神经第11页

2025车载以太网技术全景解析：智能汽车的神经网络如何进化？

长春市嘉木科技有限公司·2025-06-12 10:45

Python训练营打卡 Day39

图像数据与显存知识点回顾图像数据的格式：灰度和彩色数据模型的定义显存占用的4种地方模型参数+梯度参数优化器参数数据批量所占显存神经元输出中间状态batchisize和训练的关系图像数据与显存1.图像数据的格式灰度图像

·2025-06-12 01:44

深度学习框架pytorch入门与实践

深度学习框架pytorch是由Facebook开发的一种开源机器学习库，它可以用于构建和训练神经网络模型。本文将介绍pytorch的入门知识和实践技巧。

风吹晚风悠·2025-06-11 21:48

算力安全标准与异构芯片架构演进方向

当前算力体系正面临双重挑战：一方面，异构计算架构的快速演进推动了光子计算、神经形态计算等新型计算范式的突破；另一方面，工业互联网、医疗影像等高精度场景对算力可靠性提出了严苛要求。

智能计算研究中心·2025-06-11 21:47

（九）现代循环神经网络（RNN）：从注意力增强到神经架构搜索的深度学习演进

现代循环神经网络的内容，将介绍几种先进的循环神经网络架构，包括门控循环单元（GRU）、长短期记忆网络（LSTM）的变体，以及注意力机制等。这些内容将帮助你更深入地理解循环神经网络的发展和应用。

·2025-06-11 21:15

（十）量子注意力机制：深度学习与量子计算的交叉融合探索

1.1注意力机制的核心思想在传统的序列模型中，如循环神经网络（RNN），模型在处理每个时间步时，通常会使用固定长度的上下文（如前一个隐藏状态

只有左边一个小酒窝·2025-06-11 21:15

【深度学习解惑】结合神经网络结构剪枝或知识蒸馏，能否把 Inception 精剪到 mobile‑friendly 仍保持精度？

Inception系列模型移动端压缩研究报告摘要Inception系列卷积神经网络（如GoogLeNet/Inceptionv1、v3等）通过模型剪枝和知识蒸馏等压缩技术可以显著减小模型规模，使其更适合移动端部署

云博士的AI课堂·2025-06-11 16:12

【深度学习解惑】NAS（神经架构搜索）是否能自动发现 Inception 类似的多分支结构？已有哪些工作验证？

目录核心命题与验证NAS发现多分支结构的原理关键验证工作与实验代码实现范式挑战与未来方向参考文献1.核心命题与验证核心命题：“NAS能否在不预设先验的情况下，自动发现类似Inception的多尺度并行结构？”验证结论：✅已被多项研究证实：GoogleBrain的PNASNet(2018)首次通过NAS发现密集分支连接结构MIT的FBNetV3(2021)在移动端搜索出类Inception的"多核并

云博士的AI课堂·2025-06-11 16:42

从原理到实战：一文读懂深度学习核心技术与应用

一、深度学习演进简史萌芽期（1943-2006）1943年McCulloch-Pitts神经元模型提出1986年R

AI—levey·2025-06-11 16:40

基于卷积神经网络的 Fashionminsit 数据集分类

实验目的1.理解卷积神经网络（CNN）。2.掌握数据预处理和增强技术：学习如何通过数据增强技术（如旋转、缩放、剪切等）来增加模型的泛化能力，减少过拟合。

ʚɞ 长腿欧巴·2025-06-11 15:33

AI 人工智能深度解析：从基础到前沿，全面掌握未来科技

https://www.captainbed.cn/ccc文章目录AI人工智能深度解析：从基础到前沿，全面掌握未来科技一、AI发展历程与现状1.1AI发展里程碑1.2当前AI技术格局二、核心技术深度解析2.1神经网络架构演进

二川bro·2025-06-11 11:06

nnUNet V2修改网络——暴力替换网络为Swin-Unet

传统方法主要依赖卷积神经网络（CNN），尤其是U-Net及其变体，通过局部卷积操作和跳跃连接提取多尺度特征。然

w1ndfly·2025-06-11 09:20

Simulink判断运算选择全攻略：从基础到创新智能决策系统设计

在动态系统建模的世界里，判断运算如同赋予模型"思考能力"的神经中枢。

芯作者·2025-06-11 09:18

大模型系列——大模型核心技术解析：参数量、量化、Zero版本与模型蒸馏

文章目录大模型系列——大模型核心技术解析：参数量、量化、Zero版本与模型蒸馏一、大模型的参数量：智能的"神经元"基础1.1参数量的定义与表示1.2参数量与模型性能的关系1.3参数量爆炸带来的挑战二、大模型量化技术

猫猫姐·2025-06-11 08:42

脑机新手指南（五）：开源代码库EEGsynth的学习（上）

相反，它是一个跨学科的协作项目，旨在将程序员、音乐家、艺术家、神经科学家和开发者聚集在一起，进行科学和艺术探索。2.项目特点开源与开放硬件：遵循开源和开放硬

Brduino脑机接口技术答疑·2025-06-11 02:00

脑机新手指南（一）：BCILAB 脑机接口工具箱新手入门指南

一句话总结：BCILAB是免费开源的脑机接口研究工具包，相当于“脑电信号处理的MATLAB版积木库”，内置了从脑电数据读取、预处理、特征提取到分类模型训练的全流程工具，特别适合零编程基础的生物医学工程、神经科学新手快速入门脑机接口

