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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

Python 几分钟就把视频语音识别为文本了，不到10行代码

Whisper这个方案就是OpenAI开源的Whisper，当然是用Python写的了，只需要简单安装几个包，然后几行代码一写，稍等片刻（根据你的机器性能和音视频长度不一），最终的文本内容就出来了，就是这么简单

奔向理想的星辰大海·2025-03-27 07:02

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

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

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

与 AI “对话”，多模态音视频交互

与AI“对话”，多模态音视频交互引入多模态音视频交互未来展望引入在快节奏的生活中，人们对于高效沟通的需求日益增长。

csdn565973850·2025-03-26 16:39

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

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

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

音视频基础能力之 Android 音频篇（三）：高性能音频采集

涉及硬件的音视频能力，比如采集、渲染、硬件编码、硬件解码，通常是与客户端操作系统强相关的，就算是跨平台的多媒体框架也必须使用平台原生语言的模块来支持这些功能本系列文章将详细讲述移动端音视频的采集、渲染、

声知视界·2025-03-26 05:16

Android音视频开发入门（1）基础概要

AAC一种专门为声音数据设计的文件压缩格式，与MP3不同，它采用了全新的算法进行编码，更加高效和高性价比。利用AAC格式，在感觉声音质量没有明显降低的前提下（并且音质比MP3更好），可使文件更加小巧。缺点：有损压缩，与时下流行的APE、FLAC等无损压缩格式相比存在“本质上”的差距。MP3一种音频压缩技术。它被设计用来大幅度地降低音频数据量。利用MP3，将音乐以1：10甚至1：12的压缩率，压缩成

2401_85730347·2025-03-26 05:45

Flutter-WebRTC：跨平台实时通信的利器

无论是社交应用、在线教育还是远程工作，高质量的音视频通信都是提升用户体验的关键。今天，我们要介绍的是一个强大的开源项目——Flutter-WebRTC，它为开发者提供了一个跨平台的解

傅尉艺Maggie·2025-03-26 04:40

Flutter技术调研报告：使用Flutter实现WebRTC

WebRTC（Web实时通信）是一种用于在Web浏览器和移动应用程序之间进行实时音视频通信的开源项目。在本篇文章中，我们将探讨如何使用Flutter框架实现WebRTC功能。

RqbaGcp·2025-03-26 04:40

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

随着人工智能技术的飞速发展，其与多学科的交叉融合以及在工程实践领域的纵深拓展已成为时代潮流。在这一背景下，MATLAB2024b深度学习工具箱应运而生，凭借架构创新与功能强化，为科研工作者提供了一套全栈式的科研创新与行业应用解决方案，具有重要的时代意义。本教程紧密围绕该版本工具链的三大革新方向展开，致力于助力科研工作者在深度学习领域取得突破性进展。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

《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

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

基于Python卷积神经网络的Mnist手写数字识别

使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）来解决手写数字识别问题，不

2301_79809972·2025-03-25 20:12

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

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

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

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

MarsCode AI为什么适合教育场景

在教育场景中展现出独特优势，其技术架构与功能设计精准契合教学需求，具体优势如下：‌一、个性化学习支持‌‌动态难度调节‌根据学生代码提交历史自动调整题目难度（新手→专家模式），匹配不同学习阶段需求‌13利用LSTM神经网络预测知识盲点

test猿·2025-03-25 03:32

100天成为人工智能专家--野生技术协会总舵主：揭秘人工智能：从智慧城市到生成式革命，探索那些我们或许忽视的微妙变化

智慧城市里的AI就像无形的神经网络，从联想为颐和园打造的智慧云平台，到蜜度构建的“

熵减画眉·2025-03-25 01:18

奔驰引入人形机器人，释放AI机器人产业信号

奔驰引入人形机器人，释放AI机器人产业信号原创数字少年FrankFrank的神经网络2025年03月24日00:14日本Apptronik×Mercedes-Benz联手2024年3月15日，美国人形机器人公司

强化学习曾小健·2025-03-24 21:49

FFmpeg 命令行全解析：高效音视频处理从入门到精通

FFmpegFFmpeg是一款开源的多媒体处理工具集，支持音视频编解码、格式转换、流媒体处理等全链路操作。

码流怪侠·2025-03-24 19:33

SpringCloud-使用FFmpeg对视频压缩处理

FFmpeg作为一个强大的开源工具，广泛应用于音视频的处理，包括视频的压缩和格式转换等。本文将通过Java代码示例，向您展示如何使用FFmpeg进行视频压缩，并介绍相关参数的设置。

rgrgrwfe·2025-03-24 19:31

深度学习：让机器学会“思考”的魔法

1.定义：机器的“大脑”2.核心思想：从数据中“悟”出规律二、深度学习的“大脑”结构：神经网络1.神经元：深度学习的基本单元2.神经网络：多层“神经元”的组合3.深度：为什么需要多层？

