神经网络

落地 dnn对象检测"C:\opencv\opencv\sources\samples\dnn\models.yml"下载opencv的深度模型框架，例如 caffe，copyMobileNetSSD_deploy.prototxt和MobileNetSSD_deploy.caffemodel所在的位置，其中prototxt需要后面生成，这两个文件用于std::string model_text_file和std::string modelFile的读取。

深度学习 Pytorch 神经网络的损失函数本节开始将以分类神经网络为例，展示神经网络的学习和训练过程。在介绍PyTorch的基本工具AutoGrad库时，我们系统地介绍过数学中的优化问题和优化思想，我们介绍了最小二乘法以及梯度下降法这两个入门级优化算法的具体操作，并使用AutoGrad库实现了他们。接下来，我们将从梯度下降法向外拓展，介绍神经网络的损失函数、常用优化算法等信息，实现神经网络的学习和迭代。本节主要讲解神经网络常用的损失函数，并在PyTorch中实现这些函数。

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动手学深度学习-卷积神经网络-3填充和步幅目录填充步幅小结在上一节的例子（下图）中，输入的高度和宽度都为3，卷积核的高度和宽度都为2，生成的输出表征的维数为2×2。正如我们在上一节中所概括的那样，假设输入形状为nh×nw，卷积核形状为kh×kw，那么输出形状将是(nh−kh+1)×(nw−kw+1)。因此，卷积的输出形状取决于输入形状和卷积核的形状。

「AI学习笔记」深度学习的起源与发展：从神经网络到大数据（二）深度学习（DL）是现代人工智能（AI）的核心之一，但它并不是一夜之间出现的技术。从最初的理论提出到如今的广泛应用，深度学习经历了几乎一个世纪的不断探索与发展。今天，我们一起回顾深度学习的历史，看看它如何从简单的神经网络起步，一步步发展成今天改变世界的技术。

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神经网络梯度爆炸的原因及解决方案权重初始化不当权重初始化是神经网络训练的重要步骤之一。如果权重初始化过大，那么在反向传播过程中，梯度的计算会受到很大的影响，容易导致梯度爆炸。例如，如果权重由标准正态分布初始化，其期望数量级为1，那么在多层传播后，梯度值可能会变得非常大。

DeepSeek大模型技术解析：从架构到应用的全面探索在人工智能领域，大模型的发展日新月异，其中DeepSeek大模型凭借其卓越的性能和广泛的应用场景，迅速成为业界的焦点。本文旨在深入剖析DeepSeek大模型的技术细节，从架构到应用进行全面探索，以期为读者提供一个全面而深入的理解。官网：https://www.deepseek.com/

神经网络的通俗介绍人工神经网络，是一种模仿人类大脑工作原理的数学模型。人类的大脑是由无数的小“工作站”组成的，每个工作站叫做“神经元”。这些神经元通过“电线”互相连接，负责接收、处理和传递信息。

【PyTorch】5.张量索引操作目录1. 简单行、列索引2. 列表索引3. 范围索引4. 布尔索引5. 多维索引个人主页：Icomi在深度学习蓬勃发展的当下，PyTorch 是不可或缺的工具。它作为强大的深度学习框架，为构建和训练神经网络提供了高效且灵活的平台。神经网络作为人工智能的核心技术，能够处理复杂的数据模式。通过 PyTorch，我们可以轻松搭建各类神经网络模型，实现从基础到高级的人工智能应用。接下来，就让我们一同走进 PyTorch 的世界，探索神经网络与人工智能的奥秘。本系列为PyTorch入门文章，若各位大佬想持续跟进，欢

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DBO朴素贝叶斯分类预测matlab代码蜣螂优化算法（Dung Beetle Optimizer，简称 DBO）是于 2022 年末提出的一种新型群智能优化算法。该算法的灵感主要来源于蜣螂的滚球、跳舞、觅食、偷窃以及繁殖等行为。

【现代深度学习技术】深度学习计算 | 参数管理【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈PyTorch深度学习 ⌋ ⌋ ⌋ 深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据分析、科学探索等领域都取得了很多成果。本专栏介绍基于PyTorch的深度学习算法实现

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【PyTorch】6.张量形状操作：在深度学习的 “魔方” 里，玩转张量形状目录1. reshape 函数的用法2. transpose 和 permute 函数的使用4. squeeze 和 unsqueeze 函数的用法

神经网络|(一)加权平均法，感知机和神经元从这篇文章开始，将记述对神经网络知识的探索。相关文章都是学习过程中的感悟和理解，如有雷同或者南辕北辙的表述，请大家多多包涵。

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探索与创新：DeepSeek R1与Ollama在深度研究中的应用在当今信息爆炸的时代，获取和处理信息的能力变得至关重要。特别是在学术和研究领域，如何有效地进行深度研究是一个亟待解决的问题。最近，一个名为DeepSeek R1的模型结合Ollama平台提供了一种创新的解决方案。本文将分析并解构这一新兴的研究工具，探讨其如何通过自动化流程提高研究效率，并讨论其开源性质对学术社区的意义。

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DBO优化LSBoost回归预测matlab本 Matlab 代码聚焦于基于蜣螂优化算法（Dung Beetle Optimizer，简称 DBO）的 LSBoost 回归预测。DBO 是一种在 2022 年底新提出的群智能优化算法，其灵感源自蜣螂的滚球、跳舞、觅食、偷窃以及繁殖等行为。数据来源数据采用 Excel 格式的股票预测数据。为保证模型的有效性与泛化能力，数据集按 8：1：1 的比例，精心划分为训练集、验证集和测试集。代码结构模块化设计：代码依据功能模块划分，清晰涵盖数据准备、参数设置、算法处理以及结果展示等部分。这一设计极大地提

【现代深度学习技术】深度学习计算 | 层和块【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈PyTorch深度学习 ⌋ ⌋ ⌋ 深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据分析、科学探索等领域都取得了很多成果。本专栏介绍基于PyTorch的深度学习算法实现

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