神经网络论文研读第8页

DeepSeek生成对抗网络（GAN）的训练与应用

GANs通过两个神经网络（生成器和判别器）的对抗训练，实现了高质量数据的生成。DeepSeek提供了强大的工具和API，帮助我们高效地训练和应用GANs。

Evaporator Core·2025-02-09 12:41

人工智能-A* 算法与机器学习算法结合

以下将为你展示如何将A*算法与机器学习算法（这里以简单的神经网络为例）结合实现路径规划。我们会先使用A*算法生成一些路径规划数据，然后用这些数据训练一个简单的神经网络，让神经网络学习如何预测路径。

小赖同学啊·2025-02-09 12:11

激活函数篇 02 —— 双曲正切函数tanh

本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归：Sigmoid函数在分类问题中的应用tanh⁡(x)=ex−e−xex+e−x\tanh

Echo-Nie·2025-02-09 12:08

深度学习的算法在人群计数（数人头）

以下是几种被广泛认为效果较好的算法类别及其特点：1.基于卷积神经网络（CNN）的算法特点：利用CNN的强大特征提取能力，直接从图像中学习人群计数的特征。

人工智能专属驿站·2025-02-09 10:25

卷积 - 感受野（Receptive Field）

卷积-感受野（ReceptiveField）flyfish感受野（ReceptiveField）是指卷积神经网络中某一层的一个特定神经元能够“看到”并响应的输入图像区域。

二分掌柜的·2025-02-09 09:14

基于PyG搭建GCN-LSTM时空犯罪预测

基于PyG搭建GCN-LSTM时空犯罪预测1.前言最近针对犯罪时空预测、犯罪分布可视化开展研究，图神经网络是必不可少的研究工具之一，为了记录学习PyG的过程，本文通过结合官网案例(非常晦涩难懂)以及网上各位大佬的学习过程

职业摸鱼能手·2025-02-09 04:01

AI 网络安全处理开源人工智能+网络安全

人工智能在网络安全领域应用近年来，Agent系统、神经网络、顾问系统、机器学习等人工智能技术在网络安全防御中涌现出很多研究成果。总体

黑客Jack·2025-02-09 01:40

DQN深度强化学习：CartPole倒立摆任务（完整代码）

DQN（DeepQ-Network，深度Q网络）是Q-Learning的深度学习扩展，通过神经网络替代Q表的方式来解决高维状态空间问题（例如图像输入），开启了深度强化学习时代。它在2013年由Dee

林泽毅·2025-02-08 21:45

Vision Transformer学习笔记（2020 ICLR）

该模型直接采用原始图像块作为输入，而不是传统的卷积神经网络（CNNs），并通过Transformer架构处理这些图像块以实现高效的图像识别。

刘若里·2025-02-08 21:15

《探秘卷积神经网络的核心—卷积核》

在当今人工智能飞速发展的时代，卷积神经网络（CNN）在图像识别、语音识别等众多领域取得了令人瞩目的成就。而其中，卷积核作为CNN的核心组件，发挥着至关重要的作用。

·2025-02-08 19:57

PyTorch深度学习实战（42）——图像字幕生成

图像字幕生成0.前言1.图像字幕1.1基本概念1.2模型分析1.3数据集分析2.图像字幕生成模型小结系列链接0.前言图像字幕生成(Imagecaptioning)模型是一种将图像与对应描述文字关联起来的神经网络模型

盼小辉丶·2025-02-08 14:57

‌双非硕士的抉择：自学嵌入式硬件开发还是深入Linux C/C++走软开？

粉丝提问：老师好，我是双非硕研一电子信息专业,导师搞的神经网络。但我想找好就业的方向，打算自学嵌入式单片机什么的。之前也咨询过别人建议研究生走Linux方向。

程序员yt·2025-02-08 13:16

图神经网络实战（8）——图注意力网络(Graph Attention Networks, GAT)

图神经网络实战（8）——图注意力网络0.前言1.图注意力层原理1.1线性变换1.2激活函数1.3Softmax归一化1.4多头注意力1.5改进图注意力层2.使用NumPy中实现图注意力层3.使用PyTorchGeometric

盼小辉丶·2025-02-08 12:09

动手学图神经网络（12）：MovieLens上的链接回归

MovieLens上的链接回归在MovieLens数据集上进行评分预测的实践过程，包括数据处理、模型构建、训练以及评估等步骤，预测用户对电影的评分（即边的属性值）。环境设置使用pip安装pyg-lib、pytorch_geometric、sentence_transformers、fuzzywuzzy、captum等。importtorchprint(torch.__version__)impor

段智华·2025-02-08 11:07

神经网络压缩实验-Deep-compression

首发于个人博客，结合论文阅读笔记更佳实验准备基础网络搭建为了实现神经网络的deepcompression，首先要训练一个深度神经网络，为了方便实现，这里实现一个两层卷积+两层MLP的神经网络classnet

无用技术研究所·2025-02-08 11:06

AI编程工具合集

)这里是一些知名和广泛使用的AI编程工具及其简要介绍：1.框架和库(FrameworksandLibraries)-TensorFlow:由谷歌开发的开源深度学习框架，支持多种平台，适合构建和训练复杂神经网络

