神经

对上一节的NN网络中的前向和反向传递函数进行详解

网络说明前向传递函数单个神经节点的前向传递为：outputN=sigmoid(∑i=0n(outputiN−1∗Wi)+b)outputN=ReLU(∑i=0n(outputiN−1∗WiN)+b)output
@DaKeXiaoLe·2025-06-18 13:18

《思考是幻觉，自由是剧本》：“独立思考”是精英编造的神话！普通人连认知权都没有...

我们会从神经科学、认知心理学、政治意识形态、技术媒介干预、社会分层等多重维度，解剖思考是如何被「构建」、如何被「利用」、又如何被「驯化」的。
·2025-06-18 13:17

神经网络全景图：五大核心架构详解与本质区别

在人工智能的进化史上，神经网络如同分形生长的生命体，不断分化出适应不同任务的专用结构。本文将深入解析五大核心神经网络架构，揭示其设计哲学与应用边界。
摘取一颗天上星️·2025-06-18 12:42

STM32学习笔记：IIC接口使用深度解析

一、引言：嵌入式世界的“神经末梢”I²C（Inter-IntegratedCircuit）总线由飞利浦（现恩智浦）于1982年设计，已成为低速设备通信的工业标准。
爱睡觉的王宇昊·2025-06-18 11:09

AI人工智能深度学习入门指南：从基础到实践_副本

AI人工智能深度学习入门指南：从基础到实践关键词：人工智能、机器学习、深度学习、神经网络、梯度下降、反向传播、实战案例摘要：本文是为零基础或初级学习者打造的深度学习入门指南。
AI大模型应用实战·2025-06-18 11:07

ROS与机器人开发

一、ROS的本质定位：机器人开发的“神经网络”1.1核心定义ROS≠操作系统，而是运行在操作系统之上的元操作系统（Meta-OS）。
、我是男生。·2025-06-18 09:53

[论文阅读]PIDNet: A Real-time Semantic Segmentation Network Inspired by PID Controllers

在本文中，我们在卷积神经网络（CNN）和比例积分微分（PID）控制器之间架起了桥梁，并揭示了双分支网络只是一个比例积分（PI）控制器，当然也会存在类似的超调问题。为了解决这个问题，
颜笑晏晏·2025-06-18 08:16

昇思25天学习打卡营第9天|使用静态图加速

数据集Dataset数据是深度学习的基础，高质量的数据输入将在整个深度神经网络中起到积极作用。
蓝精灵1·2025-06-18 03:44

深度学习 backbone，neck，head网络关键组成

（头部）是网络的关键组成部分，各自承担了不同的功能：1，总署：Backbone,译作骨干网络，主要指用于特征提取的，已在大型数据集(例如ImageNet|COCO等)上完成预训练，拥有预训练参数的卷积神经网络
SLAM必须dunk·2025-06-18 02:12

李宏毅机器学习——类神经网络训练不起来怎么办？

https://www.bilibili.com/video/BV1Wv411h7kN?spm_id_from=333.788.videopod.episodes&vd_source=779fe6f5ae2ab98c0dc9480ff4ae61a3&p=201.局部最小值（localminima）与鞍点（saddlepoint）criticalpoint：hessian矩阵：1.1判断点类型：1.
JustNow_Man·2025-06-18 02:39

AI人工智能语音识别的多模态融合应用

AI人工智能语音识别的多模态融合应用关键词：语音识别、多模态融合、深度学习、神经网络、特征提取、端到端学习、注意力机制摘要：本文深入探讨了AI语音识别中的多模态融合技术，从基础原理到实际应用进行了全面剖析
AI天才研究院·2025-06-18 02:07

计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet

计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet一、前言二、卷积神经网络基础概念2.1卷积层2.1.1卷积运算原理2.1.2卷积核的作用与参数2.2池化层2.2.1最大池化与平均池化2.2.2
xcLeigh·2025-06-18 02:04

