贝叶斯神经网络第75页

深度学习之模型权重

在深度学习中，模型的权重（weights）是指神经网络中的参数，这些参数用于调整和学习模型的行为，以便能够对输入数据进行有效的映射和提取有用的特征。

千山万水人海中666·2023-12-17 22:22

基于循环神经网络长短时记忆(RNN-LSTM)的大豆土壤水分预测模型的建立

DevelopmentofaSoilMoisturePredictionModelBasedonRecurrentNeuralNetworkLongShort-TermMemoryinSoybeanCultivation1、介绍2、方法2.1数据获取2.2.用于预测土壤湿度的LSTM模型2.3.土壤水分预测的RNN-LSTM模型的建立条件2.4.预测土壤水分的RNN-LSTM模型输入因子2.5.土

毕竟是shy哥·2023-12-17 21:45

循环神经网络（1）循环神经网络的记忆能力实验

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一类具有短期记忆能力的神经网络．在循环神经网络中，神经元不但可以接受其他神经元的信息，也可以接受自身的信息，形成具有环路的网络结构．

Simon52314·2023-12-17 21:43

为什么每次optimizer.zero_grad()

当你训练一个神经网络时，每一次的传播和参数更新过程可以被分解为以下步骤：1前向传播：网络对输入数据进行操作，最终生成输出。这个过程会基于当前的参数（权重和偏差）计算出一个或多个损失函数的值。

Code_LiShi·2023-12-17 21:03

深度学习记录--随机初始化

权重权重，指的是变量系数w，决定了变量的变化率它会改变dw，进而改变下一轮的w(改变更新)神经网络的权重对于神经网络(含隐藏层)由于权重的对称性，我们的隐层的神经单元输出始终不变，出现隐藏神经元的对称性这种对称性会导致

蹲家宅宅·2023-12-17 20:33

深度学习记录--参数与超参数

什么是超参数在深度学习的神经网络图中，有一堆参数，这些参数分成了普通参数和特殊参数，其中特殊参数往往被称为超参数超参数(hyperparameters),在某种程度上决定了普通的参数，并且是需要额外给出的如下图参数设定对于超参数的设置

蹲家宅宅·2023-12-17 20:33

深入探讨Chat GPT，难道只有这2点用途？

它的核心是一个由多个Transformer编码器和解码器组成的神经网络。这个神经网络能够根据训练数据

程序哥聊面试·2023-12-17 20:19

喜事连连！知识图谱巨大进化了！道翰天琼认知智能机器人平台API接口大脑为您揭秘-69

知识图谱本身是一种图结构数据，采用图构建知识和数据之间的关联，应用图神经网络技术，有望结合知识和数据，实现更好的可解释和可信人工智能技术。

认知智能大脑·2023-12-17 19:53

. | 通过深度神经网络联合建模多个切片来构建一个三维全生物体空间图谱

今天为大家介绍的是来自AngelaRuohaoWu和CanYang团队的一篇论文。空间转录组学（ST）技术正在革新探索组织空间结构的方式。目前，ST数据分析通常局限于单个二维（2D）组织切片，这限制了我们理解在三维（3D）空间中发生的生物过程的能力。在这里，作者介绍了STitch3D，这是一个统一的框架，它整合多个ST切片以重建3D细胞结构。通过联合建模多个切片并将其与单细胞RNA测序数据整合，S

DrugAI·2023-12-17 19:06

PyTorch ： torch.cuda.amp: 自动混合精度详解

amp:全称为Automaticmixedprecision，自动混合精度amp总体介绍：可以在神经网络推理过程中，针对不同的层，采用不同的数据精度进行计算，从而实现节省显存和加快速度的目的。

北方骑马的萝卜·2023-12-17 18:14

Cell Systems | 深度学习开启蛋白质设计新时代

深度神经网络现在能够学习和提取蛋白质结构的基本特征，预测它们与

DrugAI·2023-12-17 18:11

机器学习笔记

关键词：数据模型预测2.机器学习算法分类2.1监督学习数据集有标签监督学习三要素：模型算法策略2.1.1分类classification离散型数据常用算法：Knn，朴素贝叶斯，svm，决策树与随机森林，

