神经第12页

电商数据对接API接口：技术架构、流程与优化策略深度剖析

一、API接口：电商数据流通的“神经中枢”API接口作为连接不同系

Joe13265449558·2025-06-09 10:45

（五）动手学深度学习计算：从数学原理到高效实现的全流程指南

1层和块层和块是深度学习中构建神经网络的基石。层是网络的基本单元，而块是由多个层组成的模块。这种模块化设计不仅提高了网络的表达能力，还增强了代码的可维护性和可读性。

只有左边一个小酒窝·2025-06-09 08:07

《Image Classification with Classic and Deep Learning Techniques》复现

近年来，卷积神经网络（CNN）在大规模数据集（如Image

几何心凉·2025-06-09 07:00

神经网络-Day46

目录一、什么是注意力二、特征图的提取2.1简单CNN的训练2.2特征图可视化三、通道注意力3.1通道注意力的定义3.2模型的重新定义（通道注意力的插入）一、什么是注意力注意力机制，本质从onehot-elmo-selfattention-encoder-bert这就是一条不断提取特征的路。各有各的特点，也可以说由弱到强。其中注意力机制是一种让模型学会「选择性关注重要信息」的特征提取器，就像人类视觉

红衣小蛇妖·2025-06-09 04:02

神经网络-Day44

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportmatplotlib.pyplotasplt#设置中文字体支持plt.rcParams["font.family"]=["SimH

红衣小蛇妖·2025-06-09 04:00

超实用！零基础打造微信表情识别小程序，源码+数据集全公开

技术栈：Python+TensorFlow/Keras+OpenCV，模型基于卷积神经网络（CNN），输入48x48灰度图，输出概率分布。

Uyker·2025-06-09 02:51

李飞飞：World Labs这样实现「空间智能」

2012年，一个名为AlexNet的神经网络引爆了AI研究界，它的表现远远超过所有其他类型的模型，并赢得了当年的ImageNet竞赛。自那

ytsoft001·2025-06-09 01:44

ResNet改进(51)：基于轴向注意力机制的改进ResNet模型

1.创新点解析在计算机视觉领域，卷积神经网络(CNN)一直是图像识别任务的主流架构。近年来，注意力机制的引入为CNN带来了新的改进方向。

点我头像干啥·2025-06-08 20:37

第47节：注意力机制的应用与发展

首先介绍了注意力机制的基本概念和原理，包括其生物学基础和在神经网络中的实现方式。随后详细分析了注意力机制在自然语言处理、计算机视觉和多模态学习等领域的广泛应用。

点我头像干啥·2025-06-08 20:37

深度解析六大AI爬虫工具：crawl4ai、FireCrawl、Scrapegraph-ai、Jina、SearXNG、Tavily技术对比与实战指南

传统爬虫面临技术门槛高、反爬应对复杂、动态内容处理困难等挑战，而AI驱动的爬虫工具通过融合大语言模型（LLM）、图神经网络、自动化解析等技术，正在重塑数据抓取范式。

·2025-06-08 18:26

DeepSeek 技术赋能无人农场协同作业：用 AI 重构农田管理 “神经网”

目录一、引言二、DeepSeek技术大揭秘2.1核心架构解析2.2关键技术剖析三、智能农业无人农场协同作业现状3.1发展现状概述3.2协同作业模式介绍四、DeepSeek的“农场奇妙游”4.1数据处理与分析4.2作物生长监测与预测4.3病虫害防治4.4农机协同作业调度五、实际案例大放送5.1案例一：绿丰农场5.2案例二：阳光果园六、挑战与对策探讨6.1面临的挑战6.2应对策略七、未来展望7.1De

奔跑吧邓邓子·2025-06-08 17:50

论文解读：Locating and Editing Factual Associations in GPT（ROME）

因此： 1、开发了一种因果干预方法，用于识别对模型的事实预测起决定性作用的神经元。 2、为了验证这些神经元是否对应于事实关联的回忆，使用秩一模型编辑(Rank-OneModelEditing,

·2025-06-08 17:19

【BP分类】金枪鱼算法优化BP神经网络TSO-BP故障识别数据分类【含Matlab源码 5003期】

Matlab武动乾坤博客之家

Matlab武动乾坤·2025-06-08 17:45

TPU结构总结

设计目标是为了在TPU上完成所有的推理模型，从而减少和主机CPU的交互，进而满足2015年及今后的神经网络需求。下图是TPU的整体结构框图。

枫溪夜影·2025-06-08 15:37

BasicBlock组件的详解

BasicBlock是ResNet（残差网络）中的核心组件，主要用于解决深度神经网络中的梯度消失问题，同时提升特征表达能力。

浩瀚之水_csdn·2025-06-08 15:04

Python训练day38

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和训练的关系作业：今日代码较少，理解内容即可importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader

