神经网络

算法与编程之美

探究pytorch中多个卷积层和全连接层的输出方法1 问题问题1: 多个卷积层连续输出方法问题2: 多个卷积层加上多个全连接层的输出方法。2 方法问题1: 多个卷积层连续输出方法

深度学习_神经网络中最常用的学习率优化算法在梯度下降中加入“惯性”思想，让参数更新时考虑过去的方向，从而加快收敛、减少震荡。vt=βvt−1+(1−β)∇θJ(θt)v_t = \beta v_{t-1} + (1 - \beta) \nabla_\theta J(\theta_t)vt=βvt−1+(1−β)∇θJ(θt)

基于MATLAB实现粒子群优化（PSO）优化BP神经网络参考代码利用PSO优化Bp算法 www.youwenfan.com/contentcsl/79536.html

Learn Beyond Limits

Data Mining Tasks｜数据挖掘任务-----------------------------------------------------------------------------------------------

ResNetLayer 类这段代码定义了一个 ResNetLayer 类，是 ResNet 网络结构中的一个“层级模块（stage）”，即由多个 ResNetBlock 堆叠而成的层。我来帮你逐行详细解释代码逻辑和设计思路👇：

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F045 vue+flask棉花病虫害CNN识别+AI问答知识neo4j 图谱可视化系统深度学习神经网络文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片关注B站，有好处！ B站号：麦麦大数据

能来帮帮蒟蒻吗

深度学习（2）—— 神经网络与训练想象一下，你的大脑里有860亿个"快递站点"——神经元。每个站点长得像个怪异的树杈子：中间一个圆鼓鼓的细胞体（像个仓库），顶上分叉出无数"树枝"（树突），底下一根长长的"传送带"（轴突）。当神经元"兴奋"时，它会做一件超酷的事：从传送带末端喷出一堆化学物质（神经递质），像快递包裹一样，扔给下一个站点的树枝。这些包裹可不是乱飞的——它们有"重量"，有的兴奋（"快开门！营业啦！"），有的抑制（"关门下班！"）。

【链式法则】神经网络中求导时w既是常数也是自变量的辨析（能否对常数求导？）在学习反向传播的过程中，对于如下这一步：我有了些问题，可以在上图中看到，xk和Oj之间还有一个wjk，而xk是等于求和Ojwjk这些的。那么我想，是否可以把dxk/dOj变为dxk/dwjk * dwjk/dOj（为方便没用δ）？由此，我开始了思考。

深度学习_神经网络_损失函数基础损失函数（Loss Function）用于衡量模型预测值与真实值之间的差距。它是模型训练中优化器（如 SGD、Adam）调整参数的依据。

伪装图像生成之——GAN与Diffusion图像生成是人工智能领域的核心研究方向之一，其目标是让模型学会“创造”逼真的图像，而不仅仅是识别或分类。近年来，生成模型广泛应用于艺术创作、虚拟场景、医学影像合成、图像修复、图像风格迁移，以及特殊任务如伪装图像生成（Camouflage Image Generation）。

深度学习：从零开始手搓一个浅层神经网络（Single Hidden Layer Neural Network）本文带你一步步用 Python 实现一个最基础的神经网络模型，理解前向传播、反向传播、梯度下降等核心概念，真正“动手”掌握深度学习的本质。

麻雀无能为力

现代卷积神经网络书中使用pytorch框架直接实现了这个网络vgg网络中使用了vgg块，vgg快中可以自定义卷积层数和输出通道，书中使用循环实现vgg块，可以很方便的定义这些参数。

合天网安实验室

深度学习模型CNN识别恶意软件给组里的本科生讲一讲恶意软件，以及如何识别恶意软件。注：这里写得很简陋，只挑笔者不熟悉的部分写，具体学习还是得详看官方文档。

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进击的炸酱面

第五章神经网络神经网络是模拟人脑神经系统的计算模型，由大量简单的处理单元（神经元）相互连接而成。它能通过学习数据自动调整参数，完成分类、预测等任务。

【论文阅读】Towards Fair Federated Learning via Unbiased Feature Aggregation为了解决联邦学习中的不公平（偏见）问题，论文提出了FedUFA，首个支持异构模型架构的公平联邦学习框架。该方法通过服务器端的无偏特征聚合机制，利用知识蒸馏和对抗训练消除客户端特征中的敏感属性信息，并且无需访问原始数据。

神经网络—— 学习与感知器（细节补充）逻辑回归是机器学习中经典的二分类算法，虽然名字含“回归”，但本质是通过线性模型+非线性激活函数实现分类。下面从核心原理、公式推导到参数优化进行详细讲解：

平和男人杨争争

SNN(TTFS)论文阅读——LC-TTFS论文的最终数学目标是证明：在 LC−TTFSLC-TTFSLC−TTFS 算法的约束下，ANN 和 SNN 之间存在一个完美的、逐层传递的映射关系。

这儿有一堆花

向工程神经网络对二进制加法的巧妙解决方案当研究者把“二进制加法”这个小学算术题交给一个小小的前馈神经网络时，意外发生了：模型并没有死记硬背，而是自发“长”出了类似半加器 / 全加器的内部结构。把它剖开看，就像用示波器探针扎进电路板：某些隐层单元趋近 XOR（求和位），另一些单元近似 AND/OR（进位位）。这篇文章尝试用一种直白、可复现实验的方式，把这段“神经网络学会加法”的故事讲清楚，并把“它是怎么做到的”一步步逆向出来。

撬动未来的支点

【AI】拆解神经网络“技术高墙”：一条基于“根本原理-补丁理论-AI部署”哲学的学习路径学习一项理论或技术既要钻研细节，也要总体把握脉络方向，明确自己要朝那个方向前进，否则容易走弯路，人生苦短，早学懂早打好基础，就会有更多时间去做一些创新的工作。下面进入正文：