线性神经网络第16页

神经网络入门必备——BP神经网络

神经网络入门必备——BP神经网络文章目录神经网络入门必备——BP神经网络一、什么是BP神经网络二、BP神经网络的工作原理2.1BP神经网络的逻辑模型2.2BP神经网络的权重迭代原理三、BP神经网络训练示例四

爱吃柠檬的天天·2024-02-20 06:40

Python在高等数学和线性代数中的应用

高等数学的符号解2.1极限2.2导数2.3级数求和2.4泰勒展开2.5不定积分和定积分2.6代数方程2.7微分方程3.高等数学问题的数值解3.1一重积分3.1.1梯形计算3.1.2辛普森计算3.2多重积分3.3非线性方程数值解

学习不止，掉发不停·2024-02-20 06:08

探索OpenAI首个AI视频模型Sora：技术创新与应用前景

该模型采用了先进的神经网络架构和训练技术，能够以惊人的方式生成逼真、连贯的视频内容。其视

小厂程序猿·2024-02-20 06:32

多维时序 | Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2024-02-20 06:29

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

收藏数据结构链表的知识点总结

数据结构链表知识点总结1.链表的基本概念-链表是一种线性数据结构，由一系列节点（或元素）组成。-每个节点包含两部分：数据域和指针域（或称为链接）。-指针域存储指向下一个节点的地址，形成链表的逻辑顺序。

极客代码·2024-02-20 06:05

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

AuTo Layout

一，autoLayout分为两个模块1.casswary算法能够有效解析线性等式系统和线性不等式系统，用来表示用户界面中那些相等关系和不等关系2.layoutengine布局引擎系统LayoutEngine

songzhaojie·2024-02-20 05:43

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

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

【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

【激光SLAM】激光的前端配准算法

文章目录ICP匹配方法（PointtoPoint）PL-ICP匹配方法（PointtoLine）基于优化的匹配方法（Optimization-basedMethod）优化方法的求解地图双线性插值拉格朗日插值法

趴抖·2024-02-20 02:34

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

深度理解实分析：超越公式与算法的学习方法

在数学的学习旅程中，微积分和线性代数为许多学生提供了直观且具体的入门体验。它们通常依赖于明确的公式、算法以及解题步骤，而这些元素往往可以通过记忆和机械练习来掌握。

howard2005·2024-02-20 02:23

Python cvxpy 安装报错问题

学习数学建模的过程中，在线性规划以及非线性规划的章节中，经常会出现要使用cvxpy.solvers模块求解的模型程序，而python当中是没有自带cvxpy这个库的，这意味着我们需要自行安装库。

seeseaXi·2024-02-20 01:11

python零散知识点

1.缩进问题：’‘’字符串‘’‘也要和函数运行代码缩进格式保持一致2.cvxpy（线性规划问题的使用）来自pycharm给出的解释：混合整数程序在混合整数程序中，某些变量被限制为布尔值（即0或1）或整数值

#self-discipline#·2024-02-20 01:11

Second-Order Cone Programming(SOCP) 二阶锥规划

个人博客Glooow，欢迎各位老师来踩踩文章目录1.二阶锥1.1二阶锥定义1.2二阶锥约束2.优化问题建模3.类似问题转化3.1二次规划3.2随机线性规划4.问题求解1.二阶锥1.1二阶锥定义在此之前，

Bonennult·2024-02-20 01:11

基于 Python 和 cvxpy 求解 SOCP 二阶锥规划问题

为凸优化提供方便使用的用户接口，适配多种求解器SOCP:Second-OrderConeProgramming，二阶锥规划convexoptimization-凸优化，nonlinearoptimization-非线性优化

- Easy·2024-02-20 01:39

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pytorch实现逻辑斯蒂回归

深度学习之pytorch实现逻辑斯蒂回归解决的问题数学公式logiatic函数损失值代码与线性回归代码的区别数据损失值构造回归的函数结果分析解决的问题logistic适用于分类问题，这里案例(y为0和1

温柔了岁月.c·2024-02-20 01:58

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

链表总结 -- 《数据结构》-- c/c++

链表是一种通过指针串联在一起的线性结构，每一个节点由两部分组成，一个是数据域一个是指针域（存放指向下一个节点的指针），最后一个节点的指针域指向null（空指针的意思）。

ros275229·2024-02-20 01:23

树和二叉树的基本知识

一、树的概念及结构1.树的概念树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。

聪明的海王还是想躺平·2024-02-20 01:21

数据结构-树

它是树型结构（非线性结构）结点之间具有分支，具有层次结构定义：Tree为n（n>=0）个结点的有限集n=0时为空树，n>0时满足以下两种情况：1.有且仅有一个特定的结点称之为root（根）。

下水道程序员·2024-02-20 01:20

数据结构：栈

栈的概念及结构2.栈的实现2.1初始化2.2入栈2.3出栈2.4栈顶元素2.5栈中有效元素个数2.6检测栈是否为空2.7销毁栈2.8栈的打印今天学习一种新的数据结构——栈1.栈的概念及结构栈：一种特殊的线性表

戴墨镜的恐龙·2024-02-20 01:06

算法专题：线性DP

参考练习习题总集文章目录10.正则表达式匹配44.通配符匹配45.跳跃游戏II53.最大子数组和(LCR161连续天数的最高销售额)91.解码方法97.交错字符串115.不同的子序列119.杨辉三角II198.打家劫舍(LCR089打家劫舍)213.打家劫舍II(LCR090打家劫舍II)10.正则表达式匹配第一道题就是困难题让我很难蚌，真是磨人啊。classSolution{public:boo

Q天马A行空Q·2024-02-20 01:30

第一章节绪论以及第二章节线性表

文章目录第一章节知识点1知识点2第二章节第一部分基本概念线性表的顺序表示和实现线性表的链式表示和实现第二部分链表2.两数相加19.删除链表的倒数第N个结点(2009统考真题)21.合并两个有序链表23.

Q天马A行空Q·2024-02-20 01:29

数据结构-线索二叉树

利用这n+1个空指针，令它们指向遍历二叉树时的前驱和后继，就是创建一棵线索二叉树以中序遍历为例这样一棵二叉树的中序遍历顺序是DBEAFCG如果我们把它看成一种线性结构，在这个遍历过程中，D空出来的两个指针可以指向它的前

四零七丶·2024-02-20 00:26

算法专题：前缀和

连续天数的最高销售额)85.最大矩形187.重复的DNA序列209.长度最小的子数组238.除自身以外数组的乘积363.矩形区域不超过K的最大数值和396.旋转函数53.最大子数组和(LCR161连续天数的最高销售额)线性

Q天马A行空Q·2024-02-20 00:25

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-线性回归

已经进入大模微调的时代，但是学习pytorch，对后续学习rasa框架有一定帮助吧。x_train=np.array([[3.3],[4.4],[5.5],[6.71],[6.93],[4.168],[9.779],[6.182],[7.59],[2.167],[7.042],[10.791],[5.313],[7.997],[3.1]],dtype=np.float32)y_train=np.a

一个高效工作的家伙·2024-02-20 00:46

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

数学基础：深度学习和自然语言处理等领域需要一定的数学基础，包括线性代数、微积分和概率统计。

ABEL in China·2024-02-20 00:43

深度学习发展的艺术

一方面，研究人员运用严谨的数学理论来构建和分析深度学习模型，如线性代数、概

科学禅道·2024-02-19 23:05

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

《生产调度优化》专栏导读

Lins号丹·2024-02-19 23:01

利用OR-Tools多样的约束函数快速建模详解

约束目录有定界的线性约束Add()/AddLinearConstraint()绝对值约束AddAbsEquality()互不相等约束AddAllDifferent()限制变量取值AddAllowedAssignments

Lins号丹·2024-02-19 23:31

混合整数线性规划MILP问题中增添约束的影响

在混合整数线性规划问题中，我们往往会通过添加约束来限制问题的可行空间，但是约束的添加对模型求解会产生多方面的影响，这取决于具体的问题和模型类型，以下是一些可能造成的影响：约束不起作用，即新增的约束对当前问题的解空间并不特别的改变

Lins号丹·2024-02-19 23:30

《数学建模》专栏导读

Lins号丹·2024-02-19 23:59

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

动态规划之线性DP详解

完整代码：典型例题二：股票买卖2.1原题：2.2分析：2.3完整代码：典型例题三：股票买卖K笔交易3.1原题：3.2分析：3.3完整代码：典型例题四：数字三角形4.1题目：4.2分析：4.3完整代码：什么是线性

chen<>·2024-02-19 23:05

动态规划入门 & 线性动态规划

参考文献：全国青少年信息学竞赛培训教材——复赛（陈合力游光辉编著）一、概念在多阶段决策的问题中，各阶段采取的决策，一般俩说是与空间或者时间相关的。决策依赖于当前状态，又随即引起状态的转移，一个决策序列就是在变化的状态中产生出来，故有动态的含义。我们称这种解决多阶段决策最优化的过程称为动态规划方法。例如在一个m*n的迷宫中，从左下角走到右上角可以看到，状态A和状态B应当属于同一个阶段。T可以从A走来

益达915·2024-02-19 23:03

动态规划入门——线性DP

文章目录线性DP最短编辑距离编辑距离线性DP最短编辑距离【题目链接】902.最短编辑距离-AcWing题库思路：有三个操作，因此有三个子集！

塔塔开!!!·2024-02-19 23:32

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