LSTM递归神经网络

归并排序（c语言递归实现）

#include#include#includevoidMerge(int*a,int*tmp,intlpos,intrpos,intrightend){intoriginal_lpos=lpos;//保存原始左起始位置intleftend=rpos-1;inttmppos=original_lpos;while(lpos<=leftend&&rpos<=rightend){if(a[lpos]<
Epiphany.556·2025-03-13 21:34

基于多模态大模型的不完整多组学数据特征选择策略

结合多模态大模型（如自监督学习、图神经网络、Transformer等）可以有效解决这一问题。以
m0_65156252·2025-03-13 18:17

22. dirmap：高级 Web 目录与文件扫描工具

其通过多线程、递归扫描和智能过滤机制，显著提升扫描效率与准确性，适用于红队渗透、漏洞挖掘及资产测绘等场景。1.1.1核心功能多线程扫描：默认50线程，可自定义调整以平衡性能与隐蔽性。
白帽少女安琪拉·2025-03-13 18:13

【Python教程】进阶篇

函数的作用域-LEGB2.1.2闭包2.1.3装饰器2.1.4迭代器和生成器2.1.4.1可迭代对象2.1.4.2迭代器2.1.4.3生成器2.1.4.4三者之间的异同2.1.5四种函数2.1.5.1递归函数
AI study·2025-03-13 17:38

颠覆认知的AI黑科技：这3项突破正在改写人类生存法则

当硅基生命按下快进键：三大AI黑科技重构人类文明底层逻辑在青藏高原海拔5000米的冰川实验室里，AI系统正以每秒数百万次的频率模拟全球冰川消融轨迹；纽约证券交易所的地下机房中，量子神经网络以人类无法理解的维度重构全球经济模型
小筱在线·2025-03-13 17:01

python 函数详细笔记

文章目录函数定义和调用函数定义函数调用函数参数参数传递参数类型必需参数关键字参数默认参数（缺省参数）不定长参数参数传递的序列解包特殊函数匿名函数递归函数嵌套函数特殊内置函数内置函数简介部分特殊内置函数range
尘封.·2025-03-13 15:53

2.数据结构-栈和队列

数据结构-栈和队列2.1栈2.1.1栈的表示和实现2.1.2栈的应用举例数制转换括号匹配检验迷宫给求解表达式求值2.1.3链栈的表示和实现2.1.4栈与递归的实现遍历输出链表中各个结点的递归算法*Hanoi
这一wa是晚安·2025-03-13 15:20

深度学习/机器学习入门基础数学知识整理（一）：线性代数基础，矩阵，范数等

最近越来越多的研究工作聚焦研究多层神经网络的原理，本质，我相信深度学习并不是无法掌控的“炼金术”，而是真真实实有理论保证的理论体系；本篇打算摘录整理一些最最
chljerry_mouse·2025-03-13 15:19

python学智能算法（七）|KNN邻近算法

学智能算法（四）|遗传算法：原理认识和极大值分析_遗传算法和模拟退火时间复杂度-CSDN博客python学智能算法（五）|差分进化算法：原理认识和极小值分析-CSDN博客python学智能算法（六）|神经网络算法
西猫雷婶·2025-03-13 14:13

从一个神经元的角度来让你彻底理解神经网络NN

而我的使命就是——理解这些反应，形成一个完整的神经网络，把一切的知识和经验变得可用、可理解。至于我怎么做到的，那就得从我的一天开始讲起
非知名人士·2025-03-13 14:12

卷积神经网络中的卷积操作

在卷积神经网络（CNN）中，卷积操作是一种数学运算，它的目的是从图像（或其他数据）中提取局部特征。简单来说，卷积就像是用一个小的“扫描仪”在图像上滑动，每次扫描一小块区域，并从中提取有用的信息。
m0_61360701·2025-03-13 13:09

