神经网络

“自然搞懂”深度学习（基于Pytorch架构）——010203学习中很重要的一点——隐含定义（或者说默认规则），一个人理解知识的链路基于严密逻辑，这个链路是否被打通并且正确决定了他是否真正理解了所学知识，但教授知识的人真正做到这点是很难的，由于他自身对知识已了然于胸往往无法感同身受，从而容易忽略链路中潜在隐含的一些定义规则，导致学习者学完模棱两可，在偶然间学生了解到链路中的堵点或纠正了错点，我们便常说这个学生“开窍了”。

深度学习专题：模型训练的数据并行（二）在分布式深度学习训练中，当模型参数规模庞大时，如何高效地在多个 GPU 之间同步梯度成为关键问题。Ring All-Reduce 是一种高效的通信算法，特别适合在多 GPU 环境中进行梯度同步。

机器学习之心

MATLAB多子种群混沌自适应哈里斯鹰算法优化BP神经网络回归预测BP神经网络的痛点：MSCAHHO的解决方案：哈里斯鹰算法（HHO）是一种强大的全局优化算法，模拟鹰群的协作捕食行为。通过引入多子种群、混沌初始化和自适应机制，MSCAHHO对基础HHO进行了增强，使其更适用于复杂、高维的神经网络参数优化问题。

神经网络—— 人工神经网络导论人工智能是指通过计算机模拟或实现的智能，是研究如何使机器具备智能的技术，尤其研究如何在计算机上实现或复现人工智能。它是计算机科学的一个分支，融合了计算机科学、脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知科学、思维科学、行为科学、数学、信息论、控制论和系统论等多个领域的知识。

【第七章:时间序列模型】2.时间序列统计模型与神经网络模型-(3)神经网络预测时间序列模型：从RNN,LSTM到nbeats模型时间序列预测是机器学习与深度学习领域中的核心任务之一。与传统的统计模型（如ARIMA）相比，神经网络模型在非线性特征建模、复杂模式捕捉、长期依赖关系处理等方面表现更强大。本节将系统讲解神经网络时间序列预测模型的发展脉络——从最早的 RNN（循环神经网络），到应对梯度问题的 LSTM（长短期记忆网络），再到突破性地实现非循环结构的 N-BEATS（Neural basis expansion analysis for interpretable time series forecasting）模型。

24.全连接卷积神经网络(FCN)

LIFT：基于低秩引导的稀疏微调本文由「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！

四层神经网络案例（含反向传播）激活函数：Sigmoid 损失函数：均方误差 (MSE)输入： x1=1,x2=2x_1=1, \quad x_2=2x1=1,x2=2

《神经网络与深度学习》学习笔记一本文档整理自邱锡鹏教授的《神经网络与深度学习》教材内容本课程从人工智能的发展历史出发，帮助学习者理解神经网络和深度学习在AI领域中的核心地位。人工智能经历了多个重要发展阶段，从早期的符号主义AI到现代的深度学习，每个阶段都为后续技术的发展奠定了基础。

【AI基础篇】长短时记忆神经网络LSTM的解析与应用长短时记忆神经网络（Long Short-Term Memory, LSTM）作为循环神经网络（RNN）的一种先进变体，自诞生以来便在处理序列数据方面展现出卓越的能力，尤其擅长捕捉数据中的长期依赖关系。本文旨在系统性地梳理与解析LSTM的核心知识体系。我们将从其基本工作原理与数学构造出发，深入探讨其多样化的架构变体，并结合自然语言处理、时间序列预测等领域的具体案例，展示其广泛的应用价值。

神经网络之线性变换设有一个从向量空间到向量空间的映射 T:Rn→Rm T: \mathbb{R}^n \to \mathbb{R}^m T:Rn→Rm 当且仅当它满足以下两个条件时，称 (T) 为线性变换：

灯火不休时

95%准确率！CNN交通标志识别系统开源本文首发于灯火不休时本项目实现了一个基于CNN深度学习的交通标志识别系统，使用Keras构建卷积神经网络，训练准确率高达95%。系统采用Python开发，配备友好的tkinter图形界面，支持用户上传图片并自动识别交通标志类型。项目包含完整的数据预处理、模型训练、评估与部署流程，代码开源，适合深度学习与计算机视觉的学习与实践。源码与数据集均已公开，欢迎访问GitHub或Gitee获取。

微软SPARTA框架：高效稀疏注意力机制详解本文由「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！

差分隐私随机梯度下降（DP-SGD）详解本文由「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！

材料科学研究

深度学习PINN！从入门到精通！课程旨在逐步引导学员掌握神经网络和物理信息神经网络（PINN）的理论知识和实践技能。从基础的神经网络架构开始，课程内容逐步深入到PINN在不同领域的应用，并教授学员如何使用DeepXDE工具包来简化PINN模型的开发和训练。学员将学习搭建深度学习环境，设计多层感知机等深度神经网络，并应用于解决实际问题。课程重点探讨PINN如何结合物理定律和数据驱动学习，解决正问题和逆问题，以及在流体力学、固体力学等领域的应用。此外，学员还将学习PINN在处理耦合系统和复杂系统中的应用，如热流耦合和电池系统预测。最后，课程

13-卷积神经网络（CNN）：探讨CNN在图像处理中的应用和优势卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深度学习模型，特别适用于处理具有网格结构的数据，如图像。CNN的核心思想是通过卷积层、池化层和全连接层的组合，自动提取输入数据的特征，从而实现对图像的高效识别和分析。

云和数据.ChenGuang

感知机之争，杀死神经网络的“人工智能之父”从1943年提出MCP模型，直到1969年，是神经网络一个小的发展高潮，最有代表性的事件是Rosenblatt和Minsky关于感知机的争论，这场争论最终以Minsky胜利而告终，随后神经网络进入了近20年的“冰河期”。

10-神经网络的工作原理：分析神经网络如何学习和推理神经网络，作为现代人工智能领域的重要基石，其概念最初源于对生物神经系统的模仿。生物神经网络由大量相互连接的神经元组成，通过复杂的信号传递和处理机制实现感知、学习和决策功能。受此启发，人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）被设计出来，旨在模拟这一过程，以解决复杂的计算问题。

神经网络之向量降维语义向量（如词向量、句向量）通常位于高维空间中。高维表示虽然能捕捉细微差别，但也带来几个问题：数据冗余（Redundancy）

神经网络之正交矩阵一个实矩阵 (Q∈Rn×n)(Q \in \mathbb{R}^{n \times n})(Q∈Rn×n) 称为正交矩阵（orthogonal matrix），如果它满足：