learning)机器学习第5页

WPF入门_06资源和样式

共享资源的方法5、在CustomControlLibrary中定义和使用共享资源6、样式7、样式触发器1、资源基础介绍尽管每个元素都提供了Resources属性，但通常在窗口级别上定义资源，如下定义一个字符串资源LearningHard

思忖小下·2025-02-11 00:53

10. 神经网络（二.多层神经网络模型）

多层神经网络（Multi-LayerNeuralNetwork），也称为深度神经网络（DeepNeuralNetwork,DNN），是机器学习中一种重要的模型，能够通过多层次的非线性变换解决复杂的分类、

啊波次得饿佛哥·2025-02-11 00:52

DeepSeek联邦学习（Federated Learning）基础与实践

联邦学习（FederatedLearning,FL）是一种在分布式环境中训练模型的技术，允许多个设备或节点在不共享原始数据的情况下协同训练模型。

Evaporator Core·2025-02-10 23:44

DeepSeek自监督学习基础与实践

自监督学习（Self-SupervisedLearning,SSL）是一种利用未标注数据进行模型训练的技术。

Evaporator Core·2025-02-10 23:43

神经网络（Neural Network）

引言神经网络，作为人工智能和机器学习领域的核心组成部分，近年来在诸多领域取得了显著的进展。受生物神经系统的启发，神经网络通过模拟人脑神经元的工作机制，能够从大量数据中学习复杂的模式和关系。

ningmengjing_·2025-02-10 23:41

深度学习入门：搭建你的第一个神经网络

一、深度学习的魅力深度学习是机器学习的一个分支，它通过模拟人脑的神经网络结构，让计算机能够自动从大量数据中学习规律和特征

Evaporator Core·2025-02-10 22:36

通过Kubernetes上免费部署Ollama如何使用DeepSeek

Ollama通过RESTAPI简化了模型服务的部署和调用，支持多种机器学习模型。Kubernetes提供灵活的扩展性和高可用性，适合部署复杂的模型服务。为Ollama创建一个专用命名空间。

❀͜͡傀儡师·2025-02-10 22:03

股票分析工具Python源码

系统的需求设计和实现企业财务管理系统的需求设计和实现董事会办公管理系统的需求设计和实现公司组织架构图设计工具库存管理系统的需求设计和实现批量执行SQL脚本导出Excel文件数据库巡检工具Python源码分享E-Learning

mosquito_lover1·2025-02-10 21:01

Level2逐笔成交逐笔委托数据分享下载：20250127

这对交易大师分析主力习性大有裨益，对人工智能进行机器学习也非常合适，数据量大且精确。

银河金融数据库·2025-02-10 21:28

windows安装nc命令的解决方案

爱编程的喵喵·2025-02-10 20:26

pytorch 人脸修复_修复pytorch数据加载器

Hackingdatascienceworkflows)Icameacrossaninterestingproblemrecently.AteammateandIwereworkingonaseriesofDeepLearningexperimentsthatinvolvedanimagedatasetthatspannedhundredsofgigab

weixin_26729375·2025-02-10 19:18

激活函数篇 03 —— ReLU、LeakyReLU、RandomizedLeakkyReLU、PReLU、ELU

本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归：Sigmoid函数在分类问题中的应用整流线性单位函数（RectifiedLinearUnit

Echo-Nie·2025-02-10 19:16

2025最新ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等深度科研应用

这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。

梦想的初衷~·2025-02-10 16:53

计算机视觉算法：开启智能视觉新时代

它涉及到多个复杂的技术领域，包括图像处理、模式识别、机器学习等。核心算法与技术图像预处理：这是计算机视觉的第一步，主要包括图像的降噪、增强对

2501_90175811·2025-02-10 14:40

一切皆是映射：量子机器学习与传统元学习的融合

1.背景介绍1.1人工智能的瓶颈当前，人工智能（AI）取得了令人瞩目的进步，尤其是在图像识别、自然语言处理等领域。然而，AI仍然面临着一些瓶颈，例如：数据依赖性:AI模型通常需要大量的训练数据才能达到良好的性能，而获取和标注这些数据往往成本高昂。泛化能力:AI模型在面对未见过的数据时，泛化能力往往不足，容易出现过拟合等问题。可解释性:AI模型的决策过程往往难以解释，这限制了其在一些关键领域的应用。