点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达点云的三维目标检测

目录前言图像目标检测算法研究现状点云目标检测算法研究现状基于投影图的方法基于体素的方法基于点云的多模态融合方法2地面点云滤波及神经网络2.1目标检测数据集及采集设备2.1.1KITTI数据集2.1.2车载激光雷达
格图素书·2025-03-13 13:08

Epoch 和 Batch Size的设计 + 模型的早停策略（基于上篇）

一.epoch和batchsize的设计epoch和batchsize是训练神经网络时的两个关键超参数，它们的设计会直接影响模型的训练速度、收敛性和最终性能。
一只小铁柱·2025-03-13 13:08

卷积神经网络（CNN）详解：从原理到应用的全景解析

一、定义与核心特征卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专为处理网格状数据（如图像、视频）设计的深度前馈神经网络，其核心特征包括：局部连接：卷积层神经元仅与输入数据的局部区域连接
彩旗工作室·2025-03-13 13:37

一个基于LSTM的字符级文本生成模型的训练+使用(pytorch)

cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')#超参数和配置SEQ_LENGTH=100#输入序列长度BATCH_SIZE=64#批大小EMBEDDING_DIM=256#嵌入层维度HIDDEN_SIZE=512#LSTM
一只小铁柱·2025-03-13 12:04

backbone和head分开转onnx的优势

模型转换为ONNX格式时，将其分成backbone和head两个部分，通常是出于以下原因：1.模块化设计backbone通常是模型的特征提取部分（例如卷积神经网络的主干部分），负责从输入数据中提取高级特征
yuweififi·2025-03-13 12:33

AI概率学预测足球大小球让球数据分析

机器学习：使用回归模型、神经网络等预测进球数，考虑球队实力、比赛风格、天气等因素。实时数据：结合实时比赛数据动态调整预测。2.让球分析让球是机构为平衡双方实力
sanx18·2025-03-13 12:01

数据结构八大核心排序，详细过程。

排序种类1.直接插入排序2.冒泡排序3.希尔排序4.快排（1.）快排单趟排序三种写法【1】hoare版本单趟排序【2】挖坑法【3】前后指针法最新的写法，写起来最简单，最不容易出错(2.)快排【1.】快排递归
LYH_1_·2025-03-13 12:30

神经网络机器学习中说的过拟合是什么意思

在神经网络和机器学习中，过拟合（Overfitting）是指模型在训练数据上表现非常好，但在未见过的测试数据上表现较差的现象。
yuanpan·2025-03-13 10:46

c语言字符函数和字符串函数介绍

目录前言一、strlen函数1.简介2、模拟实现2.1计数器方式2.2递归方式2.3指针的方式二、strcpy函数1.简介2.模拟实现三、strcat函数1.简介2、模拟实现四、strcamp函数1、简介
敲键盘的喵·2025-03-13 07:15

浅谈React的Diff算法，简单易懂！

react16之前，主要是通过递归遍历Vdom树来查找不同。对有变化的部分重新生成真实的DOM。
赵小左·2025-03-13 05:08

那些让人瞳孔地震的代码艺术：程序员の精神污染实录

一、█▓颠覆认知の空间折叠术▓█①禁止套娃の俄罗斯轮盘赌#薛定谔的递归：每次运行都可能崩溃或成功importrandomdefroulette(n):ifrandom.randint(0,10)>n:returnroulette
苏小简·2025-03-13 05:02

BFS比DFS更好理解「翻转二叉树」

今天复习翻转二叉树的时候吗，发现BFS其实更加适合这道题，因为这道题本身就是以“层”为逻辑去进行的——每层翻转就好了之前用的DFS递归是真的好恶心555给你一棵二叉树的根节点root，翻转这棵二叉树，并返回其根节点
学不会java和算法绝不改名！·2025-03-13 04:26

离线安装tiny cuda nn

GitHub-NVlabs/tiny-cuda-nn:LightningfastC++/CUDAneuralnetworkframework在mac上递归clonetinycudann仓库gitclone
GUSONGEN·2025-03-13 04:23

