轻量化神经网络第2页

AR眼镜——软件技术栈的必经之路

一、操作系统与底层框架：实时性与轻量化的双重革命AR眼镜软件生态的根基在于操作系统的定制化与优化，需满足三大核心需求：实

Julian.zhou·2025-03-22 09:29

使用 Milvus 进行向量数据库管理与实践

Milvus是一个开源向量数据库，专门用于存储、索引和管理深度神经网络以及其他机器学习模型生成的大规模嵌入向量。它的高性能和易用性使其成为处理向量数据的理想选择。

qahaj·2025-03-22 08:43

物理学不存在了？诺贝尔物理学奖颁给了人工智能

瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔物理学奖授予美国普林斯顿大学教授约翰·J·霍普菲尔德（JohnJ.Hopfield）和加拿大多伦多大学教授杰弗里·E·辛顿（GeoffreyE.Hinton），以表彰他们“在人工神经网络机器学习方面的基础性发现和发明

资讯新鲜事·2025-03-22 07:36

利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析

随着深度学习技术的飞速发展，通过构建和训练神经网络模型，手写数字识别的精度已经可以达到99%以上。

快撑死的鱼·2025-03-22 02:45

强化学习中的深度卷积神经网络设计与应用实例

深度学习，特别是深度卷积神经网络（DeepConvolutionalNeuralNetworks，DCNNs）的引入，为强化学习在处理高维度数据方面提供了强大工具。

数字扫地僧·2025-03-22 01:40

10.2 如何解决从复杂 PDF 文件中提取数据的问题？

方法：使用计算机视觉和深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）或其他先进的图像处理算法。效果：能够检测出页面

墨染辉·2025-03-21 21:33

Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术

Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术在深度学习的精密机械中，有些细微的调整机制往往被视为理所当然，却实际上蕴含着深刻的数学洞察和巧妙的工程智慧。

Mark White·2025-03-21 17:01

机器学习是怎么一步一步由神经网络发展到今天的Transformer架构的？

机器学习和神经网络的发展经历了一系列重要的架构和技术阶段。

yuanpan·2025-03-21 15:15

关于误差平面小记

由于神经网络的参数空间通常是高维的，我们需要使用低维可视化的方法来理解优化过程和误差平面（ErrorSurface）。

文弱_书生·2025-03-21 15:43

关于神经网络中的激活函数

激活函数（ActivationFunction）详解理解首先煮波解释一下这四个字，“函数”相信大家都不陌生，能点进来看这篇文章说明你一定经历至少长达十年的数学的摧残，关于这个概念煮波就不巴巴了，煮波主要说一下“激活”，大家可能或多或少的看过类似于古装，玄幻，修仙等类型的小说或者电视剧。剧中的主角往往是天赋异禀或则什么神啊仙啊的转世，但是这一世他却被当成了普通人，指导某一时刻才会迸发出全部的能量（主

文弱_书生·2025-03-21 15:13

常见经典目标检测算法

以下是一些常见的经典目标检测算法：1.R-CNN（RegionswithCNNfeatures）:R-CNN通过使用区域提议方法（如选择性搜索）首先生成潜在的边界框，然后使用卷积神经网络(CNN)提取特征

109702008·2025-03-21 15:39

关于神经网络中的正则化

神经网络训练中的正则化正则化（Regularization）是神经网络训练中的一个关键技术，主要用于防止模型过拟合（overfitting），提高泛化能力。1.为什么需要正则化？

文弱_书生·2025-03-21 14:07

基于Matlab_simulink仿真相关控制算法、优化算法相关帮助代做，原理讲解

985计算机硕士·2025-03-21 11:37

Transformer与图神经网络的融合与应用

Transformer与图神经网络的融合与应用关键词：Transformer,图神经网络,注意力机制,图结构数据,图表示学习,图分类,图生成1.背景介绍近年来，深度学习技术在各个领域取得了显著的进展。

AI天才研究院·2025-03-21 07:58

深度学习的颠覆性发展：从卷积神经网络到Transformer

1.背景介绍深度学习是人工智能的核心技术之一，它通过模拟人类大脑中的神经网络学习从大数据中抽取知识，从而实现智能化的自动化处理。

AI天才研究院·2025-03-21 07:57

群体智能优化算法-粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO，含Matlab源代码）

PSO具有收敛速度快、实现简单、计算复杂度低等优点，广泛应用于函数优化、神经网络训练、工程优化等领域。算法介绍1.主

HR Zhou·2025-03-21 07:57

DeepLabv3+改进18:在主干网络中添加REP_BLOCK

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我们提出了一种通用的卷积神经网络（ConvNet）构建模块，

