结构数据（如图像、音频）而设计的深度学习模型，在计算机视觉、语音识别等诸多领域都有广泛应用。

阿拉斯攀登·2025-02-14 10:41

大脑神经网络与机器神经网络的区别

大脑神经网络（生物神经网络）与机器神经网络（人工神经网络，ANN）虽然名称相似，但在结构、功能、学习机制等方面存在显著差异。

天机️灵韵·2025-02-14 10:40

【SCI2区】雾凇优化算法RIME-CNN-GRU-Attention用电需求预测Matlab实现

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。

matlab科研帮手·2025-02-14 10:40

[论文阅读] CLIP-based fusion-modal reconstructing hashing for large-scaleunsupervised cross-modal retri

摘要随着多模态数据的激增，人们不再满足于单一的数据检索模式来获取信息。深度哈希检索算法以其存储效率高、查询速度快等优点受到广泛关注。目前，现有的无监督哈希方法普遍存在两方面的局限性:(1)现有方法不能充分捕获不同模态数据中潜在的语义相关性和共存信息，导致缺乏有效的特征和哈希编码表示来弥合多模态数据中的异构和语义差距。(2)现有的无监督方法通常构造相似矩阵来指导哈希码学习，存在不准确的相似度问题，导

2301_80732299·2025-02-14 10:39

RIME-CNN-SVM故障诊断

构建一个高效、准确的基于卷积神经网络（CNN）的电力系统故障识别与分类仿真系统，实现对电力系统故障的精准识别与分类。

九亿AI算法优化工作室&·2025-02-14 10:39

【论文解读】神经网络就像“数学乐高积木”：多层前馈网络如何用简单函数拼接复杂世界

andH.White.Multilayerfeed-forwardnetworksareuniversalapproximators.NeuralNet-works,2(5):359-366,1989论文解读神经网络就像

神经美学茂森·2025-02-14 10:08

大模型参数规模解析：32B中的“B“代表什么？如何影响AI性能？

一、参数单位解读B=Billion（十亿）：在AI模型领域，"B"特指模型参数量的十亿级单位参数定义：神经网络中可调节的权重数值，决定模型的信息处理能力计算示例：32B=32×10⁹=320亿参数GPT

燃灯工作室·2025-02-14 10:35

如何从零开始做一个第一性原理计算的案例？

科研领域已经逐步形成了“精准制备-理论模拟-先进表征”的研究模式，而正是这种实验和计算模拟的联合佐证，更加增添了论文的可靠性和严谨性，往往能够得到更广泛的认可。

朱老师讲VASP·2025-02-14 09:04

《深度解析：批量、随机和小批量梯度下降的区别与应用》

在机器学习和深度学习的领域中，梯度下降算法是优化模型参数的核心工具之一。

·2025-02-14 09:40

【深度学习入门实战】基于Keras的手写数字识别实战（附完整可视化分析）

本人主页：机器学习司猫白ok，话不多说，我们进入正题吧项目概述本案例使用经典的MNIST手写数字数据集，通过Keras构建全连接神经网络，实现0-9数字的分类识别。

机器学习司猫白·2025-02-14 09:01

ViT：2 理解CLIP

大模型技术论文不断，每个月总会新增上千篇。本专栏精选论文重点解读，主题还是围绕着行业实践和工程量产。若在某个环节出现卡点，可以回到大模型必备腔调或者LLM背后的基础模型新阅读。

庞德公·2025-02-14 05:33

第二章：9.5 多个输出的分类

构建多标签分类神经网络的方法方法一：独立训练多个神经网络一种方法是将多标签分类问题分解为多个独立的二分类问题。具体来说，

望云山190·2025-02-14 05:33

ALBERT：轻量级的BERT，用于语言表征的自监督学习

ALBERT：轻量级的BERT，用于语言表征的自监督学习阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-13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

