神经网络解耦第5页

PyTorch深度学习实战（27）—— PyTorch分布式训练

本节将详细介绍如何进行神经网络的分布式训练。

shangjg3·2024-08-30 07:37

在 PyTorch 中，`permute` 方法是一个强大的工具，用于重排张量的维度。

这在深度学习中非常有用，尤其是在处理具有多维数据（如图像、视频或复杂数组）的神经网络时。

小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

PyTorch概述

它广泛用于深度学习和神经网络的研究和开发。PyTorch以其动态计算图、灵活性和简单易用的接口而闻名，深受研究人员和开发者的喜爱。

fydw_715·2024-08-30 06:01

[Scene Graph] 图神经网络的核心方法——Message Passing

以卷积神经网络（CNN）为代表的方法会从邻近的像素中获取信息。这种方式对于结构化数据（structureddata）十分有效，例如，图像和体素数据。

风中摇曳的小萝卜·2024-08-30 06:01

深入理解PyTorch中的MessagePassing

深入理解PyTorch中的MessagePassing图神经网络（GraphNeuralNetworks，简称GNNs）在近年来已成为处理图形数据的一种强大工具，广泛应用于社交网络分析、蛋白质结构预测、

小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:00

神经网络分类任务python入门

目录Mnist分类任务读取Mnist数据集转换成tensor才能参与后续建模训练torch.nn.functional创建一个model来更简化代码使用TensorDataset和DataLoader来简化整个过程Mnist分类任务-网络基本构建与训练方法，常用函数解析-torch.nn.functional模块-nn.Module模块读取Mnist数据集-会自动进行下载frompathlibim

三十度角阳光的问候·2024-08-30 05:24

如何利用命令模式实现一个手游后端架构

虽然命令模式在图形用户界面（GUI）编程中最为常见，用于处理按钮点击等事件，但它同样可以应用于复杂的后端系统设计中，特别是在需要高度解耦、支持事务处理、或需要记录操作历史的手游后端架构中。

hong161688·2024-08-30 04:45

python 数据分析损失数值如何放到csv中呢人工智能深度神经网络，Pytorch ,tensorflow

损失数值如何放到csv中呢在Python中，使用`csv`模块将数据写入CSV文件是一种常见的操作。从你提供的代码片段来看，你想要将损失数值写入名为`middle_losse.csv`的文件中。但是，你提供的代码片段中存在一些需要修改的地方，以确保数据能够正确地写入CSV文件。首先，`csv.writer`对象的`writerows`方法需要一个可迭代对象，例如列表的列表，而不是单个列表。如果你的

zhangfeng1133·2024-08-30 04:45

人脸识别设计

模型介绍OpenFace是一个基于深度神经网络的人脸识别和面部特征提取系统，它主

melonbo·2024-08-29 23:15

爆改yolov8|AIFI (尺度内特征交互）助力YOLOv8 ,轻量化模型

1，本文介绍AIFI模块（AdaptiveInformationFusionIntegrationModule）是一种旨在提升神经网络处理复杂任务能力的技术模块。

不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

笔记二十二:Kafka基础

消息队列简称为MQ，指的就是数据在一个容器中,从容器一端传递到另一端的操作消息队列，只能暂存数据，不能永久存储数据作用:1)应用解耦合2)异步处理3)限流削峰消息队列的协议：JMS(JavaMessageServer

转通下水道的粉色钻头·2024-08-29 19:45

1.人工智能原理

这个模型是神经网络和计算神经科学领域的一个重要里程碑，为后来的神经网络研究奠

luckyflyyy·2024-08-29 19:44

利用命令模式实现一个手游后端架构的方法总结

解耦发送者和接收者：发送者（Invoker）通过命令对象来调用操作，而不必知道具体操作的实现细节

LQS2020·2024-08-29 15:49

AI如何创造情绪价值

AI技术通过模拟人类神经网络的工作方式，对复杂的数据进行深度学习和理解，逐渐具备了处理人类情感的能力。在客户服务领域，情绪识

学客汇·2024-08-29 14:14

深度学习：探索人工智能的无限可能

木小梦(๑• . •๑)·2024-08-29 12:29

AI学习记录 - 对抗性神经网络

对抗神经网络其实可以这样子理解，网上一直说生成器和判别器的概念，没有触及到本质。我有一种看法：假如当前场景是输入模糊图片，然后输出高质量图片。

victor-AI最好的学习方式是画图·2024-08-29 09:40

Python在神经网络中优化激活函数选择使用详解

概要在神经网络中，激活函数扮演着至关重要的角色。它的主要作用是引入非线性因素，使得神经网络能够处理复杂的非线性问题。如果没有激活函数，神经网络仅仅是线性模型的堆叠，无法胜任深度学习中的各种任务。

