神经网络结构解读

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

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机
matlab科研帮手·2025-02-14 10:40

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

【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

少数人知道的 10 个神奇 CSS 选择器

ReactHook深入浅出CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读在Web开发中，CSS扮演着至关重要的角色，但很多开发者并没有真正发掘它的全部潜力！
·2025-02-14 09:07

ViT：2 理解CLIP

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

计算机视觉四大任务模型汇总

大任务文章2：图像的目标分割任务：语义分割和实例分割不同任务之间相关但不完全相同，因此不同的任务最好选择相应的模型，话不多说，看表：（注：表中github链接并不一定是模型的正式版本，只是本文用于展示模型的网络结构和应用
Zero_one_ws·2025-02-14 05:59

计算机视觉（Computer Vision，CV）四大基本任务--分类、检测、定位、分割

文章目录前言一、计算机视觉任务一：目标分类常用数据集常见网络结构二、计算机视觉任务二：目标定位三、计算机视觉任务三：目标检测常用数据集常见网络结构四、计算机视觉任务四：目标分割常用数据集常见网络结构前言计算机视觉
明月光舞·2025-02-14 05:29

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

云管平台的建设要点

一、云管平台：运维的"中枢神经系统"云管平台（CloudManagementPlatform，CMP）是运维工程师的"登云梯"，它统一管理多云环境，提供资源调配、成本优化、安全管控等核心功能。
·2025-02-14 05:34

解读 119页可编辑PPT 大型集团企业财务共享业财一体化平台建设方案

该方案介绍了某大型集团企业财务共享业财一体化平台的建设方案，包括项目理解、项目计划、实施方案、项目落地方案、Q&A与保障管理咨询承接等多个方面。首先，方案明确了项目背景和目标，通过调研和管理咨询，确定了建设财务共享平台的基本方案和组织结构。在此基础上，方案详细阐述了核心实施方案，包括总体解决方案蓝图、商旅集成解决方案、资产解决方案、费控业务解决方案、应付业务解决方案、应收业务解决方案、影像与电子档
智慧化智能化数字化方案·2025-02-14 05:55

【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

一杯咖啡的时间学习大模型（LLM）：LLaMA解读之旋转编码RoPE（含代码实现）

文章目录一、LLaMA的核心改进全景二、旋转位置编码（RoPE）2.1改进动机2.2数学原理2.3源码实现一、LLaMA的核心改进全景Meta开源的LLaMA模型凭借其卓越的性能表现成为大模型发展的重要里程碑。相较于标准Transformer架构，LLaMA主要在以下几个方面进行了关键改进：位置编码升级：采用旋转位置编码（RotaryPositionEmbedding,RoPE）归一化革新：对每个
Bug_makerACE·2025-02-14 02:52

面向生成式语言模型场景到底是选择4卡5080还是选择两卡5090D

下面将详细解读各项指标及实际应用场景下的影响，并给出总结建议。1.算力对比——单卡TOPS与总算力在
weixin_40941102·2025-02-14 01:47

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

YOLO各版本原理和优缺点解析

使用单个神经网络直接对图像进行前向传播预测边界框和类别标签。优点：速度快，适合实时应用。模型结构简单，易于实现和训练。缺点：对小目标检测效果差，容易
Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

人工智能之推荐系统实战系列(协同过滤,矩阵分解,FM与DeepFM算法)

一.推荐系统介绍和应用(1)推荐系统通俗解读推荐系统就是来了就别想走了。例如在大数据时代中京东越买越想买，抖音越刷越是自己喜欢的东西，微博越刷越过瘾。
weixin_58351028·2025-02-13 23:31

【Elasticsearch】分词器概述

Elasticsearch分词与神经网络分词的区别Elasticsearch的分词过程产生的是优化用于搜索和检索的语言学分词。这与机器学习和自然语言处理中的神经分词不同。
risc123456·2025-02-13 22:28

云管平台的建设要点

一、云管平台：运维的"中枢神经系统"云管平台（CloudManagementPlatform，CMP）是运维工程师的"登云梯"，它统一管理多云环境，提供资源调配、成本优化、安全管控等核心功能。
·2025-02-13 21:23

【专题】2025中国消费者的转型报告汇总以精准战略驱动新常态PDF解读（附原数据表）

原文链接：https://tecdat.cn/?p=39932在当下复杂多变的商业环境中，中国消费者市场正经历着深刻的变革。经济增长模式的转变、宏观经济环境的不确定性，都在重塑着消费者的行为与偏好。深入理解这些变化，对于企业制定精准有效的市场策略、把握增长机遇至关重要。本报告汇总洞察基于文末403份消费者行业研究报告的数据，报告合集已分享在交流群，阅读原文进群和500+行业人士共同交流和成长。运用
·2025-02-13 20:19

