深度学习

medicalgpt项目深入发掘方向你的思路完全正确，这是大模型实习/项目中最核心、最具说服力的准备思路——用标准化测评指标量化实验效果，把“主观改进”转化为“客观数值提升”，面试官会非常认可这种落地性强、有数据支撑的项目经历。

图神经网络分享系列-GGNN(GATED GRAPH SEQUENCE NEURAL NETWORKS)(三)目录七、相关研究八、讨论GG-NN模型学到了什么？逻辑推理与模型学习的对比任务编码与背景知识实验结果与局限性

机器学习（Machine Learning）系列3Blue1Brown-深度学习之人工神经网络 3Blue1Brown-深度学习之梯度下降法

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AI大模型-深度学习-循环神经网络RNN-编码器和解码器为避免一学就会、一用就废，这里做下笔记本文内容紧承前文-循环神经网络RNN，欲渐进，请循序编码器-解码器是一种用于处理序列到序列转换的神经网络架构。它将一个领域的数据（如文本、图像）编码为中间表示，再解码为另一个领域的数据。

基于合成错误增强的医学图像分割标签精修网络/文献速递-基于人工智能的医学影像技术2026.1.23本文提出一种新颖的标签精修网络，通过生成逼真的合成结构错误并结合标签外观模拟网络，隐式编码标签结构信息，显著改善了气道和脑血管等树状结构医学图像的分割精度和完整性，尤其在纠正不连续性和缺失末端分支方面表现出色。

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深度学习|李哥考研4图片分类比较详细说明CrossEntropyLoss()交叉熵损失函数，用于多分类任务，功能： 1.能够计算预测值与真实值之间的差异 2.衡量模型分类的准确性 3.为反向传播提供梯度信号

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VLLM部署全部参数详解及其作用说明VLLM（Very Large Language Model）是近年来在大语言模型部署领域备受关注的技术之一。它通过高效的内存管理和推理优化，显著提升了大规模语言模型的部署效率和性能。本文将详细介绍VLLM部署时涉及的所有参数，并解释每个参数的作用，帮助开发者更好地理解与配置。

SE Block(Squeeze and Excitation Block)SE Block本名Squeeze and Excitation Block，是JieHu等人在2019年提出来的一种通道注意力机制模块。它主要的核心就是让神经网络自己关注比较重要的通道，并且抑制不重要的通道

深度学习里程碑：ResNet（残差网络）从理论到实战全解析在 2015 年之前，深度学习界普遍认为“网络越深，效果越好”。然而，当研究人员尝试将网络堆叠到 20 层甚至 50 层时，发现准确率反而下降了。这并不是由于过拟合，而是退化问题（Degradation Problem）。

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完整的“RNN + jieba 中文情感分析”项目之一：终极版现在我们将系统全面升级为超大规模、高可用、自愈型 AI 推理平台，新增以下企业级能力：✅ Triton Inference Server 分布式推理（支持模型 ensemble + 动态批处理） ✅ Sentry 错误追踪（实时捕获异常 + 性能问题） ✅ 自动模型回滚（基于 A/B 测试指标 + 健康检查） ✅ 服务网格集成（Istio 流量管理）

PyTorch实战：CNN实现CIFAR-10图像分类的思路与优化在掌握了卷积神经网络（CNN）的基本组件（如卷积层、池化层）之后，最好的学习方式就是通过一个完整的项目来巩固知识。本文将带领大家梳理使用 PyTorch 框架，从零开始构建一个卷积神经网络，并在经典的 CIFAR-10 数据集上进行训练和测试，最终完成一个图像分类任务的完整思路。

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深度学习初认识深度学习是机器学习的一个分支，核心是用 “多层神经网络” 模仿人脑神经元的工作方式，让计算机从大量数据里自动学规律，不用人工手动设置规则。

图像生成 Stable Diffusion模型架构介绍及使用代码附数据集批量获取Diffusion，也就是扩散的意思。Diffusion模型是一种受到非平衡热力学启发，定义马尔科夫链的扩散步骤，向数据添加噪声，学习逆扩散过程，从噪声中构建样本。最初设计用于去噪，训练时间越长，降噪越逼真。

努力毕业的小土博^_^

【AI课程领学】第十二课 · 超参数设定与网络训练（课时1）网络超参数设定：从“要调什么”到“怎么系统地调”（含 PyTorch 可复用模板）【AI课程领学】第十二课 · 超参数设定与网络训练（课时1）网络超参数设定：从“要调什么”到“怎么系统地调”（含 PyTorch 可复用模板）

模式识别与机器学习复习笔记（下-深度学习篇）本文是国科大《模式识别与机器学习》课程的简要复习，基于课件然后让ai帮忙补充了一些解释。本文是第十三章，是最后一章。本文章更多是对于课件的知识点的记录总结，找了点例题和讲解，建议结合其他资料或者课件来看。

周报——2026.1.19-1.25DL-FWI实验论文

数字孪生应用于特种设备领域的技术难点数字孪生应用于特种设备领域的技术难点一、数据采集与感知层的难点二、建模与仿真层的难点三、系统集成与实时性难点四、安全、合规与运维难点五、应对策略与发展方向典型应用场景示例: