神经网络解耦第10页

ChatGPT和LLM

这些模型通过建立深层神经网络，根据已有的大量文本数据进行文本自动生成。其核心思想是基于训练数据中的统计规律，将输入序列转化为概率分布，进而输出目标序列。

小米人er·2024-02-20 08:58

从时间序列中提取特征的几种方法

文章目录方法概述可能有用的轮子Referenceseealso方法概述形状特征：DTW、shapelets、CNN时间依赖特征：循环神经网络（LSTM、GRU）、反馈网络序列变换特征：自动编码、seq2seq

千行百行·2024-02-20 08:26

无人机数据链技术，无人机数据链路系统技术详解，无人机数传技术

数据链作为无人机系统中的神经网络，在无人机系统内部以及无人机系统与其它作战系统之

创小董·2024-02-20 08:40

【IEEE出版、EI稳定检索】2024年机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2024)

2024年机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN2024)2024InternationalConferenceonMachinelearningandNeuralNetworks2024年4月19-

AEIC学术交流中心—李老师·2024-02-20 08:03

常用机器学习算法优缺点分析

比如说，神经网络并不是在任何情况下都能比决策树

一个数据人的自留地·2024-02-20 08:42

“分布式透明化”在杭州银行核心系统上线之思考

杭州银行成功上线以TiDB为底层数据库的新一代核心业务系统，该实践采用应用与基础设施解耦、分布式透明化的设计开发理念，推动银行核心系统的整体升级。

TiDB_PingCAP·2024-02-20 07:20

吴恩达深度学习-L1 神经网络和深度学习总结

1.1深度学习入门我们只需要管理神经网络的输入和输出，而不用指定中间的特征，也不用理解它们究竟有没有实际意义。1.2简单的神经网络——逻

向来痴_·2024-02-20 07:26

消息队列-RabbitMQ

消费者可以到指定队列拉取消息，或者订阅相应的队列，由MQ服务端给其推送消息大多应用中，可通过消息服务中间件来提升系统异步通信、扩展解耦能力。消息的发送者和接收者不需要同时与消息队列交互。消息会保存在

林在闪闪发光·2024-02-20 07:26

努力奋斗的JAVA小余·2024-02-20 07:23

消息队列-RabbitMQ：MQ作用分类、RabbitMQ核心概念及消息生产消费调试

在互联网架构中，MQ是一种非常常见的上下游“逻辑解耦+物理解耦”的消息通信服务。使用了MQ之后，消息发送上游只需要依赖MQ，不用依赖其他服务2）为什么要用MQ流量消峰举个例子，如果订单系统最多能处

666-LBJ-666·2024-02-20 07:44

【天幕系列 03】深度学习领域的最新前沿：2024年的关键突破与趋势

文章目录导言01深度学习的基本原理和算法1.1神经网络（NeuralNetworks）1.2前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork）1.3反向传播算法（Backpropagation

浅夏的猫·2024-02-20 07:41

PyTorch使用Tricks：Dropout，R-Dropout和Multi-Sample Dropout等！！

Dropout是一种在神经网络训练过程中用于防止过拟合的技术。在训练

JOYCE_Leo16·2024-02-20 07:04

Pytorch的常用模块和用途说明

PyTorch是一个开源的深度学习平台，提供了许多常用的模块来帮助开发者构建和训练神经网络。

肆十二·2024-02-20 07:30

神经网络和TensorFlow

逻辑斯蒂分类模型几个关键值加权输入f(x)=(w1x1+w2x2+...+wnn)+b或扩展为f(x)=(w0x0+w2x2+...+wnn),其中w0=b，x0=1激活值a(activation)=delta(f),delta为激活函数，一般可选择sigmoid、relu、tanh、leak_relu等等sigmoid激活函数sigmoid(x)=1/(1+e^-x)性质输出在0-1之间在-6至

异同·2024-02-20 06:41

RabbitMQ与Spring Boot集成示例

RabbitMQ与SpringBoot集成示例在现代应用程序开发中，消息队列是一种常见的解决方案，用于实现异步通信、解耦和消息传递。

琴剑飘零西复东·2024-02-20 06:50

神经网络入门必备——BP神经网络

神经网络入门必备——BP神经网络文章目录神经网络入门必备——BP神经网络一、什么是BP神经网络二、BP神经网络的工作原理2.1BP神经网络的逻辑模型2.2BP神经网络的权重迭代原理三、BP神经网络训练示例四

