脉冲耦合神经网络

神经网络 | CNN 与 RNN——深度学习主力军

本文主要将卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）这两个深度学习主力军进行对比。我们知道，从应用方面上来看，CNN用于图像识别较多，而RNN用于语言处理较多。
半亩花海·2024-02-07 07:18

NLP_循环神经网络(RNN)

文章目录RNN结构RNN实战RNN小结RNN结构NPLM在处理长序列时会面临一些挑战。首先，由于它仍然是基于词的模型，因此在处理稀有词汇或者词汇表外的词汇时效果不佳。其次，NPLM不能很好地处理长距离依赖关系。而上面这两个局限，恰恰就是RNN的优势。RNN的核心思想是利用“循环”的机制，将网络的输出反馈到输入，这使得它能够在处理数据时保留前面的信息，从而捕获序列中的长距离依赖关系，在处理序列数据，
you_are_my_sunshine*·2024-02-07 07:40

微服务介绍及远程调用

1微服务的概念区别于单体项目单体项目拆分成微服务项目的目标：高内聚、低耦合拆分思路纵向拆分：根据功能模块横向拆分：抽取可复用模块2微服务拆分——远程调用背景：微服务单一职责，每个服务只有自己的功能和数据
乐小鑫·2024-02-07 07:10

A.关于图计算&图学习的基础知识概览：前置知识点学习（Paddle Graph L）【一】

图学习图神经网络算法专栏简介：主要实现图游走模型(DeepWalk、node2vec)；图神经网络算法(GCN、GAT、GraphSage)，部分进阶GNN模型（UniMP标签传播、ERNIESage）
汀、人工智能·2024-02-07 06:29

SCI一区级 | Matlab实现CGO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention混沌博弈优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现CGO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention混沌博弈优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab
机器学习之心·2024-02-07 05:59

回归预测 | Matlab实现ABC-BP人工蜂群算法优化BP神经网络多变量回归预测

回归预测|Matlab实现ABC-BP人工蜂群算法优化BP神经网络多变量回归预测目录回归预测|Matlab实现ABC-BP人工蜂群算法优化BP神经网络多变量回归预测预测效果基本描述程序设计参考资料预测效果基本描述
机器学习之心·2024-02-07 05:29

SCI一区 | Matlab实现TTAO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention三角拓扑聚合优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测

SCI一区|Matlab实现TTAO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention三角拓扑聚合优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测目录SCI一区|Matlab实现
机器学习之心·2024-02-07 05:28

【Matlab光伏功率预测】基于POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络的多变量光伏功率预测

【Matlab光伏功率预测】基于POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络的多变量光伏功率预测文章目录【Matlab光伏功率预测】基于POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络的多变量光伏功率预测文章介绍基本步骤代码分享运行结果参考资料文章介绍基于
天天科研工作室·2024-02-07 05:58

【Matlab股票价格预测】基于POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络的多变量股票价格预测

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天天科研工作室·2024-02-07 05:58

回归预测 |POA-CNN-SVM鹈鹕算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量回归预测 Matlab实现

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要本文提出了一种基于鹈鹕算法优化卷积神经网络结合支持向量机（
前程算法matlab屋·2024-02-07 05:27

回归预测 | Matlab实现POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络多变量回归预测

回归预测|Matlab实现POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络多变量回归预测目录回归预测|Matlab实现POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络多变量回归预测预测效果基本描述程序设计参考资料预测效果基本描述
机器学习之心·2024-02-07 05:55

Spring- FactoryBean接口中的getObject()方法

方法如何使用一、Spring框架介绍Spring框架是一个轻量级的、非侵入式的Java企业级应用开发框架，以IoC（控制反转）和AOP（面向切面编程）为核心思想，提供了一套全面的解决方案来开发高效、可扩展、松耦合的应用程序
蜜桃小阿雯·2024-02-07 05:40

向量，矩阵和张量的导数 | 简单的数学

前段时间看过一些矩阵求导的教程，在看过的资料中，尤其喜欢斯坦福大学CS231n卷积神经网络课程中提到的Erik这篇文章。循着他的思路，可以逐步将复杂的求导过程简化、再简化，直到发现其中有规律的部分。
橘子学AI·2024-02-07 04:31

