神经网络

云和数据.ChenGuang

机器学习之超参数是什么？超参数 = 训练前由人手动设置、模型自己不会学的参数模型参数（参数）：模型在训练过程中自己学到的东西比如：权重、系数、分割点

程序员小嬛

中科院一区TOP：用于求解偏微分方程的物理信息神经网络前沿创新思路小伙伴们好，我是小嬛。专注于人工智能、计算机视觉、AI大模型领域相关分享研究。【目标检测、图像分类、图像分割、目标跟踪等项目都可做，相关领域论文辅导也可以找我；需要的可联系（备注来意）】

基于 CNN-SE Attention-ITCN 多模态融合的多输入单输出回归预测模型【MATLAB】在时间序列分析与多维特征回归任务中，数据的特征提取能力与时序依赖捕获能力是决定预测精度的两大核心。传统的单一模型（如单纯的 CNN 或 RNN）往往难以平衡局部关联性、通道重要性以及长程时间依赖。本文将深度解析一种融合了卷积神经网络（CNN）、挤压-激励注意力机制（SE Attention）以及改进型时间卷积网络（ITCN）的复合架构，探讨其在多输入单输出（MISO）回归任务中的理论优势。

码农的神经元

CEEMDAN-VMD-Transformer-CNN-BiLSTM 时间序列预测模型完整实战：从双重分解到混合神经网络建模做时间序列预测的时候，我越来越强烈地感受到一件事：很多预测问题，真正难的不是模型不够强，而是原始序列本身就太复杂。

云和数据.ChenGuang

机器学习之预测概率问题我直接给你讲最核心、最本质的原因，保证你一看就懂！你代码里这两行：一个是“做过的题得分”，一个是“没做过的新题得分”，当然不一样！

从 Prompt 到智能体系统：Function Calling、Memory 与 Synthetic RAG 的全栈解析在早期，人们把大模型当成一个“更聪明的搜索引擎”。但随着能力演进，大模型逐渐变成：可编排、可扩展、可训练的计算核心

【大语言模型】揭开指令混合用于大语言模型微调的神秘面纱指令微调能显著提升大语言模型（LLMs）在多种任务上的性能。然而，如何优化用于LLM微调的指令数据集的混合策略，目前仍然缺乏深入理解。本研究将指令分为三大主要类型：NLP下游任务、代码生成和通用对话。我们探索了不同数据集组合的指令微调对LLM性能的影响，并发现某些指令类型对特定应用更有优势，但可能会对其他领域产生负面影响。这项工作为指令混合提供了深入见解，为未来的研究奠定了基础。

第三章：神经网络的史前史[!info] 在上一章的结尾我们提到，统计学习走到了它的天花板：特征工程过于依赖人类专家，维度灾难又限制了其发展规模，在跨领域迁移方面能力不足。因此，要想打破这个天花板，就需要发展出一种能让机器自己从原始数据出发学习特征的方法。其实这种想法，早在 1950 年代就已经有人提出来了——但它在接下来三十年里几乎被遗忘，直到一批不肯放弃的人，在最艰难的时刻坚持了下来。

AdaptiveConv动态权重卷积改进YOLOv26自适应特征提取能力传统卷积神经网络使用固定的卷积核权重进行特征提取,这种静态的特征提取方式在面对多样化的输入内容时缺乏灵活性。为了增强模型的自适应能力,本文介绍一种基于动态权重调整的AdaptiveConv(自适应卷积)改进方法。该方法通过全局上下文信息动态生成通道权重,实现内容自适应的特征提取,显著提升YOLOv26在复杂场景下的检测性能。

段一凡-华北理工大学

【大模型+知识图谱+工业智能体技术架构】~系列文章02：工业知识图谱的构建与知识表示学习方法！！！🏭 本篇深入探讨工业知识图谱的构建方法与知识表示学习技术，带你从零构建可计算、可推理的工业知识网络。