偏偏偏执先生·2023-12-17 17:40

BP神经网络原理，基于BP神经网络的去噪算法，基于BP神经网络的调制信号去噪

目录BP神经网络的原理BP神经网络的定义BP神经网络的基本结构BP神经网络的神经元BP神经网络的激活函数，BP神经网络的传递函数遗传算法原理遗传算法主要参数遗传算法流程图完整代码包含数据下载链接：基于BP

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-12-17 16:40

【手撕算法系列】简单神经网络

importtorchimporttorch.nnasnn#MNist为例，imageshape1,28,28classConvBNReLu(nn.Module):def__init__(self,in_ch,out_ch):super(ConvBNReLu,self).__init__()self.conv=nn.Sequential([nn.Conv2d(1,10,kernel_size=3,

Nastu_Ho-小何同学·2023-12-17 16:09

RT-DETR改进策略：UniRepLKNet，大核卷积的最新成果，轻量高效的首选（全网首发）

论文：《UniRepLKNet：用于音频、视频、点云、时间序列和图像识别的通用感知大内核ConvNet》https://arxiv.org/abs/2311.15599大核卷积神经网络(ConvNets

静静AI学堂·2023-12-17 16:02

深度学习 | MATLAB实现一维卷积神经网络convolution1dLayer参数设定

深度学习|MATLAB实现一维卷积神经网络convolution1dLayer参数设定目录深度学习|MATLAB实现一维卷积神经网络convolution1dLayer参数设定基本介绍参数描述网络创建学习总结参考资料基本介绍一维卷积层将滑动卷积滤波器应用于一维输入

机器学习之心·2023-12-17 15:33

2021-06-28

我们提出了一种基于消息传递神经网络框架的动态图消息传递网络，与建立完全连通图的相关工作相比，该网络显著降低了计算复杂度。这是通过根据输

Valar_Morghulis·2023-12-17 15:48

深度学习入门（五）：经典网络Alexnet实现

介绍AlexNet是一个深度卷积神经网络架构，于2010年代初在深度学习重新引起人们关注时发挥了重要作用。它因在2012年的ImageNet大规模视觉识别挑战（ILSVRC）中获胜而闻名。

一个很菜的小猪·2023-12-17 14:55

Nougat：结合光学神经网络，引领学术PDF文档的智能解析、挖掘学术论文PDF的价值

Nougat：结合光学神经网络，引领学术PDF文档的智能解析、挖掘学术论文PDF的价值这是Nougat的官方存储库，Nougat是一种学术文档PDF解析器，可以理解LaTeX数学和表格。

汀、人工智能·2023-12-17 13:31

非线性回归的实现方式

非线性回归的实现方式1.多项式回归：2.决策树回归：工作原理3.随机森林回归(更高级的集成方法)：工作原理4.支持向量回归（SVR）：工作原理5.K近邻回归（KNN回归）：工作原理6.神经网络回归：工作原理总结本文介绍多种非线性回归的实现方法

twinkle 222·2023-12-17 13:00

概率机器人-定位-马尔可夫和高斯

马尔科夫定位=贝叶斯滤波+马尔科夫准则扩展卡尔曼定位=EKF+运动模型+基于特征的测量模型无迹卡尔曼定位=UKF+运动模型+基于特征的测量模型

小小地卜师·2023-12-17 12:09

MAAC算法总结

注意力的演员评论家:Multi-Agent强化学习-知乎(zhihu.com)首先MAAC这个名字指代的是Multi-Actor-Attention-Critic，有一个Attention在里面，指的是神经网络中的注意力机制

神奇的托尔巴拉德·2023-12-17 10:53

【尘缘送书第六期】2023年度学习：AIGC、AGI、GhatGPT、人工智能大模型实现必读书单

目录前言1《ChatGPT驱动软件开发》2《ChatGPT原理与实战》3《神经网络与深度学习》4《AIGC重塑教育》5《通用人工智能》6文末送书前言2023年是人工智能大语言模型大爆发的一年，一些概念和英文缩写也在这一年里集中出现

