脉冲耦合神经网络第6页

PyTorch深度学习实战（27）—— PyTorch分布式训练

本节将详细介绍如何进行神经网络的分布式训练。

shangjg3·2024-08-30 07:37

在 PyTorch 中，`permute` 方法是一个强大的工具，用于重排张量的维度。

这在深度学习中非常有用，尤其是在处理具有多维数据（如图像、视频或复杂数组）的神经网络时。

小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

PyTorch概述

它广泛用于深度学习和神经网络的研究和开发。PyTorch以其动态计算图、灵活性和简单易用的接口而闻名，深受研究人员和开发者的喜爱。

fydw_715·2024-08-30 06:01

[Scene Graph] 图神经网络的核心方法——Message Passing

以卷积神经网络（CNN）为代表的方法会从邻近的像素中获取信息。这种方式对于结构化数据（structureddata）十分有效，例如，图像和体素数据。

风中摇曳的小萝卜·2024-08-30 06:01

深入理解PyTorch中的MessagePassing

深入理解PyTorch中的MessagePassing图神经网络（GraphNeuralNetworks，简称GNNs）在近年来已成为处理图形数据的一种强大工具，广泛应用于社交网络分析、蛋白质结构预测、

小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:00

音频PCM的能量dB计算

文章目录1.计算RMS值2.将RMS转换为dB参考1参考2参考3音频PCM（脉冲编码调制）数据转换为分贝（dB）的计算涉及两个主要步骤：首先计算音频信号的均方根（RMS）值，然后将RMS值转换为分贝。

彷徨而立·2024-08-30 05:26

神经网络分类任务python入门

目录Mnist分类任务读取Mnist数据集转换成tensor才能参与后续建模训练torch.nn.functional创建一个model来更简化代码使用TensorDataset和DataLoader来简化整个过程Mnist分类任务-网络基本构建与训练方法，常用函数解析-torch.nn.functional模块-nn.Module模块读取Mnist数据集-会自动进行下载frompathlibim

三十度角阳光的问候·2024-08-30 05:24

python 数据分析损失数值如何放到csv中呢人工智能深度神经网络，Pytorch ,tensorflow

损失数值如何放到csv中呢在Python中，使用`csv`模块将数据写入CSV文件是一种常见的操作。从你提供的代码片段来看，你想要将损失数值写入名为`middle_losse.csv`的文件中。但是，你提供的代码片段中存在一些需要修改的地方，以确保数据能够正确地写入CSV文件。首先，`csv.writer`对象的`writerows`方法需要一个可迭代对象，例如列表的列表，而不是单个列表。如果你的

zhangfeng1133·2024-08-30 04:45

人脸识别设计

模型介绍OpenFace是一个基于深度神经网络的人脸识别和面部特征提取系统，它主

melonbo·2024-08-29 23:15

爆改yolov8|AIFI (尺度内特征交互）助力YOLOv8 ,轻量化模型

1，本文介绍AIFI模块（AdaptiveInformationFusionIntegrationModule）是一种旨在提升神经网络处理复杂任务能力的技术模块。

不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

2024.8.27基于ODDM调制的6G通感一体化系统波形设计：基础、挑战和未来方向

OTFS（正交时频空间）调制的发射博兴仍基于TF域上的正交脉冲，具有高带外泄漏发射和严重的码间干扰。正交时

喝点辣椒油·2024-08-29 20:25

笔记二十二:Kafka基础

消息队列简称为MQ，指的就是数据在一个容器中,从容器一端传递到另一端的操作消息队列，只能暂存数据，不能永久存储数据作用:1)应用解耦合2)异步处理3)限流削峰消息队列的协议：JMS(JavaMessageServer

转通下水道的粉色钻头·2024-08-29 19:45

1.人工智能原理

这个模型是神经网络和计算神经科学领域的一个重要里程碑，为后来的神经网络研究奠

luckyflyyy·2024-08-29 19:44

常见的滤波法

序号大类名称方法优点缺点适用范围函数名1克服大脉冲干扰的数字滤波法限幅滤波法Limitingfilteringmethod1、根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A）2、每次检测到新值时判断

匠在江湖·2024-08-29 16:59

AI如何创造情绪价值

AI技术通过模拟人类神经网络的工作方式，对复杂的数据进行深度学习和理解，逐渐具备了处理人类情感的能力。在客户服务领域，情绪识

学客汇·2024-08-29 14:14

深度学习：探索人工智能的无限可能

木小梦(๑• . •๑)·2024-08-29 12:29

java3-5年面试题——框架篇

交由Spring容器统一进行管理，从而实现松耦合注入对象：构造方法注入、stter方法注入、接口注入2.spring是如何通过xml配置或者注解配置生成实例对象的？

若久2023·2024-08-29 10:18

C++ 设计模式之桥接模式

可以直接跳转到C++编码部分】【简介】什么是桥接模式桥接模式（BridgePattern）是⼀种结构型设计模式，它的UML图很像⼀座桥，它通过将【抽象部分】与【实现部分】分离，使它们可以独⽴变化，从⽽达到降低系统耦合度的