机器学习之心

贝叶斯优化+卷积神经网络+多目标优化+多属性决策！BO-CNN+NSGAII+熵权TOPSIS，附实验报告！在实际工程与科学决策中，常面临两类紧密相关的问题：预测问题：需要从多个输入特征精确预测多个连续输出变量（如产品质量、能耗、排放等）。卷积神经网络（CNN）具备强大的特征提取能力，但其性能依赖超参数（学习率、批大小、正则化系数）的合理选择。贝叶斯优化能高效搜索最优超参数组合。

利用多模态神经影像数据进行阿尔茨海默病分类和检测的可解释性尖峰神经网络框架1、利用尖峰神经网络的框架NeuCube进行阿茨海默症的检测和分类。并将结果和多种传统的机器学习代码进行比较。

OAK中国_官方

在OAK 4 系列上以480帧运行神经网络随着DepthAI 3.4.0版本的发布，我们为OAK 4系列设备引入了一项激动人心的新功能：高帧率（HFR）模式。该功能突破了实时感知的极限，可实现每秒高达480帧的处理速度——同时保持神经网络以同样惊人的速度运行。

基于LSTM神经网络的锂电池SOH估算模型（NASA数据集）【MATLAB】在新能源与储能技术飞速发展的今天，锂离子电池的健康状态（State of Health, SOH）监测成为了电池管理系统（BMS）中至关重要的一环。准确估算SOH不仅能够保障系统的安全运行，还能有效延长电池的整体使用寿命。

基于KAN神经网络的锂电池SOH估算模型（NASA数据集）【MATLAB】摘要：健康状态（State of Health，SOH）是锂电池全生命周期管理的核心指标。本文提出一种基于柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络（Kolmogorov-Arnold Network，KAN）的锂电池SOH估算方法，以NASA电池老化数据集（B0005）为研究对象，通过多项式样条函数逼近非线性映射关系，结合L1/L2正则化与拟牛顿优化算法，实现对电池SOH的高精度估计。文章将从数据处理、网络架构到训练细节进行完整的代码级讲解。

张二娃同学

深度学习入门：YOLOv5 与 Fast R-CNN的认识目标检测难的地方，不只是“能不能识别出来”，还在于“速度、精度和部署成本如何平衡”。YOLOv5 代表单阶段检测思路，强调实时性和工程落地；Fast R-CNN 代表两阶段检测思路，强调候选区域建模和区域级判别。本文从原理、结构、参数、指标和应用场景五个层面展开，对两者做一篇适合初学者阅读、也能直接用于选型参考的对比分析。

郝学胜-神的一滴

激活函数：神经网络的「非线性灵魂」，让模型从“直线”走向“万能”在深度学习的世界里，激活函数是一个看似微小、却决定网络能力的核心组件。很多初学者会问：神经网络层层叠加，难道不是越深层能力越强？答案藏在一个关键逻辑里——没有激活函数，再深的网络，也只是一层线性回归。

郝学胜-神的一滴

深度学习激活函数核心精讲：Sigmoid 原理、推导与工程实践在深度学习的神经网络搭建中，加权求和 + 激活函数是神经元的标准工作流程。激活函数负责为网络引入非线性，让模型具备拟合复杂规律的能力。今天我们从最经典的Sigmoid出发，拆解公式、推导导数、分析缺陷，明确它在工程中的正确用法。

【MySQL基础】（4）：MySQL 数据类型在数据库系统中，数据选型绝非小事，它犹如大厦的基石，对系统性能、资源消耗等多方面有着深远影响。从性能角度来看，精准的数据选型能极大提升系统运行效率。合适的数据类型能让数据在磁盘上的存储更加紧凑，减少I/O操作的次数。当数据量庞大时，若选用了不恰当的类型，比如本可用TINYINT存储的状态位却用了INT，就会使磁盘I/O吞吐量下降，读取相同数量的数据需要更多次I/O操作，拖慢系统速度。而且，在内存中，合适的数据类型有助于提高Buffer Pool缓存命中率。当更多数据能以更小的空间存储在缓存中时，CPU就

AI梯度下降与PyTorch张量操作技术指南AI梯度下降与PyTorch张量操作技术指南