神经网络浅析第29页

微软收购动视暴雪，美国将进行反垄断调查——浅析经营者集中审查

一、微软收购动视暴雪，美国将进行反垄断调查在1月18日，微软官宣以687亿美元的价格收购了动视暴雪。在今日（2月1日）有消息称，美国将对微软收购动视暴雪的计划进行反垄断审查。美国对微软公司收购动视暴雪公司的提议的反垄断审查将由联邦贸易委员会负责，将该交易交给一个更积极监督的机构。微软近期宣布，计划以每股95美元的现金收购游戏开发和互动娱乐内容发行商动视暴雪（ActivisionBlizzard），

d488c517aee9·2024-02-09 00:45

儒家、佛家、道家再论（短文）

因为原先有一篇是以“性”为基础的《浅析性本论》早已分析过三者的关系与区别，而，这一次是以“人”作为基础第二次论“儒释道”的个人选择问题。

霜月洞天·2024-02-09 00:33

深度学习中常用的激活函数

激活函数2Tanh激活函数3ReLU激活函数4LeakyRelu激活函数5PRelu激活函数6ELU激活函数7SELU激活函数8Swish激活函数9Mish激活函数如何选择合适的激活函数参考资料前言在人工神经网络中

DeepDriving·2024-02-08 23:34

深度学习中常用激活函数介绍

具体如下：解决线性不可分问题：激活函数可以将输入特征的复杂度提升，使得神经网络能够处理非线性问题，从而增强网络的分类和回归能力。

神奇的布欧·2024-02-08 23:32

浅析交互设计师--发展史价值及需要掌握的技能

交互设计是定义、设计人造物系统的行为的设计领域，它定义了两个或者多个互动的个体之间交流的内容和结构，使之互相配合，达成某种目的。——百度百科交互设计师是以人的需求为导向，理解用户的期望和需求的同时，理解商业、技术以及行业内的机会和制约。基于以上的理解，创造出形式、内容、行为有用易用，令用户满意且技术可行，具有商业利益的产品。一、前世今生很多人对于交互设计的发展史并不是很了解，或者了解的很片面（包括

_侃侃_·2024-02-08 22:09

神经网络-反向传播

写了一个两层网络的反向传播过程importnumpyasnpdefnum_output(num_input,w):netput=np.dot(w,num_input)output=1.0/(1.0+np.exp(netput))returnoutput,netputdefdelte_of_w2(target,output,refer_output):delte=np.dot(-(target-ou

morie_li·2024-02-08 20:23

【神经网络】单层感知器

M-P模型其实就是现在的神经网络中的一个神经元，但是与之不同的点在于它没有非线性激活函数激活，也不能这么说，就是没有类似sigmoid或者tanh函数激活，而它用的仅仅是一个阈值去激活。

Loong_DQX·2024-02-08 19:45

雨果与《悲惨世界》

经典浪漫主义的现实主义思考——浅析雨果与《悲惨世界》如果一个男人在苦难中走过了一生，用双手帮助了无数的人，却依旧无法得到这个世界对他自己的怜悯，那么，这是一个悲惨的世界。

春秋海儿·2024-02-08 19:33

我的生活因你而改变—浅析经典老电影《卡萨布兰卡》

文/秦文编辑/席婕寒笔者无意当中听到曲调优美，感情真挚的《卡萨布兰卡》这首歌时，心里泛起无限的伤感和追忆。尽管这首歌不是电影《卡萨布兰卡》的主题曲，但还是让笔者重温了这部经典电影。该片在1944年获得第16届奥斯卡最佳影片、最佳导演、最佳剧本三项大奖。并在2007年成为美国好莱坞编剧协会评选的史上“101部最伟大的电影剧本”中排名第一位。许多爱情电影的核心是我的生活因你而改变。作为好莱坞黄金时代的

知名作家编剧王梅·2024-02-08 18:51

Xavier初始化方法

Xavier是一种神经网络初始化方法，源自2010年的《Understandingthedifficultyoftrainingdeepfeedforwardneuralnetworks》换句话说使用该方法就是为了使样本空间与类别空间的分布差异

Misnearch·2024-02-08 18:41

基于SSA-BP麻雀算法优化BP神经网络多特征分类预测（matlab完整源码数据）

部分源码参考资料效果一览文章概述基于SSA-BP麻雀算法优化BP神经网络多特征分类预测（matlab完整源码数据）1.运行环境Matlab2018b及以上；2.输入12个特征，输出分4类，可视化展示分类准确率

