PNN概率神经网络

数学素养

1.数学知识技能，即掌握“数与代数”“图形与几何”“统计与概率”“综合与实践”四个领域的基本内容及相应的基本技能。2.数学能力，主要包括计算能力、论证能力、推理判断能力、使用工具和技术的能力。
马明洋河南信阳·2024-08-29 18:47

AI如何创造情绪价值

AI技术通过模拟人类神经网络的工作方式，对复杂的数据进行深度学习和理解，逐渐具备了处理人类情感的能力。在客户服务领域，情绪识
学客汇·2024-08-29 14:14

大模型智能进阶之路：探索未来AI的无限可能

但是，这种学习往往是基于统计和概率
江佑IT·2024-08-29 12:32

深度学习：探索人工智能的无限可能

本文将深入探讨深度学习及其相关领域，包括计算机视觉、自然语言处理、神经网络和强化学习。
木小梦(๑• . •๑)·2024-08-29 12:29

Matlab实现多传感器信息融合（D-S证据推论）

D-S证据理论是对贝叶斯推理方法推广，主要是利用概率论中贝叶斯条件概率来进行的，贝叶斯条件概率需要知道先验概率。而D-S证据理论不需要知道先验概率，能够很好地表示“不确定”，被广泛用来处理不确定数据。
冬天都会过去·2024-08-29 10:47

概率论中的卷积公式

如何证明卷积公式对于独立随机变量之和的概率密度函数的重要性？简介在概率论中，卷积公式是用于计算两个独立随机变量之和的概率密度函数的重要工具
Ctrl+CV九段手·2024-08-29 09:10

AI学习记录 - 对抗性神经网络

对抗神经网络其实可以这样子理解，网上一直说生成器和判别器的概念，没有触及到本质。我有一种看法：假如当前场景是输入模糊图片，然后输出高质量图片。
victor-AI最好的学习方式是画图·2024-08-29 09:40

Python在神经网络中优化激活函数选择使用详解

概要在神经网络中，激活函数扮演着至关重要的角色。它的主要作用是引入非线性因素，使得神经网络能够处理复杂的非线性问题。如果没有激活函数，神经网络仅仅是线性模型的堆叠，无法胜任深度学习中的各种任务。
Rocky006·2024-08-29 09:39

微服务的负载均衡不同的场景应用

对于性能较好的服务器，可以设置更大的权重值，使得它们被选中的概率更高。应用场景:简单负载分配:适用于服务负载均衡策略较简单的场景。适合负载相对均匀且没有严格性能要求的应用场景。
Wade_Crab·2024-08-29 07:54

DeepArt——AI美术创作工具，能够帮助生成视觉内容

它的核心技术主要依赖于深度卷积神经网络（CNN）和风格迁移算法，能够将著名艺术作品的风格应用到用户的照片或图像上，从而创造出独具特色的艺术效果。
爱研究的小牛·2024-08-29 05:12

20.神经网络 - 搭建小实战和 Sequential 的使用

神经网络-搭建小实战和Sequential的使用在PyTorch中，Sequential是一个容器（container）类，用于构建神经网络模型。
椰皮糖·2024-08-29 02:22

亦菲喊你来学机器学习（14） --贝叶斯算法

贝叶斯算法的核心概念三、贝叶斯算法的优点与局限优点：局限：四、构建模型训练模型测试模型总结贝叶斯贝叶斯算法（Bayesianalgorithm）是一种基于贝叶斯定理的机器学习方法，主要用于估计模型参数和进行概率推断
方世恩·2024-08-29 01:45

【Rust日报】 2019-05-14：Rust中哪些特性是零开销抽象的

tract-一个神经网络训练库Snips（一家做音频识别的创业公司）出品。在神经网络领域，现在基本已经被TensorFlow和PyTorch给占了。
六六子大顺1·2024-08-28 23:29

基于霜冰优化算法(RIME)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、技术概述1.霜冰优化算法（RIME）2.卷积神经网络（CNN）3.双向门控循环单元（BiGRU）4.注意力机制（AttentionMechanism
程序辅导帮·2024-08-28 23:57

深度学习与OpenCV：解锁计算机视觉的无限可能

深度学习：智能的催化剂深度学习，作为机器学习的一个分支，其核心在于通过构建深层次的神经网络模型，模拟人脑的学习过
程序员-李旭亮·2024-08-28 21:49

创业 你有换个方向，推倒重来的魄力吗

创业的赛道有很多，商业模式五花八门，只要选对方向、用对方法，很容易产生四两拨千斤的效果，极大地提高创业成功的概率。相反，如果方向不对，那么做得越多，专注得越久，离理想中的终点就越远。
暖阳小薇·2024-08-28 21:27