MVC和MVT

原文：Django中MVC与MVT设计模式的区别系列之一MVC设计模式核心：解耦，让不同的代码块之间降低耦合，增强代码的可扩展和可移植性，实现向后兼容。
氨基钠·2024-02-07 04:55

午盘 | 权重股“波澜不惊”A股回归震荡走势

早盘沪指小幅高开，在白酒等板块的拖累下上攻乏力，盘中券商股脉冲异动，但依然未能带动市场人气，最终沪指维持平盘线窄幅震荡。创业板走势相对较弱，题材股零星异动，创业板指小幅收跌。
清水教育_7f17·2024-02-07 03:48

厄尔尼诺多样性的蓝图

研究小组发现，厄尔尼诺和拉尼娜事件的复杂性和不规则性可以追溯到两种大气-海洋耦合振荡的共存，它们具有不同的空间特征和不同的频率。
wumingzhi111·2024-02-07 03:52

GameFramework框架 （四） Evnet组件 EventComponent

GameFramework中的很多模块在完成操作后都会抛出内置事件，监听这些事件将大大解除游戏逻辑之间的耦合。用户也可以定义自己的游戏逻辑事件。
毛甘木·2024-02-07 02:06

存内计算——发展史与近期成果

随着大数据时代的到来，存内计算由于其结构特点以及摩尔定律的“失效”，被认为是提升处理器能效和性能以及加速神经网络运算的新出路。接下来我们将从存内计算的源头出发，介绍它的发展史与近期取得的成果。
YoungerChina·2024-02-07 02:29

深度学习的进展

深度学习近年来的进展在各个领域均展现出非凡的实力，以下将进一步详述几个关键领域的具体突破和应用：1.计算机视觉图像分类与识别：随着深度卷积神经网络的发展，如AlexNet、VGG、Inception系列
李建军·2024-02-07 01:20

第3节、电机定速转动【51单片机+L298N步进电机系列教程】

↑↑↑点击上方【目录】，查看本系列全部文章摘要：本节介绍用定时器定时的方式，精准控制脉冲时间，从而控制步进电机速度。
皮皮黄-机电工程师·2024-02-07 01:04

DDD学习笔记---从后端到前端：微服务后，前端如何设计？

同时构建多个可以独立部署、完全自治、松耦合的页面组合，其中每个组合只负责特定业务单元的UI元素和功能，这些页面组合就是微前端。微前端
激流勇进_·2024-02-07 00:44

ECE755_gnn图神经网络（附完整工程）

ECE755_gnn图神经网络（附完整工程）ECE755课程要求任务1完成：题目要求MS1代码：仿真任务二完成题目要求MS2代码：仿真总结ECE755ECE755_sp23是加拿大渥太华大学（UniversityofOttawa
_max_max·2024-02-07 00:54

Typescript（七）interface接口

2：优化程序设计面向对象设计中我们追求的原则之一就是高内聚，低耦合。可是类与类之间往往会有千丝万缕的关系，比如泛化、实现、组合、聚合、关联、依赖。
camellias__·2024-02-07 00:44

神经网络的参数设计

现在神经网络基本一上就是深度神经网路，而深度神经网路就像个黑箱一样，对于什么样的场景该设计什么样的结构还没有理论支持，都是全凭经验，所以本文也仅限于经验之谈。
菜鸟瞎编·2024-02-06 23:48

基于平衡优化器算法的极限学习机(ELM)回归预测

回归问题数据处理4.基于平衡优化器算法优化的ELM5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码8.Python摘要：本文利用平衡优化器算法对极限学习机进行优化，并用于回归预测1.极限学习机原理概述典型的单隐含层前馈神经网络结构如图
智能算法研学社（Jack旭）·2024-02-06 23:07

基于鸽群算法的极限学习机(ELM)回归预测

回归问题数据处理4.基于鸽群算法优化的ELM5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码8.Python摘要：本文利用鸽群算法对极限学习机进行优化，并用于回归预测1.极限学习机原理概述典型的单隐含层前馈神经网络结构如图
智能算法研学社（Jack旭）·2024-02-06 23:06