Mantanmu·2025-06-08 13:48

Python训练day40

知识点回顾：彩色和灰度图片测试和训练的规范写法：封装在函数中展平操作：除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作：训练阶段随机丢弃神经元，测试阶段eval模式关闭dropout作业：仔细学习下测试和训练代码的逻辑

Mantanmu·2025-06-08 13:17

【人工智能】Transformer、BERT、GPT：区别与联系

它于2017年由Google提出，摒弃了传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(C

若北辰·2025-06-08 06:24

BERT, GPT, Transformer之间的关系

1.2技术定义Transformer是2017年由Vaswani等人提出的神经网络架构（论文

D11PMINDER·2025-06-08 05:24

智慧供水运维管理系统

一、系统架构：四层神经网络的智慧进化智慧供水

GeoSaaS·2025-06-08 03:35

AI 大模型 Transformer 架构技术白皮书 2024

1.大模型技术概述1.1大模型技术的发展历程2006年GeoffreyHinton提出通过逐层无监督预训练的方式来缓解由于梯度消失而导致的深层网络难以训练的问题，为神经网络的有效学习提供了重要的优化途径

AI大模型 lose and dream·2025-06-08 00:49

【推荐算法】推荐算法演进史：从协同过滤到深度强化学习

白熊188·2025-06-08 00:17

【深度学习——RNN心脏病预测】

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章：深度学习100例-循环神经网络（RNN）心脏病预测原作者：K同学啊|接辅导、项目定制难度：新手入门⭐要求：本地读取并加载数据。

豆浆油条sq·2025-06-07 22:36

第1天：认识RNN及RNN初步实验（预测下一个数字）

RNN（循环神经网络）是一种专门设计用来处理序列数据的人工神经网络。它的核心思想是能够“记住”之前处理过的信息，并将其用于当前的计算，这使得它非常适合处理具有时间顺序或上下文依赖关系的数据。

deflag·2025-06-07 22:36

瑞典Sana Agents全国部署：AI驱动的数字化转型革命

这个人口仅千万的国家，数字化程度却常年位居欧盟前三，其成功秘诀在于独特的"三明治战略"：顶层是每年3.5亿欧元的国家创新基金打底，中间层由34个数字创新中心组成神经网络，底层则是全民数字素养计划。

我就是全世界·2025-06-07 18:10

《HarmonyOSNext超全开发指南：UIAbility组件与跨端协作完全解析》

应用的「UI管家」组件，专门负责和用户互动的小能手就像App的"神经元"，每个窗口界面都有它掌控！3大设计理念1️⃣跨端协作王原生支持多设备互传数据，像搭积木一样拼合任务！2️⃣形态百

·2025-06-07 15:47

cnn卷积神经变体

CNN（卷积神经网络）在计算机视觉领域取得了巨大成功，其变体主要围绕结构优化、计算效率、多尺度特征融合和注意力机制展开。

MYH516·2025-06-07 05:07

深度学习网络架构与应用：CNN、RNN、GAN三大核心模型解析

深度学习领域三大核心神经网络架构——卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及生成对抗网络(GAN)各具特色，共同推动着人工智能技术的边界。

you的日常·2025-06-07 04:36

AI入门——AI大模型、深度学习、机器学习总结

超级-码力·2025-06-07 02:24

Ubuntu22.04安装MinkowskiEngine

它支持所有标准神经网络层，例如对稀疏张量的卷积、池化和广播操作。

·2025-06-06 23:57

微型PCB打样厂家选型指南

智能手机、可穿戴设备、医疗电子等高精尖领域，微型PCB（印制电路板）如同设备的“神经中枢”，承载着信号传输、电源分配、元件互联等核心功能。其设计精度与制造质量直接决定了产品的性能上限与可靠性。

农民也会写代码·2025-06-06 23:27

OpenCV零基础极速入门：详解跨平台安装与环境配置（一）

核心架构分为四大层次：核心模块（Core）：矩阵运算、文件IO、基础数据结构图像处理（Imgproc）：滤波、几何变换、特征检测高级视觉（Highgui）：GUI交互、视频流处理机器学习（ML）：SVM、决策树、神经网络

WHCIS·2025-06-06 21:41

第23篇：AI技术实战：基于深度学习的图像识别与分类

目录一、深度学习在图像识别中的应用（一）卷积神经网络（CNN）的关键组件（二）预训练模型迁移学习二、代码示例（一）使用TensorFlow和Keras实现CNN进行图像分类1.数据准备与预处理2.构建CNN

