pytorch神经网络因素预测第3页

大脑神经网络与机器神经网络的区别

大脑神经网络（生物神经网络）与机器神经网络（人工神经网络，ANN）虽然名称相似，但在结构、功能、学习机制等方面存在显著差异。

天机️灵韵·2025-02-14 10:40

【SCI2区】雾凇优化算法RIME-CNN-GRU-Attention用电需求预测Matlab实现

matlab科研帮手·2025-02-14 10:40

RIME-CNN-SVM故障诊断

构建一个高效、准确的基于卷积神经网络（CNN）的电力系统故障识别与分类仿真系统，实现对电力系统故障的精准识别与分类。

九亿AI算法优化工作室&·2025-02-14 10:39

【论文解读】神经网络就像“数学乐高积木”：多层前馈网络如何用简单函数拼接复杂世界

andH.White.Multilayerfeed-forwardnetworksareuniversalapproximators.NeuralNet-works,2(5):359-366,1989论文解读神经网络就像

神经美学茂森·2025-02-14 10:08

我国化学信息学研究的地位与近期研究进展

同时，量化计算被越来越多地应用于团簇优化[26]及材料性质的预测[27]，并越来越注重与实际结合用于反应过程过渡态和催化机理研究[28]。此外，密度泛函理

xoaxo·2025-02-14 10:07

大模型参数规模解析：32B中的“B“代表什么？如何影响AI性能？

一、参数单位解读B=Billion（十亿）：在AI模型领域，"B"特指模型参数量的十亿级单位参数定义：神经网络中可调节的权重数值，决定模型的信息处理能力计算示例：32B=32×10⁹=320亿参数GPT

燃灯工作室·2025-02-14 10:35

如何从零开始做一个第一性原理计算的案例？

其计算结果不仅可以验证实验，更能够预测实验结果，指导实验

朱老师讲VASP·2025-02-14 09:04

【深度学习入门实战】基于Keras的手写数字识别实战（附完整可视化分析）

本人主页：机器学习司猫白ok，话不多说，我们进入正题吧项目概述本案例使用经典的MNIST手写数字数据集，通过Keras构建全连接神经网络，实现0-9数字的分类识别。

机器学习司猫白·2025-02-14 09:01

解析一种SCA（侧通道攻击）的工作原理

1.CPU流水线与多级处理2.分支预测与投机执行3.示例代码中的投机执行4.

老猿讲编程·2025-02-14 08:26

基于PyTorch的生成对抗网络入门（5）——利用PyTorch搭建条件生成对抗网络（CGAN）超详解

目录一、案例描述二、代码详解2.1构建真实数据集2.2创建生成虚假数据2.3构建判别器2.3.1创建生成虚假标签2.3.2判别器类2.3.3测试判别器2.4构建生成器2.4.1生成器类2.4.2测试生成器2.5训练GAN2.6测试生成器的生成效果一、案例描述本文介绍利用条件生成对抗网络（CGAN）进行手写数字生成。比如说，要求生成不同的，但是都代表某一个数字的图像。二、代码详解2.1构建真实数据集

wendy_ya·2025-02-14 08:56

Gartner预测2025年网络安全正在进入AI动荡时期：软件供应链和基础设施技术堆栈中毒将占针对企业使用的人工智能恶意攻击的 70% 以上

Gartner预测，网络安全正在进入AI动荡时期。安全和风险管理领导者必须根据早期生成式AI部署的失败以及AI代理清洗来评估即将到来的AI进展。

lurenjia404·2025-02-14 07:47

AI 写作（三）文本生成算法：创新与突破

对于观察序列的处理，生成式模型模拟数据的生成过程，会对整个序列进行综合考虑；判别式模型更关注如何根据输入数据进行分类或预测，直接建模决策边界。

sdgfsdfxcg·2025-02-14 06:11

第二章：9.5 多个输出的分类

构建多标签分类神经网络的方法方法一：独立训练多个神经网络一种方法是将多标签分类问题分解为多个独立的二分类问题。具体来说，

望云山190·2025-02-14 05:33

AI人工智能深度学习算法：在缺陷检测中的应用

AI人工智能深度学习算法：在缺陷检测中的应用1.背景介绍1.1缺陷检测的重要性在制造业中,产品质量是关键因素之一。缺陷检测是确保产品质量的重要环节,旨在及时发现并排除产品中的任何缺陷或异常。

AI天才研究院·2025-02-14 05:59

ALBERT：轻量级的BERT，用于语言表征的自监督学习

ALBERT：轻量级的BERT，用于语言表征的自监督学习阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-13近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎

·2025-02-14 05:05

从VGG到Transformer：深度神经网络层级演进对模型性能的深度解析与技术实践指南

一、技术原理（数学公式+示意图）1.层深与模型容量关系数学表达：根据UniversalApproximationTheorem，深度网络可表达复杂函数：f(x)=fL(fL−1(⋯f1(x)))f(x)=f_L(f_{L-1}(\cdotsf_1(x)))f(x)=fL(fL−1(⋯f1(x)))层数L增加时，函数空间指数级扩大梯度传播挑战：链式法则导致梯度消失/爆炸∂L∂W(1)=∏k=2L∂f

燃灯工作室·2025-02-14 05:57

Pytorch的自动求导模块

文章目录torch.autograd.backward()基本用法非标量张量的反向传播保留计算图指定输入张量高阶梯度计算与y.backward()的区别torch.autograd.grad()基本用法非标量张量的梯度高阶梯度计算多输入、多输出的梯度计算未使用的输入张量保留计算图与backward()的区别torch.autograd.backward()该函数实现自动求导梯度，函数如下：torc

zoujiahui_2018·2025-02-14 05:57

【Transformer】小白入门指南

目录1、简介2、Transformer解决问题技术概览核心组成自注意力机制（Self-AttentionMechanism）多头注意力机制（Multi-HeadAttention）前馈神经网络（Feed-ForwardNeuralNetwork

静静喜欢大白·2025-02-14 04:18

Python 中如何 import 绝对路径的模块

importsyssys.path.append('模块所在路径')import路径下需要的模块使用场景：importsyssys.path.append('/Users/feishuoren/Projects/pytorch_learning

斐硕人·2025-02-14 04:16

机器学习·逻辑回归

一、逻辑回归vs线性回归特性逻辑回归线性回归任务类型分类（二分类为主）回归（预测连续值）输出范围(0,1)（概率值）(-∞,+∞)核心函数Sigmoid函数线性函数损失函数对数损失函数（交叉熵）均方误差

AAA顶置摸鱼·2025-02-14 03:00

论文笔记《基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测》

基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测这是一篇二区的文章，算是一个综述，记录一下在阅读过程中遇到的问题。

I_dyllic·2025-02-14 03:57

Docker 常用命令基础详解（一）

一、Docker初相识在当今数字化时代，软件开发和部署的效率与灵活性成为了关键因素。

计算机毕设定制辅导-无忧学长·2025-02-14 02:25

RAG中的双编码器与跨编码器模型

RAG中的双编码器与跨编码器模型阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-13近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【

·2025-02-14 01:01

零基础入门机器学习 -- 第二章机器学习的基本流程

本章会通过电影评分预测的示例，帮助你快速体验从数据到模型的基本

山海青风·2025-02-14 01:14

DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）的公式推导

总结：DDPM通过最小化预测噪声的均方误差，使反向过程逐步去噪生成数据。核心推导在于通过变分推断将KL散度转换为噪声预测问题，大幅简化了训练目标。

AndrewHZ·2025-02-14 00:12

AI Agent智能应用从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战

指令微调、开源大模型微调、对齐与垂直领域应用29套AI全栈大模型项目实战，人工智能视频课程-多模态大模型，微调技术训练营，大模型多场景实战，AI图像处理，AI量化投资，OPenCV视觉处理，机器学习，Pytorch

AI知识分享官·2025-02-14 00:41

第四篇《军形篇》

《孙子兵法》第四篇《军形篇》主要探讨了战争中“形”的重要性，即客观、稳定、易见的因素，如战斗力强弱、物质准备等。

爱看报的猿·2025-02-14 00:41

YOLO各版本原理和优缺点解析

以下是各版本的详细介绍及优缺点分析：1.YOLOv1（2016年）原理：将输入图像划分为S×SS\timesSS×S的网格，每个网格预测多个边界框和类别置信度。

Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

【好书推荐2】AI提示工程实战：从零开始利用提示工程学习应用大语言模型

是Yu欸·2025-02-13 23:02

【Elasticsearch】分词器概述

Elasticsearch分词与神经网络分词的区别Elasticsearch的分词过程产生的是优化用于搜索和检索的语言学分词。这与机器学习和自然语言处理中的神经分词不同。

risc123456·2025-02-13 22:28

Python网络请求详解

最后由于项目的特殊性等客观因素，测试人员只能放弃工具，脱离了工具的可视化界面友好操作，发现自己连接口是什么都不明白，更不要说自行完成接口自动化测试了。随即接口自动化测试由于项目成本及人员能力问题宣告失

wespten·2025-02-13 22:57

Sora如何颠覆20个商业场景？Sora模型的商业应用及成本效益分析

节省成本的说明节省成本的说明：节省成本的计算是基于几个关键因素，包括时间、人力、设备和材料成本。以下是具体计算方法的一个概述：时间成本：使用Sora模型可以显著减少视频制作的时间。