前程算法屋·2024-02-08 17:58

基于SO-BP蛇算法优化BP神经网络多特征分类预测（matlab完整源码数据）

部分源码参考资料效果一览文章概述基于SO-BP蛇算法优化BP神经网络多特征分类预测（matlab完整源码数据）1.运行环境Matlab2018b及以上；2.输入12个特征，输出分4类，可视化展示分类准确率

前程算法屋·2024-02-08 17:57

基于RIME-BP霜冰算法优化BP神经网络多特征分类预测（matlab完整源码数据）

部分源码参考资料效果一览文章概述基于RIME-BP霜冰算法优化BP神经网络多特征分类预测（matlab完整源码数据）1.运行环境Matlab2018b及以上；2.输入12个特征，输出分4类，可视化展示分类准确率

前程算法屋·2024-02-08 17:27

基于RIME-BP基于霜冰算法优化BP神经网络的数据多输入单输出回归预测(matlab）

部分源码参考资料效果一览文章概述基于RIME-BP基于霜冰算法优化BP神经网络的数据多输入单输出回归预测(matlab完整源码数据）订阅专栏只能获取专栏内一份代码。

前程算法屋·2024-02-08 17:57

浅析fork函数

1、fork函数的原型pid_tfork();返回值：若成功调用一次则返回两个值，子进程返回0，父进程返回子进程的进程id，否则，出错返回-1.2、调用fork时发生的事一个进程调用fork（）函数后，系统先给新的进程分配资源，例如数据空间、堆、栈等资源。然后把原来的进程的所有值都复制到新的新进程中，只有少数值与原来的进程的值不同。相当于克隆了一个自己。所以子进程拥有独立的地址空间。创建新进程成功

cpp加油站·2024-02-08 17:29

学习小笔记

现如今，高端室内设计三大主材之一，铝单板运用的非常广泛，今天就跟大家一起浅析，有关铝板的小知识。详细内容可见导图。今日的感悟是:越学习越觉得专业知识欠缺的越多，越想学的多一点。

星亮晨雨·2024-02-08 16:58

使用Pytorch创建张量以及使用numpy创建数组的异同点

Pytorch是一个基于Python的计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的GPU加速的张量计算；2、包含自动求导系统的深度神经网络。

汉德萨姆ys·2024-02-08 16:30

刘知远LLM——神经网络基础

文章目录神经网络基础基本构成如何训练？

李日音·2024-02-08 15:43

[CUDA手搓]从零开始用C++ CUDA搭建一个卷积神经网络(LeNet)，了解神经网络各个层背后算法原理

文章目录前言一、所需环境二、实现思路2.1.定义了LeNet网络模型结构，并训练了20次2.2以txt格式导出训练结果(模型的各个层权重偏置等参数)2.3(可选)以pth格式导出训练结果，以方便后期调试2.4C++CUDA要做的事三、C++CUDA具体实现3.1新建.cu文件并填好框架3.2C++实现各网络层3.0CUDA编程核心思路3.1卷积层Conv13.2激活函数ReLu13.2池化层Max

Bartender_Jill·2024-02-08 14:09

python常用的深度学习框架

目录一：介绍二：使用Python中有几个非常受欢迎的深度学习框架，它们提供了构建和训练神经网络所需的各种工具和库。

攻城狮的梦·2024-02-08 13:43

stm32 上电过程浅析

在STM32上电时刻，处理器并不是立刻处于复位状态。在这个时刻，处理器处于未定义的状态，各个寄存器的值都是不确定的。处理器会在上电后经过一系列的初始化步骤后才会进入复位状态。当处理器上电时，会首先读取存储在Flash中的启动代码，即启动文件startup_stm32xxxx.s。该文件的作用是检查硬件环境(包括外部晶振时钟的稳定等)、进行各种初始化操作(包括清空BSS段、初始化数据段、初始化时钟等

wu051778·2024-02-08 12:43

浅析STM32启动过程和启动文件

了解STM32的启动过程我们平时在使用STM32时，写程序一般都是直接从main函数开始，初始化系统时钟以及各个外设，然后进入while循环，执行逻辑功能函数。但是知不知道在main函数之前，芯片都做了什么呢？让我们大致了解一下STM32的启动过程。首先看一下CM3权威指南对于复位的描述：意思大致就是复位后，会从0x00000000地址取出栈的初始值（该值在后面初始化栈会用到），从0x000000

hu_hong_hao·2024-02-08 12:13

stm32时钟初始化过程浅析

stm32时钟初始化过程浅析（大致梳理了一下32启动过程中时钟的初始化过程）加载main函数之前（启动代码中LDRR0,=__main之前），HCLK总线时钟默认上电是上一次断电前配置的频率加载到main

