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神经网络权重
大模型时代,新手和程序员如何转型入局AI行业?
然而,这些大模型的背后隐藏着更为深厚的基础技术——传统机器学习和
神经网络
。理解这些基础技术,不仅能够帮助我更好地使用大模型,还能为我提供创新和解决实际问题的能力。
七七Seven~
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2025-03-26 14:26
人工智能
数据库
学习
agi
前端
语言模型
VGG 改进:添加ScConv空间与通道特征重构卷积
可以直接使用,设置好输入和输出的图片维度即可1.ScConv空间与通道特征重构卷积ScConv(SpatialandChannelreconstructionConvolution)是一种旨在减少卷积
神经网络
中特征冗余的新型卷积操作
听风吹等浪起
·
2025-03-26 14:23
AI
改进系列
重构
深度学习
人工智能
神经网络
cnn
技术解构麦萌短剧《命运旋涡》:从「时间序列的因果重构」到「对抗性干预的强化学习」
1.时间序列重构:循环
神经网络
中的记忆觉醒许晴(Agent_Xu)的重生可建模为时间序列的对抗性重采样:pythonclassTimeLoop(nn.Module):def__init__(self,init_step
短剧萌
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2025-03-26 13:18
重构
python
机器学习
深度学习5
神经网络
、参数初始化
一、模型保存与加载1、序列化方式保存方式:torch.save(model,"model.pkl")打开方式:model=torch.load("model.pkl",map_location="cpu")importtorchimporttorch.nnasnnclassMyModle(nn.Module):def__init__(self,input_size,output_size):su
今天又是学习
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2025-03-26 10:23
深度学习
人工智能
深度学习中常见的
权重
参数初始化方法
在深度学习中,
权重
参数的初始化对模型的训练过程和性能有着非常重要的影响。一个好的
权重
初始化方法能够帮助模型更快收敛、避免梯度爆炸或梯度消失等问题。以下是几种常见的
权重
初始化方法及其背后的原理。
真以为Sophie是猪啊
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2025-03-26 09:52
基础常见知识
深度学习
人工智能
scikit-learn 线性回归:函数、原理、优化与实例解析
coef_:返回线性回归模型的
权重
参数(系数w)。intercept_:返回模型的截距参数(b
奋斗者1号
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2025-03-26 08:14
scikit-learn
线性回归
机器学习
使用卷积
神经网络
对图像处理
transforms.Grayscale()是用于图片处理时简化通道数与特征。transforms.Normalize(mean=[0.61427461],std=[0.24995622])这一步的作用对图像数据进行归一化处理。归一化通常将图像的像素值从原始范围(通常是[0,255])转换到一个标准化的范围(通常是[-1,1]或[0,1]),同时根据给定的均值(mean)和标准差(std)进行标准
RockLiu@805
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2025-03-26 06:53
机器视觉
cnn
深度学习
神经网络
DeepSeek-V3-0324 模型发布:开源 AI 性能再攀高峰,推理与编码能力逼近顶级闭源模型
核心升级:效率与性能的双重飞跃V3-0324延续了初代V3的“极致性价比”路线,参数规模提升至6850亿,并继续以MIT开源协议开放完整
权重
下载
未来智慧谷
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2025-03-26 05:15
开源
人工智能
deepseek
DeepSeek-V3
MATLAB 2024b深度学习工具箱新特性全面解析与DeepSeek大模型集成开发:卷积
神经网络
、迁移学习算法、时间卷积网络、生成式对抗网络、自编码器、目标检测YOLO模型、语义分割、注意力机制等
随着人工智能技术的飞速发展,其与多学科的交叉融合以及在工程实践领域的纵深拓展已成为时代潮流。在这一背景下,MATLAB2024b深度学习工具箱应运而生,凭借架构创新与功能强化,为科研工作者提供了一套全栈式的科研创新与行业应用解决方案,具有重要的时代意义。本教程紧密围绕该版本工具链的三大革新方向展开,致力于助力科研工作者在深度学习领域取得突破性进展。首先,构建了覆盖经典模型与前沿架构的体系化教程,从
WangYan2022
·
2025-03-26 03:06
DeepSeek
ChatGPT
机器学习/深度学习
数据语言
matlab
深度学习
MATLAB
2024b
DeepSeek
本地化部署
《Python实战进阶》第32集:使用 TensorFlow 构建
神经网络
第32集:使用TensorFlow构建
神经网络
摘要TensorFlow是一个功能强大的深度学习框架,广泛应用于构建和训练
神经网络
模型。
带娃的IT创业者
·
2025-03-26 01:46
Python实战进阶
python
tensorflow
神经网络
快速了解Transformer与循环
神经网络
(LSTM/RNN)的区别
Transformer与循环
神经网络
(LSTM/RNN)的区别关键差异总结:并行性:Transformer的全局并行计算大幅提升训练效率,而RNN/LSTM受限于序列顺序。
Panesle
·
2025-03-25 23:30
总结
rnn
transformer
lstm
人工智能
深度学习
Python深度学习框架:用
神经网络
预测股市,科学or玄学?
