脉冲耦合神经网络

知物由学 | AI网络安全实战：生成对抗网络

在AI的原始应用中，这个词指的是用来欺骗评估神经网络或另一个机器学习模型的样本类型。随着机器学习在安全应
Hacker_Fuchen·2025-02-22 01:59

以太网的PHY（物理层）详解

1.PHY的核心功能信号调制与编码：将MAC层发送的数字信号转换为适合物理介质传输的模拟信号（如差分电压、光脉冲）。常用编码方式：曼彻斯特编码
美好的事情总会发生·2025-02-22 00:50

深度学习模型的全面解析：技术进展、应用场景与未来趋势

1.深度学习模型概述1.1深度学习模型的定义与分类深度学习模型是基于人工神经网络的算法，它们通过模仿人脑的处理机制来学习数据中的复杂模式和特征。
阿尔法星球·2025-02-21 22:03

深度学习模型：原理、架构与应用

深度学习（DeepLearning）是机器学习中的一个分支，基于人工神经网络的发展，尤其是多层神经网络的研究，使其在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域取得了显著进展。
一ge科研小菜菜·2025-02-21 22:00

基于深度学习的入侵检测系统设计与实现

基于深度学习的入侵检测系统设计与实现文章关键词:深度学习，入侵检测，网络安全，神经网络，特征提取，系统设计文章摘要:随着互联网的快速发展和网络攻击技术的不断演进，网络安全形势日益严峻。
AI天才研究院·2025-02-21 19:39

设计原则名称与缩写统计

如果一个类承担的职责过多，就等于把这些职责耦合在一起，一个职责的变化可能会削弱或者抑制这个类完成其他职责的能力。示例：在一个用户管理系统中，一个类专门负责用户信息
cylar-gg·2025-02-21 16:46

UNet：UNet的损失函数与优化器_2024-07-24_07-32-39.Tex

UNet：UNet的损失函数与优化器UNet简介UNet的架构UNet是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络架构，由OlafRonneberger、PhilippFischer和ThomasBrox
chenjj4003·2025-02-21 16:46

Vision Transformer图像分类实现

与传统的卷积神经网络(CNN)不同，ViT将图像分割成多个小块（patches），并将这些小块视为序列输入到Transformer中。
reset2021·2025-02-21 16:13

神经网络模型训练中的相关概念：Epoch，Batch，Batch size，Iteration

神经网络模型训练中的相关概念如下：Epoch（时期/回合）：当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一次epoch。
一杯水果茶！·2025-02-21 16:39

深度学习归一化与正则化

文章目录深度学习归一化与正则化1.归一化(Normalization)2.正则化(Regularization)深度学习归一化与正则化1.归一化(Normalization)定义：归一化是指通过某种算法将输入数据或神经网络层的激活值处理后限制在我们需要的特定范围内
鱼儿也有烦恼·2025-02-21 14:22

神经网络新手入门（2）基础认知：神经网络发展简史

第一阶段：基础认知：神经网络发展简史让我们用武侠小说的方式打开这段科技史，你会发现神经网络的发展史比金庸江湖还要精彩：第一章：江湖初现（1943-1958）1943年，两位奇侠麦卡洛克和皮茨在《神经活动中内在思想的逻辑演算
caridle·2025-02-21 10:48

【Unity粒子特效分享-卡通漫画-烟花特效】

】.传送门:【Unity粒子特效分享-魔法粒子特效超炫大招】.传送门:【Unity粒子特效分享-刀光特效】.传送门:【Unity粒子特效分享-技能特效】.传送门:【Unity粒子特效分享-科幻魔法光圈脉冲特效
井队Tell·2025-02-21 08:38

25/2/16 ＜算法笔记＞ DirectPose

DirectPose是一种端到端的神经网络方法，旨
青椒大仙KI11·2025-02-21 05:19

Vision Transformer（ViT）：用 Transformer 颠覆图像识别

VisionTransformer（ViT）：用Transformer颠覆图像识别在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）长期以来一直是图像识别任务的主流架构。
金外飞176·2025-02-20 19:36

PWM的概念

脉冲宽度调制（PWM）是一种对模拟信号电平进行数字编码的方法。通过高分辨率计数器的使用，方波的占空比被调制用来对一个具体模拟信号的电平进行编码。
飒然·2025-02-20 18:55