大F的智能小课·2025-02-13 21:51

十大工业物联网平台分析报告

目录1、工业物联网简介1.1、引言1.2、工业物联网平台架构剖析2、工业物联网发展趋势2.1、总体趋势2.2、技术趋势3、工业物联网平台市场预测3.1、工业物联网平台3.2、DCS3.3、实时数据库3.4

·2025-02-13 21:53

DeepSeek R1：开启AI推理新时代，强在哪里？

DeepSeekR1：开启AI推理新时代阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-13近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎

·2025-02-13 20:19

conda 装tensorboardx_【工欲善其事】TensorboardX的使用

经过社区的努力，目前PyTorch也可以使用tensorboard了。在训练过程中实时地观察loss/accuracy曲

weixin_39719042·2025-02-13 19:08

Pytorch实现一个简单DeepSeek中的MLA多头潜在注意力架构

首先，MLA是什么？可能是指Multi-HeadLocalAttention，即多头局部注意力，这种机制通常用于减少计算量，特别是在处理长序列时，每个头只关注局部区域。比如每个token只注意其周围的一定窗口内的其他token，而不是全局。这可能与传统的Transformer中的滑动窗口或局部注意力类似。接下来，我需要考虑如何将局部注意力与多头机制结合。每个注意力头可能有不同的局部窗口，或者共享相

DukeYong·2025-02-13 19:38

Deepseek的MOE架构中ColumnParallelLinear()是怎么实现的

我记得在PyTorch中，模型并行通常涉及到将模型的层分布到不同的GPU上。ColumnParallelLinear可能指的是将线性层的列（即输出神经元）分布在多个设备上。

DukeYong·2025-02-13 18:00

告别 996！用 Python+ChatGPT 自动生成测试用例，效率提升 90%

行业现状：互联网企业平均每个功能点需要15-20个测试用例人工编写痛点：重复劳动、覆盖率不足、维护成本高行业趋势：Gartner预测2025年70%的企业将采用AI辅助测试传统测试用例编写之痛#传统测试代码示例

AI改变世界·2025-02-13 17:24

小白零基础学习深度学习之张量

1.张量PyTorch中的张量（Tensor）就是一种用来存储数据的“盒子”，这个盒子可以有不同的形状和大小，里面可以装各种数字。

爱理科的小王子·2025-02-13 17:53

深度学习-情感分析

以下将分别使用PyTorch和TensorFlow框架实现基于深度学习的情感分析，这里以影评的情感分析为例，数据集使用IMDB影评数据集。

小赖同学啊·2025-02-13 17:52

R-CNN架构

第二个模块是一个大型卷积神经网络，它从每个区域中提取固定长度的特征向量。第三个模块是一组特定类别的线性支持向量机（SVM）。

·2025-02-13 16:10

如何训练LLMs进行“思考”（如o1和DeepSeek-R1）

如何训练LLMs进行“思考”（如o1和DeepSeek-R1）阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-13近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM

·2025-02-13 16:07

机器翻译技术的演进与未来趋势：从规则到神经网络的革新

机器翻译技术经历了从基于规则的方法到统计方法，再到如今的神经网络方法的发展历程。本文将探讨机器翻译技术的演进过程及其未来趋势，并结合Python代码示例，展示现代机器翻译技术的应用。

Echo_Wish·2025-02-13 15:43

3.Halcon3D点云滤波-降采样/去除离群点/直通滤波/平滑计算/凸包计算

对点云进行滤波的主要意义和目的有以下几点：去除噪声和异常值：由于设备本身的误差或环境因素的影响，采集到的点云数据中可能会包含一些噪声和异常值。

黄晓魚·2025-02-13 15:38

神经网络常见激活函数 9-CELU函数

文章目录CELU函数+导函数函数和导函数图像优缺点pytorch中的CELU函数tensorflow中的CELU函数CELU连续可微指数线性单元：CELU（ContinuouslyDifferentiableExponentialLinearUnit

亲持红叶·2025-02-13 15:37

yunTrans·2025-02-13 14:01

常见的深度学习模型总结

1.深度前馈神经网络(DeepFeedforwardNetworks)发明时间：2006年左右，随着计算能力的提升和大数据集的可用性增加，深度学习开始兴起。

编码时空的诗意行者·2025-02-13 13:29

小赖同学啊·2025-02-13 13:57

大语言模型LLM代码：PyTorch库与ChatGLM模型

文章目录通过阅读大语言模型的代码，熟悉并理解PyTorch大语言模型LLM代码：PyTorch库与ChatGLM模型大语言模型中的PyTorchChatGLM3-6B模型代码ChatGLMModel类总览

North_D·2025-02-13 12:48

基于深度学习的半导体检测与预测算法研究(二)

摘要随着半导体行业的飞速发展，对生产过程中的检测和性能预测提出了更高要求。深度学习凭借其强大的数据处理和特征提取能力，在半导体领域展现出巨大的应用潜力。

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:45

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