小伙伴们,今天我们不谈K线,不谈MACD,我们来聊聊如何用Python的深度学习框架,让
神经网络
帮你"算命"——啊不,是预测股市走势!
西蒙斯.果
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2025-03-25 22:24
量化洞见
python
numpy
学习
pandas
神经网络
代码随想录算法训练营第五十二天(图论)| 98. 所有可达路径、深度优先搜索、广度优先搜索
如果存在边,则对应的矩阵元素为1(或边的
权重
);否则为0。特点:空间复杂度高:无论图是否稀疏,邻接矩阵都需要O(V^2)的空间,因为每个节点都需要为所有其他节点预留位置。
*MaybE
·
2025-03-25 21:21
算法
算法
图论
6 卷积
神经网络
实现MNIST手写数字识别
代码实现了基本的CNN共两层
神经网络
,包括两层卷积层两层池化层使用的数据集为单通道28*28像素的MNIST数据集,共10个标签训练集可直接在代码里下载代码模块如下:importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets
机械专业搞视觉的小白
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2025-03-25 21:18
cnn
深度学习
神经网络
基于Python卷积
神经网络
的Mnist手写数字识别
使用卷积
神经网络
(ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN)来解决手写数字识别问题,不
2301_79809972
·
2025-03-25 20:12
python
python
plotly
PyTorch 深度学习实战(8):Transformer 与机器翻译(基于本地中英文文本文件)
在上一篇文章中,我们探讨了循环
神经网络
(RNN)及其在文本分类中的应用。
进取星辰
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2025-03-25 18:58
PyTorch
深度学习实战
深度学习
pytorch
transformer
加权递推平均滤波法
以下是分步实现的详细说明:1.滤波原理加权递推平均滤波法通过为不同时刻的数据分配不同的
权重
,使新数据对结果影响更大,旧数据影响逐渐减小。
CircuitWizard
·
2025-03-25 18:25
单片机算法
算法
Dijkstra算法,动态规划和滑动窗口
边的
权重
是通行时间。算法选择:由于我们需要
12abxd
·
2025-03-25 14:56
算法模板
算法
数据结构
Python
神经网络
解决非线性二分类
这份Python代码实现了一个简单的
神经网络
,用于解决复杂的非线性二分类问题。具体步骤包含生成数据集、定义
神经网络
模型、训练模型、测试模型以及可视化决策边界。
欣然~
·
2025-03-25 12:37
神经网络
分类
人工智能
html+css语言例题,前端HTML+CSS笔试题面试题
4、搜索引擎的爬虫依赖于标记来确定上下文和各个关键字的
权重
,利于SEO。5
周咕嘟
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2025-03-25 12:06
html+css语言例题
如何在多个GPU中训练非常大的模型?
在每个小批处理结束时,需要同步梯度或
权重
以免陈旧。适用场景:模型可单卡容纳,需加速训练速度2.模型并
Mr终游
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2025-03-25 07:00
大模型
人工智能
模型量化的原因和方法
参数的概念
权重
(Weights)定义:
权重
是连接输入特征与输出预测之间的系数。在
神经网络
中,每个神经元与其前一层神经元之间的连接都有一个对应的
权重
。作用:
权重
决定了输入数据对最终输出的
潇湘馆记
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2025-03-25 06:27
人工智能
算法
【RRF】递归排序融合 1 / (k + i) 核心思想
ReciprocalRankFusion(RRF)是一种用于合并多个排名列表的算法,其核心公式是1/(k+i),其中:k是一个常数,用于控制
权重
的衰减速度。
星星点点洲
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2025-03-25 06:23
RAG
搜索引擎
Momentum优化器的超参数调优方法
Momentum优化器的超参数调优方法1.背景介绍在深度学习领域,优化器是训练