AICurator·2025-03-21 03:01

Postman高级功能深度解析：Mock Server与自动化监控——构建高效API测试与监控体系

引言：Postman在API开发中的核心价值在数字化时代，API（应用程序编程接口）已成为系统间交互的“神经网络”，其质量直接影响用户体验与业务连续性。

测试渣·2025-03-21 02:18

YOLO魔改之频率分割模块（FDM）

这些方法通常采用两阶段或单阶段策略，通过卷积神经网络(CNN)提取特征并进行分类和定位。

清风AI·2025-03-20 21:11

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于毫米波雷达与摄像头协同的道路目标检测与识别（续）

实测数据采集与分析3.2.1回波数据处理3.2.2毫米波雷达数据采集实验3.3基于传统图像特征的目标识别算法3.3.1基于灰度共生矩阵的时频图特征提取3.3.2支持向量机分类器3.3.3实验及结果分析3.4基于卷积神经网络的目标识别算法

林聪木·2025-03-20 21:35

Websoft9 开源多应用平台：培养学生数字化能力的实战工具

Websoft9开源多应用平台以标准化部署、多工具集成、轻量化运维为核心能力，为教育场景提供了一种技术门槛更低、协作效率更高的解决方案。

·2025-03-20 13:19

Matlab基于BP神经网络与NSGA-II的多目标工艺参数优化方法

Matlab基于BP神经网络与NSGA-II的多目标工艺参数优化方法一、方法原理与框架BP神经网络的作用BP神经网络通过建立工艺参数与目标性能（如翘曲变形、收缩率、硬度等）之间的非线性映射关系，作为代理模型替代复杂的物理仿真或实验

天天酷科研·2025-03-20 13:02

使用 TensorFlow 进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN）

目录使用TensorFlow进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN）1.什么是卷积神经网络（CNN）？CNN的基本结构为什么CNN适合图像处理？

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-20 12:28

神经网络之参数初始化

引言：参数初始化是训练深度神经网络的一个关键步骤，目的是给网络中权重（weights）和偏置（biases）赋予初始值。

硬水果糖·2025-03-20 08:21

神经网络基础之正则化

一、正则化目的防止过拟合：当模型过于复杂（例如神经网络层数过多、参数过多）时，容易在训练数据上“记忆”噪声或细节，导致在测试数据上表现差。简化模型：正则化通过限制模型参数的大小或数量，迫

硬水果糖·2025-03-20 07:45

《基于图神经网络的安卓应用检测系统设计与实现》开题报告

个人主页：@大数据蟒行探索者目录一、课题的研究目的和意义1.研究目的2.研究意义二、国内(外)研究现状及分析1.国内研究现状2.国外研究现状3.研究分析三、课题主要研究内容及可行性分析1.研究内容2.可行性分析四、研究方案和技术途径1.研究方案2.技术途径五、外部条件及解决办法1.开发环境2.解决办法六、主要参考文献一、课题的研究目的和意义1.研究目的随着智能手机的普及，安卓操作系统成为全球最为广

大数据蟒行探索者·2025-03-20 07:09

【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践（一文读懂AIGC）

大模型是千亿参数的深度神经网络（如ChatGPT），经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务，显著提升效率，但面临算力消耗、数据偏见等挑战。

·2025-03-20 01:36

AI 时代，学习 Java 应如何入手？

随着云原生技术的普及，Java生态正经历新一轮进化：轻量化框架通过无服务器架构优化，启动速度提升300%，内存占用降低50%，使得Java在容器化部署中更具

琢磨先生David·2025-03-20 00:13

NLP高频面试题（三）——普通RNN的梯度消失和梯度爆炸问题

普通RNN（循环神经网络）的梯度消失和梯度爆炸问题是指在训练深层或长序列的RNN模型时出现的两种典型问题：一、梯度消失（VanishingGradient）梯度消失是指在反向传播过程中，梯度逐层传播时变得越来越小

Chaos_Wang_·2025-03-19 23:34

深度革命：ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习

更令人震撼的是，ResNet将神经网络的深度推至152层，彻底打破了"深层网络无法训练"的魔咒。这场革命的核心，正是一个简单

安意诚Matrix·2025-03-19 20:46

知识蒸馏：从软标签压缩到推理能力迁移的工程实践(基于教师-学生模型的高效压缩技术与DeepSeek合成数据创新)

在实际应用中，无论是大规模语言模型（LLMs）还是其他类型的神经网络模型，都会通过softmax

AI仙人掌·2025-03-19 17:20

什么是机器视觉3D引导大模型

以下从技术架构、行业应用、挑战与未来趋势等方面综合分析：一、技术架构与核心原理多模态数据融合与深度学习3D视觉引导大模型通常整合RGB图像、点云数据、深度信息等多模态输入，通过深度学习算法（如卷积神经网络

