BP神经网络多分类预测

池化的定义与核心思想

一、池化的定义与核心思想定义：池化是卷积神经网络（CNN）中的一种下采样操作，用于降低特征图的空间维度（宽高），保留主要特征。核心目标：减少计算量：缩小特征图尺寸，降低后续层参数规模。

code 旭·2025-03-11 18:45

卷积神经网络（笔记01）

视觉处理三大任务：分类、目标检测、图像分割CNN网络主要有三部分构成：卷积层（ConvolutionalLayer）、池化层（PoolingLayer）和激活函数一、解释卷积层中的偏置项是什么，并讨论在神经网络中引入偏置项的好处

天行者@·2025-03-11 18:14

卡尔曼滤波算法从理论到实践：在STM32中的嵌入式实现

卡尔曼滤波是一种最优递归估计算法，通过融合预测值（系统模型）与观测值（传感器数据），在噪声干扰环境下实现对系统状态的动态估计。其核

DOMINICHZL·2025-03-11 17:36

Python从0到100（七十六）：计算机视觉-直方图和自适应直方图均衡化

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识

是Dream呀·2025-03-11 17:35

深度学习：偏差和方差

偏差（Bias）偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说，偏差描述了模型预测的准确度。

壹十壹·2025-03-11 16:25

【LLM】从零开始实现 LLaMA3

分词器在这里，我们不会实现一个BPE分词器（但AndrejKarpathy有一个非常简洁的实现）。

FOUR_A·2025-03-11 15:21

基于transformer实现机器翻译(日译中)

文章目录一、引言二、使用编码器—解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三

小白_laughter·2025-03-11 15:46

机器学习(Machine Learning)

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Ada

七指琴魔御清绝·2025-03-11 14:42

Spike Neural Network Introduction and Research Directions

1.SNNs是一类神经网络,其中的神经元通过脉冲(spikes)来传递信息,而不是像传统的人工神经网络中那样使用实数值激活。

Debug_Snail·2025-03-11 14:09

Webpack打包构建流程

webpack的打包构建流程为什么需要打包？在前端有非常多的资源，如css、js、vue、vue、图片、字体等。

码上跑步·2025-03-11 13:08

webpack

webpack介绍webpack是一个构建工具,实现了模块化管理项目.他的工作方式是用各种loader将各种资源转化为js文件或者对js文件进行压缩编译亦或对静态资源进行处理.官网:webpack由来模块化存在一些问题

码上跑步·2025-03-11 13:38

R+VIC 模型融合实践技术应用及未来气候变化模型预测

虽然，这些软件有各自的优点；但是，由于适用的尺度主要的是中小流域，所以在预测气候变化对水文过程影响等方面都有所不足。

weixin_贾·2025-03-11 12:24

matlab spmd,matlab并行计算命令

首先打开MATLAB命令窗口，输入matlabpoolopen就OK了。这样，就相当于将一台计算机的两个核心，当做两台机器用啦。接下来是编程序实现的方法。MATLAB并行计算的模式有几种？

其实我是老莫·2025-03-11 11:53

成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？

在其首个AI驱动项目——摩托车把手设计优化中，Hero采用了PhysicsAI™几何深度学习解决方案，利用历史数据训练AI模型并预测设计性能。A

Altair澳汰尔·2025-03-11 11:45

农业生产模拟和农业政策分析：WOFOST模型与PCSE模型安装、运行、数据准备；农田农作物生长模拟和产量预测等

WOFOST（WorldFoodStudies）和PCSE（PythonCropSimulationEnvironment）是两个用于农业生产模拟的模型：WOFOST是一个经过多年开发和验证的模型，被广泛用于全球的农业生产模拟和农业政策分析；采用了模块化的结构，可以对不同的农作物和环境条件进行参数化和适应；WOFOST可用于长期模拟，能够模拟整个作物生长周期，包括播种、生长、收获等各个阶段；WOF

WangYan2022·2025-03-11 11:45

面试题之webpack file-loader和url-loader

在面试中，关于Webpack中file-loader和url-loader的区别是一个常见的问题。

阿丽塔~·2025-03-11 10:39

大语言模型原理基础与前沿双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构

大语言模型原理基础与前沿：双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词：大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels

AI智能涌现深度研究·2025-03-11 09:07

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务

近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络序列到序列（Sequence-to-Seq

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-11 09:03

Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密

本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和

程之编·2025-03-11 09:03

mongodb自动分片

mongodb自动分片标签（空格分隔）：Mongodb操作步骤1、config配置库启动：mongodb--dbpath=D:\Data\dbs\shard\config--port22222、mongos

