pytorch神经网络因素预测

MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks

以下是对这些核心内容的简要概述：MobileNetV2架构设计：提出了一种新的神经网络模块——倒残差结构（InvertedResiduals），其中的快捷连接位于瓶颈层之间。使用轻量级
TAICHIFEI·2025-02-08 03:38

《使用深度生成学习预测无对比心脏电影 MRI 中急性心肌梗死的晚期钆增强》论文精度

PredictingLateGadoliniumEnhancementofAcuteMyocardialInfarctioninContrast-FreeCardiacCineMRIUsingDeepGenerativeLearning背景：晚期钆增强(LGE)心脏磁共振(CMR)是诊断心肌梗死(MI)的标准技术，然而，由于使用钆造影剂，该技术存在风险。基于无造影剂CMR进行MI评估的技术有望克服
 ⁢Easonhe·2025-02-08 03:07

【神经网络搜索】NasBench301 使用代理模型构建Benchmark

【GiantPandaCV导语】本文介绍的是NAS中的一个benchmark-NASBench301,由automl.org组织发表，其核心思想是针对表格型基准存在的不足提出使用代理模型拟合架构与对应准确率。Paper:NAS-Bench-301andThecaseforsurrogatebenchmarksforNeuralArchitectureSearchCode:https://githu
*pprp*·2025-02-08 03:32

蛋白质口袋预测算法——fpocket

fpocket还允许在MD轨迹上进行口袋检测，适合结合口袋特征的评分函数的开发，并对结合点的可药性进行评估。安装命令：>>>tar-xzffpocket-src-2.0.tgz>>>cdfpocket-src-2.0/>>>make>>>maketest事先需安装VMD和PyMOL。fpocket使用样例：fpocket-fsample/3LKF.pdbdpocket可以对多个结构进行分析，tpo
WallBreaker_NBL·2025-02-08 01:22

pyannote 语音活动检测/说话者变化检测/语音重叠检测

这个项目是基于PyTorch的，与webrtcvad有着天壤之别,在嘈杂环境下解决语音活动检测还是得靠神经网络,而webrtcvad在嘈杂状态下是无法工作的，感兴趣的同学可以看一下，或许你们有更好的解决方案
wx:pjcoder·2025-02-08 00:44

常见的锁策略以及CAS和synchronized的优化过程

一.常见的锁策略1.乐观锁VS悲观锁乐观锁:预测当前锁冲突概率不大,后续要做的工作往往就更少,加锁开销就更少(时间,系统资源).悲观锁:预测当前锁冲突的概率大,后续要做的工作往往就更多,加锁的开销就更多
LMQ6·2025-02-07 23:09

基于Pytorch的猫狗分类的代码演练

前段时间在人工智能课上老师给我们介绍了一下卷积神经网络CNN，顺便在课上复现了猫狗分类的相关代码。
摸爬滚打的包菜·2025-02-07 23:09

机器学习算法分类

算法通过学习输入和输出之间的映射关系，来预测新数据的输出。应用场景:分类问题（如垃圾邮件检测）、回归问题（如房价预测）。常见算法:逻辑回归
和风化雨·2025-02-07 23:07

从零学习pytorch——4.基础概念讲解及神经网络模块

从零学习pytorch——4.基础概念讲解及神经网络模块在PyTorch中，nn.Module是构建神经网络模型的基础类。
PyTorch 研习社·2025-02-07 22:05

【AI中数学-信息论-综合实例】 缩小AI巨人：大模型神经网络的压缩与裁剪

第六章：信息论-综合实例第二节：缩小AI巨人：大模型神经网络的压缩与裁剪术在本节中，我们将探讨压缩和裁剪大规模神经网络模型的技术，使其更加高效，适用于实际应用。
云博士的AI课堂·2025-02-07 22:03

hbdk-model-verifier、hbdk-sim 和 hbdk-hbm-attach 工具使用教程

01hbdk-model-verifier1.1工具简介hbdk-model-verifier工具是由地平线开发，用于对指定的定点pt模型和hbm部署模型进行结果一致性验证，并输出模型预测执行时间的工具
·2025-02-07 22:19

