经典神经网络模型

Pytorch 第十二回：循环神经网络——LSTM模型

Pytorch第十二回：循环神经网络——LSTM模型本次开启深度学习第十二回，基于Pytorch的LSTM循环神经网络模型。本回分享第二个循环神经网络，叫做LSTM模型。

Start_Present·2025-03-27 08:07

【深度学习基础 2】 PyTorch 框架

目录一、PyTorch简介二、安装PyTorch三、PyTorch常用函数和操作3.1创建张量（Tensor）3.2基本数学运算3.3自动求导（Autograd）3.4定义神经网络模型3.5训练与评估模型

鸢想睡觉·2025-03-27 08:07

有约束的确定型存贮模型及其MATLAB实现

关键词：存贮论经济订购批量约束优化数学模型MATLAB库存管理1.基础EOQ模型1.1数学模型经典EOQ模型假设：需求率D恒

青橘MATLAB学习·2025-03-27 06:26

里奥老师乾坤大挪移—哈希表与哈希函数专题1

首先还是要先感谢左神11.10.基础提升哈希函数与哈希表等1.要想掌握这么经典且复杂的问题，祭出埃隆马斯克的第一性原理+乾坤大挪移：表就是映射、函数就是映射。

OracleSeeker·2025-03-27 06:19

从底层原理到实际应用：BFS 算法借助队列征服迷宫

题目分析二、算法思路三、BFS算法详解☆BFS算法中队列的操作1.初始化队列2.标记节点已访问&记录初始距离3.循环处理队列（核心逻辑）4.完整BFS示例（迷宫最短路径）关键操作总结在算法领域，迷宫问题一直是经典的挑战

Reese_Cool·2025-03-27 05:18

从感知器准则到最小平方误差准则——与神经网络的发展类比

与神经网络的发展类比感知器准则→\rightarrow→最小平方误差判别∣∣||∣∣↓\downarrow↓神经网络，误差反馈学习∣∣||∣∣感知器模型（误差反馈学习）→\rightarrow→线性神经单元

phoenix@Capricornus·2025-03-27 05:48

SpringMVC 请求和响应

在构建高效且稳健的Web应用时，SpringMVC框架的请求和响应机制宛如中枢神经系统，对整个应用的流畅运行起着决定性作用。

m0_74015467·2025-03-27 03:59

python 经典算法之--动态规划算法(Dynamic Programming Algorithm)

动态规划（DynamicProgramming，简称DP）是一种算法思想，它是求解一类最优化问题的有效工具。它通过将原问题分解为若干子问题，逐个求解子问题的最优解，从而得到原问题的最优解。动态规划算法的核心思想是“最优子结构”和“重叠子问题”。最优子结构：指问题的最优解由其子问题的最优解组合而成。重叠子问题：指在问题分解过程中，许多子问题的解是重复的。动态规划算法的基本步骤：确定状态：将原问题分解

魔都霸王东·2025-03-27 02:52

python解题之寻找最大的葫芦

问题描述问题描述在一场经典的德州扑克游戏中，有一种牌型叫做“葫芦”。“葫芦”由五张牌组成，其中包括三张相同牌面值的牌�a和另外两张相同牌面值的牌�b。

山外有山a·2025-03-26 22:29

DeepLabv3+改进23:在主干网络中添加DilatedReparamBlock

本专栏重磅推出：✅独家改进策略：融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化✅即插即用模块：ASPP+升级、解码器PS:订阅专栏提供完整代码论文简介近年来，大核卷积神经网络(ConvNets)得到了广泛的研究关注

