神经网络

（ICLR 2019）APPNP传播用 PageRank，不用神经网络！论文阅读：https://arxiv.org/pdf/1810.05997本篇文章核心贡献可以用一句话来总结：把 GNN 的 message passing 解耦，先用 MLP 做预测，再用 Personalized PageRank (PPR) 把预测在图上扩散。

深度学习：从零开始手搓一个深层神经网络本文将带你不依赖任何深度学习框架（如 TensorFlow 或 PyTorch），仅用 NumPy 从头实现一个完整的深层神经网络（Deep Neural Network, DNN）。我们将一步步构建前向传播、反向传播、参数更新等核心模块，并在真实的猫图识别数据集上训练模型——真正“手搓”AI！

具身智能-8家国内外典型具身智能VLA模型深度解析具身智能-8家国内外典型具身智能VLA模型深度解析国外典型具身智能VLA架构 1.谷歌DeepMind —— RT2 1）模型架构 2）联合微调（Co-Fine-Tune） 3）动作Token化机制 2. Physical Intelligence（PI）—— π0模型 1）模型整体架构

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一小时速通Pytorch之神经网络相关知识（三）在pytorch中通过torch.nn可以很方便的去构建一个神经网络。现在我们已经对autograd有了一定的认识。nn模块依赖于autograd机制去定义和区分模型。

【光学神经网络与人工智能应用专题】1.光学神经网络架构创新：从空间光衍射神经网络的并行计算优势，到片上集成网络的微型化突破，实现了从宏观到微观尺度的算力升级。 2.光计算加速机制：基于光学矩阵- 向量乘法器的深度神经网络，为 AI 算法提供了超高速、低能耗的硬件支撑，推动神经网络协处理器走向实用化。 3.超构材料与逆向设计：通过智能算法逆向设计的超构神经网络，突破了传统光学器件的功能局限，实现了光场调控与信息处理的一体化。 4.光学生成模型：光学自动编码器与生成- 对抗网络的发展，为图像识别、光场重建等任务提供了全新的物理实现路径。 5.

月下倩影时

视觉学习——卷积与神经网络：从原理到应用（量大管饱）卷积神经网络（CNN）是深度学习的"视觉引擎"，从人脸识别到自动驾驶，从医学影像分析到工业缺陷检测，几乎所有图像相关任务的突破都离不开它。卷积是数学中一种强大的运算工具，在信号处理、图像分析、深度学习中扮演着核心角色。

大模型量化压缩实战：从FP16到INT4的生产级精度保持之路摘要：本文深度拆解大模型量化的核心工程挑战，提供从理论到部署的完整INT4量化方案。通过GPTQ逐层量化与AWQ激活感知优化，实现7B模型显存占用从14GB降至4.2GB，推理速度提升3.8倍，精度损失<2%。包含自定义CUDA算子开发、量化校准数据集构建、生产级推理服务集成等全链路代码，基于万亿token数据集实测，在A100/4090多硬件平台验证，助力企业在资源受限场景部署百亿级大模型。

三国华容道（横刀立马）移动策略三国华容道横道立马初始布局如下图所示：在该布局下，基于我所编写的程序求得的最优移动步骤为：其中，C表示曹操，B表示横将，A表示竖将，Z表示卒，S表示空格（借鉴该博客）。最优步骤为116步，即116个状态，加上初始状态为117个状态。最优移动步骤的直观演示可参考该视频。

Prefix-Tuning：大语言模型的高效微调新范式本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

如何通过神经网络看模型参数量？我们经常听说某某大模型有多少亿参数，比如 DeepSeek R1 671B，那么这个参数如何通过神经网络图来看？

神经网络AI在人类发明史上的独特性神经网络AI是人类发明史上首次出现的不可控、无法准确预测与解释的复杂系统，与其说它是被发明，不如说是被发现。它对现实世界的影响更像是人类一次质的飞跃与文明的进化。

嵌入式-老费

自己动手写深度学习框架（数值法实现神经网络的训练）【声明：版权所有，欢迎转载，请勿用于商业用途。联系信箱：feixiaoxing @163.com】

简单CNN——作业（补充）总共训练了15个epoch，结构为三层卷积层 + 两层全连接层。最终测试集准确率为78.50 %，累计平均损失为0.7247

飞飞是甜咖啡

【文献阅读】网络复杂系统演化历史的重建想象一下，你是一个侦探，面前摆着一张巨大的、已经完成的朋友圈关系网。你知道谁和谁是朋友（这就是 “最终拓扑结构”）。

基于MATLAB实现的Elman神经网络用于电力负载预测参考源码 Elman神经网络预测电力负载 www.youwenfan.com/contentcsl/82001.html

咋吃都不胖lyh

激活函数是什么，神经网络中为什么要有激活函数如果说权重和偏置是神经网络的“骨架”和“肌肉”，那么激活函数（Activation Function）就是赋予这个网络“生命”的关节。

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GlobalFoundries从台积电获得GaN技术许可此项交易意在加快为数据中心、工业以及汽车领域的客户供应美国制造的电源系列产品。GlobalFoundries（GF，格芯）已与台积电就650V和80V氮化镓（GaN）技术达成技术许可协议。

算法与编程之美

探究pytorch中多个卷积层和全连接层的输出方法1 问题问题1: 多个卷积层连续输出方法问题2: 多个卷积层加上多个全连接层的输出方法。2 方法问题1: 多个卷积层连续输出方法

深度学习_神经网络中最常用的学习率优化算法在梯度下降中加入“惯性”思想，让参数更新时考虑过去的方向，从而加快收敛、减少震荡。vt=βvt−1+(1−β)∇θJ(θt)v_t = \beta v_{t-1} + (1 - \beta) \nabla_\theta J(\theta_t)vt=βvt−1+(1−β)∇θJ(θt)

基于MATLAB实现粒子群优化（PSO）优化BP神经网络参考代码利用PSO优化Bp算法 www.youwenfan.com/contentcsl/79536.html