神经网络

深度学习——神经网络在当今人工智能蓬勃发展的时代，深度学习和神经网络已经成为最受关注的技术领域之一。从智能手机的人脸识别到自动驾驶汽车的环境感知，从医疗影像分析到金融风险预测，这些技术正在深刻改变我们的生活和工作方式。本文将带您了解深度学习和神经网络的基本概念、发展历程以及它们之间的关系。

先做个垃圾出来………

神经网络（Neural Network, NN）神经网络的基本概念、工作原理、主要类型、应用场景及未来趋势：神经网络（Neural Network, NN）是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，通过互连节点（人工神经元）处理信息。其核心是通过数据学习模式，实现分类、预测和决策功能

爱学习的小道长

神经网络中标量求导和向量求导在神经网络反向传播过程中 loss = [loss₁,loss₂, loss₃]，为什么 ∂loss/∂w

向左转,　向右走ˉ

神经网络显存占用分析：从原理到优化的实战指南在深度学习训练中，“显存爆炸”（Out-of-Memory, OOM）是每个研究者或开发者都可能遇到的“噩梦”。明明模型结构设计合理，数据预处理也没问题，却在训练时突然弹出“CUDA out of memory”错误——这往往意味着显存占用超出了GPU的容量。本文将从显存的底层逻辑出发，拆解神经网络显存的核心消耗点，并结合实战经验分享优化策略，帮助你彻底搞懂显存管理，告别OOM困扰。

使用 TensorBoardX 实现 PyTorch 神经网络可视化：从入门到进阶在深度学习模型的开发过程中，可视化工具扮演着至关重要的角色。它不仅帮助我们理解模型结构、训练过程和特征提取机制，还能显著提升调试效率和模型优化能力。TensorBoard 是 Google 为 TensorFlow 提供的可视化工具，而 TensorBoardX 则是为 PyTorch 用户量身打造的兼容性工具，它不仅支持多种数据类型的可视化，还能够无缝对接 TensorBoard 的强大功能。

重启的码农

llama.cpp 分布式推理介绍(5) RPC 通信协议在上一章中，我们探索了 RPC 服务器 (rpc_server)，它是我们远程计算架构中强大的“执行者”。我们现在已经认识了客户端的“遥控器”和服务器端的“执行者”。但是，它们之间是如何沟通的呢？它们说的是同一种“语言”吗？如果客户端想让服务器分配内存，它应该如何表达？

重启的码农

llama.cpp 分布式推理介绍(6) 张量序列化 (rpc_tensor)在上一章 RPC 通信协议](05_rpc_通信协议_.md 中，我们学习了客户端和服务器之间沟通的“语言”规则。我们知道，当客户端要执行一个复杂的计算图时，它会发送一个 RPC_CMD_GRAPH_COMPUTE 命令，并附带上计算图的数据。

钮钴禄·爱因斯晨

AIGC浪潮下，风靡全球的Mcp到底是什么？一文讲懂，技术小白都知道！！个人主页-爱因斯晨文章专栏-AIGC最近发现一个巨牛的人工智能的学习网站，给大家分享一下~可点击下方链接查看！

学行库小秘

基于门控循环单元的数据回归预测 GRU一、作品详细简介1.1附件文件夹程序代码截图学行库小秘_CSDN博客编辑https://blog.csdn.net/weixin_47760707?spm=1000.2115.3001.5343

重启的码农

llama.cpp 分布式推理介绍(4) RPC 服务器 (rpc_server)在前一章远程过程调用后端 (RPC Backend) 中，我们学习了客户端的“遥控器”——RPC Backend。我们知道了如何创建它来向远方发送指令。但是，这个遥控器按下的信号，究竟是被谁接收和执行的呢？

重启的码农

llama.cpp 分布式推理介绍(3) 远程过程调用后端 (RPC Backend)在上一章中，我们学习了后端注册机制 (Backend Registration)，了解了 GGML 框架如何像发现插件一样，知道 “RPC” 这种后端类型的存在。结合第一章远程计算设备 (RPC Device)的知识，我们现在已经能在本地创建一个指向远程服务器的“快捷方式”了。

【论文阅读】SIMBA: single-cell embedding along with features（1）代码地址：https://github.com/pinellolab/simba当前大多数单细胞分析流程仅限于细胞嵌入，并且严重依赖聚类方法，而缺乏显式建模不同特征类型之间相互作用的能力。此外，这些方法往往针对特定任务进行定制，因为不同的单细胞问题通常以不同方式被提出。

重启的码农

llama.cpp 分布式推理介绍(2) 后端注册机制 (Backend Registration)在上一章中，我们学习了远程计算设备 (RPC Device) 的概念，它就像是远程服务器在本地的一个“快捷方式”或“代理”。我们学会了如何使用 ggml_backend_rpc_add_device 来创建一个这样的设备。

重启的码农

llama.cpp 分布式推理介绍(1) 远程计算设备 (RPC Device)在本系列教程中，我们将一步步揭开 ggml-rpc 的神秘面紗。作为开篇，我们首先来认识整个系统的基石——远程计算设备 (RPC Device)。

敬往事一杯酒哈

第7节神经网络pytorch官网网站卷积层：Conv2d — PyTorch 2.8 documentationnn.Conv2d：是一个类，继承自torch.nn.Module。它是一个可学习的模块，包含了卷积操作所需的可学习参数（权重weight和偏置bias ，默认有偏置），并且将卷积操作封装成一个具有状态的对象。在使用时，需要先实例化一个nn.Conv2d对象，然后将输入数据传入该对象进行计算。而torch.nn.functional.conv2d：是一个函数。它只是单纯地执行卷积计算，没有内部状态，不包含可学

python基于机器学习进行数据处理与预测（火灾的三因素回归问题）目录1.前言2.SVM3.神经网络 DNN4.随机森林5.总结生活中有很多事情，有因果关系，但关系不明显。

深度学习——常见的神经网络前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）是最基础、最常见的人工神经网络结构。其核心思想是：信息从输入层开始，经过若干个隐藏层的非线性变换，最终到达输出层，且信号只沿单向传播，不会形成循环。因此，FNN 又常被称为多层感知机（MLP, Multi-Layer Perceptron）。

如何构建一个神经网络？从零开始搭建你的第一个深度学习模型在深度学习的海洋中，神经网络就像一艘船，承载着数据的流动与特征的提取。而构建一个神经网络，就像是在设计这艘船的结构。本文将带你一步步了解如何使用 PyTorch 构建一个完整的神经网络模型，涵盖网络层的组织、前向传播与反向传播的机制，以及最终的模型训练过程。

学行库小秘

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为什么神经网络在长时间训练过程中会存在稠密特征图退化的问题在深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）中，特别是在卷积神经网络（CNNs）和视觉Transformer（ViT）等模型中，特征图（feature maps）是网络内部表示数据的关键结构。稠密特征图（dense feature maps）通常指那些在网络深层中高度集成的、包含丰富局部和全局信息的特征表示，尤其在自监督学习（如DINO系列）或密集连接网络（如DenseNet）中常见。随着训练过程的延长（长时间训练），网络可能会出现“稠密特征图退化”（dense feature