在STM32上实现嵌入式人工智能应用

本文将探讨如何在STM32平台上实现深度学习应用，特别是利用STM32Cube.AI工具链将训练好的神经网络模型部署到STM32设备上。
嵌入式详谈·2024-08-28 19:30

AI大模型副业变现之路，有技术就有收入！

一、需要学习的内容基础知识储备（1）数学知识：线性代数、概率论与数理统计、微积分等，这些是理解AI算法的基础。（2）编程技能：掌握Python编程语言，因为Python在AI领域有丰富的库和框架支持。
AI大模型-王哥·2024-08-28 15:33

需求评审总被研发diss？给你们8个实用的产品建议

大家想想，如果他们不去提醒你，原原本本按照你的需求去做，你猜大概率谁会去背
小斧子_·2024-08-28 13:44

matlab神经网络结果分析,BP神经网络仿真、结果分析

p=[-0.9956-0.7968;-0.99850.1235;-1.00001.0000;-0.6660-0.8380;-0.6737-0.1778;-0.67920.9324;-0.3354-0.8734;-0.3420-0.2247;-0.34670.1177;0.0737-0.8838;-0.0099-0.2688;-0.01650.7926;0.3296-0.9329;0.32380.0
残月灵火·2024-08-28 13:21

【YOLO系列】YOLO介绍

YOLO的核心思想是将目标检测任务视为一个单一的回归问题，直接从图像像素到边界框坐标和类别概率的映射。
有品位的小丑·2024-08-28 13:19

Python深度学习：构建下一代智能系统

近年来，伴随着以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习的快速发展，人工智能迈入了第三次发展浪潮，AI技术在各个领域中的应用越来越广泛。
2401_83402415·2024-08-28 10:04

第七届MathorCup高校数学建模挑战赛-A题：基于改进的神经网络和混沌时间序列预测控制高炉炼铁过程

目录摘要一．问题重述二．模型假设三．符号说明四．问题分析五．数据预处理5.1异常值剔除5.2归一化处理5.3预处理后的数据六．问题一模型的建立与求解6.1BP神经网络预测模型6.1.1输入层和输出层6.1.2
格图素书·2024-08-28 09:28

反向传播算法：深度神经网络学习的核心机制

引言深度神经网络（DNNs）之所以在众多领域取得革命性的成功，很大程度上归功于其强大的学习能力，而这一能力的核心是反向传播算法（Backpropagation）。
2402_85758936·2024-08-28 08:22

【Python机器学习】NLP概述——深度处理

自然语言处理流水线的各个阶段可以看作是层，就像是前馈神经网络中的层一样。深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构（特征提取+建模）中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。
zhangbin_237·2024-08-28 05:03

编译运行 llama.cpp (vulkan, Intel GPU SYCL)

llama.cpp是一个运行AI(神经网络)语言大模型的推理程序,支持多种后端(backend),也就是不同的具体的运行方式,比如CPU运行,GPU运行等.但是编译运行llama.cpp并不是那么容易的
穷人小水滴·2024-08-28 05:27

【LSTM回归预测】遗传算法优化注意力机制的长短时记忆神经网络GA-attention-LSTM数据回归预测【含Matlab源码 3738期】

⛄一、遗传算法优化注意力机制的长短时记忆神经网络GA-attention-LSTM数据回归预测风力发电是一种清洁能源，越来越受到人们的关注和重视。
Matlab领域·2024-08-28 02:46

python绘制二维正态分布概率密度图（2d,3d）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportmultivariate_normal#定义均值和协方差矩阵mean=np.array([0,0])covariance=np.array([[1,0.5],[0.5,1]])#创建一个网格x,y=np.meshgrid(np.linspace(-3,3,500),np.
马鹿91·2024-08-28 00:32

爬虫使用优质代理：确保高效稳定的数据采集之道

这些代理能够提供快速的响应时间，减少请求失败的概率，同时有效保护用户的真实IP地址。优质代理就像是一条畅通的高速
神龙IP.·2024-08-27 21:12

2022-02-23

按照他们家的情况，大概率生完孩子补完学业，可能得有个三四年无法和社会正常接轨了。而另一个年纪较大的同事，思想单纯且传统。怎
排骨粽·2024-08-27 20:03

神经网络量化（八）

神经网络量化（八）4.5实验5摘要与结论4.5实验  使用我们的QAT流程，我们对在第3.6节中使用的相同模型进行量化和评估。我们的结果在表10中展示了不同位宽和量化粒度的情况下。
weixin_38498942·2024-08-27 19:57

【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望
程序猿鑫·2024-08-27 18:48

卷积神经网络-解释1

[翻译]神经网络的直观解释2017/07/2717:36这篇文章原地址为AnIntuitiveExplanationofConvolutionalNeuralNetworks，卷积神经网络的讲解非常通俗易懂
weixin_33749242·2024-08-27 17:15