Tgor·2025-03-11 09:31

AI人才争夺战升级、算力投资加码与阿里千亿AI豪赌：重塑未来科技格局的三大核心战场

据预测，到2030年，中国AI人才缺口将达400万，而美国A

meisongqing·2025-03-11 08:58

UI自动化页面性能分析与实践

POM平台的UI测试已经基本完成，平台构建主要是对页面进行常规操作，对于页面的加载性能的获取还很缺失，所以为了之后对页面进行分析和优化，我们需要在进行页面操作的同时，获取到页面的加载情况2.方案1（WebPerformanceAPI

lee_shaoyang·2025-03-11 08:57

这给我干哪来了，MySQL都9.2了

作者：赵师的工作日（赵明中）现役OracleACE、MySQL8.0ocp、TiDBPCTA\PCTP、ElasticsearchCertifiedEngineer微信号：mzzhao23微信公众号：赵师的工作日墨天轮社区

赵师的工作日·2025-03-11 08:25

MySQL-关于如何保存“大数据”

作者：赵师的工作日（赵明中）现役OracleACE、MySQL8.0ocp、TiDBPCTA\PCTP、ElasticsearchCertifiedEngineer微信号：mzzhao23微信公众号：赵师的工作日墨天轮社区

赵师的工作日·2025-03-11 08:55

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（6）迁移学习

文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上，以提高新任务的学习效率和性能。

小圆圆666·2025-03-11 07:49

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？

Wis4e·2025-03-11 07:47

深度学习与普通神经网络有何区别？

深度学习与普通神经网络的主要区别体现在以下几个方面：一、结构复杂度普通神经网络：通常指浅层结构，层数较少，一般为2-3层，包括输入层、一个或多个隐藏层、输出层。

是理不是里·2025-03-11 06:39

神经网络中梯度计算求和公式求导问题

以下是公式一推导出公式二的过程。表达式一∂E∂wjk=−2(tk−ok)⋅sigmoid(∑jwjk⋅oj)⋅(1−sigmoid(∑jwjk⋅oj))⋅∂∂wjk(∑jwjk⋅oj)\frac{\partialE}{\partialw_{jk}}=-2(t_k-o_k)\cdot\text{sigmoid}\left(\sum_jw_{jk}\cdoto_j\right)\cdot(1-\tex

serve the people·2025-03-11 06:09

AI 技术引入 RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行

AI解决方案：使用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）预测整周模糊度。通过历史数据训练模型，实现快速解算。实例：某无人机公司使用A

小赖同学啊·2025-03-11 06:39

实现一键不同环境迁移ES模板

实现概述：1、查询环境A模板信息2、获取模板信息值转换3、同步保存至环境Bpackagecom.jayce.boot.route.common.util;importcom.fasterxml.jackson.databind.JsonNode

两眼墨黑·2025-03-11 04:55

供应链工作效率如何提升

提升供应链工作效率可以从以下几个关键方面入手：1.优化供应链管理数据驱动决策：利用AI和大数据分析，提高预测准确性，优化库存管理。

dev.null·2025-03-11 04:21

如何使用Webpack打包React项目？

文章目录1.引言2.环境搭建2.1初始化项目2.2安装依赖3.配置Webpack3.1关键配置说明4.Babel配置5.项目结构示例6.开发和生产环境优化6.1开发环境6.2生产环境7.调试和常见问题7.1

几何心凉·2025-03-11 04:17

nuxt2 打包优化使用“compression-webpack-plugin”插件

compression-webpack-plugin是一个常用的Webpack插件，用于在生产环境中对文件进行Gzip压缩。这对于减少网络传输时间和提高页面加载速度非常有帮助。

webYin·2025-03-11 03:45

基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测

目录1、代码简介2、代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测(单输入单输出)1.程序已经调试好

机器学习和优化算法·2025-03-11 03:42

vue scoped 原理解析

Vuescoped，原理，涉及到vue-loader的处理策略：一、首先呢，是VueLoaderPlugin策略：VueLoaderPlugin先获取了webpack原来的rules（即compiler.option.module.rule