基于纵横交叉算法的极限学习机(ELM)回归预测

回归问题数据处理4.基于纵横交叉算法优化的ELM5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码8.Python摘要：本文利用纵横交叉算法对极限学习机进行优化，并用于回归预测1.极限学习机原理概述典型的单隐含层前馈神经网络结构如图
智能算法研学社（Jack旭）·2024-02-06 23:36

【lssvm回归预测】基于哈里斯鹰算法优化最小二乘支持向量机HHO-lssvm实现数据回归预测附matlab代码

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍在当今世界上，可再生能源的重要性越来越被人们所认识和重视。
Matlab科研辅导帮·2024-02-06 23:35

基于哈里斯鹰算法的极限学习机(ELM)回归预测

回归问题数据处理4.基于哈里斯鹰算法优化的ELM5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码8.Python摘要：本文利用哈里斯鹰算法对极限学习机进行优化，并用于回归预测1.极限学习机原理概述典型的单隐含层前馈神经网络结构如图
智能算法研学社（Jack旭）·2024-02-06 23:04

消息队列：分布式系统中的重要组件

目录摘要引言1.1什么是消息队列1.2消息队列的重要性消息队列的特点2.1异步通信2.2解耦合2.3持久性消息队列的应用场景3.1异步任务处理3.2系统解耦3.3流量削峰常见的消息队列系统4.1RabbitMQ4.2ApacheKafka4.3ActiveMQ
达芬奇要当程序员·2024-02-06 22:52

Swin-UMamba：结合基于ImageNet的预训练和基于Mamba的UNet模型

然而，现有方法在建模长距离全局信息方面面临挑战，其中卷积神经网络（CNNs）受限于其局部感受野，而视觉转换器（ViTs）则受到其注意力机制高二次复杂度的困扰。
AI浩·2024-02-06 22:52

Swin-Unet： Unet-like Pure Transformer forMedical Image Segmentation（用于医学图像分割的纯U型transformer）

Unet-likePureTransformerforMedicalImageSegmentation_unet-likepuretransformer-CSDN博客方便自己学习摘要：在过去的几年中，卷积神经网络
我在努力学习分割（禁止说我水平差）·2024-02-06 22:52

数据无量纲化 学习（1）：三种常用数据缩放方法的对比：StandardScaler、MinMaxScaler、RobustScaler

在以梯度和矩阵为核心的算法中，譬如逻辑回归，支持向量机，神经网络，无量纲化可以加快求解速度；在距离类模型，譬如K近邻，KMeans聚类中，无量纲化可以帮我们提升模型精度，避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响
Tony Einstein·2024-02-06 22:03

神经网络不需要懂原理，只需要应用？？？（附268篇顶会论文）

神经网络不需要弄明白原理，只要会应用就行，这是真的吗？具体情况具体分析。如果你是论文要求不高，那么就不需要搞太清楚，如果你的毕业要求高，或者想要更高的提升，尤其是想申博、进大厂，那么还是懂一下吧。
深度之眼·2024-02-06 22:27

最新模型VMamba：颠覆视觉Transformer，下一代主流Backbone？

VisualStateSpaceModel论文作者：YueLiu,YunjieTian,YuzhongZhao,HongtianYu,LingxiXie,YaoweiWang,QixiangYe,YunfanLiu1.摘要卷积神经网络
深蓝学院·2024-02-06 21:39

初级波分基础

简介波分复用WDM(WavelengthDivisionMultiplexing)是将两种或多种不同波长的光载波信号（携带各种信息）在发送端经复用器(亦称合波器，Multiplexer)汇合在一起，并耦合到光线路的同一根光纤中进行传输的技术
Songxwn·2024-02-06 21:01

UML之在Markdown中使用Mermaid绘制类图

类关系涉及依赖、关联、聚合、组合、实现、泛化(继承)这六种关系，耦合度依次递增。2.Mermaid类图
发呆blog·2024-02-06 20:14

min pulse width 最小脉冲宽度

Minpulsewidth，也就是最小脉冲宽度，它是DRV检查的一种。Minpulsewidth用于检查时钟信号的波形是否处在一个合理的状态。
准备钟·2024-02-06 20:41