见过最好的神经网络CNN解释

什么是卷积神经网络？为什么它们很重要？卷积神经网络（ConvNets或者CNNs）属于神经网络的范畴，已经在诸如图像识别和分类的领域证明了其高效的能力。
罗晨晖·2024-08-27 17:44

时序分解 | Matlab实现NGO-ICEEMDAN基于北方苍鹰算法优化ICEEMDAN时间序列信号分解

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍信号处理是现代科学技术中的重要组成部分，而信号去噪作为信号处理的一个重要分支
天天Matlab代码科研顾问·2024-08-27 16:10

神经网络深度学习梯度下降算法优化

【神经网络与深度学习】以最通俗易懂的角度解读[梯度下降法及其优化算法]，这一篇就足够（很全很详细）_梯度下降在神经网络中的作用及概念-CSDN博客https://blog.51cto.com/u_15162069
海棠如醉·2024-08-27 15:00

torch.nn到底是什么？

PyTorch提供设计精美的模块和类torch.nn，torch.optim，Dataset和DataLoader神经网络。
yanglamei1962·2024-08-27 13:21

推文案例分析-房颤相关20210606

②房颤患者发生脑卒中的概率是常人的6-17倍。③房颤引发的脑卒中死亡率是非房颤引
盐大虾·2024-08-27 13:26

Vue3 递归组件

本文简介点赞+关注+收藏=学会了在日常Vue项目中，大概率会用组件库辅助开发，所以递归组件的出镜率可能不会非常高。但这并不代表递归组件不重要。本文用10分钟左右的时间让你掌握递归组件的用法。
德育处主任Pro·2024-08-27 10:26

基于深度学习的手势识别系统

PPT全套信息【python设计开发】基于深度学习的手势图像识别处理系统【包括】代码PPT报告2需求分析2.1要求（1）用Python语言实现程序设计；（2）初识深度学习和图像处理技术;（3）了解深度神经网络
毕设宇航·2024-08-27 09:53

基于白鲸优化算法(BWO)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、算法介绍1.白鲸优化算法（BWO）2.卷积神经网络（CNN）3.双向门控循环单元（BiGRU）4.注意力机制（Attention）三、模型构建与优化
科研_研学社·2024-08-27 06:33

深度学习学习经验——什么是深度学习

深度学习是机器学习的一个子领域，它使用多层神经网络来自动从大量数据中学习和提取特征。深度学习尤其适合处理大规模的数据，如图像、语音和文本等。
Linductor·2024-08-27 06:02

深度学习--RNN以及RNN的延伸

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一类能够处理序列数据的神经网络，在自然语言处理、时间序列分析等任务中得到了广泛应用。
Ambition_LAO·2024-08-27 06:31

基于鲸鱼优化算法(WOA)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、算法介绍1.鲸鱼优化算法(WOA)2.CNN（卷积神经网络）3.BiGRU（双向门控循环单元）4.Attention机制三、模型构建与优化1.模型结构
程序辅导帮·2024-08-27 06:00

基于霜冰优化算法(RIME)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、技术概述1.霜冰优化算法（RIME）2.卷积神经网络（CNN）3.双向门控循环单元（BiGRU）4.注意力机制（AttentionMechanism
创新优化代码学习·2024-08-27 05:57

命运

投胎在沿海发达地区的，与内陆山坳里，命运截然不同是大概率的事：学历不同，工作不同，生活层次也不同，未来的走向更不同。
紫色小路·2024-08-27 04:52

人工神经网络通过调整,神经网络怎么调参数

神经网络算法中，参数的设置或者调整，有什么方法可以采用若果对你有帮助，请点赞。神经网络的结构（例如2输入3隐节点1输出）建好后，一般就要求神经网络里的权值和阈值。
小浣熊的技术·2024-08-27 04:20

基于物理信息的深度神经网络模拟混凝土中氯离子的扩散

本研究提出了一种基于物理信息的深度神经网络来模拟氯离子在混凝土中的扩散机制并预测氯离子浓度的分布。物理定律被制定为一个损失项，以指导训练过程，并减少模型训练所需的数据。
算法如诗·2024-08-27 03:48

深度学习学习经验——变换器（Transformer）

变换器（Transformer）变换器（Transformer）是一种用于处理序列数据的深度学习模型，与循环神经网络（RNN）不同，它不依赖于顺序处理数据，而是依靠一种称为注意力机制（AttentionMechanism
Linductor·2024-08-26 19:44

俄乌和谈成功的概率有多大？

私以为和谈成功的概率很小。其一，美国最不希望和谈成功。刚刚挑起战争，转嫁国内疫情影响、经济危机，若和谈成功，则会损失利益，所以美国最不愿意和谈成功，会想方设法阻扰，一如想方设法挑起俄乌战争。
海澜鲸·2024-08-26 17:53
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