rbf神经网络预测第8页

【预测】-双注意LSTM自动编码器记录

预测-双注意LSTM自动编码器1预测-双注意LSTM自动编码器1.1复现环境配置1.2数据流记录1.2.1**构建Dataset**(1)**`X`的取数**(2)**`y`的取数**(3)**`target

jarreyer·2025-03-13 02:46

Chebykan wx 文章阅读

文献筛选[1]神经网络：全面基础[2]通过sigmoid函数的超层叠近似[3]多层前馈网络是通用近似器[5]注意力是你所需要的[6]深度残差学习用于图像识别[7]视觉化神经网络的损失景观[8]牙齿模具点云补全通过数据增强和混合

やっはろ·2025-03-13 02:44

LeNet-5卷积神经网络详解

LeNet-5卷积神经网络详解1.历史背景LeNet-5是由YannLeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络架构，是深度学习领域的一个重要里程碑。

LChuck·2025-03-13 02:12

论文阅读：Personalized Purchase Prediction of Market with Wasserstein-Based Sequence Matching

PersonalizedPurchasePredictionofMarketwithWasserstein-BasedSequenceMatching概述问题背景及陈述预测算法步骤一：itemembeddings

Narcissus`小暮·2025-03-13 01:07

论文阅读笔记：Graph Matching Networks for Learning the Similarity of Graph Structured Objects

论文做的是用于图匹配的神经网络研究，作者做出了两点贡献:证明GNN可以经过训练，产生嵌入graph-leve的向量可以用于相似性计算。

游离态GLZ不可能是金融技术宅·2025-03-13 01:07

【论文阅读】Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision（2021）

（最先进的）computervisionsystems（计算机视觉系统）aretrainedtopredictafixedsetofpredeterminedobjectcategories（被训练来预测一组固定的预定对象类别

Bosenya12·2025-03-13 01:02

基于pytorch的神经病网络搭建学习

作用：自动生成重写父类或接口的方法2.简单神经网络importtorchfromtorchimportnnclassyu(nn.Module):def__init__(self,*args,**kwargs

停走的风·2025-03-12 21:11

电机控制常见面试问题（二）

文章目录一、小电感对电机的影响二、转子位置识别1.传感器法2.无传感器三.选择电机和驱动器时通常考虑哪些关键参数四.介绍下mpc（模型预测控制）五.对于电机控制硬件设计的理解六.参数辨识在电机控制系统中扮演什么角色一

小雀丝·2025-03-12 20:04

51-52 CVPR 2024 | Generalized Predictive Model for Autonomous Driving，自动驾驶通用预测模型

作者提出了通用的大规模自动驾驶视频预测模型GenAD，在实现过程中，进一步提出了迄今为止最大的自动驾驶场景训练数据集OpenDV-2K。

深圳季连AIgraphX·2025-03-12 18:18

Bottleneck、CSP、DP结构详细介绍

文章目录前言一、BottleneckDarknetBottleneck二、CSPCSP思想pp-picodet中的CSPLayerDP卷积前言本篇文章详细介绍了三种神经网络中常见的结构，bottleneck

CV工程师小朱·2025-03-12 17:45

【人工智能数学基础】——深入详解贝叶斯理论：掌握贝叶斯定理及其在分类和预测中的应用

深入详解贝叶斯理论：掌握贝叶斯定理及其在分类和预测中的应用贝叶斯理论（BayesianTheory）是概率论和统计学中的一个重要分支，它以托马斯·贝叶斯（ThomasBayes）命名，主要关注如何根据新的证据更新对某一事件的信念

猿享天开·2025-03-12 17:14

(9-4-01)MM-Vet多模态大模型评估系统：多模态大模型评估

通过预定义的提示和GPT模型，对比模型的预测结果与标准答案，生成准确性评分，并支持多次运行以统计稳定性。

码农三叔·2025-03-12 17:13

算力服务器主要是指什么？

算力服务器对于人工智能领域来说，在深度学习模型的训练和推理过程中扮演着非常重要的角色，算力服务器可以执行大规模的矩阵计算，加速神经网络的训练和推理过程，帮助企业使得模型训练的时间大幅度缩短。

wanhengidc·2025-03-12 16:38

数据挖掘导论Pangaea-Ning Tan 读书笔记——（第一，二，三章）

《数据挖掘导论》Pang-NingTan，MichaelSteinbach，VipinKumar读书笔记，第一章绪论数据挖掘任务预测任务描述任务分类任务回归任务聚类分析关联分析异常检测章节导读数据挖掘数据处理第

小黄人的黄·2025-03-12 16:33

机器学习模型-从线性回归到神经网络

它旨在找到一个最佳拟合线来预测目标变量（通常是连续值）。线性回归假设输入变量和输出变量之间存在线性关系，其数学表达式为：[y=

Earth explosion·2025-03-12 15:57

神经网络探秘：原理、架构与实战案例

神经网络探秘：原理、架构与实战案例前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，可以分享一下给大家。点击跳转到网站。

