神经网络-RNN 第2页

部分激活函数可视化

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义激活函数defsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))deftanh(x):returnnp.tanh

Keyshal_Wei·2025-03-19 11:02

RNN及其变体

第三章RNN及其变体1认识RNN模型【根据RNN内部结构，可以分为哪几类】定义循环神经网络：一般接受的一序列进行输入，输出也是一个序列作用和应用场景RNN擅长处理连续语言文本，机器翻译、文本生成、文本分类

EmbodiedTech·2025-03-19 11:00

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）构建神经网络

构建神经网络获取训练设备定义类模型层nn.Flattennn.Linearnn.ReLUnn.Sequentialnn.Softmax模型参数补充说明argmax神经网络是由一些层或者模块组成的，这些层和模块会对数据进行各种操作

Fansv587·2025-03-19 11:58

用SpringMvc做一个简易计算器

publicclassJiSuan{privateintnumOne;privateintnumTwo;privateStringyunSuan;privateintresult;publicintgetNumOne(){returnnumOne

little 源·2025-03-19 10:20

基于MATLAB的遗传算法优化BP神经网络航空发动机寿命预测

基于MATLAB的遗传算法优化BP神经网络航空发动机寿命预测一、基本原理与优化框架遗传算法（GA）与BP神经网络的结合（GA-BP）主要通过全局搜索优化BP神经网络的初始权值和阈值，解决传统BP易陷入局部最优

默默科研仔·2025-03-19 09:41

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）自动微分

使用torch.autograd自动微分张量、函数和计算图计算梯度禁用梯度追踪关于计算图的更多信息张量梯度和雅可比乘积在训练神经网络时，最常用的算法是反向传播。

Fansv587·2025-03-19 06:20

深度学习中的Channel，通道数是什么？

-CSDN博客如何理解卷积神经网络中的通道（channel）_神经网络通道数-CSDN博客深度学习-卷积神经网络—卷积操作详细介绍_深度卷积的作用-CSDN博客正文：在跑深度学习代码的过程中，经常遇到的一个报错是

%KT%·2025-03-19 02:39

AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构

深度学习、模型架构、可拓展性、神经网络、机器学习1.背景介绍深度学习作为人工智能领域最前沿的技术之一，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展。

AI大模型应用之禅·2025-03-19 02:09

大模型黑书阅读笔记--第一章

cnn,rnn达到了极限，憋了三十年（这段时间已经有注意力了，并且注意力也加到了cnn，rnn中，但没啥进展）憋来了工业化最先进的transformertransformer的核心概念可以理解为混合词元

53年7月11天·2025-03-19 01:29

理解深度学习1-简介

深度神经网络是一类机器学习模型，将其应用到数据上的过程称为深度学习。目前，深度网络是最强大和最实用的机器学习模型之一，常见于日常生活中。我们常常用自然语言处理（Nat

shangjg3·2025-03-18 21:35

如何计算一个7B的模型训练需要的参数量以及训练时需要的计算资源

这些参数主要分布在以下几个部分：Transformer层：多头注意力机制（Multi-HeadAttention）前馈神经网络（Feed-ForwardNetwork）嵌入层（EmbeddingLayer

yxx122345·2025-03-18 20:59

【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

wlz249·2025-03-18 16:28

注意力机制+多尺度卷积

multi-scalepathattentionresidualnetworkforfaultdiagnosisofrotatingmachines方法：论文介绍了一种用于旋转机械故障诊断的多尺度卷积神经网络结构

一只小小的土拨鼠·2025-03-18 14:39

论文笔记：Deep Algorithm Unrolling for Blind Image Deblurring

这是一篇CVPR2020的去模糊论文，主要是通过传统与深度相结合，将迭代次数变成神经网络的层数，使网络结构的网络结构更加具有解释性。

爱学习的小菜鸡·2025-03-18 09:55

人工智能技术篇*卷(三)

接下来，我们在神经网络方面继续展开神经网络多层感知机（MLP）解决问题：多层感知机是一种基本的前馈神经网络，可用于解决分类和回归问题。

code_stream·2025-03-18 04:46

分治思想--快速排序 | 优先队列：力扣215. 数组中的第K个最大元素

classSolution:deffindKthLargest(self,nums:List[int],k:int)->int:nums.sort()returnnums[-k]方法2：分治思想，也即是快速排序中的主要部分进行变体

剑圣土豆·2025-03-18 04:15

leetcode 215. 数组中的第 K个最大的元素（堆排序，C语言）

*)b-*(int*)a;}intfindKthLargest(int*nums,intnumsSize,intk){qsort(nums,numsSize,sizeof(int),cmp);returnnums

