递推神经网络第13页

【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】（3）神经网络

深度学习的最主要特征是使用神经网络作为计算模型。神经网络模型得名于其对于动物神经元传递信息方式的模拟。实际上，现在的神经网络模型，和神经，已经没有特别大的关系了。深度学习的深度，一般指神经网络的层数。

giszz·2024-02-12 08:57

最长公共子序列 - LCS

最长公共子序列-LCS问题描述子序列定义子串定义公共子序列定义最长公共子序列（以下简称LCS）动态规划解决子问题划分及依赖关系递推公式伪代码代码实现复杂度分析问题描述子序列定义给定一个序列X=，另一个序列

coderzpw·2024-02-12 06:26

最长公共子序列（LCS）_C#

例：X="ABBCBDE"Y="DBBCDB"LCS（X，Y）="BBCD"直接上递推式C[i，j]表示Xi和Yj的LCS长度令X=（x1，x2，…，xm）和Y=（1，y2，…，yn）为两个序列，Z=（

lvcoc·2024-02-12 06:56

最大公共子序列

1.分析问题2.递推公式3.构造最优解一、最长公共子序列（LCS）是什么？看一个例子：S1={1，5，2，8，9，3，6}，S2={5，6，8，9，3，7}，其最长公共子序列为{5，8，9，3}。

JZihui·2024-02-12 06:54

【2018-10-02】条件随机场

表示的马尔科夫随机场，即满足马尔科夫性：w~v(与v连接的所有w)线性链条件随机场线性链条件随机场的参数形式：tk边上的特征函数，sl节点上的特征函数条件随机场的概率计算问题前向-后向算法定义前向向量：递推公式

BigBigFlower·2024-02-12 04:00

【自制C++深度学习推理框架】计算图的设计思路

与神经网络架构图类似，计算图也是一种有向图，使用节点来表示操作或变量，并使用边来表示它们之间的依赖关系。不同之处在于，神经网络架构图通常只描述了神经元之间的连接方式，而计算图可以精确地表示深度学习

代码缝合怪·2024-02-12 03:16

探索ChatGPT4：新一代人工智能语言模型的突破

新特性详解更强大的模型架构ChatGPT4采用了更为复杂的神经网络架构，使模型的

Draven21·2024-02-12 03:41

理解激活函数

定义：这里根据常用表示方法将隐藏层第一层作为神经网络的第1层，输入层则作为第0层根据上述推导，如果使用线性激活函数，无论神经网络有多少层，都只是计算输入特征的线性组合，那还不如全部去掉所有隐藏层。

陈昱熹·2024-02-11 23:42

人工智能深度学习入门指南

深度学习通过模拟人脑神经网络的运作方式，使得机器能够处理和分析海量的数据，从而实现更高级别的智能。本文将为你提供一份深度学习入门指南，帮助你快速掌握深度学习的基本知识和应用技能。

白猫a~·2024-02-11 23:00

【TSP问题】基于遗传算法求解快递运输成本最优化问题GA-MTSP附Matlab代码

天天Matlab代码科研顾问·2024-02-11 21:08

【Leach协议】基于MATLAB中实现的无线传感器网络Leach协议

天天Matlab代码科研顾问·2024-02-11 21:08

SMA-CEEMDAN时序分解 | Matlab实现利用黏菌优化算法优化CEEMDAN时间序列信号分解

天天Matlab代码科研顾问·2024-02-11 21:38

【KELM回归预测】基于天鹰算法优化核极限学习AO-KELM实现瓦斯浓度多输入单输出预测附Matlab代码

天天Matlab代码科研顾问·2024-02-11 21:38

基于傅里叶变换和带通滤波器实现脑电信号EEG目标识别附Matlab实现

天天Matlab代码科研顾问·2024-02-11 21:37

深度学习、机器学习和神经网络之间的区别

深度学习是机器学习的一个子类别，有效地是一个三层神经网络。这些神经网络旨在通过模仿人脑的功能来“学习”大量数据，但它们远远达不到人脑的能力。

第欧根尼的酒桶·2024-02-11 20:12

C语言常见面试题：C语言中如何进行人工智能编程？

以下是一些基本步骤和注意事项，帮助你开始在C语言中进行AI编程：理解AI基础:学习AI的基本概念、算法和技术，如机器学习、深度学习、神经网络等。

广寒舞雪·2024-02-11 20:06

深度学习路线，包括书籍和视频

书籍：《神经网络与深度学习》（NeuralNetworksandDeepLearning）Micha

jjm2002·2024-02-11 19:25

YOLOv5改进 | 融合改进篇 | 华为VanillaNet + BiFPN突破涨点极限

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是华为VanillaNet主干配合BiFPN实现融合涨点，这个主干是一种注重极简主义和效率的神经网络我也将其进行了实验，其中的BiFPN不用介绍了从其发布到现在一直是比较热门的改进机制

