贝叶斯神经网络第9页

如何学习和规划类似ChatGPT这种人工智能（AI）相关技术

掌握机器学习和深度学习：了解机器学习和深度学习的基本概念，例如神经网络、卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）。学习

ABEL in China·2024-02-20 00:43

AlexNet的出现推动深度学习的巨大发展

AlexNet（由AlexKrizhevsky、IlyaSutskever和GeoffreyHinton共同设计）在架构上相对于早先的LeNet-5等浅层神经网络并没有显著增加代码行数，但其在深度学习领域的重要突破在于其对深层卷积神经网络的实际应用和验证

科学禅道·2024-02-19 23:35

tensorflow学习笔记（二）：机器学习必备API

因为我个人的最终目的还是在深度学习上，所以一些深度学习和机器学习模块是必须要了解的，这其中包括了tf.train、tf.contrib.learn、还有如训练神经网络必备的tf.nn等API。

我愛大泡泡·2024-02-19 23:23

AI：127-基于卷积神经网络的交通拥堵预测

欢迎订阅支持，正在不断更新中~一.基于卷积神经网络的交通拥堵预测：智能化解决城市交通挑战随着城市化进程的不断推进，交通拥堵成为城市面临的一

一见已难忘的申公豹·2024-02-19 23:58

GAN生成对抗性网络

一、GAN原理出发点：机器学习中生成模型的问题无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点，生成模型是无监督学习的关键部分特点：不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段，只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络

Dirschs·2024-02-19 23:19

周报（202402018）

日期：2024.2.12-2024.2.18本周工作：1.了解Mamba1.1MambaMamba模型是一个创新的线性时间序列建模方法，巧妙地结合了递归神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的特点，

来自宇宙的曹先生·2024-02-19 21:53

【机器学习笔记】11 支持向量机

与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清

RIKI_1·2024-02-19 19:38

【机器学习笔记】4 朴素贝叶斯

贝叶斯方法贝叶斯分类贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类是这一类算法中最简单的较为常见的算法。先验概率根据以往经验和分析得到的概率。

RIKI_1·2024-02-19 19:07

【机器学习笔记】10 人工神经网络

人工神经网络发展史1943年，心理学家McCulloch和逻辑学家Pitts建立神经网络的数学模型，MP模型每个神经元都可以抽象为一个圆圈，每个圆圈都附带特定的函数称之为激活函数，每两个神经元之间的连接的大小的加权值即为权重

RIKI_1·2024-02-19 19:07

销售话术对成单有啥影响

我们通过一个神经网络来拟合这么个关系，即需要用数据去训练一个神经网络模型（成单概率模型），我们可以使用MLP来实现，MLP是一个多层感知器，能够轻松的模拟输入（坐席说的话）和输出（成单）之间的非线性关系

wxl781227·2024-02-19 19:31

NLP_自然语言处理项目(2)：seq2seq_attention_机器翻译（基于PyTorch）

1、seq2seq_attention_机器翻译seq2seq_attention是一种基于神经网络的机器翻译模型，它通过编码器和解码器两个部分实现翻译功能。

@硬train一发·2024-02-19 18:56

ChatGPT魔法1：背后的原理

1.AI的三个阶段1）上世纪50~60年代，计算机刚刚产生2）Machinelearning3）Deeplearning，有神经网络，最有代表性的是ChatGPT,GPT(GenerativePre-TrainedTransformer

王丰博·2024-02-19 18:22

Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化

p=33566原文出处：拓端数据部落公众号生成对抗网络（GAN）是一种神经网络，可以生成类似于人类产生的材料，如图像、音乐、语音或文本。

·2024-02-19 18:13

精通PyTorch：如何选择合适的优化器和损失函数

精通PyTorch：如何选择合适的优化器和损失函数引言PyTorch优化器概览PyTorch损失函数解析高级优化技巧优化器和损失函数的实战应用1.卷积神经网络（CNN）的应用实例2.循环神经网络（RNN

walkskyer·2024-02-19 16:38

深度学习：开启人工智能的未来探索之旅

深度学习的概念与原理深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其核心理念是通过模拟人脑神经网络的多层次结构，实现对复杂数据的学习和分析。人工神经网络是一种模拟生