Brduino脑机接口技术答疑·2025-06-11 02:30

Brduino脑机连载（十八）脑电采集中眨眼、闭眼、咬牙等特殊动作在脑电波形中的体现

了解这些特殊动作在脑电波中的具体体现，对于准确解读脑电信号、排除干扰以及进行相关的神经科学研究和临床诊断等都有着重要意义。今天我们详细探讨一下这个话题。

Brduino脑机接口技术答疑·2025-06-11 02:29

激活函数介绍

激活函数（ActivationFunction）是神经网络中非常重要的组成部分，它决定了神经元的输出，并引入了非线性，使得神经网络能够学习复杂的模式。

东皇太星·2025-06-11 01:20

python训练营打卡第41天

简单CNN知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入→卷积层→

·2025-06-10 16:16

基于 CNN-SHAP 分析卷积神经网络的多分类预测【MATLAB】

特别是在图像识别、文本分类、医学诊断等领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）已成为实现高精度多分类任务的重要工具。

沅_Yuan·2025-06-10 16:15

matlab时序预测并绘制预测值和真实值对比曲线

（1）时序预测（2）绘制预测值和真实值对比曲线（3）绘制真实值和预测值的误差对比曲线（4）可以通过更改参数显示多个预测值神经网络预测/Forecasting.m,1872神经网络预测/test.xls,

leo__520·2025-06-10 16:45

吴恩达机器学习入门笔记（Week 1）

（Terminology）线性回归模型(Linearregression)代价函数（costfunction）学习资源及工具1、课程资源：B站大学2、相关工具：Jupter&Github3、书籍资源：神经网络与深度学习

冒冒喵·2025-06-10 14:58

(七) 深度学习进阶：现代卷积神经网络技术解析与应用实践

1深度卷积神经网络（AlexNet）AlexNet是由AlexKrizhevsky、IlyaSutskever和GeoffreyHinton于2012年提出的卷积神经网络，它在当年的ImageNet图像识别挑战赛中取得了突破性进展

只有左边一个小酒窝·2025-06-10 14:28

Tensorflow 训练时运行越来越慢，重启后又变好是什么原因？

想象一下，你在精心设计一个复杂的神经网络架构，花费了大量的时间和精力去调整超参数、优化数据集

cda2024·2025-06-10 11:11

基于大模型预测的难治性青光眼诊疗方案研究报告

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点二、大模型预测难治性青光眼的原理与方法2.1大模型介绍2.2数据收集与预处理2.3模型训练与优化三、术前风险预测与准备3.1术前眼压及视神经损伤风险预测

LCG元·2025-06-10 09:26

晒子女照片=跨境炸弹！家庭如何避免数据泄露行为

短短几小时，这条动态在韩国网络上引发轩然大波，甚至被《韩国中央日报》以《每月津贴1400万韩元的中国女孩》为题报道，刺痛了无数网友的神经。这场“炫富秀”看似是家庭的荣耀，实则埋下了一颗

数据与人工智能律师·2025-06-10 07:18

神经网络-Day49

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#======================配置与设备

红衣小蛇妖·2025-06-10 07:14

深入剖析 AI 大模型神经网络的原理

深入剖析AI大模型神经网络的原理本人掘金号，欢迎点击关注：掘金号地址本人公众号，欢迎点击关注：公众号地址一、引言在当今的科技领域，人工智能（AI）大模型正以前所未有的速度改变着我们的生活。

Android 小码蜂·2025-06-10 07:13

深入探讨AI 神经网络：类型、特点与创新应用

在人工智能的发展过程中，神经网络扮演着至关重要的角色。神经网络是一种模拟人类大脑神经元结构的计算模型，它通过大量的神经元相互连接并进行信息处理，从而实现对数据的分析和预测。

fanxbl957·2025-06-10 07:11

深度学习入门：Python搭建简单神经网络模型

在人工智能浪潮中，深度学习凭借强大的特征提取与模式识别能力成为核心技术，而神经网络则是深度学习的基石。

缑宇澄·2025-06-10 07:10

深入剖析AI大模型：用神经网络构建医疗影像辅助诊断系统

今天以一个具体的场景来说说怎么构建一个神经网络。就拿医疗领域来说，在医疗领域，精准的影像诊断对疾病治疗至关重要。

chilavert318·2025-06-10 06:39

神经网络学习-神经网络简介【Transformer、pytorch、Attention介绍与区别】

神经网络学习笔记本笔记总结了神经网络基础理论、常见模型结构、优化方法以及PyTorch实践，适用于初学者和进阶者查阅学习。

Crabfishhhhh·2025-06-10 06:39

AI推荐系统演进史：从协同过滤到图神经网络与强化学习的融合

万米商云·2025-06-10 06:33

《Python星球日记》第84天：Q-Learning 与 DQN

核心元素与术语二、Q-Learning算法详解1.Q表更新公式2.探索与利用（ExplorationvsExploitation）3.Q-Learning示例三、DQN（DeepQ-Network）算法1.使用神经网络近似