AI天才研究院·2025-02-10 11:41

雷军力荐学 AI，背后隐藏着怎样的时代密码？

目录一、本篇背景：二、AI发展现状与趋势：2.1AI发展历程回顾：2.2当前AI应用领域：2.3AI未来发展趋势：三、AI核心技术剖析：3.1机器学习基础：3.2深度学习核心：3.3自然语言处理要点：3.4

羑悻的小杀马特.·2025-02-10 10:35

锂电池剩余寿命预测 | Matlab基于Transformer-GRU的锂电池剩余寿命预测

天天Matlab代码科研顾问·2025-02-10 09:24

Julia语言的编程范式

Julia语言的编程范式引言随着数据科学、机器学习和高性能计算的迅猛发展，编程语言的选择对研究者和开发者来说变得尤为重要。

段慕华·2025-02-10 05:37

论文解读（MGAE）《MGAE: Masked Autoencoders for Self-Supervised Learning on Graphs》

Python量化交易实战入门级手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统论文信息论文标题：MGAE:MaskedAutoencodersforSelf-SupervisedLearningonG

虚幻私塾·2025-02-10 03:26

基于对比增强的超声视频的域知识为乳腺癌诊断提供了深度学习

DomainKnowledgePoweredDeepLearningforBreastCancerDiagnosisBasedonContrast-EnhancedUltrasoundVideos期刊分析摘要引言相关工作乳腺癌中的

Philo`·2025-02-10 03:56

R语言机器学习与临床预测模型77--机器学习预测常用R语言包

R小盐准备介绍R语言机器学习与预测模型的学习笔记你想要的R语言学习资料都在这里，快来收藏关注【科研私家菜】01预测模型常用R包常见回归分析包:rpart包含有分类回归树的方法;earth包可以实现多元自适应样条回归

武昌库里写JAVA·2025-02-10 03:25

【论文精读】《Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks》

摘要本文探讨了深度学习模型在面对对抗性攻击时的脆弱性，并提出了一种基于鲁棒优化的方法来增强神经网络的对抗鲁棒性。通过鞍点优化框架，作者提供了对抗攻击和防御机制的统一视角，并在MNIST和CIFAR-10数据集上验证了其方法的有效性。本文的核心贡献包括：1）定义攻击模型和扰动集以优化模型参数；2）强调网络容量对对抗鲁棒性的影响；3）提出对抗训练作为提升模型鲁棒性的关键方法。本文为深度学习模型的对抗鲁

智算菩萨·2025-02-10 03:25

自监督的主要学习方法

自监督学习是一种机器学习方法，其中模型从未标注的数据中学习生成标签，通常通过构造预训练任务或预测任务来从数据的内部结构中提取信息。

一只波加猹~·2025-02-10 03:54

CNN-day5-经典神经网络LeNets5

经典神经网络-LeNets51998年YannLeCun等提出的第一个用于手写数字识别问题并产生实际商业（邮政行业）价值的卷积神经网络参考：论文笔记：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition-CSDN

谢眠·2025-02-10 03:54

深度学习和机器学习的区别|自注意力机制和多头注意力机制的展示|售前面试题

深度学习和机器学习的区别|自注意力机制和多头注意力机制的展示|售前面试题分类机器学习是人工智能的一个分支深度学习是机器学习下的一个分支模型结构机器学习较为简单，可能就是几层，比如线性层深度学习较为复杂，