神经网络
的关键组件之一。优化器的选择和调优直接影响模型的收敛速度和最终性能。
AI天才研究院
·
2025-03-25 03:34
计算
DeepSeek
R1
&
大数据AI人工智能大模型
计算科学
神经计算
深度学习
神经网络
大数据
人工智能
大型语言模型
AI
AGI
LLM
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Python
架构设计
Agent
RPA
酷黑简洁大气体育直播自适应模板赛事直播门户网站源码
2、百度
权重
5高
权重
内容展示平台详情查看源码名称:酷黑简洁大气
知名站长
·
2025-03-25 03:03
源码软件
MarsCode AI为什么适合教育场景
在教育场景中展现出独特优势,其技术架构与功能设计精准契合教学需求,具体优势如下:一、个性化学习支持动态难度调节根据学生代码提交历史自动调整题目难度(新手→专家模式),匹配不同学习阶段需求13利用LSTM
神经网络
预测知识盲点
test猿
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2025-03-25 03:32
人工智能
100天成为人工智能专家--野生技术协会总舵主:揭秘人工智能:从智慧城市到生成式革命,探索那些我们或许忽视的微妙变化
智慧城市里的AI就像无形的
神经网络
,从联想为颐和园打造的智慧云平台,到蜜度构建的“
熵减画眉
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2025-03-25 01:18
行业报告
算法
人工智能
智慧城市
百度
算法
机器学习
深度学习
数据挖掘
奔驰引入人形机器人,释放AI机器人产业信号
奔驰引入人形机器人,释放AI机器人产业信号原创数字少年FrankFrank的
神经网络
2025年03月24日00:14日本Apptronik×Mercedes-Benz联手2024年3月15日,美国人形机器人公司
强化学习曾小健
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2025-03-24 21:49
人工智能
深度学习:让机器学会“思考”的魔法
1.定义:机器的“大脑”2.核心思想:从数据中“悟”出规律二、深度学习的“大脑”结构:
神经网络
1.神经元:深度学习的基本单元2.
神经网络
:多层“神经元”的组合3.深度:为什么需要多层?
AI极客Jayden
·
2025-03-24 18:50
AI
深度学习
群体智能优化算法-模拟退火优化算法(Simulated Annealing, SA,含Matlab源代码)
SA具有收敛速度快、计算复杂度低、适用于连续优化问题等特点,被广泛应用于组合优化、函数优化、
神经网络
训练等领域。算法介绍1.主要
HR Zhou
·
2025-03-24 17:17
算法
模拟退火算法
机器学习
matlab
群体智能优化
优化
人工智能
英伟达开源超强模型Nemotron-70B;OpenAI推出Windows版ChatGPT桌面客户端
该模型在多项基准测试中表现优异,采用混合训练方法和人类反馈强化学习,模型
权重
已在HuggingFace发布。Niemotron-70B的开发基于Llama-3.1,且开源数据集加强其训练效果。
go2coding
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2025-03-24 14:55
AI日报
chatgpt
2025年第二届机器学习与
神经网络
国际学术会议(MLNN 2025)
重要信息官网:www.icmlnn.org时间:2025年4月22-24日地点:中国-重庆简介2025年第二届机器学习与
神经网络
国际学术会议(MLNN2025)围绕学习系统与
神经网络
的核心理论、关键技术和应用展开讨论
分享学术科研与论文的禁小默
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2025-03-24 14:19
机器学习
神经网络
人工智能
万字深度解析:DeepSeek-V3为何成为大模型时代的“速度之王“?
其MoE架构中2048个专家的动态协作,恰似人脑
神经网络
的模块化运作——每个专家不再是被动执行计算的"劳工",而是具
羊不白丶
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2025-03-24 07:55
大模型
算法
YOLOV8多模态(可见光+红外光,基于Ultralytics官方代码实现)
YOLOV8双分支模型架构图YOLOV8多模态目标检测前言:环境配置要求1.数据集DroneVehicle数据集(可见光+热红外)2.数据集文件格式(labeles:YOLO格式)3.
