神经网络

人机与认知实验室

人、机、环境中各有其神经网络系统人类的大脑和神经系统是非常复杂的神经网络，它由数十亿个神经元组成，负责感知、思考、学习、记忆和决策等一系列功能。人的神经网络系统可以分为几大部分：

ELM分类-单隐藏层前馈神经网络（Single Hidden Layer Feedforward Neural Network, SLFN）极限学习机（Extreme Learning Machine，简称ELM）是一种单隐藏层前馈神经网络（Single Hidden Layer Feedforward Neural Network, SLFN）的快速学习算法。与传统的神经网络训练方法不同，ELM在训练过程中随机初始化隐藏层权重和偏置，然后通过最小二乘法（Least Squares Method）直接计算输出权重，极大地加快了训练速度。ELM由于其简单、高效和良好的泛化能力，在各种分类和回归任务中得到了广泛应用。

Python从0到100（七十八）：神经网络--从0开始搭建全连接网络和CNN网络前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程！

基于MATLAB的图像增强视觉是人类获取外界信息的重要途径之一，但在图像采集过程中，受到多种因素的影响。例如，拍摄设备的硬件条件会限制图像质量。一些低端相机可能存在传感器性能不佳、镜头分辨率低等问题，导致拍摄出的图像存在亮度不足、对比度差或者边缘模糊等情况。拍摄条件也对图像质量有重要影响。在不良的光照条件下，如阴天、夜晚或室内光线昏暗的环境中，拍摄的图像可能会过暗，无法清晰地呈现物体的细节。此外，拍摄角度、距离以及环境中的干扰因素（如雾气、灰尘等）也可能导致图像质量下降。

机器学习之心

LSTM-SVM时序预测 | Matlab基于LSTM-SVM基于长短期记忆神经网络-支持向量机时间序列预测1.LSTM-SVM时序预测 | Matlab基于LSTM-SVM基于长短期记忆神经网络-支持向量机时间序列预测（完整源码和数据)； 2.数据集为excel，单列时间序列数据集，运行主程序main.m即可，其余为函数文件，无需运行； 3.优化参数为神经网络的权值和偏置，命令窗口输出RMSE、MAPE、MAE、R2等评价指标； 4.运行环境Matlab2023b及以上； 5.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

SVM分类-支持向量机（Support Vector Machine）SVM分类（支持向量机分类）是一种基于**支持向量机（Support Vector Machine, SVM）**的监督学习算法，广泛应用于分类和回归分析。SVM通过在高维空间中寻找最佳分隔超平面，将不同类别的数据样本进行有效区分。其核心思想是最大化类间边界（Margin），以提高模型的泛化能力和鲁棒性。

物理信息神经网络（PINN）八课时教案物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks，简称PINN）是一种将物理定律融入神经网络训练过程中的先进方法。与传统的神经网络不同，PINN不仅依赖于数据驱动的学习，还通过将偏微分方程（PDEs）等物理约束条件纳入损失函数，实现对物理现象的精准建模和预测。

乳腺癌多模态诊断解释框架：CNN + 可解释 AI 可视化论文：Enhancing Breast Cancer Diagnosis in Mammography: Evaluation and Integration of Convolutional Neural Networks and Explainable AI

深度学习领域的主要神经网络架构综述深度学习作为人工智能的重要分支，近年来取得了显著的进展。不同的神经网络架构在各自的应用领域展现出独特的优势。本文将系统总结当前深度学习领域的主要神经网络架构，介绍各架构下的代表性模型，分析它们的优缺点，并举例说明其应用案例。

基于CNN-BiLSTM-selfAttention混合神经网络的多分类预测【MATLAB】在深度学习中，不同神经网络架构的组合往往可以实现更强大的表现。将卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和自注意力机制（Self-Attention）结合在一起，可以充分发挥三者的优势。这种混合网络在自然语言处理、时间序列分析等领域的多分类预测中表现卓越。本文将详细介绍该混合网络的原理、结构以及其实现。

基于LSTM长短期记忆神经网络的多分类预测【MATLAB】在深度学习中，长短期记忆网络（LSTM, Long Short-Term Memory）是一种强大的循环神经网络（RNN）变体，专门为解决序列数据中的长距离依赖问题而设计。LSTM因其强大的记忆能力，广泛应用于自然语言处理、时间序列分析和语音识别等任务中。本文将详细介绍LSTM的原理、结构以及其在多分类预测中的实现。

YOLO系列正传（三）神经网络的反向传播（back propagation）与公式推导YOLO系列基础合集——小白也看得懂的论文精解-CSDN博客YOLO系列正传（一）类别损失与MSE损失函数、交叉熵损失函数-CSDN博客

多兴趣召回——胶囊网络的原理解析胶囊网络由 Hinton 等人提出，主要用于解决卷积神经网络在图像处理中的姿态信息丢失问题。在推荐系统中，胶囊网络的结构和动态路由机制可以很好地适用于从复杂的用户行为数据中提取多个兴趣点。

【大语言模型】ACL2024论文-30 探索语言模型在文本分类中的伪相关性：概念层面的分析【大语言模型】ACL2024论文-30 探索语言模型在文本分类中的伪相关性：概念层面的分析探索语言模型在文本分类中的伪相关性：概念层面的分析 https://arxiv.org/pdf/2311.08648

橙子小哥的代码世界

【计算机视觉CV-图像分类】06 - VGGNet的鲜花分类实现：从数据预处理到模型优化的完整实战！引言VGGNet概述VGGNet的网络架构基于预训练VGGNet的五类鲜花分类实现4.1 数据准备与预处理

卷积神经网络-填充+步长n×n的图像 * f×f的图像 = （n-f+1）×（n-f+1） f通常为奇数(会有中心点+ 好填充) 缺点： 1.多次卷积图像会变小 2.边缘的像素点在f×f的卷积中覆盖的比较少，而中间的像素点会被多次覆盖到-》会丢失图像的边缘位置的信息

如何创建属于自己的大语言模型：从零开始的指南随着人工智能的快速发展，大语言模型（LLM）在各种场景中表现出了卓越的能力，例如文本生成、对话交互和内容总结等。虽然市场上已有诸如 OpenAI 的 GPT、Google 的 Bard 等强大的模型，但打造一个属于自己的 LLM 仍有以下独特价值：

【项目实战】ISIC 数据集上的实验揭秘：UNet + SENet、Spatial Attention 和 CBAM 的最终表现“听说有人用UNet找到了CT里的小肿块，也有人用它画了比自己还帅的自拍照。于是我想，UNet这么万能，是不是还能帮我找到我丢的袜子？”

老板多放点香菜

AI、大数据、机器学习、深度学习、神经网络之间的关系大数据与机器学习的相互促进：大数据为机器学习提供了充足的训练数据，而机器学习算法则能够从大数据中发现潜在的模式和规律，提高数据的应用价值。

图学习的小张

论文笔记：是什么让多模态学习变得困难？直观上，多模态网络接收更多的信息，因此它应该匹配或优于其单峰网络。然而，最好的单模态网络往往优于多模态网络。这种观察在不同的模态组合以及不同的视频分类任务和基准上是一致的。如表一所示：