快乐非自愿·2024-02-19 16:05

【深度学习】Pytorch 系列教程（二）：PyTorch数据结构：1、Tensor（张量）： GPU加速（GPU Acceleration）

它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种类型的神经网络模型。下面

QomolangmaH·2024-02-19 16:28

深度学习的应用实例

自然语言处理（NLP）情感分析：深度学习模型如循环神经网络（RNN）和Transformer等已被广泛用于情感分析任务，例如识别文本中的情感倾向或情感类别。

数字化信息化智能化解决方案·2024-02-19 16:27

基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解，侧重模型推导细化以及LAC分词实践

基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解，侧重模型推导细化以及LAC分词实践1.GRU简介GRU（GateRecurrentUnit）门控循环单元，是[循环神经网络]（RNN）的变种种

·2024-02-19 16:10

深度神经网络中的BNN和DNN：基于存内计算的原理、实现与能量效率

引言深度神经网络（DNN）在机器学习领域越来越受欢迎，其在一系列任务中展现出最先进的性能。为了达到最佳结果，通常需要大量的训练数据和大型模型，从而使得训练和推理过程变得复杂。

·2024-02-19 16:10

深度学习的魅力：探索人工智能的未来之路

深度学习是机器学习的一个分支，它模拟人脑的神经网络结构，通过大量的数据进行训练，从而使机器能够学到复杂的

洞深视界·2024-02-19 16:46

深度学习的新进展：探索人工智能的未来

它通过模拟人类大脑的神经网络结构，让机器具备了强大的学习和推理能力。随着计算资源的不断提升和算法的不断优化，深度学习已经在许多领域取得了令人瞩目的成就，为人类生活带来了极大的便利。深度学

屿小夏·2024-02-19 16:14

基于SFLA算法的神经网络优化matlab仿真

目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理4.1SFLA的基本原理4.2神经网络优化5.完整程序1.程序功能描述基于SFLA算法的神经网络优化。

软件算法开发·2024-02-19 15:57

Blackhat Europe 2023 | 百度安全揭秘多平台NPU背后的安全风险

近年来，随着大模型、多模态等技术的发展，人工智能技术在各个领域的重要性与日俱增，其攻击面和安全影响也在不断扩大，负责处理大量数据和复杂计算的NPU（嵌入式神经网络处理器）成为智能设备中不可或缺的一部分，

·2024-02-19 15:51

PyTorch使用Tricks：学习率衰减！！

文章目录前言1、指数衰减2、固定步长衰减3、多步长衰减4、余弦退火衰减5、自适应学习率衰减6、自定义函数实现学习率调整：不同层不同的学习率前言在训练神经网络时，如果学习率过大，优化算法可能会在最优解附近震荡而无法收敛

JOYCE_Leo16·2024-02-19 15:15

神经网络算法 —— Embedding（嵌入）！！

文章目录前言1、Embedding的本质（1）机器学习中的Embedding（2）NLP中的Embedding2、Embedding的原理（1）ImageEmbedding（图像嵌入）（2）WordEmbedding（词嵌入）3、Embedding的应用（1）Embedding+推荐系统（2）Embedding+大模型前言本文将从Embedding的本质、Embedding的原理、Embeddin

JOYCE_Leo16·2024-02-19 15:15

信号系统之神经网络

1目标检测科学家和工程师经常需要知道是否存在特定的物体或条件。例如，地球物理学家在地球上探索石油，医生检查病人是否有疾病，天文学家在宇宙中寻找外星智慧，等等。这些问题通常涉及将采集的数据与阈值进行比较。如果超过阈值，则视为存在目标（所寻求的对象或条件）。例如，假设发明了一种用于检测人类癌症的设备。该设备在患者身上挥舞，视频屏幕上会弹出一个介于0和30之间的数字。低数字对应于健康受试者，而高数字表示

我不爱机器学习·2024-02-19 14:38

Memory Wall in Neural Network Inference

MemoryWallinNeuralNetworkInference神经网络推理的瓶颈在于访存带宽，通常无法发挥出加速器的全部算力。

简vae·2024-02-19 14:03

《为什么》第二章：因果推断的起源

苏耀勇·2024-02-19 14:20

LSTM参数详解

LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），主要用于处理和预测序列数据的重要模型。

实名吃香菜·2024-02-19 14:38

使用深度学习进行序列分类

要训练深度神经网络以对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络允许您将序列数据输入网络，并根据序列数据的各个时间步进行预测。此示例使用Waveform数据集。

jk_101·2024-02-19 13:40

1.9 神经网络结构搜索(NAS)

构图笔记·2024-02-19 13:39

Task4 - 建模与调参

留一验证方法；针对时间序列问题的验证；绘制学习率曲线；绘制验证曲线；嵌入式特征选择：Lasso回归；Ridge回归；决策树；模型对比：常用线性模型；常用非线性模型；模型调参：贪心调参方法；网格调参方法；贝叶斯调参方法