DeepSeek R1：开启AI推理新时代，强在哪里？

DeepSeekR1：开启AI推理新时代阅读时长：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
·2025-02-13 20:19

具身智能训练新思路！将生成视频用于训练机器人

将生成视频用于训练具身智能（EmbodiedAI）确实是近年来备受关注的前沿方向，这一思路通过结合生成式AI（如扩散模型、神经辐射场等）与机器人学习，为解决真实世界数据稀缺、训练成本高等问题提供了新可能
天机️灵韵·2025-02-13 18:02

Deepseek的MOE架构中ColumnParallelLinear()是怎么实现的

ColumnParallelLinear可能指的是将线性层的列（即输出神经元）分布在多个设备上。在MoE中，每个专家可能是一个这样的并行层，然后通过门控机制将输入路由到不同的专家。
DukeYong·2025-02-13 18:00

R-CNN架构

第二个模块是一个大型卷积神经网络，它从每个区域中提取固定长度的特征向量。第三个模块是一组特定类别的线性支持向量机（SVM）。
·2025-02-13 16:10

AI前端开发技能提升路径：从入门到精通，成为AI时代的前端专家

本文将为你详细解读AI前端开发技能提升路径，助你成为AI时代的前端专家。
·2025-02-13 16:08

如何训练LLMs进行“思考”（如o1和DeepSeek-R1）

如何训练LLMs进行“思考”（如o1和DeepSeek-R1）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
·2025-02-13 16:07

机器翻译技术的演进与未来趋势：从规则到神经网络的革新

机器翻译技术经历了从基于规则的方法到统计方法，再到如今的神经网络方法的发展历程。本文将探讨机器翻译技术的演进过程及其未来趋势，并结合Python代码示例，展示现代机器翻译技术的应用。
Echo_Wish·2025-02-13 15:43

AI前端开发：与新技术融合，重塑职业发展之路

本文将探讨AI前端开发与其他技术的融合，分析其对职业发展的影响，并以ScriptEcho为例，解读AI如何赋能前端开发。
·2025-02-13 15:30

神经网络常见激活函数 9-CELU函数

文章目录CELU函数+导函数函数和导函数图像优缺点pytorch中的CELU函数tensorflow中的CELU函数CELU连续可微指数线性单元：CELU（ContinuouslyDifferentiableExponentialLinearUnit）,是一种连续可导的激活函数，结合了ELU和ReLU的特点，旨在解决ELU在某些情况下的梯度问题。函数+导函数CELU函数CELU(x)={xx≥0α
亲持红叶·2025-02-13 15:37

深度学习视频教程推荐

老先生娓娓道来，将神经网络、深度学习讲的非常透彻。由复旦大学吴立德老师教授的课程：http://www.youku.com/playlist_show/id_21508721.html
yunTrans·2025-02-13 14:01

常见的深度学习模型总结

1.深度前馈神经网络(DeepFeedforwardNetworks)发明时间：2006年左右，随着计算能力的提升和大数据集的可用性增加，深度学习开始兴起。
编码时空的诗意行者·2025-02-13 13:29

深度学习 视频推荐

这里我们使用的是协同过滤思想结合神经网络的方式，借助TensorFlow和Keras库来构建模型。
小赖同学啊·2025-02-13 13:57

【16. 深入理解 C++ 字符串】

本文将从两者的概念、用法以及各自的特性入手，详细解读它们的应用场景，并通过创新示例和读者常见疑问为你提供深入的理解。C风格
涛ing·2025-02-13 13:55

基于深度学习的半导体检测与预测算法研究(二)

本文详细探讨了深度学习在半导体缺陷检测、工艺参数预测等方面的应用原理和方法，介绍了常见的深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体在半导体数据处理中的应用，分析了模型训练与优化的关键技术
埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:45

基于深度学习的半导体算法原理及应用

本文全面阐述了基于深度学习的半导体算法原理，涵盖卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等在半导体制造过程监测、缺陷检测、性能预测等方面的应用
埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:44