Code_流苏·2025-06-10 04:55

手动给中文分词和直接用神经网络RNN做有什么区别

手动分词和基于神经网络（如RNN）的自动分词在原理、实现方式和效果上有显著差异，以下是核心对比：1.实现原理对比对比维度手动分词（规则/词典驱动）神经网络RNN分词（数据驱动）核心逻辑人工定义规则或词典

·2025-06-10 02:06

神经元激活函数在神经网络里起着关键作用

神经元激活函数在神经网络里起着关键作用，它能为网络赋予非线性能力，让网络可以学习复杂的函数映射关系。

MYH516·2025-06-10 02:36

深度神经网络隐藏层数,神经网络的隐藏层理解

神经网络隐藏层是什么一个神经网络包括有多个神经元“层”，输入层、隐藏层及输出层。输入层负责接收输入及分发到隐藏层（因为用户看不见这些层，所以见做隐藏层）。

「已注销」·2025-06-10 02:36

神经网络隐藏层

神经网络中隐藏层的数量是一个超参数，其选择取决于任务复杂度、数据规模和计算资源。

MYH516·2025-06-10 02:04

自然语言处理助力AI人工智能实现智能交互

从基础概念到前沿应用，系统解析NLP的核心原理（如句法分析、语义理解、生成模型）、关键算法（如Transformer、预训练模型）及数学基础（统计语言模型、神经概率模型）。通过实

·2025-06-10 01:01

可解释性医疗影像算法解析

研究聚焦卷积神经网络（CNN）与注意力机制的双向协同作用，量化分析其在肺结节检测、肿瘤分割等场景中的特征可视化效果。

智能计算研究中心·2025-06-09 22:43

day46 python预训练模型补充

目录一、预训练模型的背景知识二、实验过程（一）实验环境与数据准备（二）预训练模型的选择与适配（三）训练策略三、实验结果与分析四、学习总结与展望一、预训练模型的背景知识在传统的神经网络训练中，模型的参数是随机初始化的

xiaohanbao09·2025-06-09 20:32

第四十一天打卡

简单CNN知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入→卷积层→

wswlqsss·2025-06-09 18:15

【深度学习】自编码器：数据压缩与特征学习的神经网络引擎

之前的文章参考下面的链接：【深度学习】线性因子模型：数据降维与结构解析的数学透镜【学习笔记】强化学习：实用方法论【学习笔记】序列建模：递归神经网络（RN

瑶光守护者·2025-06-09 17:41

BayesFlow：基于神经网络的摊销贝叶斯推断框架

贝叶斯推断为不确定性条件下的推理、复杂系统建模以及基于观测数据的预测提供了严谨且功能强大的理论框架。尽管贝叶斯建模在理论上具有优雅性，但在实际应用中经常面临显著的计算挑战：后验分布通常缺乏解析解，模型验证和比较需要进行重复的推断计算，基于仿真的工作流程（如校准、参数恢复、敏感性分析）的计算复杂度极高。这些计算瓶颈长期制约着贝叶斯工作流程的实际部署，直到BayesFlow框架的出现为这些问题提供了创

·2025-06-09 14:16

Neus复现（DTU数据集）

复现参考链接：1、Ubuntu复现NeuS（用体绘制学习神经隐式曲面用于多视图重建）——NeRF应用：表面重建_neus复现-CSDN博客2、Ubuntu18.04复现NeuS（Pytorch）_neus

ashore_xsl·2025-06-09 13:10

（三）动手学线性神经网络：从数学原理到代码实现

1线性回归线性回归是一种基本的预测模型，用于根据输入特征预测连续的输出值。它是机器学习和深度学习中最简单的模型之一，但却是理解更复杂模型的基础。1.1线性回归的基本元素概念理解：线性回归假设输入特征和输出之间存在线性关系。具体来说，假设有一个输入特征向量xxx和一个目标值yyy，线性回归模型的目标是找到一个线性函数f(x)f(x)f(x)，使得f(x)f(x)f(x)尽可能接近yyy。线性回归模型

只有左边一个小酒窝·2025-06-09 13:09

（六）卷积神经网络：深度学习在计算机视觉中的应用

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一类专门用于处理具有网格结构数据（如图像、音频）的深度学习模型。

只有左边一个小酒窝·2025-06-09 13:37

狂登Nature子刊！2025年KAN还是大势！

KAN在多个领域展现出卓越性能，包括时间序列预测、图学习任务以及卷积神经网络的改进

沃恩智慧·2025-06-09 12:03

智源线虫登Nature子刊封面,具身智能迎新纪元

1.项目概述北京智源人工智能研究院24年年末提出了BAAIWorm天宝——一个全新的、基于数据驱动的生物智能模拟系统，首次实现秀丽线虫神经系统、身体与环境的闭环仿真。

bhoigu·2025-06-09 12:02

第十二课：大白话教你什么是感知机

感知机：神经网络的"幼稚园小朋友"一：感知机是啥？

顽强卖力·2025-06-09 11:24

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