hopfield神经网络第3页

叶斯神经网络（BNN）在训练过程中损失函数不收敛或跳动剧烈可能是由多种因素

贝叶斯神经网络（BNN）在训练过程中损失函数不收敛或跳动剧烈可能是由多种因素引起的，以下是一些可能的原因和相应的解决方案：学习率设置不当：过高的学习率可能导致损失函数在优化过程中震荡不收敛，而过低的学习率则可能导致收敛速度过慢

zhangfeng1133·2024-09-05 23:06

AI模型：追求全能还是专精？

例子包括决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等。无监督学习模型：这些模型处理没有标签的数据，目的是

Lill_bin·2024-09-04 23:00

pytorch实战-7图像风格迁移

2015lerogatys尝试用神经网络做风格迁移，效果很好，并成为了主流。神经网络做风格迁移前，主要有纹理生

新世纪摸鱼战士678·2024-09-04 18:02

深度学习算法——Transformer

参考教材：动手学pytorch一、模型介绍Transformer模型完全基于注意力机制，没有任何卷积层或循环神经网络层。

fw菜菜·2024-09-04 18:31

深度学习入门：使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络

引言深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层非线性处理单元（即神经网络）来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的API和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。

Mr' 郑·2024-09-04 13:29

李宏毅机器学习笔记——反向传播算法

反向传播算法反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数，从而最小化损失函数。

小陈phd·2024-09-04 10:07

【机器学习-神经网络】循环神经网络

在机器学习和深度学习的领域中，循环神经网络（RNN）作为一种处理序列数据的强大工具，已经在诸多应用场景中展现出了巨大的潜力。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-04 10:36

学习笔记---自动驾驶

2.端到端深度神经网络：通过深度神经网络将感知数据直接映射到控制命令，简化自动驾驶系统的决策流程。3.卷积神经网络（CNN）：关键技术用于提取图像特征，包括卷积层、激活函数、池化层等组件处理图像数据。

酒饮微醉-·2024-09-04 09:33

caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用

对于大型数据集和复杂的神经网络结构，使用GPU可以大大减少训练时间。实时数据增强：在训练过程中，可以实时地对输入数据进行变换和增强，以提高模型的泛化能力。GPU加速使得这些操作更加高效。

俊俏的萌妹纸·2024-09-04 04:26

人人都能懂的机器学习——用Keras搭建人工神经网络02

感知机1957年，FrankRosenblatt发明了感知机，它是最简单的人工神经网络之一。

苏小菁在编程·2024-09-04 03:28

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）的工具包

Python是神经网络工具包最丰富的语言之一。两个主要的神经网络架构分别是Theano和TensorFlow。这两者的底层计算深度依赖C语言，不过它们都提供了强大的PythonAPI。

zhangbin_237·2024-09-04 01:38

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）得名于在数据样本上用滑动窗口（或卷积）的概念。卷积在数学中应用很广泛，通常与时间序列数据相关。

zhangbin_237·2024-09-04 01:38

【深度学习】

神经网络在训练的

feifeikon·2024-09-04 00:34

深度学习基础之循环神经网络

目录基本概念与特点定义与工作原理结构组成应用领域自然语言处理语音识别时间序列分析优缺点优点缺点改进方法总结循环神经网络在自然语言处理中的最新应用和研究进展是什么？

Ctrl+CV九段手·2024-09-04 00:02

【HLOA-BP】基于角蜥蜴算法优化BP神经网络的风电功率预测研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法三、研究挑战与展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。

@橘柑橙柠桔柚·2024-09-03 19:34

机器学习在医学中的应用

机器学习的基本概念：简要介绍机器学习的基本原理、分类（监督学习、非监督学习、强化学习等）和常用算法（如神经网络、支持向量机、随

听忆.·2024-09-03 18:25

02 使用 LSTM 进行时间序列预测

LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的递归神经网络（RNN

柒魅。·2024-09-03 15:39

计算机视觉之 GSoP 注意力模块

计算机视觉之GSoP注意力模块一、简介GSopBlock是一个自定义的神经网络模块，主要用于实现GSoP（GlobalSecond-orderPooling）注意力机制。

Midsummer-逐梦·2024-09-03 12:18

NeRF学习——NeRF初步认识

NeRFNeRF，全名为NeuralRadianceFields，是一种基于深度学习的三维场景隐式表示和渲染方法1NeRF的基本概念1.1辐射场表示场景NeRF的核心思想是通过神经网络训练出来的辐射场对场景进行隐式表示

PLUS_WAVE·2024-09-03 08:23

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱房源推荐系统房价预测系统房源数据分析房源可视化房源大数据大屏大数据毕业设计机器学习

创新点：1.支付宝沙箱支付2.支付邮箱通知(JavaMail)3.短信验证码修改密码4.知识图谱5.四种推荐算法(协同过滤基于用户、物品、SVD混合神经网络、MLP深度学习模型)6.线性回归算法预测房价

计算机毕业设计大全·2024-09-03 07:05

深度学习(二)

CuDNN（CUDADeepNeuralNetworklibrary）是NVIDIA为加速深度学习计算而开发的高性能GPU加速库，专门优化了深度神经网络（DNN）的常见操作，如卷积、池化、归一化和激活函数等

小泽爱刷题·2024-09-03 06:10

人工智能&机器学习&深度学习

深度学习：一切运用了神经网络作为参数结构进行优化的机器学习算法。强化学习：不仅能利用现有数据，还可以通过对环境的探索获得新数据，并利用新数据循环往复地更新迭代现有模型的机器学习算法。

AA杂货铺111·2024-09-03 06:26

OpenAI Chatgpt发展历史和Chatgpt-3的研发过程工作原理

该技术使用了一种无需人类标注的方式，使神经网络学习到了大量自然语言处理任务的知识。2018年，OpenAI团队开发了第一个GPT模型，并在自然语言处理领域取得了显著的成果。该

roxxo·2024-09-03 04:29

这项来自中国的AI研究介绍了1位全量化训练（FQT）：增强了全量化训练（FQT）的能力至1位

全量化训练（FQT）可以通过将激活、权重和梯度转换为低精度格式来加速深度神经网络的训练。量化过程使得计算速度更快，且内存利用率更低，从而使训练过程更加高效。

量子位AI·2024-09-02 22:16

基于示例详细讲解模型PTQ量化的步骤（含代码）

1.模型训练我们假设已经训练了一个卷积神经网络（CNN），例如VGG-16。训练完成后，我们得到了一个以32位浮点数表示的模型权重和激活值。

LQS2020·2024-09-02 19:32

灾难性遗忘问题（Catastrophic Forgetting，CF）是什么？

在深度学习和人工智能领域中，“灾难性遗忘”（CatastrophicForgetting）是指当神经网络在增量学习（IncrementalLearning）或持续学习（ContinualLearning

Chauvin912·2024-09-02 14:36

大语言模型诞生、探索和爆发阶段

2017年：Google发表了Transformer架构，这是一种基于自注意力机制的神经网络架构，它彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，使得大规模并行化处理成为可能，

花开盛夏^.^·2024-09-02 10:38

AI学习指南深度学习篇-门控循环单元的调参和优化

AI学习指南深度学习篇：门控循环单元的调参和优化引言神经网络在处理序列数据（如文本、时间序列等）方面展现出了强大的能力。

俞兆鹏·2024-09-02 09:05

量子多体理论怎么样理解,多体系统的量子理论

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创量子多体理论和量子场论之间有什么异同呢？我粗略的看了文小刚老师

小浣熊的技术·2024-09-02 09:35

每天五分钟计算机视觉：Siamese深度神经网络模型和FaceNet的关系

本文重点在前面的课程中，我们学习了Siamese深度神经网络模型和FaceNet，二者都可以完成人脸识别任务，本文进行整理学习，理清二者的区别和联系。

幻风_huanfeng·2024-09-02 05:07

图神经网络实战（18）——消息传播神经网络

图神经网络实战（18）——消息传播神经网络0.前言1.消息传播神经网络2.实现MPNN框架小结系列链接0.前言我们已经学习了多种图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNN)变体，包括图卷积网络

盼小辉丶·2024-09-02 05:06

深度学习中的梯度消失和梯度爆炸问题

这两个问题严重影响了深度神经网络的训练效率和性能。本文将详细介绍这两个问题，并通过实例帮助读者更好地理解。一、梯度消失问题梯度消失是深度学习中的一大难题，尤其在训练深度神经网络时显得尤为棘手。