Rocky006·2024-08-29 09:39

从单体架构到微服务架构的演变，微服务带来的挑战是什么？

对于服务的拆分是否越小越好，还是需要结合业务场景进行拆分，最终达到解耦合的目的，可以提升业务的容错性等等内容。微服务解决方案

nihui123·2024-08-29 06:23

DeepArt——AI美术创作工具，能够帮助生成视觉内容

它的核心技术主要依赖于深度卷积神经网络（CNN）和风格迁移算法，能够将著名艺术作品的风格应用到用户的照片或图像上，从而创造出独具特色的艺术效果。

爱研究的小牛·2024-08-29 05:12

20.神经网络 - 搭建小实战和 Sequential 的使用

神经网络-搭建小实战和Sequential的使用在PyTorch中，Sequential是一个容器（container）类，用于构建神经网络模型。

椰皮糖·2024-08-29 02:22

【Rust日报】 2019-05-14：Rust中哪些特性是零开销抽象的

tract-一个神经网络训练库Snips（一家做音频识别的创业公司）出品。在神经网络领域，现在基本已经被TensorFlow和PyTorch给占了。

六六子大顺1·2024-08-28 23:29

基于霜冰优化算法(RIME)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、技术概述1.霜冰优化算法（RIME）2.卷积神经网络（CNN）3.双向门控循环单元（BiGRU）4.注意力机制（AttentionMechanism

程序辅导帮·2024-08-28 23:57

深度学习与OpenCV：解锁计算机视觉的无限可能

深度学习：智能的催化剂深度学习，作为机器学习的一个分支，其核心在于通过构建深层次的神经网络模型，模拟人脑的学习过

程序员-李旭亮·2024-08-28 21:49

在STM32上实现嵌入式人工智能应用

本文将探讨如何在STM32平台上实现深度学习应用，特别是利用STM32Cube.AI工具链将训练好的神经网络模型部署到STM32设备上。

嵌入式详谈·2024-08-28 19:30

matlab神经网络结果分析,BP神经网络仿真、结果分析

p=[-0.9956-0.7968;-0.99850.1235;-1.00001.0000;-0.6660-0.8380;-0.6737-0.1778;-0.67920.9324;-0.3354-0.8734;-0.3420-0.2247;-0.34670.1177;0.0737-0.8838;-0.0099-0.2688;-0.01650.7926;0.3296-0.9329;0.32380.0

残月灵火·2024-08-28 13:21

Python深度学习：构建下一代智能系统

近年来，伴随着以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习的快速发展，人工智能迈入了第三次发展浪潮，AI技术在各个领域中的应用越来越广泛。

2401_83402415·2024-08-28 10:04

第七届MathorCup高校数学建模挑战赛-A题：基于改进的神经网络和混沌时间序列预测控制高炉炼铁过程

目录摘要一．问题重述二．模型假设三．符号说明四．问题分析五．数据预处理5.1异常值剔除5.2归一化处理5.3预处理后的数据六．问题一模型的建立与求解6.1BP神经网络预测模型6.1.1输入层和输出层6.1.2

格图素书·2024-08-28 09:28

反向传播算法：深度神经网络学习的核心机制

引言深度神经网络（DNNs）之所以在众多领域取得革命性的成功，很大程度上归功于其强大的学习能力，而这一能力的核心是反向传播算法（Backpropagation）。

2402_85758936·2024-08-28 08:22

【Python机器学习】NLP概述——深度处理

自然语言处理流水线的各个阶段可以看作是层，就像是前馈神经网络中的层一样。深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构（特征提取+建模）中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。

zhangbin_237·2024-08-28 05:03

编译运行 llama.cpp (vulkan, Intel GPU SYCL)

llama.cpp是一个运行AI(神经网络)语言大模型的推理程序,支持多种后端(backend),也就是不同的具体的运行方式,比如CPU运行,GPU运行等.但是编译运行llama.cpp并不是那么容易的

穷人小水滴·2024-08-28 05:27

【LSTM回归预测】遗传算法优化注意力机制的长短时记忆神经网络GA-attention-LSTM数据回归预测【含Matlab源码 3738期】

⛄一、遗传算法优化注意力机制的长短时记忆神经网络GA-attention-LSTM数据回归预测风力发电是一种清洁能源，越来越受到人们的关注和重视。

Matlab领域·2024-08-28 02:46

python接口自动化测试 - mock模块基本使用介绍

mock作用解决依赖问题，达到解耦作用当我们测试某个目标接口（模块）时，该接口依赖其他接口，当被依赖的接口未开发完成时，可以用mock模拟被依赖接口，完成目标接口的测试模拟复杂业务的接口当我们测试某个目标接口

