Pytorch神经网络

量化价值投资中的深度学习技术：TensorFlow实战

量化价值投资中的深度学习技术：TensorFlow实战关键词：量化价值投资,深度学习,TensorFlow,股票预测,因子模型,LSTM神经网络,量化策略摘要：本文将带你走进"量化价值投资"与"深度学习
·2025-07-10 11:54

Spring Data Neo4j 与后端人工智能算法的数据交互

SpringDataNeo4j与后端人工智能算法的数据交互关键词：SpringDataNeo4j、图数据库、人工智能算法、数据交互、知识图谱、图神经网络、数据集成摘要：本文深入探讨了如何利用SpringDataNeo4j
AI大模型应用实战·2025-07-10 10:19

ResNet：深度卷积神经网络的里程碑

一、引言在深度学习的发展历程中，深度卷积神经网络（CNN）不断演进，旨在提升对图像等数据的特征提取与分类能力。
心想事“程”·2025-07-10 10:18

视觉算法之卷积神经网络

定义与特点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理具有网格结构的数据而设计的深度学习模型。
清风AI·2025-07-10 10:17

卷积神经网络架构的演进：从AlexNet到EfficientNet

本文将聚焦于卷积神经网络（CNN）架构的演变，深入探究其背后的基本原理。一些关键术语在深入了解各种架构之前，我们需要明确几个关键术语。更宽的网络意味着卷积层中有更多的特征图（滤波器
t0_54manong·2025-07-10 10:47

【AI大模型】PyTorch Lightning 简化工具

PyTorchLightning是一个轻量级的PyTorch封装库，它通过抽象训练循环的工程细节，让研究人员可以专注于模型设计和实验。以下是PyTorchLightning的核心概念和实战指南。
我爱一条柴ya·2025-07-10 09:44

开源人工神经网络库（OpenANN）

OpenANN（OpenANN，OpenArtificialNeuralNetworkLibrary）是一个开源的人工神经网络库，基于C++编写，依赖Eigen3库进行高效的矩阵运算，使用CMake进行项目构建
deepdata_cn·2025-07-10 08:33

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究（续）

5.2DarkNet53网络冗余性分析5.3双蓝图卷积网络5.4实验结果及分析基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究与应用传统的目标检测算法目标检测基线算法性能对比与选择相关理论和算法基础2.1引言2.2人工神经网络
林聪木·2025-07-10 07:58

AI人工智能遇上TensorFlow：技术融合新趋势

AI人工智能遇上TensorFlow：技术融合新趋势关键词：人工智能、TensorFlow、深度学习、神经网络、机器学习、技术融合、AI开发摘要：本文深入探讨了人工智能技术与TensorFlow框架的融合发展趋势
AI大模型应用之禅·2025-07-10 07:57

【零基础学AI】第30讲：生成对抗网络(GAN)实战 - 手写数字生成

本节课你将学到GAN的基本原理和工作机制使用PyTorch构建生成器和判别器DCGAN架构实现技巧训练GAN模型的实用技巧开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包：pipinstalltorchtorchvisionmatplotlibnumpyGPU
1989·2025-07-10 00:41

10、 量子神经网络：从理论到实践

量子神经网络：从理论到实践1.量子神经网络简介量子神经网络（QuantumNeuralNetworks,QNNs）是量子计算与经典机器学习相
安检·2025-07-09 22:05

深度神经网络课程设计：从理论到实践

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：深度神经网络是深度学习预测的核心技术，本课程设计项目旨在教授学生如何构建和应用深度神经网络进行各种预测任务，包括图像识别和自然语言处理。
Vita Libre·2025-07-09 22:04

深度学习基础与应用：从理论到实战

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：深度学习是人工智能的核心分支，通过模拟人脑神经网络处理大量数据以执行复杂任务。Python因其简洁性和强大的库支持成为深度学习研究的首选语言。
创新工场·2025-07-09 22:04