美国大学生数学建模竞赛COMAP2025-C题深度解读

COMAP竞赛C题深度分析与创新解答一、问题重述与目标细化核心目标：预测2028年洛杉矶奥运会各国金牌及总奖牌数，并提供预测区间。识别可能首次获奖的国家，量化其概率。分析运动项目对奖牌的贡献度，提出国家优势项目优化策略。量化“教练效应”，推荐需引进教练的国家及项目组合。挑战：历史数据跨度长（1896–2024），需处理国家演变（如苏联解体）。教练数据稀疏，需设计间接指标衡量其影响。新兴项目（如滑板
@BreCaspian·2025-02-13 09:22

美国大学生数学建模竞赛COMAP2025-A题深度解读

COMAP2025A题全面深度解答：基于多尺度建模与智能分析的楼梯磨损研究一、问题背景与核心挑战题目要求：通过非破坏性测量方法，分析楼梯的磨损特征（如深度、形状、材料成分），推断以下信息：使用频率：每日或每年的使用次数。使用方向：单向或双向通行。同时使用人数：高峰时段的并行使用者数量。年龄与修复历史：楼梯的建造时间及是否经过修复。材料来源：验证材料是否与已知采石场或木材来源匹配。核心挑战：数据采集
@BreCaspian·2025-02-13 09:22

DeepSeek-V2 论文解读：混合专家架构的新突破

论文链接：DeepSeek-V2:AStrong,Economical,andEfficientMixture-of-ExpertsLanguageModel目录一、引言二、模型架构（一）多头部潜在注意力（MLA）：重塑推理效率（二）DeepSeekMoE：经济高效的训练架构三、预训练（Pre-Training）：夯实模型基础（一）实验设置（二）评估四、对齐（Alignment）：优化模型表现（一
进一步有进一步的欢喜·2025-02-13 09:49

【图像重建】基于matlab BP神经网络双基地SAR成像图像重建【含Matlab源码 1950期】

欢迎来到海神之光博客之家✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进；个人主页：海神之光代码获取方式：海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式（1）完整代码，已上传资源；需要的，在博主主页搜期号直接付费下载或者订阅本专栏赠送此代
海神之光·2025-02-13 07:03

巴菲特的财务报表分析：解读数字经济时代的新指标

巴菲特的财务报表分析：解读数字经济时代的新指标关键词：巴菲特，财务报表分析，数字经济，新指标，投资策略摘要：本文深入探讨了巴菲特的财务报表分析方法在数字经济时代的演变，分析了传统财务指标与新兴指标的区别与联系
AI天才研究院·2025-02-13 04:43

全面解读Java微服务模式：六大核心实践详解与代码示例

Java微服务模式是指在Java开发环境中实现微服务架构所采用的设计模式、架构模式和技术手段。微服务架构强调将大型复杂应用拆分成一系列小型、独立、自治的服务，每个服务专注于单一业务功能，通过轻量级通信机制相互协作。以下是几种常见的Java微服务模式，以及相关的详细描述、代码示例和注释：1.RESTfulAPI微服务描述：REST（RepresentationalStateTransfer）是一种基
墨瑾轩·2025-02-13 01:20

《DeepSeek攻击事件深入解读与科普整理》

时事事件科普篇系列文章目录文章目录时事事件科普篇系列文章目录前言DeepSeek攻击事件深入解读与科普整理事件解析一、事件背景二、攻击过程三、攻击来源四、攻击手段五、影响与后果六、应对措施七、DeepSeek-R1
故障抖机灵大师·2025-02-13 01:48

性能测试的结果如何解读和分析

性能测试的结果如何解读和分析？性能测试的结果需要进行细致的解读和分析，以便找出系统的瓶颈和问题，并提出改进建议。
程序员小远·2025-02-13 00:43

pcb中的生产工序解读

开料PCB压合是将多层印刷电路板通过压力和温度的作用，使其内部层与层之间紧密粘合在一起的过程。这一步骤对于保证PCB的可靠性和性能至关重要，因为良好的压合效果可以减少层间短路、电阻和信号干扰等问题。压合过程通常分为预压合和正式压合两个阶段：预压合：也称预层压，主要目的是将层间初步粘合，为正式压合做准备。预压合过程中会使用预热和低压，以避免层间材料过度流动，同时防止空气和杂质的进入。正式压合：需要在
麻花2013·2025-02-12 23:39

大模型笔记：pytorch实现MOE

0导入库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF1专家模型#一个简单的专家模型，可以是任何神经网络架构classExpert(nn.Module
UQI-LIUWJ·2025-02-12 23:37
上一页 16 17 18 19 20 21 22 23 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他