递推神经网络第17页

代码随想录算法训练营第三十五天|343. 整数拆分， 96.不同的二叉搜索树

343.整数拆分代码随想录视频讲解：动态规划，本题关键在于理解递推公式！

白白白揍粽·2024-02-07 13:35

人工智能 | 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。

卡尔曼的BD SLAMer·2024-02-07 13:02

CVPR 2023: SFD2 Semantic-Guided Feature Detection and Description

学习特征:这些特征是使用深度学习技术（例如卷积神经网络(CNN)）从数据中自动学习的。它们可以捕捉像素之间更复杂的关系，并有可能获得更好的性能，但计算成本可能很高。语义

结构化文摘·2024-02-07 12:20

神经网络和深度学习第一周学习笔记

这种算法的灵感来源与人类的大脑组成ReLUReLU函数的特点是初始值为0，之后变为一条直线singleneuron上图圆圈的部分代表单个神经元，其完成的任务为输入x可以输出相对应的y上图表示由多个神经元聚集而成的神经网络

热爱生活的小谢·2024-02-07 12:18

代码随想录算法训练营第四十一天 | 343. 整数拆分、96.不同的二叉搜索树

题目链接：343.整数拆分文章讲解：代码随想录343.整数拆分讲解视频讲解：动态规划，本题关键在于理解递推公式！

FLTS·2024-02-07 12:59

深度 | 从各种注意力机制窥探深度学习在NLP中的神威

-P.Tixier机器之心编译参与：思源随着层级表征的兴起，自然语言处理在很多方面都应用了深度神经网络。

机器学习算法那些事·2024-02-07 12:18

【代码分享】基于VMD（变分模态分解）-RIME（霜冰算法优化）-LSTM的时间序列预测模型

程序名称：基于VMD（变分模态分解）-RIME（霜冰算法优化）-LSTM的时间序列预测模型实现平台：matlab代码简介：提出了变分模态分解(VMD)和霜冰算法优化法(RIME)与长短期记忆神经网络(LSTM

电力系统爱好者·2024-02-07 11:40

【代码分享】基于RIME-CNN-LSTM-Attention（霜冰算法优化卷积神经网络融合注意力机制）的时间序列回归预测

程序名称：基于RIME-CNN-LSTM-Attention（霜冰算法优化卷积神经网络融合注意力机制）的多变量回归预测实现平台：matlab代码简介：霜冰优化算法（RIME）是一项2023年发表于SCI

电力系统爱好者·2024-02-07 11:39

故障诊断 | 一文解决，TCN时间卷积神经网络模型的故障诊断（Matlab）

效果一览文章概述故障诊断|一文解决，TCN时间卷积神经网络模型的故障诊断（Matlab）模型描述时间卷积神经网络（TCN）是一种用于序列数据建模和预测的深度学习模型。

机器学习之心·2024-02-07 11:27

时序预测 | Matlab实现基于LSTM长短期记忆神经网络的电力负荷预测模型

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述时序预测|Matlab实现基于LSTM长短期记忆神经网络的电力负荷预测模型LSTM（长短期记忆）是一种递归神经网络（RNN）的变体，它在序列数据建模方面表现出色

机器学习之心·2024-02-07 11:55

PyTorch优化算法模块torch.optim的详细介绍

torch.optim模块是PyTorch中用于实现优化算法的组件，主要用于训练神经网络和其他机器学习模型。

科学禅道·2024-02-07 10:05

计算机设计大赛深度学习+python+opencv实现动物识别 - 图像识别

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4inception_v3网络5最后0

iuerfee·2024-02-07 09:20

如何快速入门深度学习

深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它模拟人脑的神经网络结构，通过大量的数据训练模型，使计算机能够自动学习和理解数据。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。

人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-07 09:07

代码随想录算法训练营（总结）|动态规划总结篇

一、动态规划五部曲确定dp及其下标的含义确定递推关系式初始化值确定遍历顺序验证二、01背包问题1.基本理解理解：所谓的01背包问题，其关键在于物品只能放入1次，不能够重复利用，因此称呼为01背包问题。