【预测】-双注意LSTM自动编码器记录

预测-双注意LSTM自动编码器1预测-双注意LSTM自动编码器1.1复现环境配置1.2数据流记录1.2.1**构建Dataset**(1)**`X`的取数**(2)**`y`的取数**(3)**`target
jarreyer·2025-03-13 02:46

Chebykan wx 文章阅读

文献筛选[1]神经网络：全面基础[2]通过sigmoid函数的超层叠近似[3]多层前馈网络是通用近似器[5]注意力是你所需要的[6]深度残差学习用于图像识别[7]视觉化神经网络的损失景观[8]牙齿模具点云补全通过数据增强和混合
やっはろ·2025-03-13 02:44

LeNet-5卷积神经网络详解

LeNet-5卷积神经网络详解1.历史背景LeNet-5是由YannLeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络架构，是深度学习领域的一个重要里程碑。
LChuck·2025-03-13 02:12

论文阅读笔记：Graph Matching Networks for Learning the Similarity of Graph Structured Objects

论文做的是用于图匹配的神经网络研究，作者做出了两点贡献:证明GNN可以经过训练，产生嵌入graph-leve的向量可以用于相似性计算。
游离态GLZ不可能是金融技术宅·2025-03-13 01:07

LeetCode 第50题：Pow(x, n)

文章目录题目描述解题思路快速幂算法代码实现递归实现迭代实现代码逻辑解析递归实现迭代实现使用流程图展示代码实现逻辑递归实现流程图迭代实现流程图举例说明
Gemini技术窝·2025-03-12 23:51

基于pytorch的神经病网络搭建学习

作用：自动生成重写父类或接口的方法2.简单神经网络importtorchfromtorchimportnnclassyu(nn.Module):def__init__(self,*args,**kwargs
停走的风·2025-03-12 21:11

Bottleneck、CSP、DP结构详细介绍

文章目录前言一、BottleneckDarknetBottleneck二、CSPCSP思想pp-picodet中的CSPLayerDP卷积前言本篇文章详细介绍了三种神经网络中常见的结构，bottleneck
CV工程师小朱·2025-03-12 17:45

算力服务器主要是指什么？

算力服务器对于人工智能领域来说，在深度学习模型的训练和推理过程中扮演着非常重要的角色，算力服务器可以执行大规模的矩阵计算，加速神经网络的训练和推理过程，帮助企业使得模型训练的时间大幅度缩短。
wanhengidc·2025-03-12 16:38

用递归方法编写求斐波那契数列的函数。斐波那契数列的定义为： f(n) = 1 n = 1, 2 f(n) = f(n-1)

1.用递归方法编写求斐波那契数列的函数。
D.Leo·2025-03-12 15:58

利用递归函数调用方式，将所输入的字符，以相反顺序打印出来。

利用递归函数调用方式，将所输入的字符，以相反顺序打印出来。defrever(string,l):ifl==0:returnprint(string[l-1],end='')rever
D.Leo·2025-03-12 15:57

机器学习模型-从线性回归到神经网络

在当今的数据驱动世界中，机器学习模型是许多应用程序的核心。无论是推荐系统、图像识别，还是自动驾驶汽车，机器学习技术都在背后发挥着重要作用。在这篇文章中，我们将探索几种基础的机器学习模型，并了解它们的基本原理和应用场景。1.线性回归基本原理线性回归是最简单的机器学习模型之一。它旨在找到一个最佳拟合线来预测目标变量（通常是连续值）。线性回归假设输入变量和输出变量之间存在线性关系，其数学表达式为：[y=
Earth explosion·2025-03-12 15:57

神经网络探秘：原理、架构与实战案例

神经网络探秘：原理、架构与实战案例前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，可以分享一下给大家。点击跳转到网站。
二川bro·2025-03-12 14:56