CarlowZJ·2025-06-06 19:31

第四十天打卡

知识点回顾：彩色和灰度图片测试和训练的规范写法：封装在函数中展平操作：除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作：训练阶段随机丢弃神经元，测试阶段eval模式关闭dropout作业：仔细学习下测试和训练代码的逻辑

wswlqsss·2025-06-06 16:41

04 Deep learning神经网络编程基础梯度下降 --吴恩达

梯度下降在深度学习的应用梯度下降是优化神经网络参数的核心算法，通过迭代调整参数最小化损失函数。核心公式参数更新规则：θt+1=θt−η∇J(θ

狂小虎·2025-06-06 16:38

【AI大模型】Transformer架构到底是什么？

从此，循环神经网络（RNN）的缓慢串行成为历史，卷积神经网络（CNN）的局

二进制的Liao·2025-06-06 15:04

基于图神经网络的自然语言处理：融合LangGraph与大型概念模型的情感分析实践

大型概念模型（LargeConceptModels,LCMs）与图神经网络的融合为这一挑战提供了创新解决方案，通过构建基于LangGraph的混合符号-语义处理管道，实现了更精准的情感分析、实体识别和主题

·2025-06-06 14:22

＜记录＞基于pytorch的cifar-10卷积神经网络（CNN）分类

0，开始之前（不使用GPU可以直接跳到第一步）运行环境：win10+py3.7.8+pycharm（可选部分：GPU环境：GTX1660+cuda10.2+cudnn8.1.0）cuda和cudnn简单的说就是两个用于机器学习的包，安装稍有点麻烦训练模型过程中使用GPU加速是可选的，如：device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()els

shc9912·2025-06-06 12:17

第36节：PyTorch基本张量操作

在PyTorch中，张量不仅用于存储数据，还是构建神经网络的基础组件。

点我头像干啥·2025-06-06 12:44

POP3、IMAP、SMTP：三大邮件协议核心差异与应用场景解析

**SMTP**作为邮件传输的中枢神经，负责从客户端到服务器、

weixin_47233946·2025-06-06 12:13

物理信息神经网络杀疯了！Nature+Science=PINN

2024深度学习发论文&模型涨点之——PINN物理信息神经网络（Physics-InformedNeuralNetworks，简称PINN）是一种结合了深度学习和物理学知识的机器学习模型。

·2025-06-06 10:02

深度学习习题2

1.如果增加神经网络的宽度，精确度会增加到一个特定阈值后，便开始降低。造成这一现象的可能原因是什么？

小猪猪_1·2025-06-06 10:01

深度学习习题3

1.训练神经网络过程中，损失函数在一些时期（Epoch）不再减小,原因可能是：1.学习率太低2.正则参数太大3.卡在了局部最小值A1and2B.2and3C.1and3D.都是2.对于分类任务，我们不是将神经网络中的随机权重初始化

·2025-06-06 10:31

02 Deep learning神经网络的编程基础逻辑回归--吴恩达

逻辑回归逻辑回归是一种用于解决二分类任务（如预测是否是猫咪等）的统计学习方法。尽管名称中包含“回归”，但其本质是通过线性回归的变体输出概率值，并使用Sigmoid函数将线性结果映射到[0,1]区间。以猫咪预测为例假设单个样本/单张图片为（x\mathbf{x}x，y\mathbf{y}y），特征向量X=x\mathbf{x}x，则y^\hat{y}y^即为X的预测值，y^\hat{y}y^=P（y

狂小虎·2025-06-06 10:01

MLP多层感知机与Pytorch实现

动手学深度学习——多层感知机（原理解释+代码详解）_多层感知机代码-CSDN博客2.4.1.多层感知机—动手学深度学习2.0.0documentation3.深度理解多层感知机（MLP）|米奇妙妙屋1.神经网络由来神经网络的灵感取自于生物上的神经元细胞

zs_dolphin·2025-06-06 10:30

MLP（多层感知机）

组成在深度学习中，MLP（多层感知机）是一种由多层全连接神经元组成的前馈神经网络，其核心组成部分包括以下几个部分：MLP是一种前馈神经网络，由至少三层神经元组成：输入层：接收原始数据（如像素值、特征向量

jerwey·2025-06-06 09:55

AI应用工程师面试

深度学习则是机器学习的一个分支，它利用深度神经网络来自动学习数据的特征表示，具有强大的特征提取能力，能够处理复杂的非线性问题。解释梯度下降算法的原理。梯度下降是一种优化算法，用于最小化损失函数。

道亦无名·2025-06-06 08:46

DeepAlignmentNetwork 项目常见问题解决方案

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepAlignmentNetwork基础介绍DeepAlignmentNetwork是一个用于人脸对齐的开源项目，它基于卷积神经网络实现

吉生纯Royal·2025-06-06 07:39

DeepAlignmentNetwork 安装和配置指南

https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepAlignmentNetwork1.项目基础介绍和主要编程语言DeepAlignmentNetwork是一个用于人脸对齐的深度神经网络项目

邴念韶Monica·2025-06-06 07:39

ESOP交易系统搭建全景指南：从合规基石到价值跃迁

第一章重新定义ESOP：合规性与流动性的平衡艺术1.1ESOP的本质演进传统认知误区：员工持股计划=股权分配工具现代定义：ESOP是企业资本运作的中枢神经系统，贯穿“激励授予→行权管理→减持流通→市值协同

Ashlee_code·2025-06-06 04:23

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