神经网络

神经网络问题之二：梯度爆炸（Gradient Explosion）梯度爆炸（Gradient Explosion）是神经网络训练过程中常见的一个问题，它指的是在反向传播过程中，梯度值变得非常大，超出了网络的处理范围，从而导致权重更新变得不稳定甚至不收敛的现象。

神经网络问题之：梯度不稳定梯度不稳定是深度学习中，特别是在训练深度神经网络时常见的一个问题，其本质涉及多个方面。梯度不稳定问题的根本原因在于深度神经网络的结构和训练过程中的一些固有特性。随着网络层数的增加，梯度在反向传播过程中会逐层累积变化，这种变化可能导致梯度消失或梯度爆炸。

量子神经网络感知机只是一个神经元，若有多个神经元共同作用，则构成神经网络。目前，最常见的量子神经网络模型为基于参数化量子线路的量子神经网络，该模型用参数化量子线路代替神经网络结构，使用经典优化算法更新参数化量子线路的参数。

代码不行的搬运工

神经网络12-Time-Series Transformer (TST)模型Time-Series Transformer (TST) 是一种基于 Transformer 架构的深度学习模型，专门用于时序数据的建模和预测。TST 是 Transformer 模型的一个变种，针对传统时序模型（如 RNN、LSTM）在处理长时间依赖、复杂数据关系时的限制而提出的。其设计灵感来自于 Transformer 在自然语言处理（NLP）领域的成功应用，尤其是在捕捉序列中的长期依赖关系方面的表现。

秀儿还能再秀

神经网络（系统性学习三）：多层感知机（MLP）相关文章：神经网络中常用的激活函数神经网络（系统性学习一）：入门篇神经网络（系统性学习二）：单层神经网络（感知机）

老艾的AI世界

AI翻唱神器，一键用你喜欢的歌手翻唱他人的曲目（附下载链接）最近，“AI孙燕姿”翻唱众多明星的歌曲在各大网络平台上走红，其作品不仅累积上千万的播放量，在科技圈和音乐圈也都引发了热议，歌手孙燕姿在社交平台发文回应称：人类无法超越AI技术已指日可待，凡事皆有可能，凡事皆无所谓。伴随歌迷的呼声，“AI周杰伦”“AI陈奕迅”等一众AI歌手相继诞生

【大语言模型】ACL2024论文-19 SportsMetrics: 融合文本和数值数据以理解大型语言模型中的信息融合https://arxiv.org/pdf/2402.10979SportsMetrics: 融合文本和数值数据以理解大型语言模型中的信息融合

基于 BP 神经网络整定的 PID 控制基于 BP 神经网络整定的 PID 控制是一种结合了经典 PID 控制和 BP（反向传播）神经网络的自适应控制方法。在这种方法中，神经网络用于在线调整 PID 控制器的参数（比例增益 KpK_pKp，积分增益 KiK_iKi 和微分增益 KdK_dKd）。神经网络通过学习系统的误差信号，自动调节 PID 参数，从而优化控制性能，尤其是在面对非线性、时变或复杂系统时。

【论文复现】神经网络的公式推导与代码实现📝个人主页🌹：Eternity._ 🌹🌹期待您的关注 🌹🌹Learning representations by back-propagating errors

【大语言模型】ACL2024论文-18 MINPROMPT：基于图的最小提示数据增强用于少样本问答MINPROMPT：基于图的最小提示数据增强用于少样本问答本文提出了MINPROMPT，一个用于开放域问答（QA）任务的最小数据增强框架，旨在通过近似图算法和无监督问题生成来提高少样本QA的效率和准确性。MINPROMPT通过将原始文本转换为图结构，建立不同事实句子之间的联系，然后应用图算法识别覆盖原始文本中最大部分信息的最小句子集合。基于这些句子生成问答对，并在选定的句子上训练模型以获得最终模型。实验结果表明，MINPROMPT在效率上与基线相比具有可比性或更好的结果，F1分数提高了最多27.5%。

李宏毅机器学习课程知识点摘要（1-5集）过拟合：参数太多，导致把数据集刻画的太完整。而一旦测试集和数据集的关联不大，那么预测效果还不如模糊一点的模型

曼城周杰伦

自然语言处理:第六十二章 KAG 超越GraphRAG的图谱框架本人项目地址大全：Victor94-king/NLP__ManVictor: CSDN of ManVictor

适用于资源受限IoT系统的非对称语义图像压缩技术· 作者: Yujun Huang, Bin Chen, Jianghui Zhang, Qiu Han, Shu-Tao Xia · 所属机构: 清华大学深圳国际研究生院、哈尔滨工业大学深圳、鹏城实验室、网络科学与网络空间研究院、清华大学国家信息科学与技术研究中心 · 关键词: 物联网、深度学习、压缩感知、图像压缩、语义通信、边缘计算 · 期刊：第 59 届 ACM/IEEE 设计自动化会议论文集 · 时间：2022 年 8 月 23 日

无脑敲代码，bug漫天飞

神经网络的初始化目录为什么需要初始化？初始化的常用方法：是否必须初始化？初始化神经网络中的权重和偏置是深度学习模型训练中非常重要的一步，虽然在某些情况下不进行初始化也能训练出模型，但正确的初始化方法能够显著提高训练效率并帮助模型更好地收敛。

基于 CMAC(神经网络)与 PID 的并行控制基于 CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller）神经网络与 PID 的并行控制是一种结合传统 PID 控制与 CMAC 神经网络智能控制的方法。通过两种控制方式的优势互补，适应复杂系统的非线性动态特性，同时确保控制的稳定性和快速性。

情感神经元的意外发现2在 2017 年 4 月发布 Unsupervised Sentiment Neuron 算法的文章《》中指出，“真正好的预测与理解有关”，以及“仅仅被训练用于预测下一个字符之后，神经网络自动学会了分析情感” 。

【大语言模型】ACL2024论文-17 VIDEO-CSR：面向视觉-语言模型的复杂视频摘要创建VIDEO-CSR：面向视觉-语言模型的复杂视频摘要创建本文介绍了一个新的任务和人类标注的数据集Video-CSR（Captioning, Summarization and Retrieval，即标题生成、摘要和检索），旨在评估视觉-语言模型生成真实世界视频剪辑的字幕和摘要的能力。数据集包含4.8K个YouTube视频剪辑，每个视频剪辑时长在20-60秒之间，覆盖广泛的主题和兴趣点。每个视频剪辑对应5个独立标注的字幕（1句话）和摘要（3-10句话）。给定数据集中的任何视频及其对应的自动语音识别（ASR）

沉下心来学鲁班

模型压缩——训练后剪枝前文基于粒度的剪枝中主要是基于一个权重矩阵来介绍不同粒度下的剪枝方法，本文会介绍如何对一个实际的神经网络模型来实施剪枝操作。

深度学习：神经网络中的非线性激活的使用在神经网络中，非线性激活函数是至关重要的组件，它们使网络能够捕捉和模拟输入数据中的复杂非线性关系。这些激活函数的主要任务是帮助网络解决那些无法通过简单的线性操作（如权重相乘和偏置相加）解决的复杂数据模式，例如解决异或问题（XOR）和执行多类分类。

深度学习：神经网络中反向传播的使用（pytorch）反向传播算法是深度学习中最关键的技术之一，用于有效计算神经网络中每个参数的梯度。这些梯度随后用于优化过程，即通过调整网络参数以最小化损失函数，从而提高模型在特定任务上的性能。反向传播结合了链式法则和微分的基本概念，使得可以在复杂网络结构中高效地计算梯度。