神经网络

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关于神经网络中的激活函数这篇博客主要介绍一下神经网络中的激活函数以及为什么要存在激活函数。首先，我先做一个简单的类比：激活函数的作用就像给神经网络里的 “数字信号” 加了一个 “智能阀门”，让机器能学会像人类一样思考复杂问题。

回归任务和分类任务损失函数详解定义 M S E = 1 n ∑ i = 1 n ( y i − y ^ i ) 2 MSE = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2 MSE=n1i=1∑n(yi−y^i)2

Coovally AI模型快速验证

基于YOLO-NAS-Pose的无人机象群姿态估计：群体行为分析的突破【导读】应对气候变化对非洲象的生存威胁，本研究创新采用无人机航拍结合AI姿态分析技术，突破传统观测局限。团队在肯尼亚桑布鲁保护区对比测试DeepLabCut与YOLO-NAS-Pose两种模型，首次将后者引入野生动物研究。通过检测象群头部、脊柱等关键点（50像素分辨率），YOLO-NAS-Pose在RMSE、PCK、OKS等指标上全面超越实验室常用工具，实现多目标行为动态解析。该技术突破为裂变-融合社会结构的大象群体行为研究提供高精度自动化解决方案，推动无人机生态监测在保护生物学中的应用进程。>>更多资讯

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用“红烧鱼”类比说明卷积神经网络CNN的概念我们用一个生活中的例子——「厨房做红烧鱼」的场景，来类比卷积神经网络中多层卷积核的工作过程。你会发现，卷积层就像厨房里分工明确的厨师团队，逐步处理食材，最终完成一道复杂的菜品。

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Python----目标检测（《SSD: Single Shot MultiBox Detector》论文和SSD的原理与网络结构）标题：SSD: Single Shot MultiBox Detector作者：Wei Liu (UNC Chapel Hill), Dragomir Anguelov (Zoox Inc.), Dumitru Erhan, Christian Szegedy (Google Inc.), Scott Reed (University of Michigan), Cheng-Yang Fu, Alexander C. Berg (UNC Chapel Hill)

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（三）动手学线性神经网络：从数学原理到代码实现线性回归是一种基本的预测模型，用于根据输入特征预测连续的输出值。它是机器学习和深度学习中最简单的模型之一，但却是理解更复杂模型的基础。

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PyTorch 入门学习笔记（数字识别实战）目录一、关于 PyTorch 的一个重要概念——神经网络二、PyTorch 是如何解决问题的（解决案例）

学习threejs，交互式神经网络可视化👨‍⚕️ 主页： gis分享者 👨‍⚕️ 感谢各位大佬点赞👍 收藏⭐ 留言📝 加关注✅! 👨‍⚕️ 收录于专栏：threejs gis工程师

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Python 训练营打卡 Day 33-神经网络1.数据预处理（归一化、转换成张量） 2.模型的定义继承nn.Module类定义每一个层定义前向传播流程 3.定义损失函数和优化器 4.定义训练过程 5.可视化loss过程

基于贝叶斯优化神经网络的光伏功率预测综述贝叶斯优化（Bayesian Optimization, BO）是一种基于概率模型的全局优化方法，特别适用于高成本评估的黑盒函数优化问题。其核心由代理模型和采集函数构成：

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Python----目标检测（《Fast R-CNN》和Fast R-CNN）作者：Ross Girshick机构：Microsoft Research发表时间：2015年论文链接：arXiv:1504.08083

神经网络与深度学习（第二章）（1）数据：模型训练的基本（2）模型：根据任务和数据类型选择合适的模型（3）学习准则：计算损失（4）优化算法：根据损失使用梯度下降or反向传播算法更新模型参数，从而优化模型

安全态势感知中的告警误报思考如果说2020年还是小打小闹，那么2021年无疑是杀疯了，我带着我的误报识别系统和事件专家系统在流量态势感知领域杀疯了。先说说这个误报识别系统，我创新性的定义了灰色事件，认为告警不是非黑即白的，而是需要持续评估的，零信任的风终究是吹到了态势感知，特别适合攻击结果是未知的海量告警。2021年9月26日，我又提交了一篇专利交底书（把第一作者让给领导了，同时也获得了优秀员工的称号），现在也已经审定授权了。实际做的，要比公开专利中的复杂，缺少了自学习引擎，根据用户的处置信息自动处置相似的告警，我看现在基本上各个安

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【深度学习】自编码器：数据压缩与特征学习的神经网络引擎作者选择了由 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 三位大佬撰写的《Deep Learning》(人工智能领域的经典教程，深度学习领域研究生必读教材),开始深度学习领域学习，深入全面的理解深度学习的理论知识。

神经网络与深度学习（第一章）神经网络是实现深度学习的基础技术，深度学习是人工智能的核心领域（1）数据增强；（2）L1 L2正则化；（3）集成学习；（4）早停机制；（5）Dropout

深度学习和神经网络卷积神经网络CNN一种前馈神经网络；受生物学感受野的机制提出专门处理网格结构数据的深度学习模型核心特点：通过卷积操作自动提取空间局部特征（如纹理、边缘），显著降低参数量

BayesFlow：基于神经网络的摊销贝叶斯推断框架贝叶斯推断为不确定性条件下的推理、复杂系统建模以及基于观测数据的预测提供了严谨且功能强大的理论框架。尽管贝叶斯建模在理论上具有优雅性，但在实际应用中经常面临显著的计算挑战：后验分布通常缺乏解析解，模型验证和比较需要进行重复的推断计算，基于仿真的工作流程（如校准、参数恢复、敏感性分析）的计算复杂度极高。这些计算瓶颈长期制约着贝叶斯工作流程的实际部署，直到 BayesFlow 框架的出现为这些问题提供了创新解决方案。

神经网络基础：从单个神经元到多层网络（superior哥AI系列第3期）哈喽！各位AI探索者们！👋 上期我们把数学"怪兽"给驯服了，是不是感觉还挺轻松的？今天我们要进入更刺激的环节——揭开神经网络的神秘面纱！🎭