神经网络

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变分推断（Variational Inference, VI）数学角度,以及结合神经网络的形式之前写过变分方法（variational method）不再优化一个数或向量，而是优化一个“函数/场”

程序员小嬛

2026年因果推断与多目标优化结合的前沿思路小伙伴们好，我是小嬛。专注于人工智能、计算机视觉、AI大模型领域相关分享研究。【目标检测、图像分类、图像分割、目标跟踪等项目都可做，相关领域论文辅导也可以找我；需要的可联系（备注来意）】

【神经网络】——卷积层、池化层、线性层目录🚩二维卷积的理解（torch.nn.functional)📝构建输入和卷积核👩🏻‍💻改变形状的原因

卷积神经网络基础图像是由像素点组成的，每个像素点的取值范围为: [0, 255] 。像素值越接近于0，颜色越暗，接近于黑色；像素值越接近于255，颜色越亮，接近于白色。

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深入PyTorch模型的训练与可视化 —— 掌握迁移学习等模型训练效果提升的办法目录前言什么是迁移学习为什么迁移学习效果好迁移学习训练流程使用PyTorch加载预训练模型查看模型结构

用 JAX 构建可微分光子神经网络仿真器光子计算正从实验室走向芯片级集成——Intel、Lightmatter、Lightelligence 已量产 100+ 通道硅光矩阵芯片，但开发者生态仍严重滞后：主流框架（PyTorch/TensorFlow）无法原生描述光波导相位调制、干涉、损耗与非线性响应的联合可微分建模。本文提出一种轻量级、全可微分、硬件对齐的光子神经网络（PNN）仿真范式，基于 JAX 的 grad + vmap 实现 Mach-Zehnder 干涉仪（MZI）网格的端到端反向传播，代码仅 127 行，支持任意拓扑结构、波长依赖色

《神经网络与深度学习》学习笔记（四）本文为工大《深度学习与神经网络》课程要求学习总结，仅供参考，版权归原作者所有，侵权请联系删除，谢谢。

【NLP】第七章：项目实操案例：智能输入法项目说明：本篇是根据 https://www.bilibili.com/video/BV1k44LzPEhU?spm_id_from=333.788.player.switch&vd_source=b6780e06031ac609460f6fbf017bbb39&p=38 视频中的案例爆改重构而成的，很多细节地方加入了自己的想法和操作。anyway,感谢并致敬原作者！

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通信大模型

IEEE JSAC | 4万字综述 | 从Large AI Models到Agentic AI：面向未来智能通信的教程题目：From Large AI Models to Agentic AI: A Tutorial on Future Intelligent Communications

深度学习——神经网络基础问题与思考：为什么会有梯度消失？导数最大为0.25，0.25^5 接近0，会导致导数、梯度值无限接近0，网络参数将更新极其缓慢，或者无法更新。

【第 04 篇】列表与元组 —— 序列类型核心详解系列导读：本文是《从零到精通 Python》系列第 04 篇。前三篇打好了变量、运算符和流程控制的基础，本篇深入 Python 中最常用的两大序列类型：列表（list）和元组（tuple）。从底层内存模型到高阶技巧，配合完整的学生成绩管理系统实战，帮你真正掌握序列操作的精髓。

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掌握 RNN 与 LSTM 模型结构目录一、前言二、为什么传统神经网络无法处理序列数据三、什么是 RNN四、RNN 的展开结构五、RNN 的数学原理

Product Hunt 每日热榜 | 2026-06-04标语：你的市场推广策略：从诊断到执行介绍：Elentaria是B2B行业的AI运营助手：它会分析你的业务，评估22个渠道，制定合适的计划，并学习哪些因素促进了收入增长，从而让下周的表现更加出色。每周，它都会在你的平台上，以你的语气提供服务。

力学与人工智能

AIAAJ | 西工大常宝辉、李楠等：基于径向基函数神经网络的激波串数据驱动控制方法研究引用格式：Baohui Chang, Nan Li, Luye Jiang, Weiwei Zhang. Data-Driven Control of Shock Train Using Radial Basis Function Neural Network[J]. AIAA Journal, 2025. https://doi.org/10.2514/1. J064762

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掌握感知器的学习原理目录一、前言二、什么是感知器三、生物神经元与感知器四、感知器的数学模型五、激活函数六、感知器如何完成分类

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掌握典型卷积神经网络的搭建目录一、前言二、卷积神经网络整体结构三、CNN为什么比普通神经网络更强四、LeNet：CNN的起点五、LeNet网络结构解析

【机器人】ROS2 机械臂控制（MoveIt2）从入门到实战目录前言第一章：环境搭建（核心步骤，避坑重点）1.1 前置环境准备1.1.1 ROS2 安装1.1.2 Gazebo 安装

卷积的流程我们现在设计一个卷积神经网络的实验，比如识别一张图片是猫还是狗。现在我们有一张n*n大小的RGB图片的输入，RGB图片是三通道的，这代表这张图片在输入时就包含红、绿、蓝三个维度的信息。所以一张RGB图片输入给模型的输入层实际上是输入了一个n*n*3的tensor（张量）。