神经网络解耦第2页

【Python机器学习】循环神经网络（RNN）——传递数据并训练

与其他Keras模型一样，我们需要向.fit()方法传递数据，并告诉它我们希望训练多少个训练周期（epoch）：model.fit(X_train,y_train,batch_size=batch_size,epochs=epochs,validation_data=(X_test,y_test))因为个人小电脑内存不足，所以吧maxlen参数改成了100重新运行。保存模型：model_struc

zhangbin_237·2024-09-11 21:30

李沐55_循环神经网络RNN简洁实现——自学笔记

读取《时间机器》数据集!pipinstalld2l!pipinstall--upgraded2l==0.17.5#d2l需要更新importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromd2limporttorchasd2lbatch_size,num_steps=32,35train_iter,vocab=d2l.load_da

Rrrrrr900·2024-09-11 20:54

【Python机器学习】循环神经网络（RNN）——对RNN进行预测

目录有状态性双向RNN编码向量如果有一个经过训练的模型，接下来就可以对其进行预测：sample_1="""Ihatethatthedismalweatherhadmedownforsolong,whenwillitbreak!Ugh,whendoeshappinessreturn?Thesunisblindingandthepuffycloudsaretoothin.Ican'twaitforth

zhangbin_237·2024-09-11 20:51

卷积神经网络工程实践

小姐姐归来，带着蜜汁微笑，啦啦啦～这次讲的应该是一些成功的神经网络架构，毕竟我们不能总重复造轮子，借鉴很重要AlexNet结构AlexNet的架构如图，有5个卷积层问题1输入是：227×227×3的图像第一层

路小漫·2024-09-11 19:15

PyTorch中用于神经网络的开源特征可视化工具包

mp.weixin.qq.com/s/CTS3MUkcNTZXbAR2gvkcQw1.设置场景给概览功能的可视化作为一个研究领域，并推出了FlashTorch- 一个开放源码的功能可视化工具包建在PyTorch神经网络

顾北向南·2024-09-11 18:00

java 接口创建对象

它不仅为不同类之间的交互提供了规范，也促进了代码的重用和解耦。本文将深入探讨如何在Java中使用接口创建对象，带您理解这一关键特性。什么是接口？

专注API从业者·2024-09-11 16:54

大模型时代，新手和程序员如何转型入局大模型行业？

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。

我爱学AI·2024-09-11 14:44

深度学习算法，该如何深入，举例说明

理论深入数学基础线性代数：理解向量、矩阵、特征值和特征向量等，对于理解神经网络的权重和偏置矩阵至关重要。概率论：用于理解模型的不确定性，如Dropout等正则化技术。微积分：理解梯度下降等优化算

liyy614·2024-09-11 14:12

深度学习算法在图算法中的应用（图卷积网络GCN和图自编码器GAE）

深度学习算法在图算法中的应用1.图卷积网络（GraphConvolutionalNetworks,GCN）图卷积网络（GCN）是一种将卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks

大嘤三喵军团·2024-09-11 12:52

SSD目标检测系统

首发于个人博客系统结构system.pngSSD识别系统也是一种单步物体识别系统，即将提取物体位置和判断物体类别融合在一起进行，其最主要的特点是识别器用于判断物体的特征不仅仅来自于神经网络的输出，还来自于神经网络的中间结果

月见樽·2024-09-11 09:36

【Hopfield 网络】记忆和联想

Hopfield网络：记忆和联想这篇内容是观看这个视频（神经网络是如何联想和记忆的）之后的emmm可以说是总结吧！开篇如果我们突然听到了一首歌，我们为什么能快速的反应出这是哪首歌？这很不可思议，对吧！

Deno_V·2024-09-11 06:44

Matlab实现BP-NSGA-II多目标预测优化方法

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本文涉及将遗传算法优化的BP神经网络与NSGA-II相结合，应用于多目标预测问题的解决。

含老司开挖掘机·2024-09-10 20:08

深度学习驱动下的字符识别：挑战与创新

国内研究者主要使用基于模板匹配的方法、基于统计模型的方法、基于神经网络的方法等各种方法进行字符识别研究。目前，国内各大

逼子歌·2024-09-10 18:49

Adam优化器：深度学习中的自适应方法

引言在深度学习领域，优化算法是训练神经网络的核心组件之一。Adam（AdaptiveMomentEstimation）优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。

2401_85743969·2024-09-10 18:46

Deep learning for Computer Vision with Python（1）从零开始入门计算机视觉

本书的内容分成三个部分：1.初始阶段初始阶段学习：机器学习、神经网络、卷积神经网络、建立数据集。2.实践阶段实践阶段：深入学习深度学习，理解先进技术，发现最佳实践方式。

Hazelyu27·2024-09-10 16:59

七十二五·2024-09-10 15:21

设计模式-命令模式(行为型)

发送者和接收者完全解耦需要抽象出等待执行的行为优点降低耦合易扩展下达一组命令缺点命令的无限扩展会增加类的数量，提高系统的复杂度。代码其实命令模式的核心就是将一个命令（方法）抽象成一个对象。