多模态大模型：技术原理与实战 语音多模态技术

多模态大模型：技术原理与实战语音多模态技术关键词：多模态大模型，语音识别，自然语言处理，深度学习，神经网络，融合技术1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，多模态大模型逐渐成为研究热点。
AI智能应用·2025-06-18 00:58

深度学习进阶：卷积神经网络(CNN)原理与实战

1.卷积神经网络概述卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是深度学习中专门用于处理网格状数据（如图像、语音、视频）的神经网络架构。
软考和人工智能学堂·2025-06-17 23:51

深度学习入门指南：从基础概念到代码实践

深度学习入门指南：从基础概念到代码实践1.深度学习概述深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑神经元的工作方式，构建多层次的神经网络模型来处理复杂的数据模式。
软考和人工智能学堂·2025-06-17 23:18

深度学习框架与联邦学习：探究未来的AI发展趋势=======================摘要：本文将深入探讨深度学习框架与联邦学习的融合，分析其在现代AI领域的应用和发展趋势。我们将介绍深度学习框

它为开发者提供了便捷的工具和库，使得构建复杂的神经网络模型变得更加简单高效
·2025-06-17 23:46

深度解析DeepSeek中的MoE混合专家模式：原理、实现与应用

想象一家医院的分诊系统：患者根据症状被分配到不同专科（心脏科、神经科、骨科等），由最擅长的医生团队联合诊治。
来自于狂人·2025-06-17 22:14

残差网络中相加后激活的深度解析

残差网络中相加后激活的深度解析在残差网络中，"相加后激活"（post-additionactivation）是ResNet原始设计的关键特征，这一设计选择背后蕴含了深刻的神经网络原理，对模型性能有着重要影响
浩瀚之水_csdn·2025-06-17 18:20

如何用PyTorch构建第一个神经网络？——从环境搭建到实战部署的零基础指南

这几年带学员入门深度学习时，发现90%的新手都会卡在「第一个神经网络构建」上：有人装环境时被CUDA版本搞晕，有人写模型时分不清nn.Module和nn.Sequential，还有人训练时遇到梯度不更新的问题
唐宇迪（学习规划+技术答疑）·2025-06-17 18:42

「大模型学习」(10)LLM的量化（GPTQ、LLM.int8()、AWQ）不信你学不会！

为什么量化对神经网络精度影响不大？1.权重和输入经过归一化，数值范围较小➤通常神经网络训练后会对输入和权重做标准
木楚子·2025-06-17 16:32

谷歌云代理商：为何Istio服务网格不可或缺？

一、Istio的核心价值Istio通过提供以下能力，成为微服务治理的“中枢神经
云老大 TG@yunlaoda360·2025-06-17 16:29

Elman_神经网络在图像识别领域的应用尝试(附DeepSeek行业解决方案100+)

博主介绍：Java、Python、js全栈开发“多面手”，精通多种编程语言和技术，痴迷于人工智能领域。秉持着对技术的热爱与执着，持续探索创新，愿在此分享交流和学习，与大家共进步。DeepSeek-行业融合之万象视界(附实战案例详解100+)全栈开发环境搭建运行攻略：多语言一站式指南(环境搭建+运行+调试+发布+保姆级详解)感兴趣的可以先收藏起来，希望帮助更多的人DeepSeek行业解决方案详解总站
fanxbl957·2025-06-17 15:25

Boltzmann_神经网络在工业过程控制参数优化中的应用(附DeepSeek行业解决方案100+)

博主介绍：Java、Python、js全栈开发“多面手”，精通多种编程语言和技术，痴迷于人工智能领域。秉持着对技术的热爱与执着，持续探索创新，愿在此分享交流和学习，与大家共进步。DeepSeek-行业融合之万象视界(附实战案例详解100+)全栈开发环境搭建运行攻略：多语言一站式指南(环境搭建+运行+调试+发布+保姆级详解)感兴趣的可以先收藏起来，希望帮助更多的人DeepSeek行业解决方案详解总站
fanxbl957·2025-06-17 15:24