100MHz·2024-02-19 13:13

Attention Is All Your Need论文笔记

提出了一个新的简单网络架构——transformer，仅仅是基于注意力机制，完全免去递推和卷积，使得神经网络训练地速度极大地提高。

xiaoyan_lu·2024-02-19 13:09

深度学习基础之《TensorFlow框架（4）—Operation》

，canstant，rank，shape，shuffle矩阵运算matmul，matrixinverse，matrixdateminant带状态的运算variable，assgin，assginadd神经网络组件

csj50·2024-02-19 13:37

政安晨：【完全零基础】认知人工智能（一）【超级简单】的【机器学习神经网络】 —— 预测机

开个头很多小伙伴们很想亲近人工智能与机器学习领域，然而这个领域里的核心理论、算法、工具给人感觉都太过“高冷”，让很多小伙伴们望而却步，导致一直无法入门。如何捅破这层窗户纸？让高冷的不再高冷，让神秘的不再神秘！不要怕它，伙计们，咱们以这个小系列文章零基础入门。（这个系列的文章仅需要您稍微听说过一点点编程语言即可，比如Python）如果是对IT这个产业了解不深的小伙伴，可以先快速浏览一下我的这两篇文章

政安晨·2024-02-19 13:26

政安晨：【完全零基础】认知人工智能（二）【超级简单】的【机器学习神经网络】—— 底层算法

如果小伙伴第一次看到这篇文章，可以先浏览一下我这个系列的上一篇文章：政安晨：【完全零基础】认知人工智能（一）【超级简单】的【机器学习神经网络】——预测机https://blog.csdn.net/snowdenkeke

政安晨·2024-02-19 12:09

【AIGC】Stable Diffusion大模型分类

这些模型通常采用了深度学习技术，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，以实现对文本和

AIGCExplore·2024-02-19 12:55

关于Swin Transformer的架构记录

SwinTransformer可以说是批着Transformer外表的卷积神经网络。具体的架构如下图所示：首先我们得到一张224*224*3的图片。通过分成4*4的patch，变成了56*56*48。

一条小小yu·2024-02-19 12:53

计算机设计大赛深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测 - python opencv

文章目录1前言2实现效果3CNN卷积神经网络4Yolov56数据集处理及模型训练5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

iuerfee·2024-02-19 11:59

[Python人工智能] 四十一.命名实体识别 (2)基于BiGRU-CRF的中文实体识别万字详解

从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。

Eastmount·2024-02-19 11:53

为什么深度神经网络难以完全模拟人脑思维

由于深度神经网络基于线性函数和激活函数，不能完全模拟人脑思维，也许这是瓶颈。在人类思维中，我们能够处理模糊的概念，例如对于一只动物是否属于“狗”的判断，我们可以接受一定程度上的模糊性。

人机与认知实验室·2024-02-19 11:17

朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法一、基本概念二、算法及代码应用朴素贝叶斯NB算法分类算法区别其他机器学习算法：机器学习实战工具安装和使用一、基本概念朴素贝叶斯（NB）是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类算法。

YuanDaima2048·2024-02-19 10:46

大致聊聊ChatGPT的底层原理，实现方法

如何理解神经网络结构？

黑马程序员官方·2024-02-19 10:09

深度学习的进展

深度学习的进展深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。

JayGboy·2024-02-19 10:00

如何安装Pytorch,CPU版本和GPU版本的安装流程。

它由Facebook的人工智能研究团队开发并维护，提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种深度神经网络模型。PyTorch使用动态计算图的概念，允许用户在运行时动态地定义、修改和调试计算图。

JayGboy·2024-02-19 10:30

【日常聊聊】深度学习进度

深度学习的基本原理和算法方向二：深度学习的应用实例方向三：深度学习的挑战和未来发展方向方向四：深度学习与机器学习的关系方向五：深度学习与人类的智能交互结语我的其他博客前言深度学习作为人工智能领域的重要分支，通过模拟人类大脑神经网络的学习过程

还在路上的秃头·2024-02-19 10:29

21丨朴素贝叶斯分类（下）：如何对文档进行分类？

朴素贝叶斯分类最适合的场景就是文本分类、情感分析和垃圾邮件识别。

张九日zx·2024-02-15 10:27

Mamba-UNet：用于医学图像分割的类似UNet的纯视觉Mamba网络

AI浩·2024-02-15 10:35

【安装pytorch】

Winner1300·2024-02-15 10:34

【信道估计】基于最小二乘实现MIMO_OFDM信道估计附Matlab代码

天天Matlab代码科研顾问·2024-02-15 09:42

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