视觉人机器视觉·2025-03-19 16:42

深入探索 PyTorch 在语音识别中的应用

一、介绍任务背景任务目标：利用深度神经网络对语音信号进行逐帧音素预测。音素定义：音素是语音中能够区分单词的最小语音单位。

Zoro｜·2025-03-19 13:19

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。

·2025-03-19 11:37

未来5年AI人工智能与信息技术领域发展趋势

未来五年人工智能与信息技术领域发展趋势深度解析一、人工智能与神经网络技术的突破路径（一）算法架构的范式革新深度神经网络正经历从量变到质变的演进。

海宁不掉头发·2025-03-19 11:03

RNN及其变体

第三章RNN及其变体1认识RNN模型【根据RNN内部结构，可以分为哪几类】定义循环神经网络：一般接受的一序列进行输入，输出也是一个序列作用和应用场景RNN擅长处理连续语言文本，机器翻译、文本生成、文本分类

EmbodiedTech·2025-03-19 11:00

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）构建神经网络

构建神经网络获取训练设备定义类模型层nn.Flattennn.Linearnn.ReLUnn.Sequentialnn.Softmax模型参数补充说明argmax神经网络是由一些层或者模块组成的，这些层和模块会对数据进行各种操作

Fansv587·2025-03-19 11:58

基于MATLAB的遗传算法优化BP神经网络航空发动机寿命预测

基于MATLAB的遗传算法优化BP神经网络航空发动机寿命预测一、基本原理与优化框架遗传算法（GA）与BP神经网络的结合（GA-BP）主要通过全局搜索优化BP神经网络的初始权值和阈值，解决传统BP易陷入局部最优

默默科研仔·2025-03-19 09:41

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）自动微分

使用torch.autograd自动微分张量、函数和计算图计算梯度禁用梯度追踪关于计算图的更多信息张量梯度和雅可比乘积在训练神经网络时，最常用的算法是反向传播。

Fansv587·2025-03-19 06:20

深度学习中的Channel，通道数是什么？

-CSDN博客如何理解卷积神经网络中的通道（channel）_神经网络通道数-CSDN博客深度学习-卷积神经网络—卷积操作详细介绍_深度卷积的作用-CSDN博客正文：在跑深度学习代码的过程中，经常遇到的一个报错是

%KT%·2025-03-19 02:39

AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构

深度学习、模型架构、可拓展性、神经网络、机器学习1.背景介绍深度学习作为人工智能领域最前沿的技术之一，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展。

AI大模型应用之禅·2025-03-19 02:09

理解深度学习1-简介

深度神经网络是一类机器学习模型，将其应用到数据上的过程称为深度学习。目前，深度网络是最强大和最实用的机器学习模型之一，常见于日常生活中。我们常常用自然语言处理（Nat

shangjg3·2025-03-18 21:35

如何计算一个7B的模型训练需要的参数量以及训练时需要的计算资源

这些参数主要分布在以下几个部分：Transformer层：多头注意力机制（Multi-HeadAttention）前馈神经网络（Feed-ForwardNetwork）嵌入层（EmbeddingLayer

yxx122345·2025-03-18 20:59

【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python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、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望

wlz249·2025-03-18 16:28

注意力机制+多尺度卷积

multi-scalepathattentionresidualnetworkforfaultdiagnosisofrotatingmachines方法：论文介绍了一种用于旋转机械故障诊断的多尺度卷积神经网络结构

一只小小的土拨鼠·2025-03-18 14:39

论文笔记：Deep Algorithm Unrolling for Blind Image Deblurring

这是一篇CVPR2020的去模糊论文，主要是通过传统与深度相结合，将迭代次数变成神经网络的层数，使网络结构的网络结构更加具有解释性。

爱学习的小菜鸡·2025-03-18 09:55

人工智能技术篇*卷(三)

接下来，我们在神经网络方面继续展开神经网络多层感知机（MLP）解决问题：多层感知机是一种基本的前馈神经网络，可用于解决分类和回归问题。

code_stream·2025-03-18 04:46

神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝

相反，已知生物神经网络使用高效的稀疏连接。为了在不牺牲准确性的情况下减少内存、电池和硬件消耗，通过减少模型中的参数数量来确定压缩模型的最佳技术是很重要的。

程序先锋·2025-03-18 04:41

深入解析Quantum-GABP：量子神经网络的实现与应用

深入解析Quantum-GABP：量子神经网络的实现与应用引言在现代科技飞速发展的今天，量子计算与神经网络的结合成为了研究热点。

m0_57781768·2025-03-18 02:52

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