Red Red·2025-02-10 03:53

Python近红外光谱分析与机器学习、深度学习方法融合实践技术

第一章Python入门基础【理论讲解与案例演示实操练习】1、Python环境搭建（下载、安装与版本选择）。2、如何选择Python编辑器？（IDLE、Notepad++、PyCharm、Jupyter…）3、Python基础（数据类型和变量、字符串和编码、list和tuple、条件判断、循环、函数的定义与调用等）4、常见的错误与程序调试5、第三方模块的安装与使用6、文件读写（I/O）7、实操练习第

xiao5kou4chang6kai4·2025-02-10 03:51

无人机目标追踪技术

目标识别与跟踪算法：采用机器学习和深度学习算法，无人机能够识别和分类不同的目标，并对目标进行

kely117·2025-02-10 02:48

AI学习专题（一）LLM技术路线

梯度下降、拉格朗日乘子法）编程&框架Python（NumPy、Pandas、Matplotlib）PyTorch&TensorFlow基础HuggingFaceTransformers入门深度学习基础机器学习基础

王钧石的技术博客·2025-02-10 01:39

一切皆是映射：域适应在DQN中的研究进展与挑战

1.背景介绍1.1深度强化学习与域适应的邂逅深度强化学习(DeepReinforcementLearning,DRL)在近年来取得了瞩目的成就，从Atari游戏到围棋，再到机器人控制，其强大的学习能力令人惊叹

AI天才研究院·2025-02-10 00:33

DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning论文解读

基础模型的大规模强化学习蒸馏：较小的模型也可以很强大2.评估结果概览reasoningtasksknowledgeohters四、方法1.Overview2.DeepSeek-R1-Zero:ReinforcementLearningontheBaseModelReinforcementLearningAlgorithm

tangjunjun-owen·2025-02-09 23:54

深度学习笔记——pytorch构造数据集 Dataset and Dataloader

系列文章目录机器学习笔记——梯度下降、反向传播机器学习笔记——用pytorch实现线性回归机器学习笔记——pytorch实现逻辑斯蒂回归Logisticregression机器学习笔记——多层线性（回归

旺仔喔喔糖·2025-02-09 22:19

机器学习回归评估指标全解析：如何衡量模型的准确性？回归评估指标-MSE、MAE、RMSE、R²分数

机器学习回归评估指标全解析：如何衡量模型的准确性？

·2025-02-09 22:18

使用MATLAB实现SMOTE算法

在数据挖掘和机器学习中，合成少数类过采样技术（SyntheticMinorityOver-samplingTechnique，简称SMOTE）是一种常用的处理类别不平衡问题的方法。

PixelLancer·2025-02-09 22:42

为什么要学习AI/机器学习

考虑到当前技术发展趋势和未来潜力，我建议重点学习AI/机器学习相关技术，特别是大语言模型(LLM)相关的技术栈。原因如下：1.为什么选择AI/LLM？

数字沉思·2025-02-09 21:09

计算机毕业设计hadoop+spark+hive新能源汽车数据分析可视化大屏汽车推荐系统新能源汽车推荐系统汽车爬虫汽车大数据机器学习大数据毕业设计深度学习知识图谱人工智能

（1）设计目的本次设计一个基于Hive的新能源汽车数据仓管理系统。企业管理员登录系统后可以在汽车保养时，根据这些汽车内置传感器传回的数据分析其故障原因，以便维修人员更加及时准确处理相关的故障问题。或者对这些数据分析之后向车主进行预警提示车主注意保养汽车，以提高汽车行驶的安全系数。（2）设计要求利用Flume进行分布式的日志数据采集，Kafka实现高吞吐量的数据传输，DateX进行数据清洗、转换和整

qq+593186283·2025-02-09 21:35

基于机器学习的DDoS检测系统实战

基于机器学习的DDoS检测系统实战（Python+Scikit-learn）｜毕业设计必备摘要：本文手把手教你从0到1实现一个轻量级DDoS攻击检测系统，涵盖数据预处理、特征工程、模型训练与可视化分析。