AICurator·2025-03-26 22:29

工厂方法模式

工厂方法模式：解耦与灵活性的经典设计模式工厂方法模式（FactoryMethodPattern）是设计模式中最经典、最常用的创建型模式之一。

高飞的Leo·2025-03-26 20:10

Redis 事务详解：迈向未来的分布式数据一致性方案

本文将详细剖析Redis中事务的工作原理及其相关命令：MULTI、EXEC、DISCARD与WATCH，并通过经典代码示例展示其实际应用。

金枝玉叶9·2025-03-26 19:01

Pytorch实现之对称卷积神经网络结构实现超分辨率

该改进方法基于深度神经网络，其生成模型包含多层卷积模块和多层反卷积模块，其中在感知损失基础上增加了跳层连接和损失函数。该判别模型由多层神经网络组成，其损失函数基于生成式对抗网络生成的判别模型损失函数。

这张生成的图像能检测吗·2025-03-26 17:51

睡眠健康领域的智能硬件设备未来的发展趋势

多梦易醒：丰富的夜生活、不规律的作息以及睡前使用电子设备等习惯，会刺激大脑神经，使大脑在睡眠

番茄老夫子·2025-03-26 15:01

大模型时代，新手和程序员如何转型入局AI行业？

然而，这些大模型的背后隐藏着更为深厚的基础技术——传统机器学习和神经网络。理解这些基础技术，不仅能够帮助我更好地使用大模型，还能为我提供创新和解决实际问题的能力。

七七Seven～·2025-03-26 14:26

VGG 改进：添加ScConv空间与通道特征重构卷积

可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可1.ScConv空间与通道特征重构卷积ScConv(SpatialandChannelreconstructionConvolution)是一种旨在减少卷积神经网络中特征冗余的新型卷积操作

听风吹等浪起·2025-03-26 14:23

招聘面试季-- 高频出现的Redis经典题目及核心知识点解析

一、基础核心题‌Redis为什么快？‌纯内存操作，无磁盘I/O瓶颈‌单线程模型避免上下文切换和锁竞争‌I/O多路复用技术（如epoll）处理高并发连接‌高效数据结构（SDS、跳跃表、压缩列表等）‌‌Redis与Memcached的区别‌数据类型：Redis支持5种基础+3种扩展结构，Memcached仅支持String‌持久化：Redis支持RDB/AOF，Memcached无持久化‌内存管理：M

碧海饮冰·2025-03-26 14:22

技术解构麦萌短剧《命运旋涡》：从「时间序列的因果重构」到「对抗性干预的强化学习」

1.时间序列重构：循环神经网络中的记忆觉醒许晴（Agent_Xu）的重生可建模为时间序列的对抗性重采样：pythonclassTimeLoop(nn.Module):def__init__(self,init_step

短剧萌·2025-03-26 13:18

探索RPC协议：分布式系统通信的关键

了解ICMP：网络故障排查的好帮手了解SNMP：网络管理的利器探索RPC协议：分布式系统通信的关键探索SSH协议：安全远程访问的基石探索POP3协议：经典电子邮件通信协议探索IMAP协议：现代电子邮件通信的支柱

可乐泡枸杞··2025-03-26 11:32

深度学习5 神经网络、参数初始化

一、模型保存与加载1、序列化方式保存方式：torch.save(model,"model.pkl")打开方式：model=torch.load("model.pkl",map_location="cpu")importtorchimporttorch.nnasnnclassMyModle(nn.Module):def__init__(self,input_size,output_size):su

今天又是学习·2025-03-26 10:23

深度学习中常见的权重参数初始化方法

问题：对于深度神经网络来说，这种方法不可取。因为如果所有权重都初始化为相同的值（如零），所有神经元在每一层的输出和梯度都会相同

真以为Sophie是猪啊·2025-03-26 09:52

使用卷积神经网络对图像处理

transforms.Grayscale()是用于图片处理时简化通道数与特征。transforms.Normalize(mean=[0.61427461],std=[0.24995622])这一步的作用对图像数据进行归一化处理。归一化通常将图像的像素值从原始范围（通常是[0,255]）转换到一个标准化的范围（通常是[-1,1]或[0,1]），同时根据给定的均值(mean)和标准差(std)进行标准