2025年计算机应用与神经网络国际会议（CANN 2025）

2025InternationalConferenceonComputerApplicationsandNeuralNetworks（一）会议信息会议简称：CANN2025大会地点：中国·重庆收录检索：提交EiCompendex,CPCI,CNKI,GoogleScholar等（二）会议简介2025年计算机应用与神经网络国际会议定在中国重庆举行
学术-罗老师·2025-06-17 14:18

深度学习实战111-基于神经网络的A股、美股、黄金对冲投资策略（PyTorch LSTM）

投资方案样例1.初始资金分配（假设总资金10万元）2.动态调整举例情景一：美股进入牛市，A股震荡情景二：A股进入牛市，美股高位震荡情景三：全球风险事件，市场大跌四、操作细节与注意事项五、样例操作流程六、基于神经网络的
微学AI·2025-06-17 12:35

【BP数据预测】基于matlab遗传算法优化BP神经网络GA-BP数据预测【含Matlab源码 1376期】

欢迎来到海神之光博客之家✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进；个人主页：海神之光代码获取方式：海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式（1）完整代码，已上传资源；需要的，在博主主页搜期号直接付费下载或者订阅本专栏赠送此代
海神之光·2025-06-17 12:02

图神经网络(GNN)模型的基本原理

传统的神经网络在处理像图像、文本这类具有固定结构的数据时表现出色，但面对具有不规则拓扑结构的图数据，如社交网络、化学分子结构、知识图谱等，却显得力不从心。  
xiaocai_6666·2025-06-17 06:20

pytorch之nn.Sequential使用详解

nn.Sequential是PyTorch库中的一个类，它允许通过按顺序堆叠多个层来创建神经网络模型。它提供了一种方便的方式来定义和组织神经网络的层。
yueguang8·2025-06-17 04:04

DAY 53 对抗生成网络

知识点回顾：对抗生成网络的思想：关注损失从何而来生成器、判别器nn.sequential容器：适合于按顺序运算的情况，简化前向传播写法leakyReLU介绍：避免relu的神经元失活现象ps；如果你学有余力
MasterLLL0228·2025-06-17 01:45

Pytorch框架——自动微分和反向传播

一、自动微分概念自动微分（AutomaticDifferentiation，AD）是一种利用计算机程序自动计算函数导数的技术，它是机器学习和优化算法中的核心工具（如神经网络的梯度下降），通过反向传播计算并更新梯度
Xyz_Overlord·2025-06-16 23:31

【解密LSTM、GRU如何解决传统RNN梯度消失问题】

在深度学习的世界里，循环神经网络（RNN）以其卓越的序列数据处理能力广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。然而，传统RNN存在的一个严重问题——梯度消失，限制了它的表现。
姜栀·2025-06-16 20:42

YOLOv11模型改进-模块-引入轻量级深度神经网络的卷积核DualConv 降低参数量

本篇文章将介绍一个新的改进机制——轻量级深度神经网络的卷积核DualConv，并阐述如何将其应用于YOLOv11中，显著提升模型性能。
一勺汤·2025-06-16 18:04

python打卡day39

图像数据与显存图像数据的格式：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和训练的关系一、图像数据的介绍minist这个经典的手写数据集
ZHPEN1·2025-06-16 17:27

python打卡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导入包#先继续之前的代码
ZHPEN1·2025-06-16 17:27

python打卡day41

简单CNN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一、数据增强在图像数据预处理环节，为提升数据多样性
ZHPEN1·2025-06-16 17:54

PyTorch 是一个 Python 包，提供两个高级功能：具有强大 GPU 加速的张量计算（如 NumPy）；基于基于磁带的 autograd 系统构建的深度神经网络；

一、软件介绍文末提供程序和源码下载PyTorch是一个Python包，提供两个高级功能：具有强大GPU加速的张量计算（如NumPy）；基于基于磁带的autograd系统构建的深度神经网络；您可以在需要时重复使用自己喜欢的
struggle2025·2025-06-16 16:19