Oh?Geostatistics…·2025-03-18 04:43

神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝

相反，已知生物神经网络使用高效的稀疏连接。为了在不牺牲准确性的情况下减少内存、电池和硬件消耗，通过减少模型中的参数数量来确定压缩模型的最佳技术是很重要的。

程序先锋·2025-03-18 04:41

深入解析Quantum-GABP：量子神经网络的实现与应用

深入解析Quantum-GABP：量子神经网络的实现与应用引言在现代科技飞速发展的今天，量子计算与神经网络的结合成为了研究热点。

m0_57781768·2025-03-18 02:52

量子神经网络（Quantum Neural Network）：结合量子计算的 AI 新探索

量子神经网络（QuantumNeuralNetwork，QNN）作为这两个领域的交叉点，正吸引着越来越多的研究兴趣。

盼达思文体科创·2025-03-18 01:20

Pytorch 小记第八回：GoogleNet卷积神经网络模型代码

本次小记，提供了一份基于pytorch的GoogleNet卷积神经网络模型的代码。除此之外，对代码中不容易理解的部分进行了讲解。

Start_Present·2025-03-18 01:15

pytorch的使用：卷积神经网络模块

1.读取数据分别构建训练集和测试集（验证集）DataLoader来迭代取数据使用transforms将数据转换为tensor格式#定义超参数input_size=28#图像的总尺寸28*28num_classes=10#标签的种类数num_epochs=3#训练的总循环周期batch_size=64#一个撮（批次）的大小，64张图片#训练集train_dataset=datasets.MNIST(

樱花的浪漫·2025-03-18 00:11

PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝

而众所周知，生物神经网络使用高效的稀疏连接（生物大脑神经网络balabala啥的都是稀疏连接的），考虑到这一点，为了减少内存、容量和硬件消耗，同时又不牺牲模型预测的精度，在设备上部署轻量级模型，并通过私有的设备

小风_·2025-03-18 00:41

Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术

在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。为了解决这个问题，研究者们提出了多种正则化技术，其中之一就是Dropout。什么是Dropout？Dropout是一种正则化技术，由Hinton和他的学生在2012年提出。它通过在训练过程中随机“丢弃”（即暂时移除）网络中的一些神经元

冰蓝蓝·2025-03-17 23:37

【深度学习基础】第二十四课：softmax函数的导数

2.softmax函数的导数假设神经网络输出层的激活函数为softmax函数，用以解决多分类问题。在反向传播时，就需要计算softmax函数的导数，这也就是本文着重介绍的内容。

x-jeff·2025-03-17 21:15

AI如何创作音乐及其案例

AI创作音乐主要有以下几种方式：基于深度学习的生成模型深度神经网络：通过大量的音乐数据训练，让AI学习音乐的结构、旋律、和声、节奏等特征。

alankuo·2025-03-17 21:44

【sklearn 01】人工智能概述

长远目标是让机器实现人工智能，但目前我们仍处在非常初始的阶段，甚至不能称为智能机器学习是指通过数据训练出能完成一定功能的模型，是实现人工智能的手段之一，也是目前最主流的人工智能实现方法深度学习则是机器学习的分支，超过8层的神经网络模型就叫深度学习

@金色海岸·2025-03-17 20:41

请编写一个Python程序，实现WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测功能。

实现一个基于鲸鱼优化算法（WOA）优化的卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）的多输入单输出回归预测功能是一个复杂的任务，涉及到多个步骤和组件。

2301_81121233·2025-03-17 17:21

网络神经架构的概念及其实际应用

###网络神经架构的概念**网络神经架构（NeuralNetworkArchitecture）**是指用于构建和组织人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks,ANN）的结构和方法。

2301_81121233·2025-03-17 17:50

如何使用 Python 实现生成对抗网络

GAN模型由两个神经网络组成：一个生成器和一个判别器。生成器的任务是以噪声为输入，生成看似真实的图像；而判别器则需要根据输入的图像，判断该图像是真实的还是由生成器生成的。

NoABug·2025-03-17 17:15

GAN模型的Python应用——生成对抗网络

GAN模型由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器用于生成假样本，判别器用于评估真实性。

代码编织匠人·2025-03-17 17:15

【Attention】SEAttention

SEAttention摘要卷积神经网络（CNNs）的核心构建模块是卷积算子，它使网络能够通过在每一层的局部感受野内融合空间和通道信息来构建有价值的特征。

shanks66·2025-03-17 12:12

【sklearn 04】DNN、CNN、RNN

DNNDNN（DeepNeuralNetworks，深度神经网络）是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数，需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN（convolutionalNeuralNetworks