一个逍遥怪·2024-02-08 12:42

STM32启动过程浅析

MAP文件浅析MDK编译过程文件（11种）.o：可重定向对象文件，每个.c、.s文件编译后都生成一个.o文件.axf：可执行对象文件，由.o文件链接生成，仿真的时候需要用到此文件.hex：INTELHex

饼干饼干圆又圆·2024-02-08 12:10

Task02 消息传递图神经网络

参考链接：https://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/blob/master/GNN/Markdown%E7%89%88%E6%9C%AC/4-%E6%B6%88%E6%81%AF%E4%BC%A0%E9%80%92%E5%9B%BE%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C.md一、引言消息传递范式是一种聚

沫2021·2024-02-08 11:04

【大厂AI课学习笔记】1.5 AI技术领域（5）图像分类

主要使用的方法是深度学习和神经网络。粗粒度的图像分类，是比较容易的，哪怕是区分猫和老虎，但是细粒度的图像分类就比较难了。比如区分华南虎和东北虎。再比如，在湿地保护区，监看不同鸟类的迁徙特征。

giszz·2024-02-08 11:18

如何开始深度学习，从实践开始

深入研究神经网络及其架构，如前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。探索流行的深度学

skywalk8163·2024-02-08 11:46

PyTorch 2.2 中文官方教程（十二）

pytorch.org/tutorials/advanced/cpp_extension.html译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0作者：PeterGoldsboroughPyTorch提供了大量与神经网络

绝不原创的飞龙·2024-02-08 10:55

算法--树状数组与线段树

树状数组与线段树前言概念前缀和代码模板线段树代码模板练习题动态求连续区间和数星星--树状数组数列区间最大值--线段树算法基础系列前言本节知识点较难，且模板代码较长，可根据自己情况理解这里只浅析树状数组更深层次的内容不会涉及概念前缀和因为画出的结构特别像树

Tancy.·2024-02-08 10:09

深度学习(15)--PyTorch构建卷积神经网络

目录一.PyTorch构建卷积神经网络(CNN)详细流程二.graphviz+torchviz使PyTorch网络可视化2.1.可视化经典网络vgg162.2.可视化自己定义的网络一.PyTorch构建卷积神经网络

GodFishhh·2024-02-08 09:32

TensorFlow 的基本概念和使用场景

基本概率TensorFlow是一个开源的机器学习框架，用于构建和训练神经网络模型。TensorFlow的核心是一个用于构建图形计算的编程模型。它将计算表示为有向图，节点表示操作，边表示数据流。

Flying_Fish_roe·2024-02-08 09:52

神经网络与深度学习 Neural Networks and Deep Learning 课程笔记第一周

神经网络与深度学习NeuralNetworksandDeepLearning课程笔记第一周文章目录神经网络与深度学习NeuralNetworksandDeepLearning课程笔记第一周深度学习简介什么是神经网络使用神经网络进行监督学习为什么神经网络会兴起本文是吴恩达深度学习系列课程的学习笔记

林间得鹿·2024-02-08 09:21

政安晨的机器学习笔记——跟着演练快速理解TensorFlow（适合新手入门）

如果您还不具备这个条件，去看我的政安晨笔记里关于准备工作的文章：基于Anaconda安装TensorFlow并尝试一个神经网络小实例https://blog.csdn.ne

政安晨·2024-02-08 08:34

物理信息神经网络（PINN）: 将物理知识融合到深度学习中

物理信息神经网络（PINN）:将物理知识融合到深度学习中物理信息神经网络（PINN）简介PINN的工作原理PINN模型如何利用物理法则指导模型训练1.定义物理问题和相应的物理定律2.构建神经网络3.定义损失函数数据误差项

kadog·2024-02-08 07:19

Python绘制神经网络中常见激活函数的图形

前言需要绘制的激活函数有sigmoid，tanh，ReLU，softplus，swish共5个函数。各个函数的公式sigmoid：tanh：ReLU：softplus：swish：其中(⋅)为Logistic函数，β为可学习的参数或一个固定超参数上面5个激活函数对应的代码公式如下：defsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))deftanh(x):return(np.ex

水木的编程那些事儿·2024-02-08 06:14

神经网络激活函数以及各自优缺点

所谓激活函数（ActivationFunction），就是在人工神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。

lixinpeng16·2024-02-08 06:09

神经网络激活函数的选择

激活函数（Activationfunctions）对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特性引入到我们的网络中。