（ML-Agents） 是一个开源项目，它使游戏和模拟能够作为使用深度强化学习和模仿学习训练智能代理的环境

研究人员还可以使用提供的易于使用的PythonAPI来使用强化学习、模仿学习、神经进化或任何其他方法训练代理。这些经过训练的代理可用于多种用途，包括控制NPC行为（
struggle2025·2025-06-16 16:47

PyTorch项目打包部署：从模型训练到生产环境的全链路解析

然而，当我们将一个精心设计并训练完成的PyTorch模型从实验室环境推向实际应用时，却面临着诸多挑战——如何有效地将这些复杂的神经网络模型部署到生产环境中？
cda2024·2025-06-16 15:43

深入剖析 AI 大模型中的 Dense 架构

深入剖析AI大模型中的Dense架构本人掘金号，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、引言在人工智能领域，深度神经网络的发展日新月异，各种架构层出不穷。
Android 小码蜂·2025-06-16 14:07

初中生也能看懂的“神经网络”原理

1.神经网络：数据与决策的转化引擎神经网络如同精密的信息加工厂，输入原始数据，输出决策结果。输入必须是数字，输出也必然是数字。
TGITCIC·2025-06-16 12:50

CNN中的感受野

感受野（ReceptiveField）是卷积神经网络（CNN）中的核心概念，指网络中某一层特征图上的单个神经元在输入图像上所能“看到”或影响的区域范围。
AI扶我青云志·2025-06-16 12:47

为什么Sigmoind适用于输出层而不是输入层隐藏层

Sigmoid函数在神经网络中的适用性与其数学特性、计算效率及梯度行为密切相关。
AI扶我青云志·2025-06-16 12:47

TensorFlow与Pytorch的区别

它能够进行深度神经网络的训练和推理，具有高效、灵活、跨平台等优点，被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
m0_49517971·2025-06-16 11:44

Pytorch 学习 - 6.pytorch 张量数学-自动求取梯度

在深度学习和神经网络训练中，梯度计算是反向传播算法的核心部分，它允许我们更新模型的权重以最小化损失函数。下面是对torch.autograd.backward函数的详细解释
chenchihwen·2025-06-16 11:43

从入门到精通：深度解析数据库的前世今生与未来

数据库作为数据存储、管理与处理的“中枢神经”，承载着各类应用系统的运行命脉。
L2430104436·2025-06-16 11:13

PyTorch张量操作中dim参数的核心原理与应用技巧：

今天在搭建神经网络模型中重写forward函数时，对输出结果在最后一个维度上应用Softmax函数，将输出转化为概率分布。但对于dim的概念不是很熟悉，经过查阅后整理了一下内容。
AI扶我青云志·2025-06-16 11:12

基于哈里斯鹰算法优化的正则化极限学习机(RELM)的回归预测

极限学习机的结构是一种典型的单隐层前馈神经网络(SLFN)。极限学习机的结构见图RELM算法：若NNN个
智能算法研学社（Jack旭）·2025-06-16 09:30

深度学习小项目合集之音频语音识别-视频介绍下自取

深度学习对动物的异常声音识别_哔哩哔哩_bilibili简介:本代码python代码，pytorch框架下运行，是将data文件夹下动物的异常声音的wav格式的音频文件读取，转化成了梅尔卡图，再通过cnn卷积神经网络对转化后的声音特征进行训练
no_work·2025-06-16 07:20

【深度学习】嘿马深度学习笔记第1篇：深度学习基本概要【附代码文档】

图片无法加载本教程的知识点为：深度学习介绍1.1深度学习与机器学习的区别TensorFlow介绍2.4张量2.4.1张量(Tensor)2.4.1.1张量的类型TensorFlow介绍1.2神经网络基础
某miao·2025-06-16 06:39

《A Gentle Introduction to Graph Neural Networks》

这篇《AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks》是一篇非常经典且对新手友好的图神经网络入门文章。我将为你深入浅出地解读它的核心思想、关键概念和重要性。
欧先生^_^·2025-06-16 05:05
上一页 5 6 7 8 9 10 11 12 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他