Kkkkkeung·2024-02-07 09:06

人工智能福利站，初识人工智能，图神经网络学习，第三课

欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一图神经网络专栏人工智能专业知识学习二图神经网络专栏人工智能专业知识学习三图神经网络专栏文章目录初识人工智能(图神经网络)一、图神经网络学习

普修罗双战士·2024-02-07 08:44

人工智能福利站，初识人工智能，图神经网络学习，第二课

欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一图神经网络专栏人工智能专业知识学习二图神经网络专栏文章目录初识人工智能(图神经网络)一、图神经网络学习(2)11.请介绍常见的图神经网络模型

普修罗双战士·2024-02-07 08:13

学习知识记录

1、nnlm神经网络语言模型：ANeuralProbabilisticLanguageModel------阅读笔记_hx14301009的博客-CSDN博客2、Word2vec的skipgram模型输入是中心词和背景词

想努力的人·2024-02-07 08:36

用Python制作可视化GUI界面，一键实现多种风格的照片处理

在上一篇教程当中呢，小编向大家展示了如何通过一键点击实现将头像变成动漫风的实践，无非是在制作的UI界面当中，在用户上传了照片之后，后端的脚本在接收到照片之后，借助对抗生成神经网络来生成具有动漫风格的头像

欣一2002·2024-02-07 08:33

神经网络 | CNN 与 RNN——深度学习主力军

本文主要将卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）这两个深度学习主力军进行对比。我们知道，从应用方面上来看，CNN用于图像识别较多，而RNN用于语言处理较多。

半亩花海·2024-02-07 07:18

NLP_循环神经网络(RNN)

文章目录RNN结构RNN实战RNN小结RNN结构NPLM在处理长序列时会面临一些挑战。首先，由于它仍然是基于词的模型，因此在处理稀有词汇或者词汇表外的词汇时效果不佳。其次，NPLM不能很好地处理长距离依赖关系。而上面这两个局限，恰恰就是RNN的优势。RNN的核心思想是利用“循环”的机制，将网络的输出反馈到输入，这使得它能够在处理数据时保留前面的信息，从而捕获序列中的长距离依赖关系，在处理序列数据，

you_are_my_sunshine*·2024-02-07 07:40

A.关于图计算&图学习的基础知识概览：前置知识点学习（Paddle Graph L）【一】

图学习图神经网络算法专栏简介：主要实现图游走模型(DeepWalk、node2vec)；图神经网络算法(GCN、GAT、GraphSage)，部分进阶GNN模型（UniMP标签传播、ERNIESage）

汀、人工智能·2024-02-07 06:29

SCI一区级 | Matlab实现CGO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention混沌博弈优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现CGO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention混沌博弈优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab

机器学习之心·2024-02-07 05:59

回归预测 | Matlab实现ABC-BP人工蜂群算法优化BP神经网络多变量回归预测

回归预测|Matlab实现ABC-BP人工蜂群算法优化BP神经网络多变量回归预测目录回归预测|Matlab实现ABC-BP人工蜂群算法优化BP神经网络多变量回归预测预测效果基本描述程序设计参考资料预测效果基本描述

机器学习之心·2024-02-07 05:29

SCI一区 | Matlab实现TTAO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention三角拓扑聚合优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测

SCI一区|Matlab实现TTAO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention三角拓扑聚合优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测目录SCI一区|Matlab实现

机器学习之心·2024-02-07 05:28

【Matlab光伏功率预测】基于POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络的多变量光伏功率预测

【Matlab光伏功率预测】基于POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络的多变量光伏功率预测文章目录【Matlab光伏功率预测】基于POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络的多变量光伏功率预测文章介绍基本步骤代码分享运行结果参考资料文章介绍基于

天天科研工作室·2024-02-07 05:58

【Matlab股票价格预测】基于POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络的多变量股票价格预测

【Matlab股票价格预测】基于POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络的多变量股票价格预测文章目录【Matlab股票价格预测】基于POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络的多变量股票价格预测文章介绍基本步骤代码分享运行结果参考资料文章介绍基于

天天科研工作室·2024-02-07 05:58

回归预测 |POA-CNN-SVM鹈鹕算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量回归预测 Matlab实现

