神经网络

多模态大模型学习笔记（五）—— 神经网络激活函数完整指南激活函数（Activation Function）是神经网络中的核心组件，它决定了神经元是否应该被"激活"。没有激活函数，神经网络只能学习线性关系，即使堆叠多层也等价于单层线性变换。

纪伊路上盛名在

本地部署ColabFold, 实现蛋白质结构预测全自由想要自主、自由地进行蛋白质结构预测是一件比较奢侈的事，毕竟像AlphaFold之类的主流蛋白质折叠（也就是结构预测）model不是谁都有那个硬件设备以及算力去部署的；

第三章合规的自愿陈墨推开ALD总部大楼的旋转门。22.5°C的恒温空气在他身后切断。取而代之的，是酸雨打在复合材料伞面上的沉闷声响——那是一种不具备任何信息价值的白噪音。

陈天伟教授

人工智能应用- 人机对战：01. AI 游戏人工智能不仅在棋类游戏上展现出强大的智力，还能打电子游戏。这两者有相似之处：它们都需要在对战中学习战胜对手的技能，因此都适合强化学习。不同之处在于游戏环境更复杂、不确定性更强。特别是像《星际争霸》这种开放环境下的多人对战游戏，需要机器掌握更复杂的策略。本节将探讨人工智能打游戏背后的基本原理，并重温强化学习方法。

LabVIEW调用TensorFlow深度学习教程labview调用TensorFlow深度学习教程一、前言随着人工智能技术的快速发展，深度学习已经成为众多领域研究的热点。LabVIEW作为一种强大的工程开发环境，其与TensorFlow的结合使用，能够更高效地实现深度学习模型的开发与应用。本教程将介绍如何使用LabVIEW调用TensorFlow进行深度学习。

Product Hunt 每日热榜 | 2026-02-10标语：为认真的𝕏创作者提供的一体化成长操作系统介绍：SuperX是一个适用于𝕏的全面增长工具包。它能为你提供每日灵感，结合你所在领域的热门帖子、趋势研究以及快速以你的风格改写内容。你可以在最佳时间安排发布帖子，与正确的账号互动以增加曝光，同时通过内置的分析工具追踪什么样的内容效果最好。

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大模型从0到精通：对齐之心 —— 人类如何教会AI“好“与“坏“ | RLHF深度解析一个知识渊博但口无遮拦、甚至可能输出有害信息的模型，有用吗？我们如何让GPT这样的"超级说书人"不仅博学，而且有用、诚实、无害？本文深度解析RLHF（人类反馈强化学习）技术，揭秘ChatGPT、Claude等大模型如何学会人类价值观，从"预测下一个词"到"安全AI助手"的完整进化路径。

ops-nn 算子库：神经网络异构加速的秘密武器与微架构深度协同在异构计算的世界里，模型性能的突破，往往源于对底层硬件的深刻理解和精妙调度。ops-nn 仓库正是这一理念的集中体现，它并非一个简单的功能库，而是连接神经网络复杂数学表达与硬件极致算力的关键枢纽。

Product Hunt 每日热榜 | 2026-02-11标语：为自动化、搭建自托管系统以及使用人工智能的人们打造的私人俱乐部。介绍：创客俱乐部——给那些建设者的地方，让你掌控自己的技术堆栈，而不是租用它。加入1000+的开发者、黑客和自动化爱好者，他们在本地运行人工智能，自己托管一切，摆脱订阅陷阱。你将获得私密的Discord频道、每周的情报分享、在线通话、折扣，以及提前体验诸如Clawdbot这样的工具——一个具备命令行访问、技能和私人记忆功能的设备端人工智能。没有废话，没有门槛，只有可用的配置。终身访问。最后机会，创客特惠：399元 → 299元（仅剩81

数学：神经网络的数学基础NumPy 和 Pandas 中常用的数组/张量操作方法标量（0D张量）仅包含一个数字的张量叫作标量（scalar，也叫标量张量、零维张量、0D 张量）。

深度学习实战-基于CNN与Transformer的人工智能艺术VS人类艺术识别模型🤵‍♂️ 个人主页：@艾派森的个人主页✍🏻作者简介：Python学习者 🐋 希望大家多多支持，我们一起进步！😄 如果文章对你有帮助的话，欢迎评论 💬点赞👍🏻 收藏 📂加关注+

卷积神经网络（CNN）学习笔记1目录1.典型层级结构1.1. 输入端：数据输入层 (Input Layer)1.2. 中间层：核心特征提取层

神经网络入门：从零开始构建你的第一个深度学习模型神经网络是深度学习的基石，也是人工智能领域最激动人心的技术之一。本文将带你从零开始，理解神经网络的核心概念，并用代码实现一个简单的神经网络模型。

热力图：网络到底学了个啥？将传统机器学习的方法与深度学习做对比，深度学习方法的显著特点就是不用再人工设计特征，特征提取的过程由网络通过训练自动完成。然而深度学习的方法不仅非常依赖于海量的标记数据，并且至今其至今都有一个令人诟病的缺点：

永远都不秃头的程序员(互关)

CANN GE：图神经网络驱动的多模态AIGC创新cann 组织链接：https://atomgit.com/cann ge 仓库链接：https://atomgit.com/cann/ge

从零构建 GPT 分词器本文是 Andrej Karpathy 在「Let’s build the GPT Tokenizer」课程的学习总结，涵盖 Tokenization 的核心原理、BPE 算法实现、主流库对比、工程实践及前沿方向。

过期的秋刀鱼！

机器学习，深度学习，神经网络的关系层级机器学习 ⊃ 神经网络 ⊂ 深度学习更直观的层级关系是：人工智能（AI） > 机器学习（ML） > 深度学习（DL） > 神经网络（NN）

理解Inverted Dropout的每一步Dropout是一种强大的神经网络正则化技术。为了真正掌握它，我们必须清晰地追踪数据在网络中每一步的变化，尤其是在加入了Dropout之后。

陈天伟教授

人工智能应用- 语言处理：07.机器翻译技术机器翻译技术的发展经历了三个主要阶段：基于规则的翻译、基于统计的翻译和基于神经网络的翻译。最初的规则翻译方法依赖人工编写的词典和语法规则，能够翻译简单句子，但难以处理实际生活中复杂的语言现象。随后，统计机器翻译（SMT）利用平行语料库自动学习语言之间的对应关系，显著提升了翻译效果。然而，SMT在处理长句或复杂句时仍然存在局限，常常会出现语义不连贯或翻译生硬的问题。近年来，神经机器翻译（NMT）凭借深度神经网络的强大学习能力，实现了从源语言到目标语言的端到端翻译。这种模型能够隐式地捕捉语言之间复杂的映射关系

做人不要太理性

CANN ops-nn 算子库深度解析：神经网络加速引擎的底层映射、内存优化与融合计算机制ops-nn 算子库是 CANN 异构计算栈中性能优化的核心载体。它直接面向底层硬件的计算单元（如 Cube Unit 和 Vector Unit）进行编程和优化，旨在消除所有软件层面的抽象开销，将神经网络的数学运算转化为与硬件架构指令集完美匹配的原生操作。对于 LLM 等对延迟和吞吐量要求极高的任务，ops-nn 的优化深度直接决定了模型的实际性能上限。