程序员笑笑·2024-08-28 02:14

【设计模式】命令模式（Command Pattren）

命令模式将请求者发送的请求封装为命令对象，这个命令对象将携带请求者的相关信息被传递到接收者，以此来达到请求者和接收者的解耦操作，让对象之间的调用更加灵活。

櫆溟·2024-08-28 01:36

在前端开发中使用命令模式：JavaScript和Vue的实现技巧

在前端开发中使用命令模式：JavaScript和Vue的实现技巧1.引言命令模式（CommandPattern）是一种行为设计模式，它将请求的发送者和请求的接收者解耦。

范范0825·2024-08-28 01:36

通过命令模式实现复杂业务流程的解耦

通过命令模式实现复杂业务流程的解耦在当今的软件开发中，系统的复杂性与日俱增，如何有效地管理这些复杂性成为了开发者面临的主要挑战之一。在这样的背景下，设计模式的应用尤为重要。

范范0825·2024-08-28 01:36

命令模式的实际应用案例：从电梯控制系统到文本编辑器

命令模式（CommandPattern）作为行为型设计模式之一，通过将请求封装为对象，使得请求的调用者与执行者解耦，从而实现请求的参数化和可撤销性。

勤劳兔码农·2024-08-28 01:04

深入理解命令模式：设计模式中的行为型模式解析

命令模式（CommandPattern）作为一种重要的行为型模式，主要用于将请求封装成对象，从而将请求的发起者和处理者解耦。

范范0825·2024-08-28 01:33

命令模式在手游后端的应用

利用命令模式（CommandPattern）在游戏后端架构中实现复杂功能的模块化、解耦以及灵活控制，是一种高级设计技巧。

hai40587·2024-08-28 00:28

设计模式（二）：工厂模式

解耦对象的创建和使用：当你想要将对象的创建与其使用

dangfulin·2024-08-28 00:57

Java设计模式【桥接模式】-结构型

桥接模式通过引入一个桥接接口，将抽象和实现解耦，允许它们各自的扩展而不影响对方。

lianyinghhh·2024-08-27 23:55

kafka(一)Kafka概述

消息队列传统消息队列的应用场景同步异步使用消息队列的好处解耦允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。可恢复性系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。

万事万物·2024-08-27 23:57

神经网络量化（八）

神经网络量化（八）4.5实验5摘要与结论4.5实验使用我们的QAT流程，我们对在第3.6节中使用的相同模型进行量化和评估。我们的结果在表10中展示了不同位宽和量化粒度的情况下。

weixin_38498942·2024-08-27 19:57

【成为架构师4-2】解耦：MQ，互联网架构的解耦利器

数据驱动的依赖任务典型场景二：上游不关心执行结果典型场景三：上游关注执行结果，但是执行时间较长典型场景四：削峰填谷，流量控制，保护下游MQ是什么MQ，消息队列，或者叫消息总线，常用于上下游之间消息通信的解耦

Nevercome_·2024-08-27 18:18

【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望

程序猿鑫·2024-08-27 18:48

卷积神经网络-解释1

[翻译]神经网络的直观解释2017/07/2717:36这篇文章原地址为AnIntuitiveExplanationofConvolutionalNeuralNetworks，卷积神经网络的讲解非常通俗易懂

weixin_33749242·2024-08-27 17:15

见过最好的神经网络CNN解释

什么是卷积神经网络？为什么它们很重要？卷积神经网络（ConvNets或者CNNs）属于神经网络的范畴，已经在诸如图像识别和分类的领域证明了其高效的能力。

罗晨晖·2024-08-27 17:44

时序分解 | Matlab实现NGO-ICEEMDAN基于北方苍鹰算法优化ICEEMDAN时间序列信号分解

天天Matlab代码科研顾问·2024-08-27 16:10

神经网络深度学习梯度下降算法优化

【神经网络与深度学习】以最通俗易懂的角度解读[梯度下降法及其优化算法]，这一篇就足够（很全很详细）_梯度下降在神经网络中的作用及概念-CSDN博客https://blog.51cto.com/u_15162069

海棠如醉·2024-08-27 15:00

torch.nn到底是什么？

PyTorch提供设计精美的模块和类torch.nn，torch.optim，Dataset和DataLoader神经网络。

yanglamei1962·2024-08-27 13:21

基于深度学习的手势识别系统

PPT全套信息【python设计开发】基于深度学习的手势图像识别处理系统【包括】代码PPT报告2需求分析2.1要求（1）用Python语言实现程序设计；（2）初识深度学习和图像处理技术;（3）了解深度神经网络

毕设宇航·2024-08-27 09:53

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