使用线性回归模型逼近目标模型 | PyTorch 深度学习实战

前一篇文章，计算图ComputeGraph和自动求导Autograd|PyTorch深度学习实战本系列文章GitHubRepo:https://github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started
Chatopera 研发团队·2025-02-07 21:56

毕业设计：基于卷积神经网络的鲜花花卉种类检测算法研究

目录前言课题背景和意义实现技术思路一、算法理论基础1.1卷积神经网络1.2目标检测算法二、数据集2.1数据集2.2数据扩充三、实验及结果分析3.1实验环境搭建3.2模型训练最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光
HaiLang_IT·2025-02-07 20:23

AI代码生成工具：效率与安全之间的平衡

在当今软件开发领域，效率和安全性是两个至关重要的因素。然而，在追求更高效的开发流程时，我们常常面临着敏感数据保护和合规性方面的挑战。
·2025-02-07 17:32

C++ 3214：练35.4 奶牛的数字游戏

输得很郁闷的贝茜想请你写个程序来帮她在开局时预测结果。在游戏的开始，每头牛都会得到一个数N�。此时奶牛们的分数均为00。如果N�是奇数，那么奶牛就会把它乘以33后再加11。
fujunqin162534·2025-02-07 16:57

torch库介绍

文章目录基本概念张量（Tensor）自动求导（AutomaticDifferentiation）：神经网络模块（nn.Module）优化器（Optimizer）：导入torch示例构建神经网络总结torch
codelyq·2025-02-07 15:22

如何应对ADAS/AD海量数据处理挑战？

对于原始设备制造商（OEM）和汽车一级供应商（Tier1）来说，是否自主构建和维护数据处理流程是一个至关重要的考虑因素。数据处理流程是应对当下软件定义汽车所产生
康谋自动驾驶·2025-02-07 15:50

【多目标免疫遗传算法在选址中的应用】使用多目标免疫遗传算法计算较简化海上救援选址问题研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述多目标免疫遗传算法在海上救援选址中的应用研究一、引言二、海上救援选址问题分析（一）问题描述（二）影响因素（三）多目标特性三、多目标免疫遗传算法原理（一）遗传算法基础（
Ps.729·2025-02-07 15:47

MOE-conformer 流式多语种语音识别

MOE(MixtureofExperts)：MOE是一种通过专家混合来实现深度学习模型的方法，主要有以下特点：MOE由多个专家(Excpert)组成，每个专家是一个独立的神经网络(可以是MLP、CNN、
深度学习-视听觉·2025-02-07 14:16

100.5 AI量化面试题：在使用LSTM预测股票价格时，如何有效处理金融时间序列的非平稳性？

目录0.承前1.数据预处理1.1平稳性检验1.2数据转换2.特征工程2.1技术指标构建2.2时间特征提取3.LSTM模型设计3.1数据准备3.2模型架构4.训练与验证4.1时序交叉验证4.2滚动预测5.
AI量金术师·2025-02-07 14:45

ReLU激活函数的定义

ReLU（RectifiedLinearUnit，修正线性单元）是一种非常流行的激活函数，广泛应用于深度学习模型中，尤其是在卷积神经网络（CNN）中。
人工智能专属驿站·2025-02-07 13:34

RAG和KAG：AI知识增强的两大“利器”

一文读懂RAG和KAG：AI知识增强的两大“利器”阅读时长：15分钟发布时间：2025-02-07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
·2025-02-07 13:53

数据分享：银行营销数据集-电话营销活动记录数据

数据集的目标是预测客户是否会订阅（购买）银行的定期存款产品。数据集的应用场景-BankMarketing数据集广泛应用于以下几个领域：1)分类模型评估：该数据集常用于评
张陈亚·2025-02-07 05:39