NealLemon·2024-09-10 12:01

auto encoder

Deepauto-encoder与受限玻尔兹曼机有点像，都可以进行信息的压缩，都可以用作pre-trainning.区别在于受限玻尔兹曼机是无向图模型，而Deepauto-encoder是一种神经网络,

war3gu·2024-09-10 06:58

自动编码器 - Autoencoder

文章目录一、自编码器（Autoencoder）简单模型介绍二、神经网络自编码模型三、神经网络自编码器三大特点四、自编码器（Autoencoder）搭建五、几种常见编码器1.堆栈自动编码器2.欠完备自编码器

hellozhxy·2024-09-10 05:53

Java面试复习总结03

SPI将服务接口和具体的服务实现分离开来，将服务调用方和服务实现者解耦，能够提升程序的扩展性

ok!ko·2024-09-10 04:15

关于深度森林的一点理解

TowardsAnAlternativetoDeepNeuralNetworks的论文，一石激起千层浪，各大媒体纷纷讨论着，这似乎意味着机器学习的天色要变，实则不然，周志华老师通过微博解释道，此篇论文不过是为机器学习打开了另一扇窗，是另一种思维，而不是真的去替代深度神经网络

Y.G Bingo·2024-09-10 03:10

微积分在神经架构搜索中的应用

微积分在神经架构搜索中的应用1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型的复杂度也在不断提高,从最初的简单全连接网络,到如今的卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等各种复杂的神经网络架构。

光剑书架上的书·2024-09-10 03:34

深度解析：从概念到变革——Transformer大模型的前世今生以及大模型预备知识讲解[知存科技]

针对AI应用场景，在全球率先商业化量产基于存内计算技术的神经网络芯片。

汀、人工智能·2024-09-10 02:00

深度学习思考

神经网络如果能了解每一层输出的意义，就可以避免end－to－end的黑箱理论，对理论话深度学习很有意义，一个思路是经验值，将每一层在特定任务下都有输出，对结果作经验总结，比方说浅层输出低层次的几何轮廓特征

夜雪朝歌·2024-09-09 19:45

目标检测-YOLOv1

它基于单个卷积神经网络，将目标检测任务转化为一个回归问题，通过在图像上划分网格并预测每个网格中是否包含目标以及目标的位置和类别来实现目标检测。

wydxry·2024-09-09 15:06

神经网络专业硕士就业,神经科学专业就业方向

想问一下学神经网络的研究生毕业的工作就业方向是哪些类！！同声传译:同声传译员被称为“21世纪第一大紧缺人才”。“同传的薪金是按照小时和分钟来算的,现在的价码是每小时4000元到8000元。”

小浣熊的技术·2024-09-09 15:05

【神经网络系列（高级）】神经网络Grokking现象的电路效率公式——揭秘学习飞跃的秘密【通俗理解】

【通俗理解】神经网络Grokking现象的电路效率公式论文地址：https://arxiv.org/abs/2309.02390参考链接：[1]https://x.com/VikrantVarma_/status

神经美学_茂森·2024-09-09 14:54

线性代数|机器学习-P33卷积神经网络ImageNet和卷积规则

文章目录1.ImageNet2.卷积计算2.1两个多项式卷积2.2函数卷积2.3循环卷积3.周期循环矩阵和非周期循环矩阵4.循环卷积特征值4.1卷积计算的分解4.2运算量4.3二维卷积公式5.KroneckerProduct1.ImageNetImageNet的论文paper链接如下：详细请直接阅读相关论文即可通过网盘分享的文件：imagenet_cvpr09.pdf链接:https://pan.

取个名字真难呐·2024-09-09 13:50

【人工智能】大话什么是神经网络

直到人工神经网络技术的出现，才让机器拥有了“真智能”。为什么说之前的方法都是假智能呢？因

路上阳光·2024-09-09 11:43

深入探讨 RabbitMQ 的整体架构：消息传递的核心机制

深入探讨RabbitMQ的整体架构：消息传递的核心机制引言在现代分布式系统中，消息队列（MessageQueue）是实现异步通信和解耦的重要工具。

需要重新演唱·2024-09-09 05:27

Pointnet++改进即插即用系列：全网首发DilatedReparamBlock |即插即用，提升特征提取模块性能

目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一2.2步骤二2.3步骤三1.理论介绍近年来，大核卷积神经网络(ConvNets)得到了广泛的研究关注，但有两个尚未解决的关键问

AICurator·2024-09-09 04:19

基于深度学习的动态场景理解

该技术在自动驾驶、智能监控、机器人导航、增强现实等领域有着广泛应用，通过深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNNs）、递归神经网络（RNNs）、图神经网络（GNNs）等，对复杂动态场景进行实时解读。

SEU-WYL·2024-09-09 03:14

观察者模式

使用观察者模式可以实现解耦，被观察者不需要关心观察者的具体实现，观察者只需注册到被观察者即可。

榴月~·2024-09-09 02:34

Tensorflow中Keras搭建神经网络六步法及参数详解 -- Tensorflow自学笔记12

一.tf.keras搭建神经网络六步法1.import相关模块如importtensorflowastf。

青瓷看世界·2024-09-08 21:00

设计模式-桥接模式-bridge pattern

桥接模式（BridgePattern）1.1.桥接模式的主要角色包括1.2.C++实现示例1.3.桥接模式的应用场景2.桥接模式优缺点3.桥接模式使用场景4.在实际项目中，如何确保桥接模式的实现与抽象部分的解耦

