神经网络量化第12页

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

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

关于大模型的一些想法

这个生成器生成的不是文字，字词也不是句子，是概率，是可以量化的概率。输入：写一句3个字的我对你进行批评的话从这里，AI就可以找到关键词

Xeovei·2024-02-20 04:10

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

Linux网络----防火墙

一、安全技术和防火墙1、安全技术入侵检测系统（IntrusionDetectionSystems）：特点是不阻断任何网络访问，量化、定位来自内外网络的威胁情况，主要以提供报警和事后监督为主，提供有针对性的指导措施和安全决策依据

AH努力中·2024-02-20 04:46

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

《A++ 敏捷开发》- 5 量化管理从个人开始

我：你们管理层和客户都比较关心项目的进度，项目是否能按时完成？请问你们过去的项目如何？开发：我们现在就是走敏捷开发，两周一个迭代。每次迭代前，我们聚一起开会，把所有用户故事按优先级排序，估计这个迭代可以完成哪些任务？然后放在看板的待办事项里。每天我们会做站立会议，监控实际的进展。我：你们都能按计划在冲刺迭代里把所有任务开发好吗？开发想了一下，说：我们也有延误出现，有些模块不能在计划的冲刺里完成。我

EdmondSung·2024-02-20 03:00

【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

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

建立有效的绩效考核体系，优化心智改变人生的脚本！

过度追求量化结果的“绩效化”带给企业伤害，财务主导的经营模式会导致企业创造力低下、产品研发投入缩水，最终侵蚀企业核心竞争力，而业务研发才是企业长远的发展之道。

情缘姐·2024-02-20 02:49

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

图片的位深度

位深度是通过指定用于表示每种颜色的二进制位数（0和1）来量化的。对于灰度图像，位深度量化了有多少独特的阴影可用；对于彩色图像，每种原色（红色、绿色和蓝色）通常由其位深度指定的强度值范围来表示。

HWL5679·2024-02-20 01:08

自律有度

图片发自App这个贵那个贵健康有多贵市场经济下每种产品都被商品化贴上了价格标签每次服务也都被量化被制定了相应的收费标准健康怎么定价如何量化怎么制定标准应该是每个人最需要的回答健康无价尺度自己把做事想到它时间不挤有度就不会差

神于天圣于地·2024-02-20 01:16

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

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

高效能人士的睡眠和饮食原则

时间的自由就是人生的自由那么如何量化提高睡眠质量？我们可以运用工具来帮助我们，比如软件sleepcycle和硬件up、up3、up4。要达到高效，我们还要保持很好的饮食习惯。

雨后de枫叶·2024-02-19 23:30

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

目标检测算法之YOLOv5在乒乓球赛事中运动员行为分析领域的应用实例详解（优化版--下）

**模型推理优化**：-使用ONNXRuntime的定制配置，如启用自动形状推测和启用量化模式，来进一步提高模型推理速度。3.**结果后处理优化**：-使用更高效的非极大值抑制（NMS）实现，如使用

小嘤嘤怪学·2024-02-19 23:06

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

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

探索设计模式的魅力：迭代器模式让你轻松驾驭复杂数据集合

个人主页：danci_系列专栏：《设计模式》制定明确可量化的目标，并且坚持默默的做事。

danci_btq·2024-02-19 21:21

Flink 2.0 状态存算分离改造实践

FFA2023核心技术（一）中的分享，内容关于Flink2.0状态存算分离改造实践的研究，主要分为以下四部分：Flink大状态管理痛点阿里云自研状态存储后端Gemini的存算分离实践存算分离的进一步探索批量化存算分离适用场景一

·2024-02-19 20:28

【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

【机器学习笔记】10 人工神经网络

人工神经网络发展史1943年，心理学家McCulloch和逻辑学家Pitts建立神经网络的数学模型，MP模型每个神经元都可以抽象为一个圆圈，每个圆圈都附带特定的函数称之为激活函数，每两个神经元之间的连接的大小的加权值即为权重

RIKI_1·2024-02-19 19:07

销售话术对成单有啥影响

我们通过一个神经网络来拟合这么个关系，即需要用数据去训练一个神经网络模型（成单概率模型），我们可以使用MLP来实现，MLP是一个多层感知器，能够轻松的模拟输入（坐席说的话）和输出（成单）之间的非线性关系

wxl781227·2024-02-19 19:31

互联网加竞赛大数据分析：基于时间序列的股票预测于分析

这四种分析方法的共同特点都是跳出变动成分的分析角度，从时间序列本身出发，力求得出前期数据与后期数据的量化关系，从而建立前期数据为自变量，后期数据为因变量的模型，达到预测的目的。来个通俗的比喻，大前天

Mr.D学长·2024-02-19 19:00

NLP_自然语言处理项目(2)：seq2seq_attention_机器翻译（基于PyTorch）

1、seq2seq_attention_机器翻译seq2seq_attention是一种基于神经网络的机器翻译模型，它通过编码器和解码器两个部分实现翻译功能。

@硬train一发·2024-02-19 18:56

ChatGPT魔法1：背后的原理

1.AI的三个阶段1）上世纪50~60年代，计算机刚刚产生2）Machinelearning3）Deeplearning，有神经网络，最有代表性的是ChatGPT,GPT(GenerativePre-TrainedTransformer

王丰博·2024-02-19 18:22

Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化

p=33566原文出处：拓端数据部落公众号生成对抗网络（GAN）是一种神经网络，可以生成类似于人类产生的材料，如图像、音乐、语音或文本。

·2024-02-19 18:13

精通PyTorch：如何选择合适的优化器和损失函数

精通PyTorch：如何选择合适的优化器和损失函数引言PyTorch优化器概览PyTorch损失函数解析高级优化技巧优化器和损失函数的实战应用1.卷积神经网络（CNN）的应用实例2.循环神经网络（RNN

walkskyer·2024-02-19 16:38

深度学习：开启人工智能的未来探索之旅

深度学习的概念与原理深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其核心理念是通过模拟人脑神经网络的多层次结构，实现对复杂数据的学习和分析。人工神经网络是一种模拟生

快乐非自愿·2024-02-19 16:05

【深度学习】Pytorch 系列教程（二）：PyTorch数据结构：1、Tensor（张量）： GPU加速（GPU Acceleration）

它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种类型的神经网络模型。下面

QomolangmaH·2024-02-19 16:28

深度学习的应用实例

自然语言处理（NLP）情感分析：深度学习模型如循环神经网络（RNN）和Transformer等已被广泛用于情感分析任务，例如识别文本中的情感倾向或情感类别。

数字化信息化智能化解决方案·2024-02-19 16:27

基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解，侧重模型推导细化以及LAC分词实践

基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解，侧重模型推导细化以及LAC分词实践1.GRU简介GRU（GateRecurrentUnit）门控循环单元，是[循环神经网络]（RNN）的变种种

·2024-02-19 16:10

深度神经网络中的BNN和DNN：基于存内计算的原理、实现与能量效率

引言深度神经网络（DNN）在机器学习领域越来越受欢迎，其在一系列任务中展现出最先进的性能。为了达到最佳结果，通常需要大量的训练数据和大型模型，从而使得训练和推理过程变得复杂。