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(一) 机器学习之深度神经网络深度神经网络（Deep Neural Networks, DNN）是人工智能领域的核心技术之一，通过多层非线性变换学习复杂的特征表示。本文深入解析DNN的基本原理、网络架构、训练算法以及从感知机到现代深度网络的发展历程，帮助读者全面理解这一重要技术。

光通信｜可旋转DNN赋能OAM模式可控路由针对传统OAM模式复用光路由中存在模式演化关联强、路由功能固定、灵活性与可扩展性不足等问题，该研究提出一种基于可旋转衍射神经网络的OAM模式多端口可控路由策略。

光全息｜OAM-旋转双维度复用全息针对传统OAM模式复用全息中光学复用参数维度有限、模式-全息映射固定导致的信道扩展与动态调控困难，该研究提出基于可旋转衍射神经网络的双参数编码机制，引入旋转状态作为外在调制自由度，与固有OAM模式协同构建多维编码空间。

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opencv的DNN模块里这段代码实现了基于深度学习的图像风格迁移功能，使用OpenCV的dnn模块加载预训练的PyTorch模型，将艺术风格应用到输入图像上。

机器学习-深度神经网络架构

Sunhen_Qiletian

深度学习----ResNet（残差网络）-彻底改变深度神经网络的训练方式：通过残差学习来解决深层网络退化问题（附PyTorch实现）时间：2025年9月23日 17:37:05 星期二作者：AI技术爱好者 Sunhen_Qiletian

深度神经网络1——梯度问题+标签数不够问题要解决一个复杂问题，可能要训练更深的神经网络，可能会10层及以上，每层包含数百个神经元，成千上万个连接。这样大的神经网络在训练的时候可能会遇到以下问题：

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【机器学习】什么是DNN / MLP（全连接深度神经网络, Deep Neural Network / Multilayer Perceptron）？一句话：MLP 就是由多层“线性加权求和 + 非线性激活”堆起来的网络；层与层之间全连接，没有卷积、注意力或递归结构。

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对于深度神经网络，为了使得训练过程更少遇到极小点，应该采用何种权重初始化策略？在深度神经网络中，权重初始化策略的核心目标是打破对称性、维持信号（前向传播）和梯度（反向传播）的稳定方差，从而避免训练陷入不良的局部极小点（更常见的是鞍点）并加速收敛。以下是为减少陷入不良极小点/鞍点风险而推荐的关键策略：

【深度学习②】| DNN篇本文将系统介绍基于PyTorch的深度神经网络（DNN）相关知识，包括张量的基础操作、DNN的工作原理、实现流程，以及批量梯度下降、小批量梯度下降方法和手写数字识别案例。通过学习，你将掌握DNN的核心概念、PyTorch实操技能，理解从数据处理到模型训练、测试的完整流程，具备搭建和应用简单DNN模型的能力。

【神经网络概述】从感知机到深度神经网络（CNN & RNN）输入矩阵边缘处理：填充 0 -> 宽卷积 v.s. 窄卷积序列到序列模型 (Seq2Seq)词嵌入是自然语言处理（NLP）中用于将文本中的 “词” 转换为低维稠密向量的技术，核心目标是用数值向量表示词的语义信息。在神经网络中，嵌入层（Embedding Layer）的功能就是通过嵌入矩阵将词的索引转换为嵌入向量

OpenCV中超分辨率（Super Resolution）模块类cv::dnn_superres::DnnSuperResImplOpenCV中超分辨率（Super Resolution）模块的一个内部实现类。它属于dnn_superres模块，用于加载和运行基于深度学习的图像超分辨率模型。

深入理解 OpenCV 的 DNN 模块：从基础到实践在计算机视觉领域蓬勃发展的当下，深度学习模型的广泛应用推动着技术的不断革新。OpenCV 作为一款强大且开源的计算机视觉库，其 DNN（Deep Neural Network）模块为深度学习模型的落地应用提供了高效便捷的解决方案。本文将以理论为核心，结合少量关键代码示例，深入解析 OpenCV 的 DNN 模块，助力开发者掌握这一实用工具的精髓。

PyTorch深度神经网络（前馈、卷积神经网络）z ( l ) = W ( l ) ⋅ a ( l − 1 ) + b ( l ) a ( l ) = f l ( z ( l ) ) \begin{aligned} z^{(l)} &= W^{(l)} \cdot a^{(l-1)} + b^{(l)} \\ a^{(l)} &= f_l(z^{(l)}) \end{aligned} z(l)a(l)=W(l)⋅a(l−1)+b(l)=fl(z(l))

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Python----神经网络（基于DNN的风电功率预测）在全球能源转型的浪潮中，风力发电因其清洁和可再生的特性而日益重要。然而，风力发电功率的波动性给电网的稳定运行和能源调度带来了挑战。准确预测风力发电机的功率输出，对于优化能源管理、提高电网可靠性以及促进风能的高效利用至关重要。传统的预测方法在应对风力发电固有的复杂性和非线性时存在局限，因此，利用深度学习等先进人工智能技术，从历史运行数据中学习并预测风功率，已成为一个重要的研究方向。

【秣厉科技】LabVIEW工具包——OpenCV 教程（21）：CUDA 加速方案安装配置 CUDA + cuDNN 环境参考教程：【番外】01：Windows 安装配置 CUDA 和 cuDNN 教程

多巴胺与内啡肽.

OpenCV进阶操作：风格迁移以及DNN模块解析风格迁移（Style Transfer）是计算机视觉领域的一项突破性技术，它通过算法将一幅图像的内容与另一幅图像的艺术风格相结合。这项技术自2015年Gatys等人提出神经网络风格迁移算法以来，在艺术创作、图像处理和移动应用开发等领域获得了广泛应用。

PyTorch 与 TensorFlow 中基于自定义层的 DNN 实现对比两种实现均满足用户对“直接继承核心类 + 使用基础组件”的要求，可根据具体任务选择框架。

毕业设计-基于预训练语言模型与深度神经网络的Web入侵检测系统基于预训练语言模型与深度神经网络的Web入侵检测系统，通过预训练模型CodeBert分词，将分词输入给BiGRU的深度学习模型训练。通过sniff函数实时捕获http流量信息，将流量信息输入给模型进行检测，模型可以检测的类别有SQL注入、XSS、序列化攻击、命令执行攻击、目录遍历攻击五种攻击。当然你也可以替换数据集做更多的类别检测。

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Python----深度学习（基于DNN的吃鸡预测）如何使用 PyTorch 实现一个简单的深度神经网络（DNN）模型，并用于回归任务。该模型通过训练数据集来预测玩家在游戏中的最终排名百分比。代码通过读取数据集、数据处理、模型训练和模型评估等步骤。