深层神经网络：原理与传播机制详解

网络架构概述本文探讨的深层神经网络结构如下：输入层：3个神经元第一隐藏层：5个神经元第二隐藏层：5个神经元第三隐藏层：3个神经元输出层：1个神经元输出层隐藏层3隐藏层2隐藏层1输入层输出神经元3.1神经元
网安spinage·2025-07-09 22:03

huggingface 笔记： Trainer

Trainer是一个为Transformers中PyTorch模型设计的完整训练与评估循环只需将模型、预处理器、数据集和训练参数传入Trainer，其余交给它处理，即可快速开始训练自动处理以下训练流程：
UQI-LIUWJ·2025-07-09 21:23

【深度学习-Day 35】实战图像数据增强：用PyTorch和TensorFlow扩充你的数据集

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
吴师兄大模型·2025-07-09 20:17

PyTorch+CNN进行猫狗识别项目

任务介绍数据结构为：big_data├──train│└──cat│└──XXX.jpg（每个文件夹含若干张图像）│└──dog│└──XXX.jpg（每个文件夹含若干张图像）├──val│└──cat│└──XXX.jpg（每个文件夹含若干张图像）│└──dog└─────└──XXX.jpg（每个文件夹含若干张图像）需要对train数据集进行训练，达到给定val数据集中的一张猫/狗的图片，识别
·2025-07-09 20:46

【深度学习】【入门】Linear和flatten

1.Linear1.Linear的概念Linear层，通常也被称为全连接层，是神经网络中一种经典且基础的层结构。
学习中的阿陈·2025-07-09 18:34

SUNDAE-一种称为“光谱剪枝”的技术来优化和压缩3DGS模型

EVOL实验室的研究人员联合推出了一种新的3D场景表示方法-SUNDAE，它通过一种称为“光谱剪枝”的技术来优化和压缩3D高斯溅射（3DGaussianSplatting，简称3DGS）模型，同时使用神经网络补偿来保持渲染质量
huarzail·2025-07-09 17:30

人体坐姿检测系统开发实战（YOLOv8+PyTorch+可视化）

本文将手把手教你构建智能坐姿检测系统，结合目标检测与姿态估计技术，实现不良坐姿的实时识别与预警###一、项目背景与价值现代人每天平均坐姿时间超过8小时，不良坐姿会导致：-脊椎压力增加300%-颈椎病发病率提升45%-腰椎间盘突出风险增加60%本系统通过计算机视觉技术实时监测坐姿状态，对驼背、侧倾、前倾等不良姿势进行智能识别和预警。相较于传统传感器方案，我们的视觉方案具有非接触、低成本、易部署的优势
Loving_enjoy·2025-07-09 17:28

粒子群算法的原理与实现示例

该算法通过模拟群体中个体（粒子）的运动和信息交互，在解空间中搜索最优解，具有实现简单、收敛速度快、参数少等特点，被广泛应用于函数优化、神经网络训练、工程设计等领域。一、算法
禺垣·2025-07-09 13:36

MATLAB 实现 SRCNN 图像超分辨率重建

该代码使用三层卷积神经网络，进行图像的超分辨率重建，效果比双三次插值好很多SRCNN/Readme.txt,1494SRCNN/SRCNN.m,1267SRCNN/Set14/baboon.bmp,720054SRCNN
leo__520·2025-07-09 13:32

macOS运行python程序遇libiomp5.dylib库冲突错误解决方案

用途说明在macOS系统运行某些涉及OpenMP或多线程的Python程序（如PyTorch、NumPy等科学计算库）时，可能会出现libiomp5.dylib库冲突的错误。
screenCui·2025-07-09 12:54

【零基础学AI】第33讲：强化学习基础 - 游戏AI智能体

本节课你将学到理解强化学习的基本概念和框架掌握Q-learning算法原理使用Python实现贪吃蛇游戏AI训练能够自主玩游戏的智能体开始之前环境要求Python3.8+PyTorch2.0+Gymnasium
1989·2025-07-09 11:16

基于Abp Vnext、FastMCP构建一个企业级的模型即服务（MaaS）平台方案

、总体技术架构HTTP/WebSocketgRPC/RESTgRPC/RESTgRPCVue3前端ABPvNextAPI网关.NET9业务微服务ABPvNextMCPClientFastMCP模型仓库PyTorch
NetX行者·2025-07-09 06:44

TensorRT-LLM：大模型推理加速引擎的架构与实践

根据MLPerf基准测试，原始PyTorch推理的token生成速度仅为12.3tokens/s（A100显卡）。一、TensorRT-LLM介绍：TensorRT-LLM是
·2025-07-09 05:03

Tesla的FSD 架构设计

特斯拉的FSD（完全自动驾驶）架构设计以端到端神经网络为核心，结合专用硬件加速、海量数据训练和持续OTA迭代，形成了一套高度集成的系统。
WSSWWWSSW·2025-07-09 04:30

LSTM 论文（Hochreiter & Schmidhuber, 1997）精读（三）

1735–1780.doi:https://doi.org/10.1162/neco.1997.9.8.1735第2节PreviousWork（已有研究），这是论文对以往方法的一个评述，总结了已有递归神经网络在面对时间序列学习
·2025-07-09 02:17

从0开始学习计算机视觉--Day08--卷积神经网络

之前我们提到，神经网络是通过全连接层对输入做降维处理，将输入的向量通过矩阵和激活函数进行降维，在神经元上输出激活值。而卷积神经网络中，用卷积层代替了全连接层。
·2025-07-09 01:12

服务器无对应cuda版本安装pytorch-gpu[自用]

服务器无对应cuda版本安装pytorch-gpu服务器无对应cuda版本安装pytorch-gpu网址下载非root用户安装tmux查看服务器ubuntu版本conda安装tensorflow-gpu
片月斜生梦泽南·2025-07-09 00:02

视频讲解：多层感知机MLP与卷积神经网络CNN在服装图像识别中的应用

p=42891原文出处：拓端数据部落公众号分析师：ZiqiYe视频讲解：多层感知机MLP与卷积神经网络CNN在服装图像识别中的应用作为数据科学领域的从业者，我们常面临这样的挑战：如何让机器真正“看懂”图像中的信息
·2025-07-08 23:51

Python机器学习与深度学习：决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等

旨在系统提升以下能力：①掌握ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在代码生成、模型调试、实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧②深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异，掌握其理论基础③熟练运用PyTorch
WangYan2022·2025-07-08 21:14

【AI大模型】神经网络反向传播：核心原理与完整实现

一、反向传播的本质与意义反向传播（Backpropagation）是神经网络训练的核心算法，通过链式法则高效计算损失函数对网络参数的梯度，实现神经网络的优化学习。
我爱一条柴ya·2025-07-08 18:00

Python打卡：Day40

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#DataLoader是PyTorch
·2025-07-08 17:17

Ubuntu下安装多版本CUDA及灵活切换全攻略

在深度学习、科学计算等领域，不同框架（TensorFlow、PyTorch等）对CUDA版本的要求各异。同时升级框架或维护旧项目时，版本冲突频发。多版本CUDA共存+一键切换是高效开发的刚需！
芯作者·2025-07-08 16:45

Python实现基于POA-CNN-LSTM-Attention鹈鹕优化算法（POA）优化卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量回归预测的详细项目实例

目录Python实她基她POA-CNN-LSTM-Attentikon鹈鹕优化算法（POA）优化卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制进行她变量回归预测她详细项目实例...1项目背景介绍...1项目目标她意义
nantangyuxi·2025-07-08 16:14

一文读懂 Sigmoid 与 Hard Sigmoid 激活函数：从原理到量化部署

在神经网络训练与部署中，激活函数扮演着关键角色，不仅影响模型训练过程，也直接决定了模型部署到实际设备后的性能表现。
·2025-07-08 16:42

PyTorch安装总失败？看完这篇保姆级教程，从0到1轻松搞定！

引言：为什么你装不好PyTorch？“CUDA版本不匹配？pip安装超时？conda环境冲突？”新手安装PyTorch的坑比代码bug还多！
喜欢编程就关注我·2025-07-08 16:40