码上飞扬·2024-09-01 23:57

如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络 python

如何开发针对不平衡分类的成本敏感神经网络深度学习神经网络是一类灵活的机器学习算法，可以在各种问题上表现良好。

背包客研究·2024-09-01 20:15

时间旅行者：LSTM算法的奥秘大揭秘！

在时间序列预测中，传统的神经网络很难处理长距离的依赖关系。但是，有一种神奇的神经网络叫做LSTM（LongShort-TermMemory），它就像是时间旅行者一样，可以记住很久以前的信息！

风清扬雨·2024-09-01 19:06

【LSTM分类】基于贝叶斯优化卷积神经网络结合长短时记忆BO-CNN-LSTM实现柴油机故障诊断含Matlab源码

matlab科研助手·2024-09-01 17:18

吴恩达深度学习笔记(24)-为什么要使用深度神经网络？

我们都知道深度神经网络能解决好多问题，其实并不需要很大的神经网络，但是得有深度，得有比较多的隐藏层，这是为什么呢？我们一起来看几个例子来帮助理解，为什么深度神经网络会很好用。首先，深度网络在计算什么？

极客Array·2024-09-01 16:18

143自然语言处理进阶手册--人工神经网络初探

人工神经网络初探神经网络与人类大脑人类虽然拥有智慧，但对智慧是如何产生的却不得而知，对于大脑结构的模仿或许是一个探索的起点，神经网络的起点就在这里。

Jachin111·2024-09-01 15:34

pytorch中的nn.MSELoss()均方误差损失函数

在训练神经网络时，通常将该损失函数作为优化器的目标函数，通过反向传播算法来更新模型的参数，以最小化均方

AndrewPerfect·2024-09-01 01:42

深度学习速通系列:梯度消失vs梯度爆炸

梯度消失和梯度爆炸是深度学习中训练深层神经网络时常见的两个问题，它们影响网络的训练过程和性能。

Ven%·2024-08-31 23:31

RNN及其变体

RNN及其变体RNN模型定义循环神经网络:一般接受的一序列进行输入,输出也是一个序列作用和应用场景:RNN擅长处理连续语言文本,机器翻译,文本生成,文本分类,摘要生成RNN模型的分类根据输入与输出结构NVsN

豫儿啊~·2024-08-31 22:28

《BERT基础教程：Transformer大模型实战》读书笔记

RNN，recurrentneuralnetwork，循环神经网络。LSTM，longshort-termmemory，长短期记忆网络。

johnny233·2024-08-31 19:39

CNN网络简介

卷积神经网络简介（ConvolutionalNeuralNetworks，简称CNN）卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。

吕不韦·2024-08-31 13:23

EI级 | Matlab实现TCN-LSTM-MATT、TCN-LSTM、TCN、LSTM多变量时间序列预测对比

天天Matlab代码科研顾问·2024-08-31 13:24

回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序 CNN-WOA-LSSVM

回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序CNN-WOA-LSSVM文章目录一、基本原理1.数据预处理2.特征提取（CNN）3.参数优化（WOA）4.模型训练

机器不会学习CL·2024-08-31 10:36

深度学习：图像数据分析的革命

深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），已经在图像识别、分类和处理方面取得了显著的成就。本文将详细介绍如何使用深度学习进行图像数据分析，并提供实际的代码示例。

2401_85761762·2024-08-31 10:06

YOLOv8改进 | 注意力篇 | YOLOv8引入SimAM注意力机制

1.SimAM介绍1.1摘要：在本文中，我们提出了一个概念上简单但非常有效的卷积神经网络（ConvNets）注意力模块。

小李学AI·2024-08-31 05:33

机器学习入门：机器学习的基本概念

姓名：高亦凡学号：19020100056学院：电子工程学院转载自：原文链接【嵌牛导读】机器学习（MachineLearning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科

Louis0687·2024-08-31 04:34

【ShuQiHere】用类来实现LSTM：让你的模型拥有更强的记忆力

今天我们要来聊一聊LSTM（LongShort-TermMemory），一种非常流行的循环神经网络（RNN）变种。LSTM以其卓越的记忆能力和处理长序列数据的强大性能而闻名。

ShuQiHere·2024-08-31 02:37

【ShuQiHere】从 FNN 到 RNN：用股票价格预测一步步理解神经网络的演化

【ShuQiHere】引言神经网络在人工智能和机器学习领域是一个核心的研究方向，而前馈神经网络（FNN）是最基础的模型之一。

ShuQiHere·2024-08-31 01:02

【ShuQiHere】卷积神经网络（CNN）：从输入到输出的逐层解析

【ShuQiHere】卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是深度学习领域的一个里程碑。