神经网络结构解读

BP神经网络及其Python和MATLAB实现预测

BP神经网络及其Python和MATLAB实现预测引言BP神经网络（BackPropagationNeuralNetwork），即反向传播神经网络，是一种通过反向传播算法进行监督学习的多层前馈网络。
陈辰学长·2025-01-21 02:47

大模型介绍

这些参数通常通过深度神经网络（DeepNeuralNetwork）来表示，包括多个隐藏层和大量的神经元。大模型的训练需要大量的计算资源和数据。通常，它们需要在多个GPU或TP
詹姆斯爱研究Java·2025-01-21 01:39

【AI日记】25.01.06

【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】【AI日记】【读书与思考】AI参加：kaggle比赛ForecastingStickerSales读书书名：国家为什么会失败阅读原因：2024
AI完全体·2025-01-21 01:08

深度解析：Python与TensorFlow在日平均气温预测中的应用——LSTM神经网络实战

文章目录1.引言1.1研究背景与意义1.2研究目标与问题定义2.概念解析2.1Python语言简介2.2TensorFlow框架概述2.3LSTM神经网络原理3.原理详解3.1时间序列分析基础3.1.1
AI_DL_CODE·2025-01-21 01:37

YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合DiverseBranchBlock，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等

摘要一种卷积神经网络（ConvNet）的通用构建模块，以在不增加推理时间成本的情况下提高性能。
挂科边缘·2025-01-20 23:49

YOLOv10改进，YOLOv10改进主干网络为GhostNetV3(2024年华为的轻量化架构，全网首发)，助力涨点

摘要：紧凑型神经网络专为边缘设备上的应用设计，具备更快的推理速度，但性能相对适中。然而，紧凑型模型的训练策略目前借鉴自传统模型，这忽略了它们在模型容量上的差异，可能阻碍紧凑型模型的性能提升。
挂科边缘·2025-01-20 23:19

【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之 GhostNet ：通过低成本操作获得更多特征 (论文笔记+引入代码)

目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，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:YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要在嵌入式设备上部署卷积神经网络
YOLO大师·2025-01-20 22:47

021：为什么是卷积呢？

在进一步学习之前，先看一看神经网络(或者叫一个AI模型)是如何完成一张图片的推理的。
董董灿是个攻城狮·2025-01-20 22:13

Python从0到100（七十三）：Python OpenCV-OpenCV实现手势虚拟拖拽

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识
是Dream呀·2025-01-20 21:39

ACNet：深度学习中的自适应卷积网络新星

ACNet：深度学习中的自适应卷积网络新星项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/ACNet在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）一直是图像处理和计算机视觉任务的核心技术
郎轶诺·2025-01-20 20:55

与机器学习的邂逅--自适应神经网络结构的深度解析

引言随着人工智能的发展，神经网络已成为许多应用领域的重要工具。自适应神经网络（AdaptiveNeuralNetworks，ANN）因其出色的学习能力和灵活性，逐渐成为研究的热点。
想成为高手499·2025-01-20 20:23

自适应神经网络架构：原理解析与代码示例

个人主页：chian-ocean文章专栏自适应神经网络结构：深入探讨与代码实现1.引言随着深度学习的不断发展，传统神经网络模型在处理复杂任务时的局限性逐渐显现。
chian-ocean·2025-01-20 19:51

直播预告丨精度优于AlphaFold，基于深度学习实现生物大分子及其互作的三维结构预测

「MeetAI4S」系列直播第6期将于1月15日19:00准时开播，HyperAI超神经有幸邀请到了南开大学统计与数据科学学院教授郑伟，他本次分享的主题是「AlphaFold3王座未稳，来自学术界的反超
·2025-01-20 18:28

Gary Marcus 2025年AI预测：AGI仍在路上，务实发展才是王道

本文将深入解读Marcus的预测，探讨其背后的逻辑，并结合当前AI技术发展现状进行分析。Marcus的预测整体基调是谨慎乐观，他既肯定了AI在特定领域的进步，
·2025-01-20 18:57

服务稳定性保障的五大误解

误解一：服务可用性听过很多技术分享，看过很多平台的承诺，上来都是讲我们的服务稳定性99.9xx%，但似乎都“忘记”了提供这个稳定性的具体算法和解读。如果没有明确的定义，这个数值其实毫无意义。
·2025-01-20 17:46

YOLOv9改进，YOLOv9检测头融合，适合目标检测、分割任务

摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络（CNN）的性能，但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角，认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。
挂科边缘·2025-01-20 15:37

YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合RFAConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等

摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络（CNN）的性能，但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角，认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。
挂科边缘·2025-01-20 15:36

AF3 prep_blocks 函数解读

prep_blocks函数该函数用于对一系列模块（或块）进行预处理，为前向传播（forwardpass）做准备，尤其是当需要在块之间清除缓存时。源代码：defprep_blocks(blocks:List[Callable],clear_cache_between_blocks:bool,**kwargs:Any)->List[Callable]:"""Preparetheblocksforthe
qq_27390023·2025-01-20 14:31

径向基函数网络（RBF）：让数据“点亮”神经网络的“灯塔”

径向基函数网络（RBF）：让数据“点亮”神经网络的“灯塔”1.引言径向基函数网络（RadialBasisFunctionNetwork,RBF）是一种特殊的前馈神经网络，它的核心思想是通过“灯塔”来照亮数据的分布
ningaiiii·2025-01-20 10:36

【经典必看】对数价格刻度 vs. 线性价格刻度：有什么区别？Logarithmic Price Scale vs. Linear Price Scale: What‘s the Difference?

对数价格刻度vs.线性价格刻度：概览股票图表的解读可以根据查看数据时使用的不同价格刻度而有所不同。大多数在线和经纪商图表软件可以显示不同风格的图表。
精通代码大仙·2025-01-20 07:09

YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构

YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构关键词：目标检测，深度学习，YOLOv8，Transformer，计算机视觉，卷积神经网络摘要：目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是从图像或视频中识别和定位特定对象
AI架构设计之禅·2025-01-20 05:23

解锁SQL递归查询：WITH RECURSIVE的深度解析

本文将详细解读WITHRECURSIVE的神秘力量，通过实际代码示例，展示如何使用这一强大的递归查询功能。一、WITHRECURSIVE的魔法起源WITHRECUR
2401_85762266·2025-01-20 01:10

OpenStack认证服务（Keystone）详细解读

文章目录前言一、项目陈述二、Keystone的基本名词概念三、相关概念关系解释三、Keystone的组件架构四、Keystone认证的基本步骤总结前言OpenStack云计算平台的组件有很多，该先安装哪个组件呢？为什么要先安装它？一、项目陈述由于OpenStack云计算平台是由众多组件构成的一套复杂系统，哪些组件被允许连入系统、进入系统后允许使用其他哪些组件功能，都需要一个认证单元去判断和决定。K
D3Zane·2025-01-19 23:28

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合RepConv卷积，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。
挂科边缘·2025-01-19 22:42

数据可信流通

从运维信任到技术信任丨隐私计算实训营第1期_哔哩哔哩_bilibili【一图读懂｜数据二十条】-国家发展和改革委员会(ndrc.gov.cn)“数据二十条”对外发布，构建数据基础制度体系——做强做优做大数字经济_政策解读
HZGame.·2025-01-19 21:37

用TensorFlow.NET搭建一个全连接神经网络

在本文中，我们将学习如何在C＃中构建神经网络模型计算图。与线性分类器相比，神经网络的关键优势在于它可以分离不可线性分离的数据。我们将实现此模型来对MNIST数据集的手写数字图像进行分类。
chiyong7717·2025-01-19 21:37

YOLOv11改进，YOLOv11检测头融合RepConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。
挂科边缘·2025-01-19 21:01

最详细G1垃圾回收器日志解读

首先，开启gc日志。-XX:+PrintGCDetails疏散阶段疏散阶段，主要是将内存中的数据从一些分区复制到其他分区0.522:[GCpause(young),0.15877971secs]#这次疏散只涉及年轻代，总耗时0.15877971.如果是混合gc则可能是[GCpause(mixed),0.32714353secs][ParallelTime:157.1ms]#并行疏散，总耗时157.
齐梦星空·2025-01-19 20:58

深入Flink : 源码解读数据倾斜代码落地

大家好，我是大圣，很高兴又和大家见面。上篇文章，我们详细说了通过使得Flink每个并行子任务上面都有对应的key来解决数据倾斜。但是我们只说了这个方案的思想和设计理解，还没有把这种方案真正应用到我们的Flink任务当中。这篇文章我们就重点把这种方案实践到我们写的Flink任务当中。什么是数据倾斜解决方案回顾代码如下：publicclassRebalanceKeyCreator{privateint
·2025-01-19 19:52

11-2.Android 项目结构 - themes.xml 文件基础解读

themes.xml文件基础解读themes.xml用于定义一个Android应用程序的主题@color/purple_500@color/purple_700@color/white@color/teal
我命由我12345·2025-01-19 18:12