109702008·2025-02-08 09:14

深度学习 - 神经网络的原理

##深度学习-神经网络的原理深度学习是机器学习的一个分支，其核心是模拟人脑神经网络的结构和功能，构建多层的神经网络模型，从数据中学习特征并进行预测或分类。**神经网络的基本原理：**1.

test猿·2025-02-08 09:43

【AI原理解析】— Gemini模型

.安全性与编程能力安全性评估编程能力6.模型发布与应用发布时间应用方向7.性能评估8.数学基础8.1Transformer解码器基础8.1.1自注意力机制（Self-Attention）8.1.2前馈神经网络

coolkidlan·2025-02-08 06:49

冯诺依曼计算机发展瓶颈,冯诺依曼瓶颈

计算速度的提高，必然会让人感觉到智能的提高，而人脑神经网络传递信号的速度，是否也有可能提高呢？所谓“冯诺依曼瓶颈”，是冯诺依曼架构本身带来的一些限制。

weixin_39747595·2025-02-08 05:14

MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks

以下是对这些核心内容的简要概述：MobileNetV2架构设计：提出了一种新的神经网络模块——倒残差结构（InvertedResiduals），其中的快捷连接位于瓶颈层之间。使用轻量级

TAICHIFEI·2025-02-08 03:38

【神经网络搜索】NasBench301 使用代理模型构建Benchmark

【GiantPandaCV导语】本文介绍的是NAS中的一个benchmark-NASBench301,由automl.org组织发表，其核心思想是针对表格型基准存在的不足提出使用代理模型拟合架构与对应准确率。Paper:NAS-Bench-301andThecaseforsurrogatebenchmarksforNeuralArchitectureSearchCode:https://githu

*pprp*·2025-02-08 03:32

pyannote 语音活动检测/说话者变化检测/语音重叠检测

这个项目是基于PyTorch的，与webrtcvad有着天壤之别,在嘈杂环境下解决语音活动检测还是得靠神经网络,而webrtcvad在嘈杂状态下是无法工作的，感兴趣的同学可以看一下，或许你们有更好的解决方案

wx:pjcoder·2025-02-08 00:44

基于Pytorch的猫狗分类的代码演练

前段时间在人工智能课上老师给我们介绍了一下卷积神经网络CNN，顺便在课上复现了猫狗分类的相关代码。

摸爬滚打的包菜·2025-02-07 23:09

从零学习pytorch——4.基础概念讲解及神经网络模块

从零学习pytorch——4.基础概念讲解及神经网络模块在PyTorch中，nn.Module是构建神经网络模型的基础类。

PyTorch 研习社·2025-02-07 22:05

【AI中数学-信息论-综合实例】缩小AI巨人：大模型神经网络的压缩与裁剪

第六章：信息论-综合实例第二节：缩小AI巨人：大模型神经网络的压缩与裁剪术在本节中，我们将探讨压缩和裁剪大规模神经网络模型的技术，使其更加高效，适用于实际应用。

云博士的AI课堂·2025-02-07 22:03

毕业设计：基于卷积神经网络的鲜花花卉种类检测算法研究

目录前言课题背景和意义实现技术思路一、算法理论基础1.1卷积神经网络1.2目标检测算法二、数据集2.1数据集2.2数据扩充三、实验及结果分析3.1实验环境搭建3.2模型训练最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光

HaiLang_IT·2025-02-07 20:23

torch库介绍

文章目录基本概念张量（Tensor）自动求导（AutomaticDifferentiation）：神经网络模块（nn.Module）优化器（Optimizer）：导入torch示例构建神经网络总结torch

codelyq·2025-02-07 15:22

MOE-conformer 流式多语种语音识别

MOE(MixtureofExperts)：MOE是一种通过专家混合来实现深度学习模型的方法，主要有以下特点：MOE由多个专家(Excpert)组成，每个专家是一个独立的神经网络(可以是MLP、CNN、

深度学习-视听觉·2025-02-07 14:16

ReLU激活函数的定义

ReLU（RectifiedLinearUnit，修正线性单元）是一种非常流行的激活函数，广泛应用于深度学习模型中，尤其是在卷积神经网络（CNN）中。

人工智能专属驿站·2025-02-07 13:34

RAG和KAG：AI知识增强的两大“利器”

一文读懂RAG和KAG：AI知识增强的两大“利器”阅读时长：15分钟发布时间：2025-02-07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

·2025-02-07 13:53

Python中的GRU模型

为了解决这些问题，研究人员提出了另一种递归神经网络模型：门控循环单元（GRU）。GRU模型和LSTM模型类似，都可以用于处理序列数据，例如自然语言处理和视频分析。两个模型的区别在于

NoABug·2025-02-07 04:37

RNN/LSTM/GRU 学习笔记

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是用来建模序

Curz酥·2025-02-07 02:52

神经网络Neural Networks概述

深度学习是基于人工神经网络（ANN）技术的发展而不断突破和提升，推动了人工智能的发展。相对的另一领域是生物神经网络（BiologicalNeuralNetwork，BNN）

