神经网络

建筑兔零基础人工智能自学记录34|深度学习与神经网络2从生物课上学到的有关神经元、突触的生物神经网络，被模仿出了简化的人工神经网络（ANN,artificial neural network）。

白云千载尽

端到端自动驾驶——cnn网络搭建论文参考：https://arxiv.org/abs/1604.07316 demo今天主要来看一个如何通过图像直接到控制的自动驾驶端到端的项目，首先需要配置好我的仿真环境，下载软件udacity： https://d17h27t6h515a5.cloudfront.net/topher/2016/November/5831f3a4_simulator-windows-64/simulator-windows-64.zip

实时金融信息搜索的新突破：基于大型语言模型的智能代理框架“An Agent Framework for Real-Time Financial Information Searching with Large Language Models”

深度解析 | 2025 AI新突破，物理信息神经网络（PINN）：Nature级顶刊的「科研加速器」，70份源码论文速取！过去一年，物理信息神经网络（PINN，Physics-Informed Neural Networks）以「现象级」姿态席卷科研圈：不仅在NeurIPS、ICML等顶会横扫15%+相关论文，更以流体力学预测、材料逆向设计等突破性成果，连续登上《Nature》正刊及子刊。 👉 它究竟解决了什么痛点？用物理方程给AI戴上“镣铐”，让神经网络从纯数据拟合转向物理规律驱动，一举攻克传统方法三大难题： • 数据饥渴症：仅需1/10样本量即可建模复杂偏微分方程（如Navier-Stokes方程） • 外推黑箱化：通

神经网络：AI的网络神经神经网络（Neural Networks）是深度学习的基础，是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型。它由大量相互连接的节点（称为神经元）组成，能够通过学习数据中的模式来完成各种任务，如图像分类、语音识别、自然语言处理等。

无敌的六边形狗勾战士

Distilling the Knowledge in a Neural Network（提炼神经网络中的知识）蒸馏：把比较不纯净的水，通过加热，凝聚成水蒸气，然后再凝聚成纯净的蒸馏水。知识蒸馏，也是把一个非常大的东西，蒸馏成一个小的，纯净的东西。

python算法(魔法师版)

自动驾驶FSD技术的核心算法与软件实现在当今快速发展的科技领域中，自动驾驶技术已经成为全球关注的焦点之一。其中，“FSD”（Full Self-Driving，全自动驾驶）代表了这一领域的最高目标——让车辆在无需人类干预的情况下完成所有驾驶任务。特斯拉公司推出的FSD系统是目前最具代表性的产品之一，它不仅融合了先进的硬件设备，还依赖于复杂的软件算法来实现环境感知、路径规划和决策控制等功能。

计算机视觉｜ConvNeXt：CNN 的复兴，Transformer 的新对手在计算机视觉领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称 CNN）长期以来一直是核心技术，自诞生以来，它在图像分类、目标检测、语义分割等诸多任务中都取得了令人瞩目的成果。然而，随着 Vision Transformer（ViT）的出现，计算机视觉领域的格局发生了重大变化。ViT 通过自注意力机制，打破了传统卷积神经网络的局部感知局限，能够捕捉长距离依赖关系，在图像分类等任务中展现出强大的性能，迅速成为研究热点。

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Deepseek:物理神经网络PINN入门教程物理信息网络（Physics-Informed Neural Networks, PINN）是一种将物理定律（如偏微分方程、守恒定律等）嵌入神经网络训练过程的深度学习方法。其核心思想是通过神经网络同时拟合观测数据并满足物理约束，从而解决传统数值方法难以处理的高维、噪声数据或复杂边界条件问题。来源：PINN起源于对传统数值方法局限性的改进需求（如网格生成复杂、反问题求解困难），结合了深度学习中的自动微分技术与物理建模思想，2017年由Raissi等人首次提出并应用于流体力学问题。

神经网络|(十二)|常见激活函数前序学习进程中，已经了解到神经网络的实际运算过程找那个，会使用激活函数。相关文章链接包括且不限于：python学智能算法（六）|神经网络算法：BP神经网络算法入门-CSDN博客

神经网络 - 激活函数（Swish函数、GELU函数）Swish 函数是一种较新的激活函数，由 Ramachandran 等人在 2017 年提出，其数学表达式通常为

介绍如何使用生成对抗网络（GAN）和Cycle GAN设计用于水果识别的模型下面将详细介绍如何使用生成对抗网络（GAN）和Cycle GAN设计用于水果识别的模型，我们将使用Python和深度学习框架PyTorch来实现。

第十三站：卷积神经网络（CNN）的优化前言：在上一期我们构建了基本的卷积神经网络之后，接下来我们将学习一些提升网络性能的技巧和方法。这些优化技术包括数据增强、网络架构的改进、正则化技术。

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神经网络架构之transformer目录1.简介：2.模型架构2.1输入部分2.1.1输入部分2.1.2位置编码器2.2 编码器部分2.2.1Self-Attention 结构

从入门-到精通

通过统计学视角解读机器学习：从贝叶斯到正则化正则化是解决机器学习模型过拟合问题的重要方法。过拟合的意思就是模型过度拟合训练数据，导致它在未见过的数据上表现糟糕。我们通常通过在损失函数中加入正则化项来解决这个问题。

机器学习之心

水果识别系统 | BP神经网络水果识别系统，含GUI界面（Matlab）在当今科技迅速发展的背景下，人工智能技术尤其是在图像识别领域的应用日益广泛。水果识别作为其中的一个重要分支，不仅在农业生产中起到提高效率和质量的作用，还在零售、物流等环节中展现出巨大的潜力。传统的水果识别主要依赖于人工经验，这种方式不仅效率低下，而且在准确性和一致性上存在很大的局限性。随着计算机视觉和机器学习技术的进步，利用自动化手段进行水果识别成为了可能。其中，BP（Back Propagation）神经网络作为一种成熟的机器学习模型，已被广泛应用于多个领域的模式识别任务中，包括图像和语音识别。因此，研

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如何计算卷积神经网络每一层的参数数量和特征图大小？在学习卷积神经网络的过程中，对每一层的参数数量和特征图的计算，一直有些疑惑。主要是必须区分一下模型中每一层的参数和特征图大小是两个概念。下面通过一个具体的例子来进行解释。

54、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-15、解释梯度消失和梯度爆炸的问题。

ML.NET库学习020：基于 ML.NET + Tiny Yolo的实时视频流物体检测应用本项目的主要目的是开发一个基于 ML.NET 和 ONNX 模型的实时视频流物体检测应用程序。通过使用摄像头捕获视频流，结合预训练的 Tiny Yolo 或 Custom Vision ONNX 模型，实现对视频流中物体的实时检测和标注。

RNN实现精神分裂症患者诊断（pytorch）RNN（Recurrent Neural Network，循环神经网络）是一种专门用于处理序列数据（如时间序列、文本、语音、视频等）的神经网络。与普通的前馈神经网络（如 MLP、CNN）不同，RNN 具有“记忆”能力，能够利用过去的信息来影响当前的计算结果。