神经网络

学好statistics和DS

卷积神经网络中的反向传播卷积神经网络是计算机视觉领域的核心架构，其能力源于通过反向传播算法从数据中自动学习特征的能力。本文将深入探讨卷积层中反向传播的数学原理，揭示网络如何通过梯度下降调整卷积核参数。

【手搓神经网络：从零实现三层BP神经网络识别手写数字】本项目实现了一个基于Python的三层神经网络，用于识别手写数字。系统使用MNIST数据集进行训练，通过反向传播算法更新权重，最终能够准确识别0-9的手写数字。

联邦迁移学习实战：在数据孤岛中构建个性化推荐模型摘要：本文深度解析联邦迁移学习（FedTransfer）在跨机构数据协作中的工程化落地。通过个性化联邦平均算法（pFedMe）与差分隐私的融合设计，在保护用户隐私前提下，实现CTR建模AUC提升0.082，冷启动用户覆盖率提升3.7倍。提供完整的PyTorch联邦训练框架与TensorFlow Privacy隐私保护代码，支持医疗、金融、电商三场景复用，已在某省卫健委联合医院联盟部署，日均处理 federated learning 任务12万次。

神经网络--手机价格分类⼩明创办了⼀家⼿机公司，他不知道如何估算⼿机产品的价格。为了解决这个问题，他收集了多家公司的⼿机销售数据。我们需要帮助小明找出⼿机的功能（例如：RAM等）与其售价之间的某种关系。我们可以使⽤机器学习的⽅法来解决这个问题，也可以构建⼀个全连接的⽹络。需要注意的是: 在这个问题中，我们不需要预测实际价格，⽽是⼀个价格范围，它的范围使⽤ 0、1、2、3 来表示，所以该问题也是⼀个分类问题。

Product Hunt 每日热榜 | 2026-01-09标语：通用数据代理介绍：Livedocs 是一个通用的数据助手，可以进行商务智能、机器学习、构建仪表板以及编写代码和查询（简而言之，它能做一切人类数据科学家能做的事情！）。Livedocs 帮助你迅速理解数据。只需上传 CSV 文件、电子表格或连接你的数据库，然后用简单的英语提问。Livedocs 利用人工智能生成图表、指标和清晰的答案——不需要 SQL、不需要仪表板，也无需复杂的设置。它专为那些需要快速洞察的人设计，无论你是否有技术背景。你只需带上数据，就可以开始提问！

莫非王土也非王臣

卷积神经网络与应用当图片分辨率进一步提高，如600x600的图像各层节点分别为300,200和100则参数个数为 600600300 + 300200+200100 ≈ 1.08亿在图片识别过程中当图片过大时，全连接网络会导致计算速度减慢；过拟合

在 FPGA 上实现并行脉冲神经网络（Spiking Neural Net）这个项目展示了如何在 FPGA 上实现一个并行的脉冲神经网络（Spiking Neural Network, SNN），包括神经元模型、突触模型、学习机制等核心部分，在硬件中用 Verilog 语言进行建模与验证。

超分辨率重建 | CVPR 2024 DarkIR：轻量级低光照图像增强与去模糊模型（代码实践）论文名称：DarkIR: Robust Low-Light Image Restoration论文原文 (Paper)：https://arxiv.org/pdf/2412.13443 官方代码 (Code)：https://github.com/cidautai/DarkIR

基于混合神经网络（CNN-LSTM）的电能扰动信号特征识别MATLAB实现基于混合神经网络（CNN-LSTM）的电能扰动信号特征识别MATLAB实现。这个方案包含信号生成、特征提取、神经网络建模和性能评估的全流程。

驾驶认知的本质：人类模式 vs 端到端自动驾驶在讨论自动驾驶系统时，一个常见的误解是把“开车能力”等同于“驾驶智能”。事实上，人类驾驶与端到端自动驾驶之间的核心差异，并不在于动作精度或感知能力，而在于认知结构与任务管理模式。

【机器学习】人工神经网络（ANN）目录一、引言二、核心原理与生物启发三、核心结构与组件1. 层级结构2. 关键组件四、训练机制：前向传播与反向传播

深度学习之神经网络的构建和实现一、卷积神经网络CNN图象在计算机中是一对按照顺序排列的数字，数字在0~255之间1.卷积层卷积是什么：对图像（不同的窗口数据）和卷积核（一组固定的权重：因为每个神经元的多个权重固定，所以又可以看做一个恒定的滤波器filter）做内积（逐个元素相乘再求和）的操作就是所谓的『卷积』操作，也是卷积神经网络的名字来源。

一只大侠的侠

Python实现TTAO算法：优化神经网络中的时序预测任务时序预测是机器学习领域的核心任务之一，在电力负荷预测、气温变化预估、交通流量分析、金融价格走势判断等工业与科研场景中有着不可替代的应用价值。时序数据的核心特征是强时间依赖性、非线性趋势、局部突变性，这对神经网络的拟合能力和优化效率提出了极高要求。

MindSpore开发之路（二十四）：MindSpore Hub：快速复用预训练模型在上一篇文章中，我们探索了 MindSpore 的 ModelZoo，它像一个庞大的“模型菜谱”集合，为我们提供了各种高质量模型的标准实现代码。这对于学习、复现和进行深度定制非常有帮助。但如果我们的目标是快速将一个成熟的模型应用到某个任务中，有没有比“照着菜谱从零做起”更高效的方式呢？

AI街潜水的八角

基于Pytorch深度学习神经网络MNIST手写数字识别系统源码（带界面和手写画板）第一步：准备数据第二步：搭建模型我们这里搭建了一个LeNet5网络参考代码如下：第三步：训练代码第四步：统计训练过程

云和数据.ChenGuang

人工智能实践之基于CNN的街区餐饮图片识别案例实践街区餐饮场景中，存在大量的菜品图片、门店招牌图片、食材图片等视觉数据。传统人工分类标注效率低、成本高，而卷积神经网络（CNN）作为计算机视觉领域的核心算法，具备强大的图像特征提取与分类能力。

驾驶员行为检测：基于卷积神经网络（CNN）的识别方法数据与完整代码来源目录 💻1. 简要说明该数据集是关于什么的？本主题的重要性2. 关于本项目为什么使用CNN？

辅助学习神经网络系统讲解了神经网络的基础架构、核心组件及其在不同任务中的应用，重点阐述了激活函数、优化器、损失函数与模型训练流程，并结合CNN、RNN、Transformer等模型分析了其设计逻辑与工程实现。

【BruteForce/Pruning】2026年度物理层暴力破解与神经网络剪枝基准索引 (Benchmark Index)为了验证**物理层暴力破解（Physical Brute Force）在高防御节点（Crime City）的穿透效率，以及神经网络（Neural Network）在完全重置（Reboot）后的强化学习（Reinforcement Learning）**曲线，我们整理了 "Benchmark-2026-Force" 核心演进集。

通俗理解经典CNN架构：VGGNet在当今的数字时代，图像识别技术已经渗透到我们生活的方方面面。从智能手机的拍照识别，到自动驾驶汽车的物体检测，再到医疗影像的诊断分析，这些都离不开一种强大的工具——卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）。CNN是深度学习领域的一个核心架构，它模拟了人类视觉系统的处理方式，能够从海量图像数据中自动提取特征，实现高精度的分类和识别。