RockLiu@805·2025-03-26 06:53

53-WEB攻防之SQL注入基础

今天，就让我们一同深入探索SQL注入的奥秘，从原理到实战，从数据库知识到防御策略，全面剖析这一网络安全领域的经典问题。

只不过是胆小鬼罢了·2025-03-26 03:06

MATLAB 2024b深度学习工具箱新特性全面解析与DeepSeek大模型集成开发：卷积神经网络、迁移学习算法、时间卷积网络、生成式对抗网络、自编码器、目标检测YOLO模型、语义分割、注意力机制等

首先，构建了覆盖经典模型与前沿架构的体系化教程，从

WangYan2022·2025-03-26 03:06

第九章 | Solidity 设计模式与 Gas 优化实战

很多优秀的合约项目，背后都是经典的设计模式+极致的优化。这一章，带你从基础到进阶，掌握实战开发中最常见、最有效的Solidi

白马区块Crypto100·2025-03-26 03:32

图论 18. dijkstra算法（朴素版）（以及dijkstra与prim的区别）

dijkstra算法（朴素版）（以及dijkstra与prim的区别）47.参加科学大会（第六期模拟笔试）代码随想录卡码网无难度标识思路：（摘录修改自代码随想录）题目解读：本题就是求最短路，最短路是图论中的经典问题即

Mophead_Zarathustra·2025-03-26 03:31

《Python实战进阶》第32集：使用 TensorFlow 构建神经网络

第32集：使用TensorFlow构建神经网络摘要TensorFlow是一个功能强大的深度学习框架，广泛应用于构建和训练神经网络模型。

带娃的IT创业者·2025-03-26 01:46

还在苦于数据量不足？快来看看数据生成全家桶，新增基于NMF非负矩阵分解的数据生成，采用SVM分类模型评估

运行环境Matlab2018b及以上，研究以经典的

机器学习之心·2025-03-25 23:35

帕金森病致生活艰难，如何缓解心理负担？

帕金森病是一种常见的神经系统退行性疾病，多发生于中老年人。静止性震颤往往是帕金森病的首发症状，患者在安静状态下，手部会像搓药丸般抖动，情绪激动时还会加剧。

在陶艺馆摆造型的砂糖橘·2025-03-25 23:33

第七课：Python基础排序算法与比较排序原理深度解析

比较排序算法是算法领域中的经典内容，其核心思想通过元素间的比较操作确定相对顺序。本文将深入探讨冒泡排序的优化策略、选择排序的变种实现、插入排序的典型应用场景，并通过统计比较次数直观展示算法效率差异。

deming_su·2025-03-25 23:01

快速了解Transformer与循环神经网络（LSTM/RNN）的区别

Transformer与循环神经网络（LSTM/RNN）的区别关键差异总结：并行性：Transformer的全局并行计算大幅提升训练效率，而RNN/LSTM受限于序列顺序。

Panesle·2025-03-25 23:30

Python深度学习框架：用神经网络预测股市，科学or玄学？

小伙伴们，今天我们不谈K线，不谈MACD，我们来聊聊如何用Python的深度学习框架，让神经网络帮你"算命"——啊不，是预测股市走势！

西蒙斯.果·2025-03-25 22:24

6 卷积神经网络实现MNIST手写数字识别

代码实现了基本的CNN共两层神经网络，包括两层卷积层两层池化层使用的数据集为单通道28*28像素的MNIST数据集，共10个标签训练集可直接在代码里下载代码模块如下：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets

机械专业搞视觉的小白·2025-03-25 21:18

最大连续子序列和（动态规划 -- 经典Kadane算法）

Vaiey22·2025-03-25 20:42

基于Python卷积神经网络的Mnist手写数字识别

文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介一、项目背景与意义手写数字识别是机器学习和计算机视觉领域中的一个经典问题。