Snu77·2024-02-11 18:40

9、神经网络三：学习与评价

目录9.1梯度检验9.2清醒检查9.3照看学习过程9.3.1损失函数9.3.2训练/评估精度9.3.3权重：更新率9.3.4每一层的激活/梯度分布9.4.5可视化9.4参数更新9.4.1一阶（SGD），动量，内斯特罗夫动量9.4.2学习速率的退火9.4.3二阶方法9.4.4每个参数自适应学习率(Adagrad,RMSProp)9.5超参数优化9.6评价9.7模型集成9.8总结9.9参考文献在前面的

qxdx.org·2024-02-11 18:03

论文学习1----理解深度学习需要重新思考泛化Understanding deep learning requires rethinking generalization

——论文地址：Understandingdeeplearningrequiresrethinkinggeneralization1、有关新闻1.1新闻一：参考1：机器之心尽管深度人工神经网络规模庞大，但它们的训练表现和测试表现之间可以表现出非常小的差异

夏洛的网·2024-02-11 18:02

神经网络垃圾笔记

神经网络垃圾笔记OptimizationMethodsBatchGradientDescent:GDMini-BatchGradientDescentStochasticGradientDescent:

MegaC·2024-02-11 18:32

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。

·2024-02-11 18:53

R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33760原文出处：拓端数据部落公众号概述：众所周知，心脏疾病是目前全球最主要的死因。开发一个能够预测患者心脏疾病存在的计算系统将显著降低死亡率并大幅降低医疗保健成本。机器学习在全球许多领域中被广泛应用，尤其在医疗行业中越来越受欢迎。机器学习可以在预测关键疾病（例如心脏病）的存在或不存在方面发挥重要作用。如果能提前准确预测这些信息，可以为医生提供

·2024-02-11 18:20

1.9 神经网络结构搜索(NAS)

·2024-02-11 18:08

【深度学习】讲透深度学习第3篇：TensorFlow张量操作（代码文档已分享）

在算法上，掌握神经网络的数学原理，手动实现简单的神经网络结构，在应用上熟练掌握TensorFlow框架使用，掌握神经网络图像相关案例。

·2024-02-11 18:34

卫星通讯领域FPGA关注技术：算法和图像方面（1）

信号处理算法等工程师可能需要关注的技术，有LMS算法、RLS算法、LCMV算法、SAR图像处理，以下做了一些基础的调研：1LMS算法：LMS（LeastMeanSquare最小均方）算法可认为是机器学习里面最基本也比较有用的算法，神经网络中对参数的学习使用的就是

徐丹FPGA之路·2024-02-11 17:42

GPT-4：比ChatGPT3.5好得多，但它有多好你知道么？

GPT-4与ChatGPT3.5的对比1.学习能力GPT-4采用了更多的神经网络架构和更高效的训练方法，使得其在学习能力上有了显著的提升

·2024-02-11 17:36

[YOLOv8] - YOLO数据集格式介绍和案例

YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种目标检测算法，它使用了一个单独的神经网络来同时识别图像中的多个对象。它可以支持一下多种的训练数据集的格式。其中YOLO数据集格式是非常常用的一种。

老狼IT工作室·2024-02-11 16:27

（零）我还没想好标题 = ='''

1.实验简介从底层实现BP神经网络，实现对0-9数字手写体的训练与分类2.实验数据Mnist数据集Mnist数据集来自美国国家标准与技术研究所：NationalInstituteofStandardsandTechnology

半亩半亩·2024-02-11 16:31

【论文精读】Transformer

摘要以往的循环神经网络如LSTM和GRU，在序列建模和翻译问题中已经成为最先进的方法，但由于其循环结构，导致无法并行化计算，且难以对长序列的全局关系建模。

None-D·2024-02-11 15:40

批归一化（Batch Normalization，简称BN）层的作用！！

批归一化（BatchNormalization，简称BN）层在卷积神经网络中的作用主要有以下几点：规范化数据：批归一化可以对每一批数据进行归一化处理，使其均值接近0，方差接近1。

小桥流水---人工智能·2024-02-11 15:40

政安晨：梯度与导数～示例演绎《机器学习·神经网络》的高阶理解

这篇文章确实需要一定的数学基础，第一次接触的小伙伴可以先看一下我示例演绎这个主题的前两篇文章：示例演绎机器学习中（深度学习）神经网络的数学基础——快速理解核心概念（一）：政安晨：示例演绎机器学习中（深度学习

