神经网络

小白的高手之路

常用的卷积神经网络及Pytorch示例实现以下是几种常用的卷积神经网络（CNN）架构及其 PyTorch 实现示例，涵盖经典模型和现代变体。这些模型在图像分类、目标检测等任务中表现卓越。

# 使用 OpenCV 和神经网络实现图像风格化在计算机视觉领域，图像风格化是一个非常有趣的应用，它可以通过神经网络将一张普通图像转换成具有某种艺术风格的图像。本文将介绍如何使用 OpenCV 和预训练的神经网络模型来实现图像风格化的效果。我们将通过一个具体的例子，将一张普通照片转换成具有马赛克风格的图像。

【MachineLearning】生成对抗网络 (GAN)生成器的目标是通过输入的随机噪声生成逼真的数据。它通常接收一个随机的向量作为输入，然后通过神经网络进行处理，输出伪造的数据样本。生成器的目的是迷惑判别器，使其判断错误，将生成的假数据误判为真实数据。

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[学术][人工智能] 001_什么是神经网络?神经网络是一种模拟生物神经系统的计算模型，具有广泛的应用和重要的研究价值。以下将从不同方面详细介绍神经网络。

【现代深度学习技术】现代卷积神经网络06：残差网络（ResNet）【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈PyTorch深度学习 ⌋ ⌋ ⌋ 深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据分析、科学探索等领域都取得了很多成果。本专栏介绍基于PyTorch的深度学习算法实现

深度强化学习 | 基于优先级经验池的DQN算法(附Pytorch实现)本专栏以贝尔曼最优方程等数学原理为根基，结合PyTorch框架逐层拆解DRL的核心算法(如DQN、PPO、SAC)逻辑。针对机器人运动规划场景，深入探讨如何将DRL与路径规划、动态避障等任务结合，包含仿真环境搭建、状态空间设计、奖励函数工程化调优等技术细节，旨在帮助读者掌握深度强化学习技术在机器人运动规划中的实战应用

Manus使用的MCP协议是什么？人工智能知识分享的“万能插头”无论是想要学习人工智能当做主业营收，还是像我一样作为开发工程师但依然要运用这个颠覆开发的时代宠儿，都有必要了解、学习一下人工智能。

深度神经网络全解析：原理、结构与方法对比随着人工智能的发展，深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）已经成为图像识别、自然语言处理、语音识别、自动驾驶等领域的核心技术。相比传统机器学习方法，DNN 能够自动提取数据中的深层特征，实现从数据到智能的跨越。

量子计算：未来计算技术的革命性突破在当今科技飞速发展的时代，量子计算正逐渐从理论走向实践，成为计算技术领域最具潜力的革命性突破之一。与传统计算机基于二进制的计算方式不同，量子计算利用量子比特（qubit）的叠加和纠缠特性，能够在处理复杂问题时展现出巨大的优势。本文将深入探讨量子计算的基本原理、当前进展以及未来可能带来的变革。一、量子计算的基本原理（一）量子比特与叠加态传统计算机使用二进制位（bit）作为信息的基本单位，每个位只能处于 0 或 1 的状态。而量子计算的核心是量子比特（qubit），它基于量子力学的叠加原理，可以同时处于

机器学习、深度学习和神经网络在深入了解人工智能（AI）的工作原理以及它的各种应用之前，让我们先区分一下与AI密切相关的一些术语和概念：人工智能、机器学习、深度学习和神经网络。这些术语有时会被交替使用，但它们并不指代同样的东西：

深度学习入门（二）：从感知机到神经网络上一篇文章我们学习了感知机，因为它和神经网络有很多共同点，所以这一篇正式进入神经网络一定也会很顺畅。通过下面的神经网络图形，我们学习几个基础的术语：

基于 Flask 的图像分类预测案例解读代码实现了一个基于 Flask 的图像分类预测服务，借助预训练的 PyTorch 模型对输入的图像进行分类预测。下面逐部分解释代码：

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Pytorch中torch.nn的学习torch.nn 是 PyTorch 中用于构建神经网络的核心模块，提供了构建、训练和部署神经网络所需的各种类和函数。

自然语言处理（21:（第六章1.）基于RNN生成文本)第六章 1:基于RNN生成文本第六章 2:seq2seq模型的实现第六章 3:seq2seq模型的改进

传统神经网络、CNN与RNN在网络上找了很多关于深度学习的资料，也总结了一点小心得，于是就有了下面这篇文章。这里内容较为简单，适合初学者查看，所以大佬看到这里就可以走了。

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R-GCN-Modeling Relational Data with GraphConvolutional Networks（论文笔记）CCF等级：B发布时间：2018年6月25年3月31日交目录一、简介二、原理1.整体2.信息交换与更新

细胞内与细胞间网络整合分析！神经网络+细胞通讯，这个单细胞分析工具一箭双雕了（scTenifoldXct）生信碱移细胞间-细胞内通讯网络分析scTenifoldXct，一种结合了细胞内和细胞间基因网络的计算工具，利用 scRNA-seq 数据检测细胞间相互作用。

【每日论文】MetaSpatial: Reinforcing 3D Spatial Reasoning in VLMs for the Metaverse下载PDF或查看论文，请点击：LlamaFactory - huggingface daily paper - 每日论文解读 | LlamaFactory | LlamaFactory探索LlamaFactory，为你解读AI前沿技术文章，快速掌握最新技术动态https://www.llamafactory.cn/daily-paper/detail/?id=1778

最最最基本神经网络及其原理、程序目录1.前言2. 神经元概念3. 双神经元反馈神经网络实例程序4. 实例程序分析4.1 代码结构与功能

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卷积神经网络CNN 通过局部感知、权重共享和空间下采样，高效提取图像的层次化特征：CNN 像一台多层流水线工厂：计算示例（第一卷积层）：