尘缘..·2023-12-17 09:06

[动手学深度学习-PyTorch版]-4.4深度学习计算-自定义层

4.4自定义层深度学习的一个魅力在于神经网络中各式各样的层，例如全连接层和后面章节中将要介绍的卷积层、池化层与循环层。虽然PyTorch提供了大量常用的层，但有时候我们依然希望自定义层。

蒸饺与白茶·2023-12-17 09:04

人工智能不只是经验和总结

其实近年基于深度神经网络的人工智能，在解决问题的能力上早已超出简单的经验和总结，人工智能始于经验，超于经验。

指尖科技说·2023-12-17 09:55

大创项目推荐深度学习 python opencv 实现人脸年龄性别识别

文章目录0前言1项目课题介绍2关键技术2.1卷积神经网络2.2卷积层2.3池化层2.4激活函数：2.5全连接层3使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4Keras介绍4.1Keras深度学习模型

laafeer·2023-12-17 09:23

TensorFlow学习笔记--（4）神经网络模型-数据集预处理

神经网络初步以scikit-leran鸢尾花为例通过scikit-learn库自带的鸢尾花数据集来测试数据的读入fromsklearnimportdatasetsfrompandasimportDataFrameimportpandasaspdx_data

Postlude·2023-12-17 08:52

2023 巅峰之作 | AIGC、AGI、GhatGPT、人工智能大语言模型的崛起与挑战

文章目录01《ChatGPT驱动软件开发》内容简介02《ChatGPT原理与实战》内容简介03《神经网络与深度学习》04《AIGC重塑教育》内容简介05《通用人工智能》目录2023年是人工智能大语言模型大爆发的一年

程序边界·2023-12-17 08:09

excel手撕神经网络（只需高中数学基础）

神经网络最基础部分是由神经元组成，一个神经元相当于是一个一次函数，y=ax+b即在已知x，和y情况下，怎么使用神经网络求解a和b如下是使用excel求解的神经网络，可以方便理解神经网络运行原理excel

晚点吧·2023-12-17 08:37

强化学习（四）- Advantage Actor-Critic 及贝尔曼方程推导（A2C）

0概览AdvantageActor-Critic主要在于Q函数的计算，其中baselineb选择为状态价值函数，使用神经网络代替Vπ(s,w)V_\pi(s,w)Vπ(s,w)Q函数使用贝尔曼方程来近似

晚点吧·2023-12-17 08:32

2018文章集合

机器学习实战之KNN算法机器学习实战之朴素贝叶斯机器学习实战之决策树机器学习实战之Logistic回归机器学习实战之AdaBoost元算法机器学习实战之线性回归机器学习实战之树回归机器学习实战之K-

罗罗攀·2023-12-17 08:22

对使用keras代码的模型中间层可视化

keras或者tf.keras在部署神经网络结构时十分方便。但是很多时候也需要多余训练的中间过程可视化。模型保存对于keras可使用save()方法保存模型的参数。

Hedwig_Peng·2023-12-17 07:33

用tensorflow创建神经网络，并输出可视化demo（莫凡）

importtensorflow.compat.v1astfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplttf.disable_v2_behavior()#定义一个神经层defadd_layer(inputs,in_size,out_size,activatioin_function=None):Weights=tf.Variable(tf.random_n

小白猴儿·2023-12-17 07:27

【TensorFlow】神经网络中间层截取、可视化中间层结果

神经网络截取中间层在预测的过程中，想要将神经网络模型的中间层结果获取到，并进行可视化。

KyrieLiu52·2023-12-17 07:26

如何在tensorflow中打印出中间层的特征输出2

如何在tensorflow中打印出中间层的特征输出2##关于使用Tensorflow的call定义神经网络的结构的可视化说明大家可以去找下tensorflow2.x,或者tensorflow1.x的指南

