神经网络

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【DL】链式法则|反向传播|神经网络梯度【DL】神经网络学习机制，prediction，loss，gradient模型可以知道Loss是多少，都是它不知道w应该增加还是减少，增加多少或者减少多少，所以需要：

深入学习Transformer（一）流程说明：中心主题三大重点底座两条发展路线垂直领域落地上半部分：三条训练路线下半部分：金融 LLaMA 案例

通信仿真爱好者

第【109】期--基于神经网络的OFDM峰均功率比降低方法--python完整代码关注我，追更更多通信仿真代码！正交频分复用（OFDM）技术因其高频谱效率和抗多径衰落能力，在现代无线通信系统中得到广泛应用。然而，OFDM信号固有的高峰均功率比（PAPR）问题严重制约了功率放大器的工作效率。传统限幅滤波方法虽能有效降低PAPR，但会引入非线性失真和带外辐射。本文提出一种基于全连接神经网络的PAPR降低方法，通过训练网络学习原始OFDM信号与限幅滤波后信号之间的映射关系，实现低PAPR信号的智能生成。仿真结果表明，所提方法在PAPR抑制性能上可逼近传统限幅滤波方法，且具有降低信号失真的潜在

Bruce_Liuxiaowei

从基础理论开始学习人工智能（二）：应用和方法——从拼图游戏到神经网络系列：AI 学习笔记 · 从零开始读教材教材：《人工智能》（第 3 版）第 1 章「绪论」1.5 节「应用和方法」

2026 多模态大模型：AI 如何“看图+读字+听音“三合一，MonkeyCode 免费上手产品经理阿May收到一堆乱糟糟的素材：几十张竞品截图、两段发布会录音、一份 PDF 说明书。以前她得一张张截图转文字、一句句听录音整理、再手动把要点拼成表格——一整天就没了。

学习VLA第3天：训练一个最简单的神经网络这是「学习 VLA」系列的第 3 天。前面的内容已经对视觉-语言-动作（Vision-Language-Action）模型有了初步认识。今天暂时放下复杂的多模态大模型，回到最基础的一步：亲手训练一个最简单的神经网络。

北京GEO服务商余小铁

北京美容美发店AIGEO获客落地指南：精准引流、高效锁客、提升到店率随着AI智能搜索普及，传统付费投流、门店被动等客的经营模式，早已无法满足北京本地美容美发门店的获客需求。流量成本高、客源不精准、曝光不持续、转化不稳定，成为多数美业门店的经营痛点。而AIGEO生成式引擎优化，专为本地实体门店打造，适配北京美容、美发细分赛道，是当下性价比极高、长效稳定的本地获客方案，能精准解决门店引流难、到店少的核心问题。

【DL】神经网络学习目标|prediction|Loss|Gradient神经网络在通过数据不断调整参数，使损失函数越来越小学习== 寻找一组更好的参数prediction–》计算Loss–》计算Gradient–>更新参数

[人工智能训练师]生成对抗网络（GAN）GAN 的核心不是"拟合数据"，而是博弈。两个网络共享同一片数据战场：训练动态：D 给 G 提供"梯度信号"——G(z) 被 D 识破得越多，G 就知道该往哪个方向改进。最终达到纳什均衡：G 完美复刻真实分布，D 只能随机猜测（准确率 50%）。

AI深度系列（3）| 从RNN到LSTM：序列数据处理的技术逻辑与企业AI化转型启示在企业AI化转型过程中，大量业务数据以序列形式存在：设备运行日志、用户行为轨迹、语音文本、金融时序等。如何让机器理解这类前后关联的数据，是智能化落地的核心问题之一。

AI深度系列（1）|神经元激活函数与MLP原理：理解神经网络的基础随着企业AI化转型不断深入，越来越多业务团队需要理解神经网络的基本原理，以便在技术选型、模型调优和跨部门沟通中做出更合理的判断。本文将从神经元模型出发，系统介绍激活函数与多层感知机（MLP）的工作原理，帮助读者建立对前馈神经网络的基础认知。

民乐团扒谱机

【微科普】压缩感知（CS）：违反了奈奎斯特采样定理？不先采集也能还原信号？大白话讲透稀疏采样、L1重建与OMP，一文吃透附代码压缩感知（Compressed Sensing，CS）名字里带“压缩”，但它真正颠覆的不是文件压缩，而是采样方式本身。传统信号处理告诉我们：要无失真恢复一个模拟信号，采样率至少是最高频率的两倍，这就是奈奎斯特采样定理。压缩感知却说：如果信号在某个变换域足够稀疏，用远低于奈奎斯特要求的测量数量，也能高概率恢复原信号。

旋转的油纸伞

Wukong: Towards a Scaling Law for Large-Scale Recommendation《Wukong: Towards a Scaling Law for Large-Scale Recommendation》(Meta, ICML 2024) 的核心内容是用堆叠因子分解机（Stacked FM）构建可"稠密扩展（Dense Scaling）"的推荐模型，并首次在推荐域验证跨两个数量级的 Scaling Law。论文原文：https://arxiv.org/abs/2403.02545

【HCIA- AI（正课）】2.2 神经网络组成运行逻辑：每次更新参数时需代入全部样本数据计算负梯度方向，参数更新的稳定性为三类算法最高。优缺点：可稳定收敛至全局最优解，但计算量最大，样本量较大时参数更新速度会变得极慢。

Deep Learning for Computer Vision——Recurrent Neural Networks传统 CNN 和全连接网络（FC）的输入和输出大小是固定的（比如 224x224 的图片输入，输出 1000 个类别）。但现实中有很多任务输入或输出是可变长度的序列（如文本、语音、视频帧）。

机器学习之心

LSTM神经网络+SHAP可解释性分析+NSGA-II工艺参数优化，从预测到可解释性再到多目标优化的全流程实战，MATLAB代码用数据驱动决策，从预测到可解释性再到多目标优化的全流程实战在工业生产和工程实践中，我们常常面临这样的问题：给定一组可调节的输入参数，如何预测多个输出指标？又如何找到最优的输入参数组合，使得多个相互冲突的目标同时达到最佳？

【强化学习论文解读】Expert Behavior Prior Reinforcement Learning摘要：本文解读了EBP（Expert Behavior Prior）算法，该算法创新性地从在线回放缓存动态生成专家行为先验，无需依赖预收集的专家演示数据。通过Q‑CVAE生成高价值候选动作、EPG筛选最优专家动作、PGC校正梯度冲突三个核心模块，EBP在机器人控制等连续任务中实现了更高的样本效率和更稳定的收敛性能，为行为先验强化学习提供了数据高效且自适应的新范式。

尋找記憶的魚

CV总结《一》问题： 1.resnet 2.纹理，结构，语义；后面两个特征怎么理解 3.Stable Diffusion 是什么？ 4.unet最底层bottlen bolck是干什么的，里面细节 5.diffusion里面的预测噪声网络，timestep怎么进去的？

【深度学习】（四）案例：基于PyTorch的全连接神经网络实现手机价格区间预测Jones创办了一家二手手机公司，在经营过程中遇到了一个核心难题：如何准确估算二手手机的合理售价。为了解决这个问题，他系统性地收集了多家手机销售公司的历史交易数据。该数据集包含了二手手机的各项性能指标，以及对应的最终成交价格区间。价格被划分为0、1、2、3四个等级，分别代表从低到高的价格范围，这使得问题本质上成为一个多分类任务，而非传统的回归预测问题。