爱吃柠檬的天天·2024-02-20 06:40

探索OpenAI首个AI视频模型Sora：技术创新与应用前景

该模型采用了先进的神经网络架构和训练技术，能够以惊人的方式生成逼真、连贯的视频内容。其视

小厂程序猿·2024-02-20 06:32

多维时序 | Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2024-02-20 06:29

一站式带你了解微信小程序中的分包+独立分包+分包预下载

分包预下载分包1.什么是分包：把一个完整的小程序项目，按照需求划分为不同的自保，在构建时打包成不同的分包，用户在使用时按需进行加载2.分包的好处可以优化小程序首次启动的下载时间在多团队共同开发时可以更好的解耦操作

打工仔小白·2024-02-20 06:27

神经网络——循环神经网络（RNN）

神经网络——循环神经网络（RNN）文章目录神经网络——循环神经网络（RNN）一、循环神经网络（RNN）二、循环神经网络结构1、一对一（OnetoOne）2、一对多（OnetoMany）3、多对多（ManytoMany

爱吃柠檬的天天·2024-02-20 06:23

多维时序 | Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测模型

多维时序|Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测模型目录多维时序|Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention

机器学习之心·2024-02-20 06:21

ACE 中的Active Object模式

ActiveObject设计模式是一种应用于并发编程的设计模式，它通过解耦对象的访问和对象的执行来增加并发性，从而简

怕什么真理无穷·2024-02-20 06:49

神经网络权重初始化

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录（如果只想看代码，请直接跳到“方法”一节，开头我介绍我的常用方法，后面介绍具体的各种方案）神经网络通过多层神经元相互连接构成，而这些连接的强度就是通过权重（Weight

诸神缄默不语·2024-02-20 06:49

机器学习入门--LSTM原理与实践

LSTM模型长短期记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）是一种常用的循环神经网络（RNN）变体，特别擅长处理长序列数据和捕捉长期依赖关系。

Dr.Cup·2024-02-20 05:14

机器学习入门--双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）原理与实践

双向长短记忆网络（BiLSTM）BiLSTM（双向长短时记忆网络）是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够处理序列数据并保持长期记忆。

Dr.Cup·2024-02-20 05:14

机器学习入门--循环神经网络原理与实践

循环神经网络循环神经网络（RNN）是一种在序列数据上表现出色的人工神经网络。相比于传统前馈神经网络，RNN更加适合处理时间序列数据，如音频信号、自然语言和股票价格等。

Dr.Cup·2024-02-20 05:44

机器学习入门--门控循环单元(GRU)原理与实践

GRU模型随着深度学习领域的快速发展，循环神经网络（RNN）已成为自然语言处理（NLP）等领域中常用的模型之一。但是，在RNN中，如果时间步数较大，会导致梯度消失或爆炸的问题，这影响了模型的训练效果。

Dr.Cup·2024-02-20 05:43

Kubernetes基础(十八)-k8s存储对象Persistent Volume

PV允许开发者将数据存储和Pod解耦，提供了一种灵活且可靠的存储解决方案。PV

alden_ygq·2024-02-20 05:21

23种设计模式之：命令模式

命令模式的关键是引入了抽象层——命令接口，具体命令实现该接口，执行操作的对象从执行具体操作的职责中解耦出来。使用场景当你需要参数化对象根据请求来执行操作时，可以使用命令模式，因为它可以指定和执行请求。

DevDiary·2024-02-20 04:29

深度学习疆界：探索基本原理与算法，揭秘应用力量，展望未来发展与智能交互的新纪元

目录什么是深度学习深度学习的基本原理和算法深度学习的应用实例深度学习的挑战和未来发展方向挑战未来发展方向深度学习与机器学习的关系深度学习与人类的智能交互什么是深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法

Srlua·2024-02-20 04:54

上交最新「基于神经网络的生成式三维数字人研究综述：表示、渲染与学习」...

来源：专知本文约6000字，建议阅读10+分钟本文对三维数字人的典型应用进行分析,并对当前挑战与未来发展方向进行总结和展望。随着人工智能技术的高速发展,计算机视觉与图形学等相关学科的交叉融合掀起了一场数字人生成技术的新革命,人类进入“元宇宙”等数字空间的梦想正逐渐变为现实。面对大规模三维数字人的生产需求,基于传统图形学的建模过程繁琐,周期冗长,阻碍了虚拟数字人的普及和应用,而利用生成式人工智能技术

数据派THU·2024-02-20 03:12

BN介绍：卷积神经网络中的BatchNorm

在输入神经网络之前可以对数据进行处理让数据消除共线性，但是这样的话输入层的激活层看到的是一个分布良好的数据，但是较深的激活层看到的的分布就没那么完美了，分布将变化的很严重。