计算机毕业设计指导·2025-02-09 19:28

Python机器学习实战：独热编码

独热编码（One-HotEncoding）是一种用于将分类数据转换为适合机器学习算法处理的数值型数据的编码技术。

python游乐园·2025-02-09 18:51

【人工智能专栏】Stochastic Gradient Descent (SGD) 随机梯度下降

SGD)随机梯度下降IntroducingSGDAI:StochasticGradientDescent(SGD)isapopularoptimizationalgorithmusedinmachinelearningforfindingtheminimumofacostfunction.Itisavariantofthegradientdesc

manylinux·2025-02-09 17:09

机器学习之实战篇——图像压缩(K-means聚类算法)

机器学习之实战篇——图像压缩(K-means聚类算法)介绍图像压缩是一种减少图像文件大小的技术，目的是节省存储空间和提高传输效率。K-means聚类算法是一种无监督学习算法，在图像压缩中被广泛应用。

鱼弦·2025-02-09 16:08

翻译模型

提出基于规则的翻译1993年，IBM提出基于词的统计翻译模型2003年，Koehn提出基于短语的统计翻译模型2014年，谷歌和蒙特利尔大学提出端到端神经网络机器翻译，SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks

daisy190127·2025-02-09 16:08

SCI一区级 | SAO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention雪消融算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测Matlab实现

天天Matlab代码科研顾问·2025-02-09 14:50

AI Agent: AI的下一个风口下一代软件可以不必是软件

AIAgent,智能代理,软件架构,编程范式,人工智能,机器学习,深度学习1.背景介绍软件行业正处于一个前所未有的变革时期。传统的软件开发模式，以代码为中心，已经难以满足日益复杂的需求。

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-09 13:16

人工智能-A* 算法与机器学习算法结合

以下将为你展示如何将A*算法与机器学习算法（这里以简单的神经网络为例）结合实现路径规划。我们会先使用A*算法生成一些路径规划数据，然后用这些数据训练一个简单的神经网络，让神经网络学习如何预测路径。

小赖同学啊·2025-02-09 12:11

基于行为分析的企业内网安全防护系统设计

基于行为分析的安全防护系统通过采集网络中的行为数据，利用机器学习和大数据分析技术对用户和设备的行为进行建模，识别异常行为和潜在威胁。本文将设计

计算机毕业设计指导·2025-02-09 12:38

激活函数篇 02 —— 双曲正切函数tanh

本篇文章收录于专栏【机器学习】以下是激活函数系列的相关的所有内容:一文搞懂激活函数在神经网络中的关键作用逻辑回归：Sigmoid函数在分类问题中的应用tanh⁡(x)=ex−e−xex+e−x\tanh

Echo-Nie·2025-02-09 12:08

巧妙使用机器学习的方法来检测IOT设备中的DDOS攻击

而使用机器学习算法的异常检测模型可以有效降低检测中的假阳性。网络中间件的限制网络中间件的内存和处理能力有限，导致在异常检测方面在算法上有一定的限制。

网络安全大菠萝·2025-02-09 11:04

yolo目标识别数据集

在目标识别领域，在机器学习和计算机视觉中，使用YOLO（YouOnlyLookOnce）模型进行目标检测是一种常见的方法。为了使用YOLO进行目标识别，你需要准备一个适当的数据集。

无人机长了一个脑袋·2025-02-09 11:04

使用Python和LangChain加载与解析目录中文档的全面指南：从基础操作到高级技巧

无论是在数据科学、机器学习、自然语言处理，还是在软件开发和文档管理中，我们经常需要批量加载和解析存储在本地文件系统中的文件。

m0_57781768·2025-02-09 04:35

【人工智能-初级】第20章使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可视化

【人工智能-初级】系列专栏【人工智能-初级】第1章人工智能概述【人工智能-初级】第2章机器学习入门：从线性回归开始【人工智能-初级】第3章k-最近邻算法（KNN）：分类和Python实现【人工智能-初级

若北辰·2025-02-09 03:57

Streamlit是个什么，怎么看是否启动

Streamlit是一个开源的Python库，旨在帮助开发者快速创建交互式的Web应用程序，特别适用于数据科学和机器学习项目。

张3蜂·2025-02-09 01:40

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