AI极客Jayden　·2025-03-24 18:50

群体智能优化算法-模拟退火优化算法（Simulated Annealing, SA，含Matlab源代码）

SA具有收敛速度快、计算复杂度低、适用于连续优化问题等特点，被广泛应用于组合优化、函数优化、神经网络训练等领域。算法介绍1.主要

HR Zhou·2025-03-24 17:17

2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2025)

重要信息官网：www.icmlnn.org时间：2025年4月22-24日地点：中国-重庆简介2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议（MLNN2025）围绕学习系统与神经网络的核心理论、关键技术和应用展开讨论

分享学术科研与论文的禁小默·2025-03-24 14:19

万字深度解析：DeepSeek-V3为何成为大模型时代的“速度之王“？

其MoE架构中2048个专家的动态协作，恰似人脑神经网络的模块化运作——每个专家不再是被动执行计算的"劳工"，而是具

羊不白丶·2025-03-24 07:55

神经网络中层与层之间的关联

数据流动与参数传递1.1数据流动（ForwardPropagation）1.2参数传递（BackwardPropagation）2.常见层与层之间的关联模式2.1典型全连接网络（如手写数字分类）2.2卷积神经网络

iisugar·2025-03-24 06:40

Pytorch深度学习教程_9_nn模块构建神经网络

在前面的几篇中，我们已经介绍了Python、numpy及pytorch的基本使用，进行了梯度及神经网络的实践并学习了激活函数和激活函数，在上一个教程中我们学习了优化算法。

tRNA做科研·2025-03-24 06:08

WebRTC：构建实时通信应用的利器

而WebRTC（WebReal-TimeCommunication）则为开发者提供了一种简便的方式，来在浏览器中实现实时的音视频通信和数据传输。

Hello-ZHE·2025-03-24 05:33

图神经网络实战——分层自注意力网络

图神经网络实战——分层自注意力网络0.前言1.分层自注意力网络1.1模型架构1.2节点级注意力1.3语义级注意力1.4预测模块2.构建分层自注意力网络相关链接0.前言在异构图数据集上，异构图注意力网络的测试准确率为

盼小辉丶·2025-03-24 05:32

深入浅出 WebRTC 通信原理：从点对点到多人会议的全方位解析

随着远程办公和在线协作的普及，音视频通信的需求日益增长。

ADFVBM·2025-03-24 05:01

基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型

一、概述本代码使用PyTorch框架构建了一个简单的神经网络模型，用于解决MNIST手写数字分类任务。

欣然～·2025-03-24 04:27

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

将神经网络表征为加权的无环图，直接根据模型的权重矩阵构造PD。计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。

开心星人·2025-03-23 22:34

卷积神经网络 - 理解卷积核的尺寸 k×k×Cin

卷积神经网络中，每个卷积核的尺寸为k×k×Cin，这一设计的核心原因在于多通道输入的数据结构和跨通道特征整合的需求。

谦亨有终·2025-03-23 22:26

【第1章＞第6节】CMAC小脑模型神经网络的理论学习与MATLAB仿真

目录1.使用软件和版本2.CMAC小脑模型神经网络概述2.1CMAC网络结构2.2CMAC地址映射2.3学习过程3.CMAC网络的MATLAB编程实现4.分辨率，重叠度，学习率对CMAC网络的训练性能影响分析

fpga和matlab·2025-03-23 15:54

使用Jupyter Notebook进行深度学习编程 - 深度学习教程

深度学习是人工智能领域中的一项重要技术，通过模仿人脑神经网络的方式进行学习和分析。JupyterNotebook作为一个强大的工具，可以帮助我们轻松地进行深度学习编程，尤其适合初学者和研究人员。

shandianfk_com·2025-03-23 11:04

OpenCV ML 模块使用指南

本指南将详细介绍该模块中主要的机器学习算法，包括支持向量机（SVM）、K均值聚类（K-Means）和神经网络（ANN），并结合图像分类和聚类分析这两个典型应用场景进行代码实现与解释。

ice_junjun·2025-03-23 07:02

强化学习中策略网络模型设计与优化技巧

II.策略网络的基本概念A.策略网络的定义策略网络是一种神经网络，它接受当前状态作为

数字扫地僧·2025-03-23 07:57

抖音视频数据获取实战：从API调用到热门内容挖掘

爱搞技术的猫猫·2025-03-23 05:35

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