G1原理—G1的GC日志分析解读

1.TLAB的GC日志解读(1)一套基本的参数设置首先参数上要有一套基本的设置：-XX:InitialHeapSize=128M-XX:MaxHeapSize=128M-XX:+UseG1GC-XX:+
液态不合群·2025-01-19 18:40

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术导语卷积神经网络（CNN）是现代深度学习领域中最重要的模型之一，特别在计算机视觉（CV）领域具有革命性的影响。
wit_@·2025-01-19 16:50

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

自动生成代码等方面的强大功能，系统学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络
WangYan2022·2025-01-19 14:34

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

ChatGPT的工作原理和底层逻辑可以从多个方面进行解读，主要包括其基本原理、核心技术、训练过程以及应用能力。工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。
NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

python中tensorflow_python机器学习TensorFlow框架

TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统
弦歌缓缓·2025-01-19 13:55

详解深度学习中的Dropout

Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术，其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元（即将其输出置为零）。
nk妹妹·2025-01-19 11:43

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

全面解读 Databricks：从架构、引擎到优化策略

导语：Databricks是一家由ApacheSpark创始团队成员创立的公司，同时也是一个统一分析平台，帮助企业构建数据湖与数据仓库一体化（Lakehouse）的架构。在Databricks平台上，数据工程、数据科学与数据分析团队能够协作使用Spark、DeltaLake、MLflow等工具高效处理数据与构建机器学习应用。本文将深入介绍Databricks的平台概念、架构特点、优化机制、功能特性
克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗·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

Nacos 监控全攻略：从 Prometheus 数据采集到核心指标解读

文章目录第1章Prometheus采集Nacosmetrics数据第2章Nacosmetrics含义2.1jvmmetrics2.2Nacos监控指标2.3nacos异常指标2.4clientmetricsNacos2.X版本已有完善的监控体系，支持通过暴露metrics数据接入第三方监控系统监控Nacos运行状态，目前支持prometheus、elasticsearch和influxdb。下面重
磐基Stack专业服务团队·2025-01-19 08:13

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

大模型-Qwen2.5 技术报告解读

Abstract主要是在介绍通义千问2.5（Qwen2.5）这一大型语言模型系列，涵盖了它在不同训练阶段的改进、多样化配置、可获取途径以及在各项性能评测中的出色表现等多个方面，旨在展示其先进性与实用性。训练阶段改进预训练阶段说明了Qwen2.5在预训练时对数据集进行了大规模的扩充，将高质量预训练数据集的词元数量从之前的7万亿提升到了18万亿。词元可以理解为语言模型学习时的基本语言单位（比如单词、汉
数据分析能量站·2025-01-19 06:55

探秘远程 IO 模块：工业数字化转型的幕后功臣

在现代工业的复杂脉络中，远程IO模块宛如一个个默默发力的“神经末梢”，虽不常被大众瞩目，却在工业自动化与数字化进程中扮演着举足轻重的角色。
明达技术·2025-01-19 05:48

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

DeepSeek V3 ChatGPT 国产AI他来啦

它的功能堪称全能，日常写作、翻译、问答轻松拿捏，独特的“深度思考”模式加上联网搜索，在编程、解题、文献解读等复杂任务里也游刃有余，推理思考能力一
Ag大雨·2025-01-19 03:21

springMVC文件上传和下载

文件列表显示、文件下载标签：SpringMVC文件上传文件下载列表显示2015-05-1821:0122627人阅读评论(6)收藏举报分类：SpringMVC（8）作者同类文章X•Shrio登陆验证实例详细解读
xls丶·2025-01-19 01:41

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

Spark 源码分析(一) SparkRpc中序列化与反序列化Serializer的抽象类解读 （正在更新中~）别人能写出来的，你也能行！多学习别人的思路，形成自己的思路，高薪工作奔你而来！

后一篇链接在这接上一章请先看解读序列化抽象类第一部分（这是一个链接）目录接上一章请先看解读序列化抽象类第一部分2.Java序列化实现类JavaSerializer(1)JavaSerializationStream
小白的大数据历程·2025-01-18 22:07

Spark 源码分析(一) SparkRpc中序列化与反序列化Serializer的抽象类解读 （java序列化部分完结，正在更新RpcEnv部分~）

目录(3)JavaSerializerInstance定义了一个Java序列化实例(1)构造方法参数(2)方法1：serializeStream(3)方法2：deserializeStreamdefaultClassLoader(4)方法3：deserializeStreamloader(5)方法4：serialize(6)方法5：deserializeloader(7)方法6：deseriali
小白的大数据历程·2025-01-18 22:37
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