二川bro·2025-03-12 14:56

用物理信息神经网络（PINN）解决实际优化问题：全面解析与实践

摘要本文系统介绍了物理信息神经网络（PINN）在解决实际优化问题中的创新应用。

青橘MATLAB学习·2025-03-12 14:23

AI浪潮下程序员的生存指南：7 条转型路径

一、AI编程时代的职业危机与机遇·数据警示：Gartner预测到2026年，30%的代码将由AI生成·能力重构：传统"代码搬运工"岗位需求下降42%（Indeed招聘数据）·破局关键：从"重复劳动"转向

·2025-03-12 13:29

DeepSeek行业应用案例——办公

从助力农业实现病虫害精准预测与智能灌溉，到推动制造业生产故障预警与产品质量提升；从优化汽车智能交互体验与智能驾驶

未来智慧谷·2025-03-12 11:31

计算机视觉深度学习入门（4）

在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络利用少量数据来训练图像分类模型，这是一种很常见的情况。如果你从事与计算机视觉相关的职业，那么很可能会在实践中遇到这种情况。

yyc_audio·2025-03-12 10:26

高效获取Amazon数据的终极指南：Pangolin爬虫API工具详解与实战应用

无论是价格监控、竞品分析，还是选品决策和市场趋势预测，亚马逊的数据价值不言而喻。然而，获取这些数据的传统方式却面临诸多挑战：手动采集效率低下，数据不实时；传统爬虫技术常常被亚马逊的反爬机制拦截，

CharonXA·2025-03-12 10:25

梯度提升决策树（GBDT）

GradientBoostingDecisionTree），全名叫梯度提升决策树，是一种迭代的决策树算法，又叫MART（MultipleAdditiveRegressionTree），它通过构造一组弱的学习器（树），并把多颗决策树的结果累加起来作为最终的预测输出

binggorun·2025-03-12 09:18

LLM大模型技术实战4：热门开源LLMs对比和选型

一、大语言模型的特点和能力LLM(LargeLanguageModel,大型语言模型)是指那些规模庞大、参数数量众多的深度神经网络模型，用于理解和生成自然语言文本。

大模型学习教程·2025-03-12 08:44

51-53 CVPR 2024 | DriveWorld：通过自动驾驶世界模型进行 4D 预训练场景理解（含模型数据流梳理）

DriveWorld在UniAD的基础上又有所成长，提升了自动驾驶目标检测、目标追踪、3D占用、运动预测及规划的性能，后期扩大数据集和调整骨干网络大小应该会

深圳季连AIgraphX·2025-03-12 08:43

智能制造中的工业大数据分析实践

智能制造中的工业大数据分析实践关键词:智能制造，工业大数据，数据分析，机器学习，深度学习，预测性维护，质量控制，生产优化文章目录智能制造中的工业大数据分析实践1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3

AI天才研究院·2025-03-12 08:12

情感识别（Emotion Recognition）

深度学习方法：使用卷积神经网络（CN

路野yue·2025-03-12 08:10

人工智能机器学习算法分类全解析

ReinforcementLearning）（二）基于任务类型的分类1.分类算法2.回归算法3.聚类算法4.降维算法5.生成算法（三）基于模型结构的分类1.线性模型2.非线性模型3.基于树的模型4.基于神经网络的模型

power-辰南·2025-03-12 07:08

【光流】——liteflownet论文与代码浅读

光流，liteflownetcode:mmflowCVPR20181.前言FlowNet2是最先进的光流估计卷积神经网络(CNN)，需要超过160M的参数来实现精确的流量估计。

农夫山泉2号·2025-03-12 06:00

PointNet++改进策略：模块改进 | x-Conv | PointCNN，结合局部结构与全局排列提升模型性能

传统卷积神经网络（CNN）在处理规则网格数据（如图像）时非常有效，但由于点云是无序且不规则的，直接在其上应用卷积操作会导致形状信息丢失，并对点的排列顺序敏感。

我是瓦力·2025-03-12 03:30

人工智能学习

//-----初探-----//人工智能三大核心要素数据/算法/算力人工智能是通过机器来模拟人类认知能力的技术机器学习/神经网络/深度学习(多层隐藏层神经网络)tf1.14python3.5keras2.1.5

星月IWJ·2025-03-12 03:59

深度学习复习笔记（6）线性回归——新冠预测项目

importmatplotlib.pyplotaspltimporttorch#框架importnumpyasnp#矩阵处理importcsv#读excel文件fromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#两个与数据处理相关的包，类Datasetimporttorch.nnasnn#类nn.Module需要用，损失函数需要用fromtorchimport