WeSiGJ·2024-09-08 20:25

pytorch正向传播没问题，loss.backward()使定义的神经网络中权重参数变为nan

记录一个非常坑爹的bug:loss回传导致神经网络中一个linear层的权重参数变为nan1.首先loss值是正常数值；2.查了好多网上的解决办法：检查原始输入神经网络数据有没有nan值，初始化权重参数

加速却甩不掉伤悲·2024-09-08 16:02

PyTorch库学习之nn.ConvTranspose2d(模块)

转置卷积通常用于生成比输入更大的输出，例如在生成对抗网络（GANs）和卷积神经网络（CNNs）的解码器部分。

Midsummer-逐梦·2024-09-08 16:01

【论文阅读】Mamba:选择状态空间模型的线性时间序列建模（二）

额外的模型细节A讨论：选择机制C选择SSM的机制Mamba论文第一部分Mamba:选择状态空间模型的线性时间序列建模(一)3.4一个简化的SSM结构如同结构SSM，选择SSM是单独序列变换可以灵活地整合进神经网络

syugyou·2024-09-08 15:52

神经网络的基本骨架——nn.Module的使用

torch.nn.Module是所有神经网络模块的基本类，所有神经网络都需要继承实现它。这是官网给出的一个示例，首先继承父类nn.Module并初始化，然后重载前向传播foward方法。

搁浅丶.·2024-09-08 12:27

机器学习-神经网络：循环神经网络（RNN）详解

引言在当今人工智能（AI）和深度学习（DL）领域，循环神经网络（RNN）作为一种专门处理序列数据的模型，具有不可忽视的重要性。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-08 11:54

亚马逊云科技大语言模型加速OCR应用场景发展

大语言模型是一种基于神经网络的自然语言处理技术，它能够学习和预测自然语言文本中的规律和模式，可以理解和生成自然语言的人工智能程序。

热爱coding的星辰·2024-09-08 10:19

Tensorflow2.16中的Keras包含哪些层(layers)?层的功能及参数详细解释 -- TensorFlow自学笔记6

在Keras中，层（Layer）是构建神经网络的基本组件。Keras提供了多种类型的层，用于处理不同类型的输入数据和执行特定的数学操作。

青瓷看世界·2024-09-08 09:42

【统计学习方法】感知机

一、前言感知机是FrankRosenblatt在1957年就职于康奈尔航空实验室时所发明的一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单的前馈神经网络，是一种二元线性分类器。

jyyym·2024-09-08 04:08

【Redis】Windows平台编译调试运行Redis，并附编译问题解决方案

最近想搞下消息任务架构，想使用消息发布订阅机制进行解耦，所以，计划借助redis的发布订阅机制思想进行实现。现在手头上只有Windows平台的环境，用vs跟下redis的执行逻辑。

Michael_Good·2024-09-08 03:27

机器学习100天-Day2503 Tensorboard 训练数据可视化（线性回归）

tutorials/machine-learning/tensorflow/4-1-tensorboard1/)今日重点读懂教程中代码，手动重写一遍，在浏览器中获取到训练数据Tensorboard是一个神经网络可视化工具

我的昵称违规了·2024-09-08 03:15

LeYOLO 用于目标检测的新型可扩展和高效CNN架构 | 最新轻量化SOTA! 5GFLOP下无对手！

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2406.14239代码地址：https://github.com/LilianHollard/LeYOLO/tree/main在深度神经网络中，计算效率对于目标检测至关重要

迪菲赫尔曼·2024-09-08 02:21

【事件驱动架构】CloudEvents和消息队列的区别

目标不同消息队列多用于内部系统间的解耦和削峰。CloudEvents主要用于系统之间的事件交互,实现事件驱动架构。跟踪能力不同消息队列无法很好的跟踪事件的产生源头和处理过程。而CloudEvents中

季邦邦·2024-09-08 01:44

C语言和设计模式（组合模式）

文章目录一句话理解组合模式中的角色组合模式实现步骤实际场景举例一句话理解又叫做“整体-部分模式”，它使树型结构的问题中，模糊了简单元素和复杂元素的概念，客户程序可以像处理简单元素一样来处理复杂元素,从而使得客户程序与复杂元素的内部结构解耦组合模式中的角色

勤学-365·2024-09-07 22:57

Pytorch机器学习——3 神经网络（三）

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.2激活函数3.2.2TanhTanh是一个双曲三角函数，其公式如下所示：image.png

辘轳鹿鹿·2024-09-07 21:50

人工智能与机器学习原理精解【1】

文章目录Rosenblatt感知器感知器基础收敛算法算法概述算法步骤关键点说明总结C++实现要点代码参考文献Rosenblatt感知器感知器基础感知器，也可翻译为感知机，是一种人工神经网络。

叶绿先锋·2024-09-07 19:06

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