STA | 什么是Cross Talk: SI Timing 时序串扰？

两根紧挨着的绕线（net）之间存在耦合电容，当一条线进行电平转换的过程中，另一条线也会受到相应的影响。其中第一条线称为攻击端（aggressor），第二根线称为受害端（victim）。
准备钟·2024-02-06 20:41

Vivado Digilent IP核

最近在做FPGA的视频处理，学习中看见大佬使用现成的IP核会方便很多，其中就包括DynamicclockgeneratorIP核，根据视频分辨率不同产生动态时钟脉冲的IP核，可以说是相当的方便了，Dynamic
艾利芬特·2024-02-06 20:37

架构（二）：如何对现有系统做微服务改造？

首先，应用和数据表紧密耦合在一起，代码模块和表是多对多的依赖关系。一个模块会访问多张表，多个模块也会对同一张表进行访
晓寒风骤·2024-02-06 20:55

寒假javaEE学习计划---MyBatis入门

MyBatis的主要目标是将数据库操作与Java代码的耦合度降到最低，同时提供灵活性和高度的可定制性。它采用了一种称为"对象关系映射"（Object-RelationalMapping，
玛卡巴卡yang·2024-02-06 19:53

jpeg压缩基本步骤

DC系数通过差分脉冲编码调制(DPCM)进行编码，同一块中的剩余63个AC系数通过之字形扫描转变成一个序列。AC系数用游程编码(RLE)编码，这些系数被转换成(,)对。JPEG压缩的基本过
superdont·2024-02-06 19:22

一个用于验证在GPU上训练模型比在CPU上快的代码||TensorFlow||神经网络

importtimeimporttensorflowastffromkerasimportlayers#创建一个大规模模型model=tf.keras.Sequential()model.add(layers.Dense(1000,activation='relu',input_shape=(10000,)))model.add(layers.Dropout(0.5))model.add(laye
@Duang~·2024-02-06 19:07

机器学习简要概述

一、基本概念及应用传统机器学习算法首先需要对数据进行特征提取，采用分类器（如决策树、人工神经网络、贝叶斯、集成学习、支持向量机等）进行分类。机器学习：特征提取+分类器分类特征提取难，制约发展。
@Duang~·2024-02-06 19:03

【Spring】Spring 对 Ioc 的实现

一、Ioc控制反转控制反转是一种思想控制反转是为了降低程序耦合度，提高程序扩展力，达到OCP原则，达到DIP原则控制反转，反转的是什么？
QX_Java_Learner·2024-02-06 18:06

观察者模式

观察者模式的思想主题和观察者的分离：观察者模式通过将主题和观察者分离，实现了低耦合的设计。主题对象负责维护状态，并通知观察者，而观察者则独立于主题而存在，只需关注状态的变化。
康凯哇咔咔·2024-02-06 17:28

对话系统介绍和基础神经网络模型

1、对话系统背景介绍对话系统（或聊天机器人）在世界上扮演着越来越重要的角色。人们可能仍然有一种刻板印象，认为聊天机器人是给银行打电话时那些死板的代理。然而，得益于人工智能的复兴，尤其是深度学习的发展，现代聊天机器人可以与丰富的话题进行对话，从你的生日派对到拜登的演讲，如果你愿意，它们可以为你的派对场所预定位置或播放演讲视频。目前，对话系统是NLP的热点话题之一，在工业和日常生活中有很高的要求。聊天
浅白Coder·2024-02-06 17:24

对话系统介绍和基础神经网络模型(二)

接上一篇对话系统介绍和基础神经网络模型（一）2.2.2、长短期记忆网络（LSTM）LSTM（如图2-3）通过引入门机制来解决梯度消失问题，输入门、遗忘门、输出门被用来决定从当前输入和过去的记忆中应该保留多少信息
浅白Coder·2024-02-06 17:24

对话系统介绍和基础神经网络模型(三)

链接对话系统介绍和基础神经网络模型链接对话系统介绍和基础神经网络模型(二)3、面向任务式对话系统本章介绍面向任务式对话系统，包括管道方式和端到端系统。
浅白Coder·2024-02-06 17:24
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