神经网络

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO

复杂任务攻坚：多模态大模型推理技术从 CoT 数据到 RL 优化的突破之路注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》（跟我一起学人工智能）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】

巴伦是只猫

【机器学习笔记 Ⅱ】4 神经网络中的推理推理（Inference）是神经网络在训练完成后利用学到的参数对新数据进行预测的过程。与训练阶段不同，推理阶段不计算梯度也不更新权重，仅执行前向传播。以下是其实现原理和代码示例的完整解析：

【第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门】01.神经网络算法理论详解与实践-(3)神经网络中的前向传播、反向传播的原理与实现内容：详解如何梯度下降法更新整个网络权重学习目标：掌握神经网络中前向传播与反向传播的数学原理理解梯度下降如何更新权重

【EGSR2025】材质+扩散模型+神经网络相关论文整理随笔MatSwap: Light-aware material transfers in images 介绍任务：输入一张拍摄图像、示例材质纹理图像（这里跟BRDF无关，通常我们讲到材质一般指的是SVBRDF，但是这里的材质指的只是纹理）、用户为拍摄图像指定的遮罩区域（上图中的红色），输出一张在遮罩区域替换为示例材质的图像结果。【埋雷】这里需要留意论文中是否提到跟传统的扩散模型mask加生成有什么区别，例如：图像重绘。当前任务面临的最大问题是在转移材质的过程中，做到材质、集合、光照的解耦。

【Python进阶篇面向对象程序设计(3) 继承】子类可以覆盖父类的方法，实现自定义行为。调用父类的方法（常用于初始化和扩展功能）。直接运行上面的代码有报错：原因是在子类的__init__()方法中不会自动调用父类的__init__()方法，需要使用super()函数。

白杆杆红伞伞

T01_神经网络感知机是神经网络算法最底层的算法支持。数学模型：z=w1x1+w2x2+...+wnxn+bz = w_1x_1 + w_2x_2 +...+ w_nx_n + bz=w1x1+w2x2+...+wnxn+b

【第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门】02.深度学习框架PyTorch入门-(5)PyTorch 实战——使用 RNN 进行人名分类内容：使用 RNN进行人名分类本任务旨在使用循环神经网络（RNN）对输入的英文人名进行分类，判断其所属语言（如English、French、Chinese等）。该项目常用于学习字符级别的RNN序列建模。

硬核拆解！跟着公式“走”一遍，你也能彻底看懂神经网络在探索神经网络奥秘的旅程中，我们不得不先审视一个深刻的认知：无论是当下令人瞩目的生成式 AI，还是朝着通用人工智能（AGI）迈进的探索，本质上都与“概率模型”紧密相连。从单纯的概率框架出发，现实世界复杂事件的联合分布可被统一表征，而神经网络的非线性拟合能力，又依托通用逼近定理、柯尔莫哥洛夫理论等数学基石。信息论中“压缩即智能”的理念，更是为我们理解 AI 如何从海量数据中提炼规律、模拟智能提供了独特视角。

大语言模型（LLM）课程学习（Curriculum Learning）、数据课程（data curriculum）指南：从原理到实践在人工智能的浪潮之巅，我们总会惊叹于GPT-4、Llama 3.1、Qwen 2.5这些顶尖大语言模型（LLM）所展现出的惊人能力。它们似乎无所不知，能写诗、能编程、能进行复杂的逻辑推理。一个自然而然的问题是：它们是如何“学”会这一切的？

开源！RAG竞技场（2）：标准RAG算法本项目已开源：地址：https://github.com/ZehaoJia1024/RAG-Arena

伍哥的传说

React 各颜色转换方法、颜色值换算工具HEX、RGB/RGBA、HSL/HSLA、HSV、CMYK基于 React + Tailwind CSS 构建的专业颜色转换工具，支持多种颜色格式的实时转换。无论是设计师、开发者，都能在这个工具中找到所需的颜色转换功能。