政安晨·2024-02-11 15:00

PyTorch版本说明与安装

PyTorch版本说明与安装PyTorch可以看作是Python的一个库，准确地说，它是一个深度学习框架，提供了许多用于构建、训练和部署神经网络模型的功能和工具。

YuanDaima2048·2024-02-11 13:52

政安晨：示例演绎机器学习中（深度学习）神经网络的数学基础——快速理解核心概念（二）{两篇文章讲清楚}

这一篇与上一篇是兄弟篇，意在通过两篇文章讲清楚深度学习中神经网络的数学基础，第一次看到这篇文章的小伙伴可以从上一篇文章看起（包括搭建环境等等都在上一篇），上一篇链接如下：政安晨：示例演绎机器学习中（深度学习

政安晨·2024-02-11 12:56

Python微信自动抢红包程序（OpenCV，pyautogui）

微信自动抢红包教程有很多，有通过分析安卓组件写的，由于对java不熟悉，就想通过监视电脑屏幕的方法做，也就是OpenCV，或者卷积神经网络，刚好以前项目做到过。

木更的爱念·2024-02-11 11:33

fast.ai 机器学习笔记（三）

广义定义的神经网络视频/笔记本正如我们在上一课结束时讨

绝不原创的飞龙·2024-02-11 10:19

【Leetcode】1137. N-th Tribonacci Number

题目地址：https://leetcode.com/problems/n-th-tribonacci-number/给定一个序列TnT_nTn的递推式Tn+3=Tn+Tn+1+Tn+2,n≥0T_{n+

记录算法题解·2024-02-11 10:08

日更挑战-神经网络之感知器

越不懂的越爱装大家都同等:IT世界没有难不难,只有是否了解过挑战目录问题1:什么是感知器？解答:首先可以先说一下线性函数y=wx+b：对于传入x=x1的时候会输出y1。这时候线上面点用y1+n=wx1+b(n为大于0的数),同理y1-n=wx1+b是线下面的点。那么假设一个随机数a:wx1+b=a，这时(y-a)大于或小于0表示(x1,a)在这个线的上面还是下面。那么a=wx1+(b-y)的结果a

愿你我皆是黑马·2024-02-11 10:18

《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务 02

1.3波士顿房价预测任务上一节我们初步认识了神经网络的基本概念（如神经元、多层连接、前向计算、计算图）和模型结构三要素（模型假设、评价函数和优化算法）。

软工菜鸡·2024-02-11 09:20

洛谷指南针

1Copyleft2新版本食用指南3更新日志4Part0试机题5Part1入门阶段5.1Part1.1从零开始5.2Part1.2数组基础5.3Part1.3字符串基础5.4Part1.4函数，递归及递推

疯子-冥骨决·2024-02-11 09:39

学习笔记：数字三角形模型

动态规划分为两大类：记忆化搜索和递推。记忆化搜索更好写，但常数更高；递推不太好写，但是常数低。二者时间复杂度无特殊情况基本相同。状态转移方程：将一个问题转换成子问题计算得到结果的方程。

心情想要飞·2024-02-11 08:51

【正在更新】从零开始认识语音识别：DNN-HMM混合系统语音识别(ASR)原理

摘要|AbstractTO-BE-FILLED1.前言|Introduction近期想深入了解语音识别(ASR)中隐马尔可夫模型(HMM)和深度神经网络-隐马尔可夫(DNN-HMM)混合模型，但是尽管网络上有许多关于

EthanLifeGreat·2024-02-11 06:11

使用深度学习进行序列分类

最近在准备毕业设计，题目是关于使用深度学习进行序列数据进行分类的问题，神经网络在特征识别和分类上具有超常的优势。

小白lite·2024-02-11 06:00

使用深度学习进行“序列到序列”分类

要训练深度神经网络以对序列数据的每个时间步进行分类，可以使用“序列到序列”LSTM网络。通过“序列到序列”LSTM网络，可以对序列数据的每个时间步进行不同预测。

jk_101·2024-02-11 06:59

深度学习图像分类相关概念简析+个人举例1（ANN相关概念与计算）

（1）神经网络：英文全称ArtificialNeuralNetwork，简称为ANN。神经网络是一种模仿人脑神经元结构和功能的人工智能模型。

是lethe先生·2024-02-11 04:50

深度学习图像分类相关概念简析+个人举例2（CNN相关原理概念与计算）

（2）卷积神经网络：英文全称ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN是一种常用于图像分类的深度学习模型，其主要特点是包含了卷积层和池化层，能够提取图像的局部特征。