短暂又灿烂的·2025-03-11 02:04

VUE3学习第九章 webpack 构建Vue3项目、vue3性能优化、Vue3 Web Components、Vue3 响应式原理

一、webpack构建Vue3项目（纯手写不用cli）为什么要手写webpack不用cli（脑子有病）并不是其实是为了加深我们对webpack的了解方便以后灵活运用webpack的技术1.初始化项目结构

Hyman-ya·2025-03-11 01:00

3.10 项目总结

今天的项目是一个使用PyTorch框架构建和训练神经网络的实例，旨在实现手写数字识别。以下是项目的总结、内容分析以及优化建议：项目总结1.目标：使用神经网络对MNIST数据集中的手写数字进行分类。

不要不开心了·2025-03-11 01:58

《深度解析DeepSeek-M8：量子经典融合，重塑计算能效格局》

DeepSeek-M8的“量子神经网络混合架构”，宛如一把钥匙，开启了经典算法与量子计算协同推理的全新大门，为诸多复杂问题的解决提供了前所未有的思路。

程序猿阿伟·2025-03-11 01:56

python将目录下的所欲md文件转化为html和pdf

python将目录下的所欲md文件转化为html和pdfimportosimportsubprocessimportwin32com.clientaswin32defmd_to_docx(md_path

NoBarLing·2025-03-10 21:01

【深度学习】Adam（Adaptive Moment Estimation）优化算法

通过动态调整每个参数的学习率，在非平稳目标（如深度神经网络的损失函数）中表现优异目录基本原理和公式笼统说明：为什么Adam算法可以帮助模型找到更好的参数基本概念动量（Momentum）：跟踪梯度的指数衰减平均

辰尘_星启·2025-03-10 20:51

决策树（Decision Tree）：机器学习中的经典算法

其核心思想是通过一系列的规则判断，将数据集不断划分，最终形成一棵树状结构，从而实现预测目标。在决策树中，每个内部节点表示一个特征，每个分支代表一个特征的取值，每个叶子节点对应一个类别或预测值。

Jason_Orton·2025-03-10 18:39

学习总结项目

近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结

苏小夕夕·2025-03-10 18:07

用双色球数据集微调后的大模型

最近用Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat大模型来微调训练双色球2003001-2025011的数据集，实验测一下大模型出球的预测情况。

qq_29790801·2025-03-10 17:33

利用大型语言模型进行市场分析与预测

这些数据蕴藏着丰富的市场信息，可以帮助企业更好地了解消费者需求、预测市场趋势、优化营销策略。然而，传统的数据分析方法往往难以有效地处理和分析这些非结构化文本数据。

AI天才研究院·2025-03-10 16:27

基于DeepSeek的智能数据分析和自动化处理系统：引领BI行业新变革

在指标分析上，系统擅长统计分析、异常检测和趋势预测，助力

招风的黑耳·2025-03-10 16:56

利用神经网络来解决鸢尾花分类任务(附实验结果和代码)

前言本篇文章使用自己亲手搭建的神经网络模型来解决鸢尾花数据集的分类任务，读者们可以通过该简单的任务进一步理解神经网络，并且可以自己动手去搭建神经网络。

侠之大者231·2025-03-10 15:49

深度学习笔记——Resnet和迁移学习

梯度消失：梯度消失是指在训练深度神经网络时，通过多层传递的梯度(误差)变得非常小，接近于零。这导致网络中较早层的权重更新非常缓慢，甚至几乎不更新。梯度爆炸：梯度爆炸是指在训练深度神经网络时，

肆——·2025-03-10 15:17

大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习

以武侠江湖为隐喻，系统阐述了机器学习的三大范式：监督学习（少林派）凭借标注数据精准建模，擅长图像分类等预测任务；无监督学习（逍遥派）通过数据自组织发现隐藏规律，在生成对抗网络（GAN）等场景大放异彩；强化学习

安意诚Matrix·2025-03-10 15:44

从零开始学机器学习——什么是机器学习

首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns机器学习在这里简要介绍机器学习：它利用真实世界或生成的数据，自动发现其中的规律和模式，从而实现对未来情况的预测

努力的小雨·2025-03-10 14:12

1.3 DeepSeek 技术栈的定位与AI赋能场景

*五、企业级落地实践****六、开发者生态建设****七、技术演进路线****本章核心价值总结**一、DeepSeek技术全景定位1.1技术栈层级架构应用能力层开发框架层AI核心引擎基础设施层智能对话预测分析图像理解决策优化

北辰alk·2025-03-10 14:42

推荐频道