从0开始学习计算机视觉--Day07--神经网络当我们输入的变量是一个比较大的向量（比如有4096项），函数是求返回输入的最大值，要求的权重矩阵的梯度就是4096 * 4096的大小，而实际上我们的输入往往都不只有一个向量，那如果向量有一百个的话，是否就意味着要求的矩阵达到了409600 * 409600的大小呢？其实不然，从梯度里求偏导的角度出发，求的第一个值的自变量实际上是输出的第一个元素（即最大的那个元素），其他的元素都算做无关变量，可以当做是常数来对待，所以在实际的应用中的计算量依然只是4096 * 4096的计算量，也就是只需要写出每个元素的

基于连接感知的实时困倦分类图神经网络疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一。脑电图(EEG)是一种直接从大脑活动中检测睡意的方法，已广泛用于实时检测驾驶员的睡意。最近的研究表明，使用基于脑电图数据构建的大脑连接图来预测困倦状态的巨大潜力。然而，传统的脑连接网络与下游预测任务无关。本文提出了一种使用自注意机制的连接感知图神经网络(CAGNN)，该网络可以通过端到端训练生成与任务相关的连接网络。

机器学习在智能制造业中的应用：质量检测与设备故障预测随着工业4.0和智能制造的推进，制造业正经历着一场深刻的数字化转型。智能制造业通过整合物联网（IoT）、大数据和机器学习等先进技术，实现从生产计划到质量控制的全流程优化。机器学习技术在智能制造业中的应用尤为突出，尤其是在质量检测和设备故障预测方面。本文将探讨机器学习在智能制造业中的应用，并分析其带来的机遇和挑战。一、智能制造业中的质量检测（一）传统质量检测方法的局限性传统的质量检测主要依赖于人工检查和简单的统计过程控制（SPC）。这些方法虽然在一定程度上能够保证产品质量，但在处理大规模生产数据和复杂

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【机器学习笔记 Ⅱ】1 神经网络神经网络是一种受生物神经元启发设计的机器学习模型，能够通过多层非线性变换学习复杂的输入-输出关系。它是深度学习的基础，广泛应用于图像识别、自然语言处理、游戏AI等领域。

【零基础学AI】第26讲：循环神经网络（RNN）与LSTM - 文本生成想象你在读一本小说：传统神经网络的缺陷：RNN的解决方案：关键组件：当网络较深时（时间步很多）：就像一个有记忆管理系统的智能笔记本：

闲庭信步使用SV搭建图像测试平台：第三十一课——基于神经网络的手写数字识别（本系列只需要modelsim即可完成数字图像的处理，每个工程都搭建了全自动化的仿真环境，只需要双击文件就可以完成整个的仿真，大大降低了初学者的门槛！！！！如需要该系列的工程文件请关注知识星球：成工fpga，，关注即送200GB学习资料，链接已置顶！）

【第二章:机器学习与神经网络概述】04.回归算法理论与实践 -(4)模型评价与调整（Model Evaluation & Tuning）内容：MSE、MAE、R-squared等指标，交叉验证与模型调参。机器学习中的回归任务需要定量地评价模型性能，并通过系统性的调整手段优化模型表现。本节涵盖最常用的评价指标与调参方法。

基于CNN的人脸关键点检测人脸关键点检测作为计算机视觉领域的一项基础技术，在人脸识别、虚拟现实及智能安防等应用中至关重要。本研究首先对人脸关键点检测的主流技术方法进行了分析，最终选择将此问题建模为一个端到端的坐标回归任务。研究采用了业界标准的iBUG 300-W（68点）人脸关键点数据集，并基于PyTorch深度学习框架，构建了一个包含三个卷积层和两个全连接层的卷积神经网络模型。在实现过程中，本文重点解决了从独立的图像文件和XML标注文件中加载并解析数据的问题，并设计了包含随机水平翻转及对称点交换的数据增强策略。模型训练采用均方误

摸爬滚打李上进

重生学AI第十六集：线性层nn.Linear今天学习nn.Linear（线性层），也叫全连接层，我们在卷积层通过卷积操作获取图像特征，然后在线性层，将图像特征转化为最终的输出结果，在图像分类任务中，就是每个类别的打分，后续在输出层，根据打分来输出每个类别的概率。