是Dream呀·2024-02-20 03:03

【AIGC】大语言模型

这些模型基于Transformer架构，其中包含多头注意力层，堆叠在一个非常深的神经网络中。常见的LLM包括GPT-3、PaLM、Gala

AIGCExplore·2024-02-20 02:57

抽象工厂模式

抽象工厂模式允许创建对象家族，而不必指定每个对象的具体类，从而实现了对象的抽象和解耦。抽象工厂模式是工厂方法模式的升级版本，工厂方法模式只生产同一等级的产品，而抽象工厂模式可以生产多个等级的产品。

Onism_DreamBoat·2024-02-20 02:11

Spring Cloud Stream：消息驱动

在这种模式下，微服务之间通过发送和接收消息来实现解耦合，从而提高系统的灵活性、可伸缩性和可维护性。1.1什么是消息驱动微服务消息驱动微服务是基于消息传递机制的微服务架构模式。

星光闪闪k·2024-02-20 02:31

深度学习的进展

深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。

五行缺你94·2024-02-20 02:58

深度学习-图解反向传播算法

前一层的输出作为后一层的输入的逻辑结构，每一层神经元仅与下一层的神经元全连接，通过增加神经网络的层数虽然可为其提供更大的灵活性，让网络具有更强的表征能力，也就是说，能解决的问题更多，但随之而来的数量庞大的网络参数的训练

AI_王布斯·2024-02-20 01:29

深度学习之反向传播算法的直观理解

https://www.zhihu.com/question/27239198BackPropagation算法是多层神经网络的训练中举足轻重的算法。

Stark0x01·2024-02-20 01:28

深度学习之反向传播算法（backward()）

文章目录概念算法的思路概念反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。

Tomorrowave·2024-02-20 01:27

该如何有效的提高C/C++语言编程能力

但是因为神经网络计算量太大了，用python效率不太够。后来用matlab写，matlab也比较方便，矩阵运算优化得很好，但

呼啦啦的爱·2024-02-20 00:23

《Go 简易速速上手小册》第6章：错误处理和测试（2024 最新版）

文件读取器功能描述实现代码6.1.3拓展案例1：网络请求处理器功能描述实现代码6.1.4拓展案例2：数据库查询执行器功能描述实现代码6.2编写可测试的代码-构建Go语言中的坚固桥梁6.2.1基础知识讲解解耦模块化明确的接口依赖注入可测试代码的价值

江帅帅·2024-02-20 00:42

pytorch神经网络入门代码

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms#定义神经网络结构

hehui0921·2024-02-20 00:15

如何学习和规划类似ChatGPT这种人工智能（AI）相关技术

掌握机器学习和深度学习：了解机器学习和深度学习的基本概念，例如神经网络、卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）。学习

ABEL in China·2024-02-20 00:43

AlexNet的出现推动深度学习的巨大发展

AlexNet（由AlexKrizhevsky、IlyaSutskever和GeoffreyHinton共同设计）在架构上相对于早先的LeNet-5等浅层神经网络并没有显著增加代码行数，但其在深度学习领域的重要突破在于其对深层卷积神经网络的实际应用和验证

科学禅道·2024-02-19 23:35

tensorflow学习笔记（二）：机器学习必备API

因为我个人的最终目的还是在深度学习上，所以一些深度学习和机器学习模块是必须要了解的，这其中包括了tf.train、tf.contrib.learn、还有如训练神经网络必备的tf.nn等API。

我愛大泡泡·2024-02-19 23:23

AI：127-基于卷积神经网络的交通拥堵预测

欢迎订阅支持，正在不断更新中~一.基于卷积神经网络的交通拥堵预测：智能化解决城市交通挑战随着城市化进程的不断推进，交通拥堵成为城市面临的一

一见已难忘的申公豹·2024-02-19 23:58

GAN生成对抗性网络

机器学习中生成模型的问题无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点，生成模型是无监督学习的关键部分特点：不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段，只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络

Dirschs·2024-02-19 23:19

c++聊天集群服务器

项目地址：https://gitee.com/cai-jinxiang/chat-server网络模块：采用muduo库完成，解耦了网络与业务模块服务层：使用c++11技术，设计了消息id及回调函数的绑定

世界和平~·2024-02-19 22:16

周报（202402018）

日期：2024.2.12-2024.2.18本周工作：1.了解Mamba1.1MambaMamba模型是一个创新的线性时间序列建模方法，巧妙地结合了递归神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的特点，

来自宇宙的曹先生·2024-02-19 21:53

【机器学习笔记】11 支持向量机

与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清

RIKI_1·2024-02-19 19:38

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