Python从0到100（三十九）：数据提取之正则（文末免费送书）

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识
是Dream呀·2025-02-20 17:20

深度学习工厂的蓝图：拆解CUDA驱动、PyTorch与OpenCV的依赖关系

想象一下，你正在建造一座深度学习工厂，这座工厂专门用于高效处理深度学习任务（如训练神经网络）和计算机视觉任务（如图像处理）。
时光旅人01号·2025-02-20 17:46

【CUDA】Pytorch_Extensions

当我们在PyTorch中实现自定义算子时，通常有两种选择：使用纯Python实现（简单但效率低）使用C++/CUDA扩展（高效但需要编译）对于计算密集型的操作（如神经网络中的自定义激活函数），使用CUDA
joker D888·2025-02-20 15:28

散热风扇常见的调速方式有哪几种

1.PWM(脉冲宽度调制)调速是有一个专用的PWM调速操控电路来调理，这个操控信号是要散热风扇生产厂家来完结，此功用可以使用频率和高低压电平来操控风扇转速，经过调整占空比来线性操控风扇转速，带
辉盈防爆散热风扇·2025-02-20 15:27

Transformer 模型架构

以下是详细解释：1.架构vs框架的区别概念定义示例模型架构定义神经网络的结构设计Transformer、CNN、RNN开发框架提供实现模型的工具和库PyTorch、TensorFlow2.Transformer
2401_89793006·2025-02-20 15:24

《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】

深度学习：一种基于对数据进行表征学习的方法，通过构建具有很多层的神经网络模型，自动从大量数据中学习复杂的模式和特征。第2章机器学习概述基本概念：
code_stream·2025-02-20 13:12

BP 神经网络在考古数据分析中的应用

BP神经网络在考古数据分析中的应用摘要：本文深入探讨了BP神经网络在考古数据分析领域的应用。首先阐述了考古数据分析的重要性以及传统分析方法的局限性。随后详细介绍了BP神经网络的结构、原理与训练算法。
fanxbl957·2025-02-20 13:42

图像识别与应用

图像识别作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了显著进展，其中卷积神经网络（CNN）功不可没。
狂踹瘸子那条好脚·2025-02-20 13:10

线性回归理论

在神经网络中，线性回归可以看作是一个单层神经网络。通过损失函数来衡量预测值与真实值之间的差异，常用的损失函数包
狂踹瘸子那条好脚·2025-02-20 11:21

基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用

专题一：深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习，深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络
xiao5kou4chang6kai4·2025-02-20 11:20

深入理解Spring Boot中的事件驱动架构

1.引言事件驱动架构在现代软件开发中越来越受欢迎，它能够提高系统的松耦合性和可扩展性。SpringBoot作为一个流行的Java框架，提供了强大的事件驱动支持。
省赚客APP开发者@聚娃科技·2025-02-20 11:46

muzero 算法原理

Muzero算法的核心部分是一个叫做模型的神经网络，它会对游戏的状态进行预测，预测未来的游戏状态。另一部分是策略网络，它会根据当前状态预测每一步的最优决策。
战神哥·2025-02-20 11:45

EDA事件驱动架构 领域事件 Event Sourcing

以服务为核心有本质区别，是状态模式的延伸到架构上，事件是触发状态变化的根源，事件是介于业务和技术两者之间的概念，用户界面是事件主要发生来源，事件也可以来源其他系统或模块，通过事件可以实现系统或组件之间松耦合
talentluke·2025-02-20 11:44

卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别

深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet，AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN，本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。
知识鱼丸·2025-02-20 08:24

用 TensorFlow 搭建简单的手写数字识别模型

在这篇博客中，我们将使用TensorFlow构建一个简单的神经网络模型，用于识别手写数字。二、环境准备在开始之前，你需要安
lozhyf·2025-02-20 07:48

STM32定时器输出PWM

一、PWM1.定义英文全称：PULSEWIDTHMODULATION,脉冲宽度调制。
墨菲墨菲·2025-02-20 05:34

训练与优化

训练与优化损失函数与反向传播损失函数能够衡量神经网络输出与目标值之间的误差，同时为反向传播提供依据，计算梯度来优化网络中的参数。torch.nn.L1Loss计算所有预测值与真实值之间的绝对差。
钰见梵星·2025-02-20 04:23

【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势

Transformer相比RNN的优势Transformer和RNN（循环神经网络）都是自然语言处理（NLP）领域的重要架构，但它们的工作原理和应用方式有很大不同。
华东算法王·2025-02-20 02:04

Python从0到100（四）：Python中的运算符介绍(补充)