Nick Throne·2023-12-17 07:26

tensorflow学习笔记：识别图中模糊的手写体数字（2）基于多层神经网络以及TensorBoard可视化网络

tensorflow学习笔记：识别图中模糊的手写体数字（2）基于多层神经网络以及TensorBoard可视化运行环境tensorflow-gpu1.11.0python3.6.9importtensorflowastfimportos

heart_ace·2023-12-17 07:23

TensorFlow（7）卷积神经网络实战（1）（可视化）

目录基础理论卷积卷积核与过滤器的区别一、获取数据集二、设定数据集大小、归一化三、构建卷积神经网络四、编译&&训练五、模型评估六、可视化1、创建plt图2、获取各卷积层3、观察卷积层总代码卷积神经网络可视化基础理论在实际应用中

_(*^▽^*)_·2023-12-17 07:22

TensorFlow神经网络中间层的可视化

TensorFlow神经网络中间层的可视化TensorFlow神经网络中间层的可视化1.训练网络并保存为.h5文件2.通过.h5文件导入网络3.可视化网络中间层结果（1）索引取层可视化（2）通过名字取层可视化

_MaZy·2023-12-17 07:48

53从 0 到 1 实现卷积神经网络--实现卷积神经网络

实现卷积神经网络梯度检验前面两个实验实现交叉熵损失函数、激活函数、线性层时，都是直接对其函数进行求导，在数学上称之为解析梯度Analyticgradient，而在数学上梯度的真正定义是:image.png

Jachin111·2023-12-17 07:57

机器学习中的分类算法详细介绍一（KNN、决策树）

机器学习中的分类算法有：KNN算法、决策树、随机森林、SVM、极限学习机、多层感知机（BP神经网络）、贝叶斯方法。

摸鱼的机器猫·2023-12-17 07:21

大创项目推荐深度学习 python opencv 动物识别与检测

文章目录0前言1深度学习实现动物识别与检测2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2

laafeer·2023-12-17 07:20

【Java】使用递归的方法获取层级关系数据demo

这里插一句题外话，和神经网络算法类似，简单的递进程序可以完成数据的拼接，例如：AI机器人根据问题进行的实时回答，浏览器搜索信息等等。

量子矩阵是实现触碰四维空间基本算法·2023-12-17 06:25

贝叶斯分析

贝叶斯分析（Bayesiananalysis）是一种基于贝叶斯定理的统计推断方法，用于从观测数据和先验知识中推断出参数的后验分布。这种方法能够帮助我们根据已有的信息更新我们对未知参数的置信度。

llovew.·2023-12-17 06:20

yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪

常见的单目测距算法包括基于视差的方法（如立体匹配）和基于深度学习的方法（如神经网络）。基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来学习从图像到深度图的映射关系。

阿利同学·2023-12-17 06:17

nn.functional 和 nn.Module

利用这些张量的API我们可以构建出神经网络相关的组件(如激活函数，模型层，损失函数)。Pytorch和神经网络相关的功能组件大多都封装在torch.nn模块下。

caigou.·2023-12-17 05:52

NLP中的Seq2Seq与attention注意力机制

文章目录RNN循环神经网络seq2seq模型Attention（注意力机制）总结参考文献RNN循环神经网络RNN循环神经网络被广泛应用于自然语言处理中，对于处理序列数据有很好的效果，常见的序列数据有文本

安替-AnTi·2023-12-17 02:49

大语言模型：开启自然语言处理新纪元

1.简介大语言模型是基于深度学习和变压器（Transformer）架构的巨型神经网络，通过在庞大的文本语料库上进行预训练，使其具备深刻的语言理解和生成能力。2.基本原理Transformer架构：

鳗小鱼·2023-12-17 02:39

论文阅读二——基于全脸外观的凝视估计

代码复现该论文是2017年在CVPR中发表的一篇关于“gazeestimation”的文章，其论文地址与代码地址如下：论文地址代码地址论文特点：文章提出了一种基于外观的方法，只将完整的人脸图像作为输入，使用卷积神经网络对人脸图像进行编码

SF-FCZ·2023-12-17 01:36

C++ 卷积神经网络

C++卷积神经网络注意：此项目未使用GPU加速训练时使用文件（可自己制作）：t10k-images.idx3-ubytet10k-labels.idx1-ubyte读取图片文件时使用opencvTP_NNW.h

万能的小裴同学·2023-12-17 00:00

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