权重
文件下载4.配置模型
@M_J_Y@
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2025-03-24 07:20
目标检测
YOLO
计算机视觉
目标检测
python
神经网络
中层与层之间的关联
数据流动与参数传递1.1数据流动(ForwardPropagation)1.2参数传递(BackwardPropagation)2.常见层与层之间的关联模式2.1典型全连接网络(如手写数字分类)2.2卷积
神经网络
iisugar
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2025-03-24 06:40
神经网络
深度学习
计算机视觉
Pytorch深度学习教程_9_nn模块构建
神经网络
在前面的几篇中,我们已经介绍了Python、numpy及pytorch的基本使用,进行了梯度及
神经网络
的实践并学习了激活函数和激活函数,在上一个教程中我们学习了优化算法。
tRNA做科研
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2025-03-24 06:08
深度学习保姆教程
深度学习
pytorch
神经网络
图
神经网络
实战——分层自注意力网络
图
神经网络
实战——分层自注意力网络0.前言1.分层自注意力网络1.1模型架构1.2节点级注意力1.3语义级注意力1.4预测模块2.构建分层自注意力网络相关链接0.前言在异构图数据集上,异构图注意力网络的测试准确率为
盼小辉丶
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2025-03-24 05:32
图神经网络从入门到项目实战
神经网络
人工智能
深度学习
基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型
一、概述本代码使用PyTorch框架构建了一个简单的
神经网络
模型,用于解决MNIST手写数字分类任务。
欣然~
·
2025-03-24 04:27
pytorch
分类
人工智能
机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归(自用)
纠正自己的误区:机器学习是一个大范围,并不是一个小的方向,比如:线性回归预测、卷积
神经网络
和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。
代码的建筑师
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2025-03-24 02:02
模型学习
模型训练
机器学习
机器学习
分类
回归
正则化项
LASSO
Ridge
朴素
【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set
将
神经网络
表征为加权的无环图,直接根据模型的
权重
矩阵构造PD。计算相邻batch的
权重
矩阵PD之间的距离。
开心星人
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2025-03-23 22:34
论文阅读
论文阅读
【指标对比】SMA 和 EMA区别
以下是详细分析:一、核心对比指标SMAEMA
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分配等
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指数衰减
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滞后性较高较低噪声敏感性较不敏感更敏感计算复杂度简单需要递归计算参数敏感性对窗口大小敏感对衰减因子敏感二、特性分析1.SMA(简单移动平均
T-I-M
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2025-03-23 22:02
时间序列
震惊! “深度学习”都在学习什么
常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加
权重
AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器,给予分类错误样本更高
权重
,使得后续弱分类器更关注这些样本
扉间798
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2025-03-23 22:01
深度学习
学习
人工智能
2025最新智能优化算法:改进型雪雁算法(Improved Snow Geese Algorithm, ISGA)求解23个经典函数测试集
为此,本文提出了一种改进型雪雁算法(ISGA),通过引入自适应
权重
调整机制和混合局部搜索策略,增强了
荣华富贵8
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2025-03-23 22:28
程序员的知识储备1
程序员的知识储备2
程序员的知识储备3
经验分享
卷积
神经网络
- 理解卷积核的尺寸 k×k×Cin
卷积
神经网络
中,每个卷积核的尺寸为k×k×Cin,这一设计的核心原因在于多通道输入的数据结构和跨通道特征整合的需求。
谦亨有终
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2025-03-23 22:26
AI学习笔记
cnn
人工智能
神经网络
深度学习
机器学习
【第1章>第6节】CMAC小脑模型
神经网络
的理论学习与MATLAB仿真
目录1.使用软件和版本2.CMAC小脑模型
神经网络
概述2.1CMAC网络结构2.2CMAC地址映射2.3学习过程3.CMAC网络的MATLAB编程实现4.分辨率,重叠度,学习率对CMAC网络的训练性能影响分析
fpga和matlab
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2025-03-23 15:54
#
第1章·神经网络
学习
matlab
CMAC
小脑模型神经网络
人工智能
使用Jupyter Notebook进行深度学习编程 - 深度学习教程
深度学习是人工智能领域中的一项重要技术,通过模仿人脑
神经网络
的方式进行学习和分析。JupyterNotebook作为一个强大的工具,可以帮助我们轻松地进行深度学习编程,尤其适合初学者和研究人员。
shandianfk_com
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2025-03-23 11:04
ChatGPT
AI
jupyter
深度学习
ide
OpenCV ML 模块使用指南
本指南将详细介绍该模块中主要的机器学习算法,包括支持向量机(SVM)、K均值聚类(K-Means)和
神经网络
(ANN),并结合图像分类和聚类分析这两个典型应用场景进行代码实现与解释。
ice_junjun
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2025-03-23 07:02
OpenCV
opencv
人工智能
计算机视觉
强化学习中策略网络模型设计与优化技巧
II.策略网络的基本概念A.策略网络的定义策略网络是一种
神经网络
,它接受当前状态作为
数字扫地僧
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2025-03-23 07:57
计算机视觉
深度学习
【数学建模】熵权法
熵权法介绍熵权法是一种常用的用于多指标决策问题中的
权重
确定方法,它通过对决策矩阵的熵值进行计算,来自动地评估各个指标的
权重
。熵值能够反映各个指标的不确定性,熵值越小,表明该指标的信息量越大,反之亦然。
烟锁池塘柳0
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2025-03-23 06:20
数学建模
数学建模
算法
卷积
神经网络
Batch Normalization的作用
BatchNormalization的作用(通俗版)1.像“稳定器”一样校准每层输入想象你在烤多层蛋糕,每层蛋糕的烘烤温度不同(相当于
神经网络
的每一层数据分布不同)。
arron8899
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2025-03-23 03:11
cnn
batch
人工智能
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