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识
是Dream呀·2025-02-20 00:24

Python从0到100（三十五）：beautifulsoup的学习

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识
是Dream呀·2025-02-20 00:24

从零到入门：人工智能学习路径全解析

对于初学者而言，建立正确的认知框架至关重要：1.技术图谱解析：机器学习（ML）：AI的核心驱动力，使计算机具备从数据中学习的能力深度学习（DL）：基于神经网络的进阶技术，擅长处理图像、语音等
这题有点难度·2025-02-19 21:24

从代码到专利：如何用自注意力机制实现高效序列转换？——深度解析Google的Transformer架构

在传统的序列转换任务（如机器翻译、语音识别等）中，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）是常用的模型架构。然而，这些模型存在以下问题：
CodePatentMaster·2025-02-19 21:53

JSR 330与Spring的完美结合：依赖注入的实践

它不仅提高了代码的可维护性和可测试性，还让组件之间的耦合度大大降低。今天，我们就来探讨一下JSR330标准以及如何在Spring框架中利用它来实现依赖注入。
t0_54program·2025-02-19 20:14

ColD Fusion，分布式多任务微调的协同 “密码”

ColDFusion，分布式多任务微调的协同“密码”发布时间：2025-02-19近日热文：1.全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释2.大模型进化史：从Transformer到DeepSeek-R1
·2025-02-19 20:46

【TVM教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者：YaoWang,EddieYan本文介绍如何为x86CPU调优卷积神经网络。
·2025-02-19 20:45

【深度学习入门：基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法

目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法
Bin二叉·2025-02-19 19:37

PyTorch与TensorFlow的对比：哪个框架更适合你的项目？

一、概述PyTorch和TensorFlow都是深度学习框架，它们为构建、训练和部署神经网络提供了强大的工具。尽管它们的最终目标相同，但其设计哲学和实现方式有所不同。
木觞清·2025-02-19 18:59

遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）

一：深度卷积网络知识1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2.深度学习的历史发展历程3.机器学习，深度学习等任务的基本处理流程4.卷积神经网络的基本原理5
岁月如歌，青春不败·2025-02-19 15:05

SWAT-MODFLOW地表水-地下水耦合建模

一：耦合模型原理与层次结构1.1流域水循环与SWAT模型1.2地下水模拟与MODFLOW模型1.3SWAT-MODFLOW地表-地下耦合模型1.4QSWATMOD插件与功能1.5模型实现所需软件平台二：
岁月如歌，青春不败·2025-02-19 15:35

《大模型应用开发极简入门》随记

术语：自然语言处理（NLP)人工智能（AI）大预言模型（LLM）机器学习（ML)深度学习（DL)内容LLM概述ML算法被称为人工神经网络DL是ML的一个分支最先开始简单语言模型吗，例如：n-gram模型
hoypte·2025-02-19 08:34

用deepseek学大模型08-卷积神经网络(CNN)

yuanbao.tencent.com从入门到精通卷积神经网络(CNN),着重介绍的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，预测结果的可视化展示
wyg_031113·2025-02-19 07:30

设计模式 笔记10 | 适配器模式 在源码中的应用 | Spring源码的 AOP 注册中心存储了不同的适配器实现 | SpringMVC源码doDisPatch方法里的 HandlerAdapter

源码中的应用四、SpringMVC中的适配器模式五、总结参考资料一、适配器模式知识回顾适配器定义：将一个类的接口转换成另一种目标接口，使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的类能一起工作适配器分类：类结构型模式（耦合读较高
「已注销」·2025-02-19 06:52

python 山脊图_（数据科学学习手札98）纯Python绘制满满艺术感的山脊地图

1简介下面的这幅图可能很多读者朋友们都看到过，这是英国摇滚乐队JoyDivision在1979年发行的其第一张录音室专辑UnknownPleasures的封面，由艺术家PeterSaville基于射电脉冲星信号的数据图创作而成
weixin_39780255·2025-02-19 05:16

【人工智能】AI现状分析 || 神经网络的数学基础 || 人工智能交叉领域的发展和技术应用 || 附：小白入门人工智能 学习步骤

目录1.AI现状分析（人工智能基础入门概念）1.1人工智能基础概念1.2人工智能的技术发展路线1.3产业发展的驱动因素1.4人工智能薪资岗位介绍2.神经网络的数学基础2.1神经网络的生物表示2.2神经网络的数学表示
追光者♂·2025-02-19 05:15

一文读懂！深度学习 + PyTorch 的超实用学习路线

例如，在神经网络中，矩阵乘法用于神经元之间的
a小胡哦·2025-02-19 03:27
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