2301_79809972·2025-03-25 20:12

科学计算（2）：矩阵特征值计算

幂法幂法是求解矩阵主特征值（按模最大的特征值）及其对应特征向量的经典迭代方法，尤其适用于大型稀疏矩阵。

♚放晴♛~·2025-03-25 20:38

PyTorch 深度学习实战（8）：Transformer 与机器翻译（基于本地中英文文本文件）

在上一篇文章中，我们探讨了循环神经网络（RNN）及其在文本分类中的应用。

进取星辰·2025-03-25 18:58

opencv二值化详解

先从一个比较经典的方法开始讲解，看opencv官方文档：二值化（binary）的定义：在一个输入图像中，将其一个像素点设置为0,将其两个像素点设置为1。二值化可以使图像中的每个像素值都被指定为0或1。

菩提本无树007·2025-03-25 15:01

红宝书《JavaScript高级程序设计（第5版）》学习大纲

红宝书《JavaScript高级程序设计（第5版）》学习大纲《JavaScript高级程序设计（第5版）》是JavaScript领域的经典“红宝书”，它从基础语法讲到高级特性，还包含浏览器环境和前端工程化等内容

·2025-03-25 13:53

书籍-《机器学习：从经典方法到深度网络、Transformer和扩散模型（第三版）》

,andDiffusionModels，3rdEdition作者：SergiosTheodoridis出版：AcademicPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《机器学习：从经典方法到深度网络

·2025-03-25 13:51

神经网络解决非线性二分类

这份Python代码实现了一个简单的神经网络，用于解决复杂的非线性二分类问题。具体步骤包含生成数据集、定义神经网络模型、训练模型、测试模型以及可视化决策边界。

欣然～·2025-03-25 12:37

探究未来微服务架构：Spring Boot @ConditionalOnBean 注解详解与前沿应用

本文将深入解析该注解的原理、使用场景和经典代码实现，并探讨其在未来前沿科技中的应用潜

金枝玉叶9·2025-03-25 12:06

第三十三篇事实表深度设计原理：从数学基础到工业级实现的完整框架

、高级工程实践3.1SCD类型4实现详解3.2分布式存储设计四、金融级案例剖析4.1证券交易表CHECK约束解析4.2数据质量多维验证五、性能优化全方案5.1列式存储编码策略5.2混合存储实战配置六、经典问题解决方案问题

随缘而动，随遇而安·2025-03-25 09:14

探索复古编程的奇境：JSON65，一个在6502汇编语言中的JSON解析器

这是一次向经典致敬的创新尝试，它不仅是一段代码，

蒋素萍Marilyn·2025-03-25 08:09

模型量化的原因和方法

在神经网络中，每个神经元与其前一层神经元之间的连接都有一个对应的权重。作用：权重决定了输入数据对最终输出的

潇湘馆记·2025-03-25 06:27

# 动态规划解决最小路径和问题：从错误中学习正确解法

##解题思路动态规划是解决此类问题的经典方法。核心思路是：1.**定义状态**：`dp[i][j]`表示从左上角到`(i,j)`位置的最小路径和。2.

小学仔·2025-03-25 06:56

深入理解Java享元模式及其线程安全实践

享元模式（FlyweightPattern）通过共享对象内部状态，成为解决这类问题的经典方案。然而在多线程环境下，享元模式的实现可能面临严重的线程安全问题。

Vic10101·2025-03-25 05:51

从OSI七层网络模型角度了解CAN通信协议

前言：先占个位置，文章内容皆来自网络，我只是搬运工，等后面理解深刻了再进行修文。CAN通信协议的网络架构基于OSI七层模型进行设计，但实际实现中根据其应用场景（如汽车电子、工业控制等）进行了简化和优化。以下是结合OSI模型从应用层向下的分层解析，及其在CAN协议中的具体实现和应用：一、应用层（ApplicationLayer）功能：定义具体的应用协议，如设备控制指令、诊断服务、数据交互格式等。CA

草莓仙生·2025-03-25 05:20

Momentum优化器的超参数调优方法

Momentum优化器的超参数调优方法1.背景介绍在深度学习领域，优化器是训练神经网络的关键组件之一。优化器的选择和调优直接影响模型的收敛速度和最终性能。

AI天才研究院·2025-03-25 03:34

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