Peyzhang·2024-02-08 06:37

今日笔记：传音手机、迷信和神经网络

（1）传音手机：2018年在非洲卖出1亿多部（相当于OPPO2018年的全球销量），市场占有率49%，名副其实的非洲手机之王。本地化设计：除了网上流传交很广的黑人拍照美颜功能以外，还有很多：提高扬声器音量，可以在聚会时当音箱使用（黑人喜爱唱歌跳舞）；4-5张sim卡的多卡多待功能（非洲运营商和网络多而杂）；大体积大容量电池（非洲充电不是很方便，而非洲人不在乎手机体积和重量是否大一些）。渠道分销：按

小铭的笔记本·2024-02-08 06:43

神经网络 | 常见的激活函数

本文主要介绍神经网络中必要的激活函数的定义、分类、作用以及常见的激活函数的功能。

半亩花海·2024-02-08 06:34

MySQL学习笔记（一）InnoDB内存数据结构浅析

以下文章来源于腾讯云数据库，作者陈俊熹Innodb存储引擎是目前MySQL最主流的存储引擎，学习Innodb,可以先从其最基础的数据结构开始。Innodb的数据结构主要包括内存数据结构(In-MemoryStructures)，如bufferpool,changebuffer,logbuffer等,磁盘数据结构(On-DiskStructures)，如索引Index,表空间及日志结构等。Buffe

小知_知数堂·2024-02-08 05:59

0基础如何进行人脸识别？DeepFace可以做到

有几个深度学习模型可以用于进行人脸识别，但所有这些都要求你具备一些神经网络的知识，而且你还需要使用自己的数据集对它们进行训练。

小北的北·2024-02-08 04:24

Vision Transformer(一)：自注意力机制

在这个例子中，跑车就像是神经网络中的“关键信息”，而其他车辆则类似于“背景信息”。注意力机制允许神经网络模型模仿这种人类专

赛先生.AI·2024-02-08 03:09

Vision Transformer（VIT）

ViT在许多计算机视觉任务中取得了与传统卷积神经网络相当的

宫本文藏·2024-02-08 03:09

浅析一款非驱动考试网关程序（一）

前言监考程序需要对网络流量进行过滤，不允许除了考试网站以外的其他网站的访问。其实就是实现了一个小型的网关程序，一般地有驱动实现和非驱动实现两种方式。本文只针对一款简易的非驱动实现的监考程序进行分析。注意：本文通过对某考试监考网关客户端程序的逆向分析研究，节选其中断网的实现过程进行讲解。所有内容均在本地计算机测试环境中完成，敏感标记均已加码处理，仅供参考，谢绝用于其他用途。系列文章：编号文章标题ID

涟幽516·2024-02-08 03:08

深度学习教程 | 神经网络优化算法

深度学习教程|深度学习的实用层面深度学习教程|深度学习的实用层面ShowMeAI2022-04-1412,153阅读23分钟专栏：深度学习教程◉吴恩达专项课程最全笔记[外链图片转存中…(img-etBVICyc-1707315992239)]作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：www.showmeai.tech/tutorials/3…本文地址：www.showmeai.tech/articl

Dashesand·2024-02-08 03:22

神经网络学习小记录36——Keras实现LSTM与LSTM参数量详解

神经网络学习小记录36——Keras实现LSTM学习前言什么是LSTM1、LSTM的结构2、LSTM独特的门结构3、LSTM参数量计算a、遗忘门b、输入门c、输出门d、全部参数量在Keras中实现LSTM

Bubbliiiing·2024-02-08 02:30

基于ARIMA-LSTM组合模型的预测方法研究（Python代码实现）

本文目录如下：目录1概述1.1ARIMA模型1.2LSTM神经网络2运行结果3参考文献4Python代码实现1概述1.1ARIMA模型ARIMA模型,即差分整合移动平均自回归模型,又称整合滑动平均自回归模型

荔枝科研社·2024-02-08 02:30

基于LSTM模型的时间序列预测（车厢重量预测），Python中Keras库实现LSTM，实现预测未来未知数据,包括参数详解、模型搭建，预测数据

简介LSTM是一种常用的循环神经网络，其全称为“长短期记忆网络”（LongShort-TermMemoryNetwork）。

Uncle_Tom09·2024-02-08 02:29

【深度学习： AutoAugment】使用 AutoAugment 提高深度学习性能

解决这个问题的一种方法是将图像对称性硬编码到神经网络架构中，这样它们就能表现得更好，或者让专家手动设计数据增强方

jcfszxc·2024-02-08 02:19

【前沿技术杂谈：深度学习新纪元】探索人工智能领域的革命性进展

【前沿技术杂谈：深度学习新纪元】探索人工智能领域的革命性进展深度学习的进展深度学习的基本原理和算法深度学习的历史发展神经网络的基本构成神经元层次结构激活函数关键技术和算法反向传播算法卷积神经网络（CNN

jcfszxc·2024-02-08 02:48

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