写代码的小恐龙er·2024-08-29 09:11

AI学习记录 - 对抗性神经网络

对抗神经网络其实可以这样子理解，网上一直说生成器和判别器的概念，没有触及到本质。我有一种看法：假如当前场景是输入模糊图片，然后输出高质量图片。

victor-AI最好的学习方式是画图·2024-08-29 09:40

Python在神经网络中优化激活函数选择使用详解

概要在神经网络中，激活函数扮演着至关重要的角色。它的主要作用是引入非线性因素，使得神经网络能够处理复杂的非线性问题。如果没有激活函数，神经网络仅仅是线性模型的堆叠，无法胜任深度学习中的各种任务。

Rocky006·2024-08-29 09:39

设计模式深度解析：工厂模式与策略模式的终极对决，谁才是真正的设计之王？

它主要用于封装对象的创建过程，使得对象的创建与使用分离，从而降低系统的耦合度。策略模式的主要目的是选择算法。它主要用于定义一系列的算法，将每个算法封装起来，并使它们可以互相替换。策略模式让算法

疾风终究没有归途·2024-08-29 09:39

从单体架构到微服务架构的演变，微服务带来的挑战是什么？

对于服务的拆分是否越小越好，还是需要结合业务场景进行拆分，最终达到解耦合的目的，可以提升业务的容错性等等内容。微服务解决方案

nihui123·2024-08-29 06:23

DeepArt——AI美术创作工具，能够帮助生成视觉内容

它的核心技术主要依赖于深度卷积神经网络（CNN）和风格迁移算法，能够将著名艺术作品的风格应用到用户的照片或图像上，从而创造出独具特色的艺术效果。

爱研究的小牛·2024-08-29 05:12

结构型模式：代理/适配器/装饰者/桥接/外观模式

由于组合关系或聚合关系比继承关系耦合度低，满足“合成复用原则”，所以对象结构型模式比类结构型模式具有更大的灵活性。

架构师成长进阶空间·2024-08-29 03:25

20.神经网络 - 搭建小实战和 Sequential 的使用

神经网络-搭建小实战和Sequential的使用在PyTorch中，Sequential是一个容器（container）类，用于构建神经网络模型。

椰皮糖·2024-08-29 02:22

JMS 原理

为什么需要JMS用RPC中间件技术已广泛应用于分布式系统之间的通信，但是这些技术也显示出了局限性：同步通信：客户发出调用后，必须等待服务对象完成处理并返回结果后才能继续执行客户和服务对象的生命周期紧密耦合

LynnGuo·2024-08-29 00:53

什么是微服务自动化测试？

微服务-也称为微服务架构-是一种构建方式，它将应用程序构建为松散耦合服务的集合，具有完整的业务功能。微服务架构允许连续交付/部署大型复杂应用程序。本文将概述自动微服务测试工具和最佳实践。

测试界晓晓·2024-08-29 00:10

【Rust日报】 2019-05-14：Rust中哪些特性是零开销抽象的

tract-一个神经网络训练库Snips（一家做音频识别的创业公司）出品。在神经网络领域，现在基本已经被TensorFlow和PyTorch给占了。

六六子大顺1·2024-08-28 23:29

基于霜冰优化算法(RIME)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、技术概述1.霜冰优化算法（RIME）2.卷积神经网络（CNN）3.双向门控循环单元（BiGRU）4.注意力机制（AttentionMechanism

程序辅导帮·2024-08-28 23:57

springboot整合aop实现日志记录

利用AOP可以对业务逻辑的各个部分进行隔离，从而使得业务逻辑各部分之间的耦合度降低，提高程序的可重用性，同时提高

walkerShen·2024-08-28 22:10

深度学习与OpenCV：解锁计算机视觉的无限可能

深度学习：智能的催化剂深度学习，作为机器学习的一个分支，其核心在于通过构建深层次的神经网络模型，模拟人脑的学习过

程序员-李旭亮·2024-08-28 21:49

kafka认识篇，java程序员面试笔试真题库

消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。

m0_64204730·2024-08-28 19:35

在STM32上实现嵌入式人工智能应用

本文将探讨如何在STM32平台上实现深度学习应用，特别是利用STM32Cube.AI工具链将训练好的神经网络模型部署到STM32设备上。

嵌入式详谈·2024-08-28 19:30

matlab神经网络结果分析,BP神经网络仿真、结果分析

p=[-0.9956-0.7968;-0.99850.1235;-1.00001.0000;-0.6660-0.8380;-0.6737-0.1778;-0.67920.9324;-0.3354-0.8734;-0.3420-0.2247;-0.34670.1177;0.0737-0.8838;-0.0099-0.2688;-0.01650.7926;0.3296-0.9329;0.32380.0