用物理信息神经网络（PINN）解决实际优化问题：全面解析与实践

摘要本文系统介绍了物理信息神经网络（PINN）在解决实际优化问题中的创新应用。
青橘MATLAB学习·2025-03-12 14:23

计算机视觉深度学习入门（4）

在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络利用少量数据来训练图像分类模型，这是一种很常见的情况。如果你从事与计算机视觉相关的职业，那么很可能会在实践中遇到这种情况。
yyc_audio·2025-03-12 10:26

LLM大模型技术实战4：热门开源LLMs对比和选型

一、大语言模型的特点和能力LLM(LargeLanguageModel,大型语言模型)是指那些规模庞大、参数数量众多的深度神经网络模型，用于理解和生成自然语言文本。
大模型学习教程·2025-03-12 08:44

情感识别（Emotion Recognition）

深度学习方法：使用卷积神经网络（CN
路野yue·2025-03-12 08:10

人工智能机器学习算法分类全解析

ReinforcementLearning）（二）基于任务类型的分类1.分类算法2.回归算法3.聚类算法4.降维算法5.生成算法（三）基于模型结构的分类1.线性模型2.非线性模型3.基于树的模型4.基于神经网络的模型
power-辰南·2025-03-12 07:08

【光流】——liteflownet论文与代码浅读

光流，liteflownetcode:mmflowCVPR20181.前言FlowNet2是最先进的光流估计卷积神经网络(CNN)，需要超过160M的参数来实现精确的流量估计。
农夫山泉2号·2025-03-12 06:00

PointNet++改进策略 ：模块改进 | x-Conv | PointCNN， 结合局部结构与全局排列提升模型性能

传统卷积神经网络（CNN）在处理规则网格数据（如图像）时非常有效，但由于点云是无序且不规则的，直接在其上应用卷积操作会导致形状信息丢失，并对点的排列顺序敏感。
我是瓦力·2025-03-12 03:30

人工智能学习

//-----初探-----//人工智能三大核心要素数据/算法/算力人工智能是通过机器来模拟人类认知能力的技术机器学习/神经网络/深度学习(多层隐藏层神经网络)tf1.14python3.5keras2.1.5
星月IWJ·2025-03-12 03:59

《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型初探

文章大纲前言预训练模型简介语言表示学习神经上下文编码器为何需要预训练模型发展历史主流预训练模型预训练模型与分类将PTMs应用至下游任务微调策略未来研究方向参考文献前言随着深度学习的发展，各种神经网络被广泛用于解决自然语言处理
shiter·2025-03-12 02:21

【力扣hot100】刷题笔记Day13

继续二叉树543.二叉树的直径-力扣（LeetCode）递归后序classSolution:defdiameterOfBinaryTree(self,root:Optional[TreeNode])->
小涛44·2025-03-12 02:21

【AI深度学习网络】Transformer时代，RNN（循环神经网络）为何仍是时序建模的“秘密武器”？

引言：什么是循环神经网络（RNN）？循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一种专门处理序列数据（如文本、语音、时间序列）的深度学习模型。
arbboter·2025-03-12 02:18

基于PyTorch的深度学习5—神经网络工具箱

nn.Module是nn的一个核心数据结构，它可以是神经网络的某个层(Layer)，也可以是包含多层的神经网络。在实际使用中，最常见的做法是继承nn.Module，生成自己的网络/层。
Wis4e·2025-03-12 00:09

Python 在深度学习中的应用

深度学习是机器学习的一个分支，它通过构建和训练深层神经网络来实现对数据的学习和理解。Python作为一种简洁、易读、功能强大的编程语言，在深度学习领域得到了广泛的应用。
2501_90435375·2025-03-12 00:38

递归实现排列型枚举

从1~n中任选n个数输出所以的排列可能,1usingnamespacestd;constintN=10;ints[N];//全局变量bool型初值为false，int型为0boola[N];//用来做标记避免一次排列时有重复数字重复intn;voiddfs(intu){if(u>n){for(inti=1;i>n;cout<<"方案："<<endl;dfs(1);return0;}
王希希呀·2025-03-12 00:07
上一页 2 3 4 5 6 7 8 9 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他