Python中的GRU模型

为了解决这些问题，研究人员提出了另一种递归神经网络模型：门控循环单元（GRU）。GRU模型和LSTM模型类似，都可以用于处理序列数据，例如自然语言处理和视频分析。两个模型的区别在于
NoABug·2025-02-07 04:37

KNN算法：从思想到实现（附代码）

其核心思想基于“近朱者赤，近墨者黑”，即通过测量不同特征值之间的距离来进行分类或预测数值。
lihuayong·2025-02-07 03:29

【时序分析】使用skforecast进行时间序列预测并分享14个Python时间序列分析库

使用skforecast进行时间序列预测并分享14个Python时间序列分析库1.时间序列分析基础2.多步时间序列预测2.1递归多步预测2.2直接多步预测2.3多输出预测3.实战：使用skforecast
镰刀韭菜·2025-02-07 03:27

RNN/LSTM/GRU 学习笔记

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是用来建模序
Curz酥·2025-02-07 02:52

【有啥问啥】如何看待“低代码”开发平台的兴起？

一、低代码开发平台的背景低代码开发平台的兴起并非偶然，而是多重因素共同作用的结果。以下是推动其发展的几个
有啥问啥·2025-02-07 02:19

神经网络Neural Networks概述

深度学习是基于人工神经网络（ANN）技术的发展而不断突破和提升，推动了人工智能的发展。相对的另一领域是生物神经网络（BiologicalNeuralNetwork，BNN）
种花家的码农·2025-02-07 00:40

2024年GitHub上最火的Python项目

表格：项目名称简介GitHub星星数量主要应用领域PyTorch强大的深度学习框架，支持GPU加速。
Allen-Steven·2025-02-07 00:08

目前市场上深度学习简介及沿革发展

1.感知机（Perceptron）及其扩展发展历史1958年：感知机由FrankRosenblatt提出，这是最早的人工神经网络模型，旨在模拟生物神经网络。
Allen-Steven·2025-02-07 00:08

机器学习算法 —— 朴素贝叶斯

博客的简介（文章目录）目录朴素贝叶斯朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯的优点朴素贝叶斯的缺点朴素贝叶斯的应用实战（贝叶斯分类）莺尾花数据库函数导入数据导入和分析模型训练模型预测原理简析模拟离散数据集朴素贝叶斯朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯法
ZShiJ·2025-02-06 23:01

【机器学习理论】朴素贝叶斯网络

后验概率：指某件事已经发生，计算事情发生是由某个因素引起的概率。一般是一个条件概率。条件概率：条件事件发生后，另一个事件发生的概率。
SUNX-T·2025-02-06 23:58

模型蒸馏、量化、裁剪的概念和区别

模型压缩概述1.1模型压缩的重要性随着深度学习技术的快速发展，神经网络模型在各种任务中取得了显著的成功。然而，这些模型通常具有大量的参数和复杂的结构，导致模型体积庞大、计算资源消耗高和推理时间长。
我就是全世界·2025-02-06 22:24

Zookeeper（34）Zookeeper的延迟问题如何解决？

延迟问题可能由多种因素引起，如网络延迟、服务器负载、磁盘I/O等。为了减少延迟并提高性能，可以采取以下几种方法：优化网络：确保低延迟的网络连接，减少网络分区。
辞暮尔尔-烟火年年·2025-02-06 22:24

深度学习篇---深度学习相关知识点&关键名词含义

文章目录前言第一部分:相关知识点一、基础铺垫层（必须掌握的核心基础）1.数学基础•线性代数•微积分•概率与统计2.编程基础3.机器学习基础二、深度学习核心层（神经网络与训练机制）1.神经网络基础2.激活函数
Ronin-Lotus·2025-02-06 21:21

必知！10大机器学习算法

——吴恩达近日热文：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【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】1.K最近邻（KNN）KNN是一种简单却强大的分类算法
·2025-02-06 21:56

