神经网络

rnn循环神经网络RNN（Recurrent Neural Network）是一种处理序列数据的神经网络结构，其核心特点是具有循环连接，允许信息在网络中持久化。这种特性使其适合处理时间序列、自然语言等具有时序关系的数据。

雍凉明月夜

深度学习网络笔记Ⅲ(注意力机制)常见的网络结构包括FC/CNN/RNN，本章主要学习经RNN(循环神经网络)，Transformer架构，和其重点是完全基于注意力机制，完全摒弃了循环和卷积。究竟是什么样的原因和时代背景让工程师们选择完全摒弃循环和卷积，是为了解决什么样的问题？接下来就来进一步学习。

基于Orbbec-Gemini深度相机与SFM-2D to 3D重建算法、手部识别视觉算法、Unity运动控制的3D水果切割游戏演示视频https://www.bilibili.com/video/BV1LTvDBWEA3/?vd_source=042f7eb039218f092216ee53fc47d873https://www.bilibili.com/video/BV1LTvDBWEA3/?vd_source=042f7eb039218f092216ee53fc47d873

多元函数的神经网络与深度学习多元函数的神经网络与深度学习是一种强大的数学方法，它可以用于解决各种复杂的问题。神经网络是一种模拟人类大脑工作方式的计算模型。它由多个节点(神经元)和连接这些节点的权重组成。每个节点接收输入，进行计算，并输出结果。神经网络可以分为多层，每层之间通过权重连接。

DeepSeek 开年王炸：mHC 架构用流形约束重构 ResNet 残差连接大过节的qwen发布了image 2512，DeepSeek这边就偷摸的在arXiv 上挂出了这篇 mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections (arXiv:2512.24880)，哪个正经公司在最后一天还发论文啊。

AAAI 2026 | 图基础模型(GFM)&文本属性图(TAG)高分论文AAAI 2026将在2026年1月20日到1月27日于新加坡（Singapore）举行。AAAI 2026会议主会共有23, 680篇论文投稿，其中4, 167 篇被接收，接收率为17.6%。

三个经典卷积网络 + 1×1卷积（吴恩达深度学习笔记）目录1.LeNet-5（1）介绍（2）特点2.AlexNet（1）介绍（2）特点3.VGGNet（VGG-16）

人工智能培训

深度学习—卷积神经网络（4）局部连接卷积—对比

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深度学习—卷积神经网络（3）步长（stride）填充（padding）

RK3588 + YOLOv8 田块分割实战指南：从环境搭建到部署落地全流程引言：在智慧农业领域，田块分割是实现精准灌溉、变量施肥、作物长势监测的核心前提。依托 RK3588 强大的 NPU 算力（算力高达 6TOPS）与 YOLOv8 高效的实例分割能力，我们能快速构建低成本、高性能的田块分割系统。本文将从 0 到 1 拆解全流程，涵盖环境安装、数据集准备、模型训练、RKNN 模型转换、板端推理测试，新手也能轻松跟进！

基于BP_Adaboost的分类器和RBF神经网络回归的实现方法基于BP_Adaboost的分类器和RBF神经网络回归的实现方法。这两种方法分别针对分类和回归问题，在各自的领域都有很好的表现。

基于卷积神经网络的棉花品种智能识别系统研究📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

可触的未来，发芽的智生

2025年终总结：智能涌现的思考→放弃冯诺依曼架构范式，拥抱“约束产生智能”从冯·诺依曼架构走向“约束智能”的新纪元大脑，或许可以定义为“一个在能量、时间和空间三维约束下，通过演化被锤炼而成的、多尺度分形的、结构与计算深度纠缠的信息动力学系统”。而智能，就是这个系统在应对环境挑战时，所展现出的自适应、高效能的整体状态。

神经网络单细胞预后分析：这个方法直接把 TCGA 预后模型那一套迁移到单细胞与空转数据上了！竟然还能做模拟敲除与预后靶点筛选？！生信碱移预后单细胞建模SIDISH 模型，将 bulk 队列中的预后信息整合到单个细胞级别，从而识别与不良结局相关的 High-Risk 细胞群，并在此基础上进行临床预后预测、单个或多个基因模拟敲除、以及重要预后靶点筛选。

拉姆哥的小屋

从零到一：基于深度学习的波纹壳结构多目标优化系统（NSGA-II + 神经网络代理模型）从零到一：基于深度学习的波纹壳结构多目标优化系统（NSGA-II+神经网络代理模型）（花了100快请一个博士做的）资源-CSDN下载

自然语言处理实战——基于BP神经网络的命名实体识别目录一、前置环境与全局配置功能二、多格式数据集兼容与处理功能三、词汇表与标签表构建功能四、数据预处理与加载功能

【Python TensorFlow】 TCN-BiGRU时间序列卷积双向门控循环神经网络时序预测算法（附代码）资源下载：https://download.csdn.net/download/vvoennvv/92521369

【自然语言处理】应用04：自然语言推断与数据集【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈PyTorch深度学习 ⌋ ⌋ ⌋ 深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据分析、科学探索等领域都取得了很多成果。本专栏介绍基于PyTorch的深度学习算法实现

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中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-C（人工智能）：IJCNN 2026IJCNN 2026The annual IEEE/INNS IJCNN is the premier international conference in the area of neural networks theory, analysis and applications. Since its inception, IJCNN has been playing a leading role in promoting and facilitating interaction among resea