递推神经网络第9页

上交最新「基于神经网络的生成式三维数字人研究综述：表示、渲染与学习」...

来源：专知本文约6000字，建议阅读10+分钟本文对三维数字人的典型应用进行分析,并对当前挑战与未来发展方向进行总结和展望。随着人工智能技术的高速发展,计算机视觉与图形学等相关学科的交叉融合掀起了一场数字人生成技术的新革命,人类进入“元宇宙”等数字空间的梦想正逐渐变为现实。面对大规模三维数字人的生产需求,基于传统图形学的建模过程繁琐,周期冗长,阻碍了虚拟数字人的普及和应用,而利用生成式人工智能技术

数据派THU·2024-02-20 03:12

力扣：123. 买卖股票的最佳时机 III

再用for循环来进行遍历全部的dp数组，递推公式：dp[i][1]=Math.max(dp[i-1][1],dp[i-1][0]-pri

AnDanXingKo·2024-02-20 03:05

力扣：45. 跳跃游戏 II

之后初始化dp【0】=0，用for循环来进行遍历下标i和遍历下标i之前的值，判断条件为如果i之前的某个下标跳转的距离>=i时要根新dp【i】的值，递推公式为dp【i】=math,min(dp[i],dp

AnDanXingKo·2024-02-20 03:05

力扣：139. 单词拆分

动态规划：1.先声明dp数组的含义为下标i表示的是在s变量中i前面的字符串是否在wordDict变量中存在，初始化dp【0】来进行后面dp数组的递推。

AnDanXingKo·2024-02-20 03:33

BN介绍：卷积神经网络中的BatchNorm

在输入神经网络之前可以对数据进行处理让数据消除共线性，但是这样的话输入层的激活层看到的是一个分布良好的数据，但是较深的激活层看到的的分布就没那么完美了，分布将变化的很严重。

是Dream呀·2024-02-20 03:03

【AIGC】大语言模型

这些模型基于Transformer架构，其中包含多头注意力层，堆叠在一个非常深的神经网络中。常见的LLM包括GPT-3、PaLM、Gala

AIGCExplore·2024-02-20 02:57

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。

五行缺你94·2024-02-20 02:58

深度学习-图解反向传播算法

前一层的输出作为后一层的输入的逻辑结构，每一层神经元仅与下一层的神经元全连接，通过增加神经网络的层数虽然可为其提供更大的灵活性，让网络具有更强的表征能力，也就是说，能解决的问题更多，但随之而来的数量庞大的网络参数的训练

AI_王布斯·2024-02-20 01:29

深度学习之反向传播算法的直观理解

https://www.zhihu.com/question/27239198BackPropagation算法是多层神经网络的训练中举足轻重的算法。

Stark0x01·2024-02-20 01:28

深度学习之反向传播算法（backward()）

文章目录概念算法的思路概念反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。

Tomorrowave·2024-02-20 01:27

CCloth·2024-02-20 01:35

该如何有效的提高C/C++语言编程能力

但是因为神经网络计算量太大了，用python效率不太够。后来用matlab写，matlab也比较方便，矩阵运算优化得很好，但

呼啦啦的爱·2024-02-20 00:23

Day38 动态规划part01

理论基础dp数组及其下标的含义递推公式dp数组如何初始化遍历顺序打印dp数组斐波那契数列定义dp数组dp[i]第i个斐波那契数组的值递推公式已经有了dp数组初始化确定遍历顺序最小花费爬楼梯dpi是什么？

临渊羡鱼的猫·2024-02-20 00:37

pytorch神经网络入门代码

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms#定义神经网络结构

hehui0921·2024-02-20 00:15

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

青蛙跳台阶问题（c语言递归函数实现）

二、模拟递推我们研究这个问题前，可以先设想n为小一点的数的情况，再试着找出其中的规律。当我们多列举几种情况时，我们是不是发现1、2、3、5、8这样的规律有点像斐波那契数列。

御翮·2024-02-19 23:36

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

动态DP入门&线性动态DP

可以看这里——根据递推公式构造系数矩阵用于快速幂。很多DP的状态转移方程都可以写成矩阵形式，由此就有了矩阵快速

罗博士·2024-02-19 23:58

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

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

最长公共子序列和最长公共子串

这里的限制就是对应位置相等，可以在递推的时候进行限制。（3）写dp数

小西yu·2024-02-19 22:34

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

嵌入式学习记录11

函数的嵌套调用：特殊的嵌套调用---递归(自己调用自己)递归--就是循环如从1加到100；反着来，直到找到初始值sum（1）=1;再回归得到最终的sum；递推关系：重复的第n项与第n-1项之间的关系；斐波拉契数列前

挽梦422·2024-02-19 20:02

【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】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

121. 买卖股票的最佳时机

121.买卖股票的最佳时机原题链接：完成情况：解题思路：参考代码：_121买卖股票的最佳时机_贪心递推_121买卖股票的最佳时机_动态规划_01_121买卖股票的最佳时机_动态规划_02_121买卖股票的最佳时机

Wzideng·2024-02-19 15:00

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

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

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

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