残月灵火·2024-08-28 13:21

Python深度学习：构建下一代智能系统

近年来，伴随着以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习的快速发展，人工智能迈入了第三次发展浪潮，AI技术在各个领域中的应用越来越广泛。

2401_83402415·2024-08-28 10:04

第七届MathorCup高校数学建模挑战赛-A题：基于改进的神经网络和混沌时间序列预测控制高炉炼铁过程

目录摘要一．问题重述二．模型假设三．符号说明四．问题分析五．数据预处理5.1异常值剔除5.2归一化处理5.3预处理后的数据六．问题一模型的建立与求解6.1BP神经网络预测模型6.1.1输入层和输出层6.1.2

格图素书·2024-08-28 09:28

设计模式（一）：七大原则

*设计模式的目的*编写软件过程中，程序员面临着来自耦合性，内聚性以及可维护性，可扩展性，重用性，灵活性等多方面的挑战，设计模式是为了让程序(软件)，具有更好1)代码重用性(即：相同功能的代码，不用多次编写

qq_34721505·2024-08-28 08:54

反向传播算法：深度神经网络学习的核心机制

引言深度神经网络（DNNs）之所以在众多领域取得革命性的成功，很大程度上归功于其强大的学习能力，而这一能力的核心是反向传播算法（Backpropagation）。

2402_85758936·2024-08-28 08:22

RK3568平台（PWM篇）PWM驱动

一.PWM基础知识PWM全称为PulseWidthModulation，翻译成中文为脉冲宽度调制，它是一种数字信号控制模拟电路的技术，可以通过改变高/低电平的占空比来控制平均电压或功率,从而达到对模拟量的控制目的

嵌入式_笔记·2024-08-28 06:10

【Python机器学习】NLP概述——深度处理

自然语言处理流水线的各个阶段可以看作是层，就像是前馈神经网络中的层一样。深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构（特征提取+建模）中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。

zhangbin_237·2024-08-28 05:03

机器人高度非线性、强耦合的虚拟阻抗控制理论

1.非线性虚拟阻抗控制模型机器人非线性虚拟阻抗控制模型是一个复杂的动态系统模型，它结合了非线性控制理论和虚拟阻抗的概念。该模型通常包括机器人的非线性动力学方程、虚拟阻抗参数以及控制算法等部分。通过求解这个模型，可以得到机器人在特定工作环境下的最优控制策略。2.控制策略设计在非线性虚拟阻抗控制中，控制策略的设计是关键。控制策略需要根据机器人的动力学特性、工作环境以及任务需求等因素来制定。通常，控制策

FL17171314·2024-08-28 05:29

编译运行 llama.cpp (vulkan, Intel GPU SYCL)

llama.cpp是一个运行AI(神经网络)语言大模型的推理程序,支持多种后端(backend),也就是不同的具体的运行方式,比如CPU运行,GPU运行等.但是编译运行llama.cpp并不是那么容易的

穷人小水滴·2024-08-28 05:27

控制连接器引脚排列中的串扰

串扰这个术语通常与耦合互换使用，如上所述，它是并行传输的信号或迹线之间不必要的相互作用。在这种情况下，并行传输可以在同一信号层或相邻层中。

David WangYang·2024-08-28 04:24

【LSTM回归预测】遗传算法优化注意力机制的长短时记忆神经网络GA-attention-LSTM数据回归预测【含Matlab源码 3738期】

⛄一、遗传算法优化注意力机制的长短时记忆神经网络GA-attention-LSTM数据回归预测风力发电是一种清洁能源，越来越受到人们的关注和重视。

Matlab领域·2024-08-28 02:46

Spring MVC 详细笔记、原理及实例演示

SpringwebMVC框架提供了MVC(模型-视图-控制器)架构和用于开发灵活和松散耦合的Web应用程序的组件。

pox21s·2024-08-28 01:38

【设计模式】命令模式（Command Pattren）

在软件系统中，行为请求者与行为实现者通常是一种紧耦合的关系，但某些场合，比如需要对行为进行记录、撤销或重做、事务等处理

櫆溟·2024-08-28 01:36

通过命令模式实现复杂业务流程的解耦

设计模式不仅提供了解决常见问题的通用方法，还能够帮助开发者在处理复杂业务逻辑时，实现代码的高内聚和低耦合。

范范0825·2024-08-28 01:36

结构型设计模式之桥接模式实验--开发一个跨平台视频播放器

桥接模式将继承关系转换为关联关系，从而降低了类与类之间的耦合，减少了代码编写量。2、抽象化：抽象化就是忽略一些信息，把不同的实体当作同样的实体对待。

So Vegetable·2024-08-28 00:58

kafka(一)Kafka概述

消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。缓冲有助于控制和优化数据

万事万物·2024-08-27 23:57

神经网络量化（八）

神经网络量化（八）4.5实验5摘要与结论4.5实验使用我们的QAT流程，我们对在第3.6节中使用的相同模型进行量化和评估。我们的结果在表10中展示了不同位宽和量化粒度的情况下。

weixin_38498942·2024-08-27 19:57

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