空间注意力模块（SAM）和时间注意力模块（TAM）详解及代码复现

在神经网络中，注意力机制主要通过Softmax函数实现，它能够将输入特征映射到0到1之间的概率分布，从而实现特征的加权。空间注意力与时间注意力在
清风AI·2025-02-06 21:47

基于STM32设计的温室大棚种植监测系统(onenet+GPRS通信)

然而，在温室大棚内，温度、湿度、二氧化碳含量、光照强度等环境因素的变化对植物的生长影响很大，因此需要建立相应的监测系统来实时监测
DS小龙哥·2025-02-06 20:13

JS代码混淆器：JavaScript obfuscator 让你的代码看起来让人痛苦

在开发JavaScript应用程序时，保护源代码免受未经授权的访问和修改是一个重要的考虑因素。这就是JavaScriptObfuscator发挥作用的地方。
泯泷·2025-02-06 19:05

基于机器学习的PM2.5浓度预测模型

基于机器学习的PM2.5浓度预测模型1.背景介绍1.1PM2.5概述PM2.5是指环境空气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物,主要来源于燃煤、机动车尾气排放和工业生产等。
AI天才研究院·2025-02-06 18:31

深度学习学习笔记 --- 动量momentum

但是按照分布随机初始化网络权值时，存在一些不确定的因素，并不能保证每一次初始化操作都能使得网络的初始值处在一个合理的状态。不恰当的初始权值可能使网络的损失函数在训练过程中先去
杨鑫newlfe·2025-02-06 18:01

【前端学习路线】- 简

2.2前端框架的分类2.3选择框架时的考虑因素3.主流前端框架及其特点3.1React3.2Vue4.前端开发工具与技术栈4.1开发工具4.2构建工具4.3包管理工具4.4版本控制4.5自动化与CI/CD4.6API
呀啊~~·2025-02-06 18:57

大型推理模型 （LRM） 的比较 OpenAI DeepSeek R1 Gemini 2.0

大型推理模型（LRM）的比较OpenAIDeepSeekR1Gemini2.0阅读时长：25分钟发布时间：2025-02-06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
·2025-02-06 17:20

Flutter 应用本地存储与云存储的最佳选择

-5W2ZpK_GMhttps://www.bilibili.com/video/BV1oQymYUE9b/前言原文Flutter本地存储与云存储本文深入探讨Flutter应用中本地存储和云存储的选择因素
·2025-02-06 17:15

深度可分离卷积_主干网络系列(6) - Xception: 使用深度可分离卷积的深度学习

DeepLearningwithDepthwiseSeparableConvolutions工程代码：Github链接0.摘要该论文对Inception模块做了新的解释，认为Inception模块是常规卷积神经网络到深度可分离卷积神经网络的过渡手段
weixin_39630106·2025-02-06 17:22

CSS——唯美下载按钮

在数字时代，用户体验成为了衡量网站和应用成功的关键因素之一。一个简单而美观的下载按钮，不仅能够吸引用户的注意，还能提升整体的交互体验。
IT·小灰灰·2025-02-06 16:48

鸿蒙开发入行第一步：怎样选择岗位和公司？

虽然学历并不是唯一的决定因素，但它
博览鸿蒙·2025-02-06 16:46

车-电-路网时空分布负荷预测研究（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1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述电动汽车作为交通工具和移动负荷的载体，其出行分布和路径规划会受到交通信息的影响，而充电需求和充电策略会影响电网经济性与安全运行，因此建立图1所示的路网-配电网-车网交互模型分析EV充电负荷的时空分布。在建立各个模型
Ps.729·2025-02-06 16:14

车-电-路网时空分布负荷预测研究（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1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述电动汽车作为交通工具和移动负荷的载体，其出行分布和路径规划会受到交通信息的影响，而充电需求和充电策略会影响电网经济性与安全运行，因此建立图1所示的路网-配电网-车网交互模型分析EV充电负荷的时空分布。在建立各个模型
创新优化代码学习·2025-02-06 15:42
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