Kriol·2025-03-12 03:27

《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型初探

文章大纲前言预训练模型简介语言表示学习神经上下文编码器为何需要预训练模型发展历史主流预训练模型预训练模型与分类将PTMs应用至下游任务微调策略未来研究方向参考文献前言随着深度学习的发展，各种神经网络被广泛用于解决自然语言处理

shiter·2025-03-12 02:21

时态知识图谱补全任务为什么要进行损坏四元组过滤？

以下详细解释为什么要进行这样的过滤：1.避免模型因预测正确事实而受到惩罚问题：在知识图谱（KG）或时序知识图谱（TKG）的链接预测任务中，模型需要为查询（如((s,r,?,t))）生成候选答案。

sauTCc·2025-03-12 02:51

【AI深度学习网络】Transformer时代，RNN（循环神经网络）为何仍是时序建模的“秘密武器”？

引言：什么是循环神经网络（RNN）？循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一种专门处理序列数据（如文本、语音、时间序列）的深度学习模型。

arbboter·2025-03-12 02:18

无人机动态追踪技术难点与距离分析！

多目标跟踪与遮挡处理**：目标被遮挡或短暂消失时，需通过轨迹预测或特征匹配恢复跟踪，对算法的记忆能力和实时性要求极高。实时性要求**：算法需

云卓SKYDROID·2025-03-12 01:15

基于PyTorch的深度学习5—神经网络工具箱

nn.Module是nn的一个核心数据结构，它可以是神经网络的某个层(Layer)，也可以是包含多层的神经网络。在实际使用中，最常见的做法是继承nn.Module，生成自己的网络/层。

Wis4e·2025-03-12 00:09

Python 在深度学习中的应用

深度学习是机器学习的一个分支，它通过构建和训练深层神经网络来实现对数据的学习和理解。Python作为一种简洁、易读、功能强大的编程语言，在深度学习领域得到了广泛的应用。

2501_90435375·2025-03-12 00:38

基于PyTorch的深度学习——机器学习1

监督学习是最常见的一种机器学习类型，其任务的特点就是给定学习目标，这个学习目标又称标签、标注或实际值等，整个学习过程就是围绕如何使预测与目标更接近而来的。

Wis4e·2025-03-12 00:31

探索未来：FacebookResearch的JEPa项目详解

它是一个用于程序理解和属性预测的深度学习框架，旨在提升代码的理解和自动化程度，为开发者提供更智能的编程辅助工具。技术分析**1.

瞿旺晟·2025-03-11 23:21

I-JEPA：联合嵌入预测架构的自监督学习实现

I-JEPA：联合嵌入预测架构的自监督学习实现I-JEPAImplementationofI-JEPAfrom"Self-SupervisedLearningfromImageswithaJoint-EmbeddingPredictiveArchitecture

平奇群Derek·2025-03-11 23:21

时间序列预测之移动平均法预测模型

时间序列预测之移动平均法预测模型1.时间序列预测法概述1.1时间序列的基本特征1.2时间序列的分类1.3时间序列的影响因素分析2移动平均数预测模型2.1一次移动平均法2.2二次移动平均法2.3基于Python

皖山文武·2025-03-11 23:20

什么是JEPA（联合嵌入预测架构），它与现有技术有何不同？

联合嵌入预测架构（JEPA）是一种新的预测建模方法，旨在通过在表示空间中进行预测，而不是直接生成详细的像素级输出，从而提高模型的效率和准确性。

百态老人·2025-03-11 22:46

跨领域算法安全优化与可解释实践

通过整合联邦学习的分布式架构与量子计算的高效特性，构建兼顾隐私保护与运算效率的算法优化范式，同时引入动态可解释性分析技术，为医疗影像诊断、金融风险预测等高敏感场景提供决策透明度保障。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:43

智能算法安全与跨领域创新实践

在应用场景层面，医疗影像诊断、金融风险预测与自动驾驶系统等关键领域已形成算法效能与安全性的双重验证体系，其中超参数优化、特征工程

智能计算研究中心·2025-03-11 22:13

算力安全创新驱动未来趋势endofsentence

关键数据：根据IDC预测，到2025年全球智能算力需求将增长30倍，

智能计算研究中心·2025-03-11 22:42

1.动手学习深度学习课程安排及深度学习数学基础

Unknown To Known·2025-03-11 21:09

动手学深度学习V2.0(Pytorch)——10.感知机（激活函数）

激活函数2.3.1logistics函数/sigmoid激活函数2.3.2tanh函数2.3.3sigmoid函数和tanh函数的异同/优缺点2.3.4relu2.4多类分类2.5多隐藏层3Q&A3.1神经网络中一层的定义是什么

吨吨不打野·2025-03-11 21:08

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（5）使用预训练模型

文章目录使用预训练模型加载预训练模型图像加载与预处理预测使用预训练模型查看模型库和常用模型加载预训练模型fromtorchvision.modelsimportvgg16#VGG16模型架构的定义fromtorchvision.modelsimportVGG16

小圆圆666·2025-03-11 19:53

AI应用基于DJL开发WEB应用对鞋分类进行预测和推理------AI

packagecom.alatus.djl.app;importai.djl.MalformedModelException;importai.djl.translate.TranslateException;importcom.alatus.djl.service.InterferenceService;importcom.alatus.djl.service.TrainService;impo

旧约Alatus·2025-03-11 18:49

池化的定义与核心思想

一、池化的定义与核心思想定义：池化是卷积神经网络（CNN）中的一种下采样操作，用于降低特征图的空间维度（宽高），保留主要特征。核心目标：减少计算量：缩小特征图尺寸，降低后续层参数规模。

code 旭·2025-03-11 18:45

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