前程算法matlab屋·2024-02-07 05:27

回归预测 | Matlab实现POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络多变量回归预测

回归预测|Matlab实现POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络多变量回归预测目录回归预测|Matlab实现POA-BP鹈鹕算法优化BP神经网络多变量回归预测预测效果基本描述程序设计参考资料预测效果基本描述

机器学习之心·2024-02-07 05:55

向量，矩阵和张量的导数 | 简单的数学

前段时间看过一些矩阵求导的教程，在看过的资料中，尤其喜欢斯坦福大学CS231n卷积神经网络课程中提到的Erik这篇文章。循着他的思路，可以逐步将复杂的求导过程简化、再简化，直到发现其中有规律的部分。

橘子学AI·2024-02-07 04:31

第6节、T型加减速转动【51单片机+L298N步进电机系列教程】

目前各平台对该控制方法介绍的文章目前较多，但部分关键参数并未给出推导过程，例如误差系数0.676的推导等，本节在现有文章框架下，对推导过程进行了梳理目录一.加速阶段1.1计算时间与步数关系1.2计算时间间隔递推关系

皮皮黄-机电工程师·2024-02-07 03:35

存内计算——发展史与近期成果

随着大数据时代的到来，存内计算由于其结构特点以及摩尔定律的“失效”，被认为是提升处理器能效和性能以及加速神经网络运算的新出路。接下来我们将从存内计算的源头出发，介绍它的发展史与近期取得的成果。

YoungerChina·2024-02-07 02:29

深度学习的进展

深度学习近年来的进展在各个领域均展现出非凡的实力，以下将进一步详述几个关键领域的具体突破和应用：1.计算机视觉图像分类与识别：随着深度卷积神经网络的发展，如AlexNet、VGG、Inception系列

李建军·2024-02-07 01:20

ECE755_gnn图神经网络（附完整工程）

ECE755_gnn图神经网络（附完整工程）ECE755课程要求任务1完成：题目要求MS1代码：仿真任务二完成题目要求MS2代码：仿真总结ECE755ECE755_sp23是加拿大渥太华大学（UniversityofOttawa

_max_max·2024-02-07 00:54

神经网络的参数设计

现在神经网络基本一上就是深度神经网路，而深度神经网路就像个黑箱一样，对于什么样的场景该设计什么样的结构还没有理论支持，都是全凭经验，所以本文也仅限于经验之谈。

菜鸟瞎编·2024-02-06 23:48

基于平衡优化器算法的极限学习机(ELM)回归预测

回归问题数据处理4.基于平衡优化器算法优化的ELM5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码8.Python摘要：本文利用平衡优化器算法对极限学习机进行优化，并用于回归预测1.极限学习机原理概述典型的单隐含层前馈神经网络结构如图

智能算法研学社（Jack旭）·2024-02-06 23:07

基于鸽群算法的极限学习机(ELM)回归预测

回归问题数据处理4.基于鸽群算法优化的ELM5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码8.Python摘要：本文利用鸽群算法对极限学习机进行优化，并用于回归预测1.极限学习机原理概述典型的单隐含层前馈神经网络结构如图

智能算法研学社（Jack旭）·2024-02-06 23:06

基于纵横交叉算法的极限学习机(ELM)回归预测

回归问题数据处理4.基于纵横交叉算法优化的ELM5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码8.Python摘要：本文利用纵横交叉算法对极限学习机进行优化，并用于回归预测1.极限学习机原理概述典型的单隐含层前馈神经网络结构如图

智能算法研学社（Jack旭）·2024-02-06 23:36

【lssvm回归预测】基于哈里斯鹰算法优化最小二乘支持向量机HHO-lssvm实现数据回归预测附matlab代码

Matlab科研辅导帮·2024-02-06 23:35

基于哈里斯鹰算法的极限学习机(ELM)回归预测

回归问题数据处理4.基于哈里斯鹰算法优化的ELM5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码8.Python摘要：本文利用哈里斯鹰算法对极限学习机进行优化，并用于回归预测1.极限学习机原理概述典型的单隐含层前馈神经网络结构如图

智能算法研学社（Jack旭）·2024-02-06 23:04

Swin-UMamba：结合基于ImageNet的预训练和基于Mamba的UNet模型

然而，现有方法在建模长距离全局信息方面面临挑战，其中卷积神经网络（CNNs）受限于其局部感受野，而视觉转换器（ViTs）则受到其注意力机制高二次复杂度的困扰。

AI浩·2024-02-06 22:52

Swin-Unet： Unet-like Pure Transformer forMedical Image Segmentation（用于医学图像分割的纯U型transformer）