种花家的码农·2025-02-07 00:40

2024年GitHub上最火的Python项目

82K+机器学习、神经网络(github)(libhunt)Django高效的Web开发框架，促进快速开发。

Allen-Steven·2025-02-07 00:08

目前市场上深度学习简介及沿革发展

1.感知机（Perceptron）及其扩展发展历史1958年：感知机由FrankRosenblatt提出，这是最早的人工神经网络模型，旨在模拟生物神经网络。

Allen-Steven·2025-02-07 00:08

模型蒸馏、量化、裁剪的概念和区别

模型压缩概述1.1模型压缩的重要性随着深度学习技术的快速发展，神经网络模型在各种任务中取得了显著的成功。然而，这些模型通常具有大量的参数和复杂的结构，导致模型体积庞大、计算资源消耗高和推理时间长。

我就是全世界·2025-02-06 22:24

深度学习篇---深度学习相关知识点&关键名词含义

Ronin-Lotus·2025-02-06 21:21

必知！10大机器学习算法

——吴恩达近日热文：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【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】1.K最近邻（KNN）KNN是一种简单却强大的分类算法

·2025-02-06 21:56

空间注意力模块（SAM）和时间注意力模块（TAM）详解及代码复现

在神经网络中，注意力机制主要通过Softmax函数实现，它能够将输入特征映射到0到1之间的概率分布，从而实现特征的加权。空间注意力与时间注意力在

清风AI·2025-02-06 21:47

大型推理模型（LRM）的比较 OpenAI DeepSeek R1 Gemini 2.0

大型推理模型（LRM）的比较OpenAIDeepSeekR1Gemini2.0阅读时长：25分钟发布时间：2025-02-06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

·2025-02-06 17:20

深度可分离卷积_主干网络系列(6) - Xception: 使用深度可分离卷积的深度学习

DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutions工程代码：Github链接0.摘要该论文对Inception模块做了新的解释，认为Inception模块是常规卷积神经网络到深度可分离卷积神经网络的过渡手段

weixin_39630106·2025-02-06 17:22

【单层神经网络】基于MXNet的线性回归实现（底层实现）

写在前面刚开始先从普通的寻优算法开始，熟悉一下学习训练过程下面将使用梯度下降法寻优，但这大概只能是局部最优，它并不是一个十分优秀的寻优算法整体流程生成训练数据集（实际工程中，需要从实际对象身上采集数据）确定模型及其参数（输入输出个数、阶次，偏置等）确定学习方式（损失函数、优化算法，学习率，训练次数，终止条件等）读取数据集（不同的读取方式会影响最终的训练效果）训练模型完整程序及注释fromIPyth

辰尘_星启·2025-02-06 11:43

深度学习与搜索引擎优化的结合：DeepSeek的创新与探索

目录引言1.传统搜索引擎的局限性2.深度学习在搜索引擎中的作用3.DeepSeek实现搜索引擎优化的关键技术3.1神经网络与搜索引擎优化3.2自然语言处理与查询理解3.3深度强化学习与搜索结果排序4.DeepSeek

云边有个稻草人·2025-02-06 10:37

基于深度学习的时空特征融合摔倒检测基于图像序列分析与主成分分析（PCA）的摔倒检测

基于深度学习的时空特征融合摔倒检测该方法采用卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）相结合的方式，通过提取时空特征来进行摔倒检测。

人工智能专属驿站·2025-02-06 09:31

遗传算法与深度学习实战（32）——生成对抗网络详解与实现

）——生成对抗网络详解与实现0.前言1.生成对抗网络2.构建卷积生成对抗网络小结系列链接0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)是一种由两个相互竞争的神经网络组成的深度学习模型

盼小辉丶·2025-02-06 09:59

（Aliyun AI ACP 04）人工智能建模流程与基础知识：深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述

文章目录阿里云人工智能工程师ACP认证考试知识点辅助阅读（AliyunAIACP04）人工智能建模流程与基础知识：深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述I.深度学习算法1️⃣前馈神经网络(FFNs)详解

North_D·2025-02-06 08:24

AI大模型探秘：核心能力与应用场景深度解析

AI：包含很多术语，如：模式识别、自然语言处理、神经网络、机器学习、深度学习、强化学习、人类反馈强化学习等。类比：AI是电力–吴恩达。

程序员辣条·2025-02-06 08:53

二值连接：深度神经网络的轻量级革命

深度神经网络（DeepNeuralNetworks,DNN）近年来在语音识别、图像分类和自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。

步子哥·2025-02-06 06:11

深入浅出之Convolutional Block Attention Module（YOLO）

ConvolutionalBlockAttentionModule（CBAM）是一种用于增强卷积神经网络（CNN）特征表示能力的注意力机制模块。

浩瀚之水_csdn·2025-02-06 04:46

大模型的底层逻辑及Transformer架构

2.深度学习架构大模型基于深度学习技术，通常采用多层神经网络进行特征学习与抽象。其中，Transformer架构是目前主流的大模型架构，它通过自注意力机制和前馈神经网络来处理输入数据。

搏博·2025-02-06 02:04

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