神经网络

DAY44 简单 CNN首先说清楚：咱们今天学的 CNN（卷积神经网络），核心是让电脑像人一样 “看图片、找特征、认东西”，比如认手写数字、认猫狗。我会用「生活例子 + 极简代码 + 分步解释」的方式讲，保证零基础能懂，理解能力差也别怕，咱们一步一步来。

MindSpore开发之路（十）：构建卷积神经网络（CNN）：核心层详解在前面的文章中，我们已经掌握了MindSpore的基础知识，包括Tensor、nn.Cell、数据处理等。从本篇开始，我们将正式进入激动人心的模型构建部分，首先要学习的就是在计算机视觉（CV）领域大放异彩的——卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）。

Coovally AI模型快速验证

YOLO11算法深度解析：四大工业场景实战，开源数据集助力AI质检落地在工业智造的时代浪潮中，产品质量是企业立足之本。传统缺陷检测依赖人工，效率低、易漏检，成为制约产线自动化升级的瓶颈。如今，随着Ultralytics YOLO11的发布，工业质检正式迈入高精度、高速度、高适应性的AI新阶段。

ResNet50 图像分类完整实战（Notebook Demo + 训练代码）之前做了一个 PyTorch 图像分类项目模板，解决的是「结构怎么搭、流程怎么跑通」的问题。这篇文章，我们往前再走一步 —— 用一个真正常用的模型：ResNet50，把整个图像分类训练流程完整跑一遍。

雍凉明月夜

深度学习网络笔记Ⅰ(CNN)网络学习本质：所有可训练的深度学习网络，不管结构多复杂、应用场景多不同，本质都是 “为了优化参数（W+b），找到输入数据到任务目标的‘更优映射关系’”—— 网络结构只是实现这个目标的 “适配性工具”。

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论文复现-以动物图像分类为例进行多模型性能对比分析论文示例项目流程该项目旨在对动物图像进行分类，并通过对比多种深度学习模型的性能，深入分析不同模型在图像分类任务上的优劣。项目流程可概括为：数据准备、模型构建与训练、性能评估与对比分析、高级可视化分析。

神经网络信息编码技术：与人脑信息处理的差距及超越的替在优势和可能（下）第二节：神经网络用的信息编码技术与人脑信息处理的差距及超越的替在优势和可能一、现有信息编码技术的核心欠缺与不足

大模型应用评估—— 从 BLEU 到 Agent 综合评价随着大语言模型（LLM）的应用形态从简单的文本生成进化为复杂的多轮对话机器人、检索增强生成（RAG）系统以及自主智能体（Agent），开发者面临着一个共同的难题：代码跑通了，但效果怎么测？

神经网络信息编码技术：与人脑信息处理的差距及超越的替在优势和可能（上）生物和硅基计算的关键属性构架第一节：神经网络用的信息编码技术前沿和趋势信息编码是连接生物神经系统与人工类脑智能的桥梁，决定了信息如何被表示、传递和处理。

神经网络前向传播：AI的“消化系统”全解析想象你第一次教孩子认猫：前向传播就是神经网络的这个“看→思考→判断”过程。每个神经元就像舌头上的一个味蕾：

有关LangChain在当今AI技术飞速发展的时代，大型语言模型(LLM)已成为开发者工具箱中的重要组成部分。然而，直接将原生LLM集成到应用程序中会遇到诸多挑战。本文将带你深入了解如何使用LangChain框架接入各种模型，从云端API到本地部署，构建更强大的AI应用。

神经网络的调参顺序很多人在做深度学习实验时，参数也调了，搜索空间也拉满了，但效果就是不稳定。其实问题往往不在“参数不够多”，而在于——调参顺序是乱的。调参不是玄学，而是有优先级和逻辑顺序的。

Welford 算法 | 优雅地计算海量数据的均值与方差在机器学习特征工程或数据分析中，我们经常遇到这样的场景：手头有成百上千个独立的特征文件（CSV、Parquet 或 Numpy 格式），总量达到了几百 GB 甚至 TB 级别。现在需要计算这些特征的全局统计量（平均值、方差、标准差）来进行归一化（Standardization）。然而，开发机内存只有 16GB。如果尝试简单的 pandas.read_csv() 或 numpy.concatenate() 把所有数据读入内存，程序会瞬间 OOM（Out of Memory）崩溃。面对据量 >> 内存的场景，

从单轮问答到连贯对话：RAG多轮对话技术详解你向AI提问：“爱因斯坦的主要贡献是什么？”它准确回答后，你又追问：“他因为这个获得诺贝尔奖了吗？”一个健谈的AI能理解“他”和“这个”的指代，而基础RAG系统却像患了短期失忆——这正是多轮对话技术要解决的核心问题。

002 PyTorch实战：神经网络回归任务 - 气温预测分类任务（如手写数字识别）：回归任务（如气温预测）：💡 通俗理解：输出层：损失函数：评估指标：我们将使用一个模拟的气温数据集，包含：

简单的Python神经网络识别手写数字本文主要介绍了神经网络模型训练的基本步骤，主要使用了PyTorch库，基于Python3的神经网络模型训练。且简要提供了前端GUI操作程序，让训练好的模型得以第一时间发挥作用。最后放有完整源码，可以直接使用，确保放在同一个文件夹里即可。

一招定胜负

神经网络入门神经网络属于机器学习算法的深度学习模块。神经网络的核心思想是模拟人脑神经元的工作模式，进行数据处理与分析。我们先回顾一下逻辑回归模型：对于输入的特征，我们会先进行矩阵运算，再将运算结果映射到sigmoid函数中，最终得到分类结果或对应的概率。

神经网络：教电脑像人脑一样思考生活中的例子 01人脸识别：手机通过你的脸部特征来解锁。生活中的例子 02自动驾驶：汽车识别红绿灯和行人，决定是停还是走。

神经网络反向传播推导笔记 (整理版)这是一份根据你提供的20页手写笔记整理而成的详细文档。我已将你的笔记内容进行了系统化的重组，保留了你对维度变化、求和逻辑以及微观/宏观视角的精彩分析，并在必要处增加了【勘误/补充】以确保数学严谨性。

FINN：FPGA AI 推理新范式 —— 定制化、高性能、量化神经网络编译器框架FINN 是一个由 Xilinx（现 AMD Research）集成通信与 AI 实验室开源的机器学习框架，它提供了一个端到端的方案，用于探索和实现量化神经网络（QNN）在 FPGA 上的高效推理加速器。它不是通用的神经网络加速通用库，而是通过协同设计（co-design）和数据流体系结构生成，为每个网络构建定制的数据流式硬件架构。