Unet-likePureTransformerforMedicalImageSegmentation_unet-likepuretransformer-CSDN博客方便自己学习摘要：在过去的几年中，卷积神经网络

我在努力学习分割（禁止说我水平差）·2024-02-06 22:52

数据无量纲化学习（1）：三种常用数据缩放方法的对比：StandardScaler、MinMaxScaler、RobustScaler

在以梯度和矩阵为核心的算法中，譬如逻辑回归，支持向量机，神经网络，无量纲化可以加快求解速度；在距离类模型，譬如K近邻，KMeans聚类中，无量纲化可以帮我们提升模型精度，避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响

Tony Einstein·2024-02-06 22:03

神经网络不需要懂原理，只需要应用？？？（附268篇顶会论文）

神经网络不需要弄明白原理，只要会应用就行，这是真的吗？具体情况具体分析。如果你是论文要求不高，那么就不需要搞太清楚，如果你的毕业要求高，或者想要更高的提升，尤其是想申博、进大厂，那么还是懂一下吧。

深度之眼·2024-02-06 22:27

最新模型VMamba：颠覆视觉Transformer，下一代主流Backbone？

VisualStateSpaceModel论文作者：YueLiu,YunjieTian,YuzhongZhao,HongtianYu,LingxiXie,YaoweiWang,QixiangYe,YunfanLiu1.摘要卷积神经网络

深蓝学院·2024-02-06 21:39

前缀和算法

【模板】前缀和题目链接：前缀和算法思路先预处理出来⼀个「前缀和」数组：⽤dp[i]表⽰：[1,i]区间内所有元素的和，那么dp[i-1]⾥⾯存的就是[1,i-1]区间内所有元素的和，那么：可得递推公式：

指挥部在下面·2024-02-06 19:15

一个用于验证在GPU上训练模型比在CPU上快的代码||TensorFlow||神经网络

importtimeimporttensorflowastffromkerasimportlayers#创建一个大规模模型model=tf.keras.Sequential()model.add(layers.Dense(1000,activation='relu',input_shape=(10000,)))model.add(layers.Dropout(0.5))model.add(laye

@Duang~·2024-02-06 19:07

机器学习简要概述

一、基本概念及应用传统机器学习算法首先需要对数据进行特征提取，采用分类器（如决策树、人工神经网络、贝叶斯、集成学习、支持向量机等）进行分类。机器学习：特征提取+分类器分类特征提取难，制约发展。

@Duang~·2024-02-06 19:03

【leetcode100-081到085】【动态规划】一维五题合集1

思路：【状态】 dp[i];//爬i级台阶有几种方法【初始】 dp[0]=1;//爬0级1种（不爬） dp[1]=1;//爬1级1种【递推】 dp[i]=dp[i-2]+dp[i-1];//爬i级=先爬

_六六_·2024-02-06 18:23

递推_二进制_方向向量_边界问题_异或_贪心_备份数组_AcWing 95. 费解的开关

#includeusingnamespacestd;constintN=10;chara[N][N],backups[N][N];intdx[5]={-1,0,1,0,0},dy[5]={0,0,0,1,-1};voidturn(intx,inty){for(inti=0;i4||b4)continue;backups[a][b]^=1;}}voidsolve(){for(inti=0;i>a[i

三冬四夏会不会有点漫长·2024-02-06 17:34

对话系统介绍和基础神经网络模型

1、对话系统背景介绍对话系统（或聊天机器人）在世界上扮演着越来越重要的角色。人们可能仍然有一种刻板印象，认为聊天机器人是给银行打电话时那些死板的代理。然而，得益于人工智能的复兴，尤其是深度学习的发展，现代聊天机器人可以与丰富的话题进行对话，从你的生日派对到拜登的演讲，如果你愿意，它们可以为你的派对场所预定位置或播放演讲视频。目前，对话系统是NLP的热点话题之一，在工业和日常生活中有很高的要求。聊天

浅白Coder·2024-02-06 17:24

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