·2025-02-14 05:05

从VGG到Transformer：深度神经网络层级演进对模型性能的深度解析与技术实践指南

一、技术原理（数学公式+示意图）1.层深与模型容量关系数学表达：根据UniversalApproximationTheorem，深度网络可表达复杂函数：f(x)=fL(fL−1(⋯f1(x)))f(x)=f_L(f_{L-1}(\cdotsf_1(x)))f(x)=fL(fL−1(⋯f1(x)))层数L增加时，函数空间指数级扩大梯度传播挑战：链式法则导致梯度消失/爆炸∂L∂W(1)=∏k=2L∂f

燃灯工作室·2025-02-14 05:57

【Transformer】小白入门指南

目录1、简介2、Transformer解决问题技术概览核心组成自注意力机制（Self-AttentionMechanism）多头注意力机制（Multi-HeadAttention）前馈神经网络（Feed-ForwardNeuralNetwork

静静喜欢大白·2025-02-14 04:18

机器学习·逻辑回归

前言逻辑回归虽然名称中有“回归”，但实际上用于分类问题。基于线性回归的模型，通过使用逻辑函数（如Sigmoid函数）将线性组合的结果映射到0到1之间的概率值，用于表示属于某个类别的可能性。一、逻辑回归vs线性回归特性逻辑回归线性回归任务类型分类（二分类为主）回归（预测连续值）输出范围(0,1)（概率值）(-∞,+∞)核心函数Sigmoid函数线性函数损失函数对数损失函数（交叉熵）均方误差（MSE）

AAA顶置摸鱼·2025-02-14 03:00

Meta AI 最近推出了一款全新的机器学习框架ParetoQ，专门用于大型语言模型的4-bit 以下量化

订阅：https://rengongzhineng.io/MetaAI最近推出了一款全新的机器学习框架——ParetoQ，专门用于大型语言模型的4

新加坡内哥谈技术·2025-02-14 03:00

腾讯云大数据套件TBDS与阿里云大数据能力产品对比

前言博主在接触大数据方向研究的时候是在2016年，那时候正是大数据概念非常火热的一个时间段，最著名的Google的3篇论文。

奋力向前123·2025-02-14 03:29

论文笔记《基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测》

基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测这是一篇二区的文章，算是一个综述，记录一下在阅读过程中遇到的问题。文章目录基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测前言一、蛋白质接触图谱二、为什么蛋白质图谱的准确性对DTA模型预测结果没有影响1.对这段话的解释2.关于Alphafold3三、随机配体与随机配体节点属性（配体一般指药物）1.什么是随机配体与配体节点属性四、关于深度学习模型对特征的自动学习过

I_dyllic·2025-02-14 03:57

RAG中的双编码器与跨编码器模型

RAG中的双编码器与跨编码器模型阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-13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专栏知乎【

·2025-02-14 01:01

书籍-《机器学习数学基础》

：MarcPeterDeisenroth，A.AldoFaisal，ChengSoonOng出版：CambridgeUniversityPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《机器学习数学基础

·2025-02-14 01:30

零基础入门机器学习 -- 第三章第一个机器学习模型——线性回归

线性回归（LinearRegression）是机器学习中最基础的算法之一，它用于研究两个变量之间的线性关系，即一个变量（自变量）如何影响另一个变量（因变量）。3.2线性回归的数学直觉线性

山海青风·2025-02-14 01:45

零基础入门机器学习 -- 第二章机器学习的基本流程

1.机器学习的五个基本步骤在机器学习项目中，我们通常遵循以下步骤：收集数据：获取数据集，例如从文件、数据库或在线资源。清洗和预处理数据：处理缺失值、去除异常数据、转换数据格式等。

山海青风·2025-02-14 01:14

数学到底在哪里支撑着编程

在这篇文章中，我们将从多个方面深入探讨数学如何在编程中发挥作用，包括算法设计、数据结构优化、机器学习、图

·2025-02-14 00:26

真正通俗易懂的Langchain入门学习（六）

五、下一步行动：从学习者到创造者的跃迁1.启动你的第一个项目（3天实践计划）行动指南：graphTDA[第1天：选择方向]-->B{{三选一}}B-->C[客服助手]B-->D[论文分析]B-->E[数据助手

caridle·2025-02-14 00:43

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