@金色海岸·2025-03-17 09:24

从LLM出发：由浅入深探索AI开发的全流程与简单实践（全文3w字）

文章目录第一部分：AI开发的背景与历史1.1人工智能的起源与发展1.2神经网络与深度学习的崛起1.3Transformer架构与LLM的兴起1.4当前AI开发的现状与趋势第二部分：AI开发的核心技术2.1

码事漫谈·2025-03-17 09:48

java实现卷积神经网络CNN（附带源码）

Java实现卷积神经网络（CNN）项目详解目录项目概述1.1项目背景与意义1.2什么是卷积神经网络（CNN）1.3卷积神经网络的应用场景相关知识与理论基础2.1神经网络与深度学习概述2.2卷积操作与卷积层原理

Katie。·2025-03-17 07:38

MobileNet家族：从v1到v4的架构演进与发展历程

MobileNet是一个专为移动设备和嵌入式系统设计的轻量化卷积神经网络（CNN）家族，旨在在资源受限的环境中实现高效的图像分类、对象检测和语义分割等任务。

彩旗工作室·2025-03-17 05:44

Vision Transformer (ViT) 详细描述及 PyTorch 代码全解析

它摒弃了传统卷积神经网络(CNN)的卷积操作，而是将图像分割成patches，并将这些patches视为序列输入到Transformer编码器中。

AIGC_ZY·2025-03-17 02:23

YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现

近年来，深度学习技术的突破，特别是卷积神经网络（CNN）的崛起，使得目标检测技术取得了显著进展。

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-16 23:03

【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结

文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3、多层神经网络训练方法一

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-16 23:02

leetcode 102. 二叉树的层序遍历

方法一：用两个数组进行迭代遍历classSolution{publicList>levelOrder(TreeNoderoot){if(root==null){returnnewArrayList>()

不吃元西·2025-03-16 20:39

YOLO11改进-模块-引入多尺度差异融合模块MDFM

近年来，卷积神经网络（CNN）在具有挑战性的RSCD任务中展现出了良好的效果。然而，这些方法未能有效地融合双时相特征，也未提取出对后续RSCD任务有益的有用信息。

一勺汤·2025-03-16 19:05

DG-Manba模型详解及代码复现

这种机制允许模型根据输入数据的特征动态调整其行为，类似于递归神经网络（RNN）中的门控机制，但在状态空间模型（SSM）的框架下提供了更广泛的应用可能性。通过这种方式，DG-Ma

清风AI·2025-03-16 19:03

YOLO优化之扫描融合模块（SimVSS Block）

传统的卷积神经网络（CNN）虽然在目标检测领域取得了显著进展，但仍存在局限性，如局部关注性导致难以有效检测不同尺度的目标。

清风AI·2025-03-16 19:00

即插即用模块--KANLinear

KAN网络KAN网络即Kolmogorov-Arnold网络，是一类基于Kolmogorov-Arnold表示定理的神经网络架构，具有强大的非线性表达能力。

苏格拉没有鞋底·2025-03-16 17:51

Day25：剑指 Offer 29. 顺时针打印矩阵

代码实现模拟classSolution{publicint[]spiralOrder(int[][]matrix){if(matrix.length==0){returnnewint[]{};}intm

学而知不足~·2025-03-16 17:49

Python中的代码测试

1、测试函数先编写一个简单的函数：name_fun.pydefget_name(first,last):"""生成全名"""name=first+''+lastreturnname.title()name.pyfromname_funimp

小白的高手之路·2025-03-16 14:25

【杨乐昆何凯明AI论文】没有归一化的Transformer模型

摘要：归一化层在现代神经网络中无处不在，长期以来一直被视为不可或缺的组成部分。本研究表明，通过使用一种极其简单的技术，没有归一化的Transformer模型可以达到相同或更好的性能。

东临碣石82·2025-03-16 11:02

深入探究YOLO系列的骨干网路

其通过将整个图像作为输入，并且直接在图像上通过一个单独的神经网络输出每个检测框的类别预测和边界框信息。为了更好地理解YOLO系列，我们需要先了解它所使用的骨干网路。

编码实践·2025-03-16 10:59

《Python深度学习》第四讲：计算机视觉中的深度学习

其实，这一切都离不开深度学习中的卷积神经网络（CNN）。今天，我们就来深入了解一下CNN是如何工作的。5.1卷积神经网络简介先来看下卷积神经网络（CNN）是什么。

earthzhang2021·2025-03-16 10:56

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