Python打卡DAY36

DAY36：复习日恩师@浙大疏锦行在PyTorch中，nn.Model是所有神经网络模块的基类，为构建和训练神经网络提供了丰富的方法，如下：1.模型构建与参数管理__init__方法功能：用于初始化神经网络模块的参数和子模块
·2025-07-08 16:08

单发多框检测（SSD）-笔记&练习（PyTorch）

本节课程地址：45SSD实现【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili本节教材地址：13.7.单发多框检测（SSD）—动手学深度学习2.0.0documentation本节开源代码：…>d2l-zh>pytorch
scdifsn·2025-07-08 13:22

动手学深度学习3.3线性回归的简洁实现-笔记&练习（PyTorch）

>d2l-zh>pytorch>chapter_linear-networks>linear-regre
scdifsn·2025-07-08 13:22

【PyTorch】PyTorch中torch.nn模块的卷积层

PyTorch深度学习总结第七章PyTorch中torch.nn模块的卷积层文章目录PyTorch深度学习总结前言一、torch.nn模块1.模块的基本组成部分1.1层（Layers）1.2损失函数（LossFunctions
·2025-07-08 12:18

【PyTorch】PyTorch中torch.nn模块的循环层

PyTorch深度学习总结第九章PyTorch中torch.nn模块的循环层文章目录PyTorch深度学习总结前言一、循环层1.简单循环层（RNN）2.长短期记忆网络（LSTM）3.门控循环单元（GRU
·2025-07-08 12:18

【PyTorch】PyTorch中torch.nn模块的池化层

PyTorch深度学习总结第八章PyTorch中torch.nn模块的池化层文章目录PyTorch深度学习总结前言一、池化1.定义2.目的3.常见类型4.实际效果二、池化层1.常用的池化层2.池化层的参数
咸鱼鲸·2025-07-08 12:18

Transformer模型架构深度讲解

Transformer模型与传统的RNN（循环神经网络）和LSTM（长短时记忆网络）不同，它不依赖于时间步的顺序处理，而是完全基于“注意力机制”进行计算，这使得它在训练速度、并行化能力和长期依赖问题的处理上具
·2025-07-08 11:13

GNN--知识图谱（逐步贯通基础到项目实践）

原文仓库链接：知识图谱–贯通已有知识地图记录知识关系图谱和跨学科碰撞新启发知识图谱mermaid可能需要下载插件才能渲染线性代数神经网络深度学习框架硬件加速图论GNN框架交叉理解前向理解定义：前向理解：
峙峙峙·2025-07-08 11:41

PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】详细学习笔记（第1-11个视频笔记）

本学习笔记源自于B站up主【我是土堆】的视频教程：PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）
胡说八道的Dr. Zhu·2025-07-08 08:49

深度学习Pytorch(一)

深度学习Pytorch(一)前言：必须使用英伟达显卡才能使用cuda（显卡加速）！
Bgemini·2025-07-08 08:16

PyTorch深度学习优化实战：从理论到实践的现代化技能指南

引言：现代PyTorch开发的核心思维在深度学习技术日新月异的今天，掌握PyTorch不仅仅意味着能够搭建和训练神经网络，更重要的是理解如何高效地利用现代硬件资源、优化模型性能并构建可扩展的AI系统。
智算菩萨·2025-07-08 08:15

PyTorch笔记3----------统计学相关函数

1.基础函数importtorcha=torch.rand(2,2)print("a:\n",a)print('########################')print("平均值:\n",torch.mean(a,dim=0))print("总和:\n",torch.sum(a,dim=0))print("所有元素的积:\n",torch.prod(a,dim=0))print("最大值:\
HuashuiMu花水木·2025-07-08 08:14
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