神经网络

【算法岗面试题】深度学习中如何防止过拟合？这是个深度学习中比较常见的问题。网上有好多解答，我就梳理一下：首先从模型上解决的一个很好的例子是rsnet可以缓解过拟合的风险，更深的网络通常更容易过拟合，但ResNet通过跳跃连接（skip connections），使梯度能够有效传播，避免梯度消失问题，同时让模型能学习更深层次的特征。通过可以参考。

薛定谔的猫-菜鸟程序员

零基础玩转深度神经网络大模型：从Hello World到AI炼金术-详解版（含：Conda 全面使用指南）在开始代码之前，我们先看一组震撼数据：这些看似魔法的技术背后，都藏着一个共同的核心——深度神经网络。让我们用Python揭开这层神秘面纱。

优雅的理解神经网络中的“分段线性单元”，解剖前向和反向传播非线性本质上指的是一个系统或函数中输入与输出之间的关系不呈现简单的比例关系，也就是说，输出不只是输入的线性组合 ( 比如 y = k 1 × x 1 + k 2 × x 2 + b ) (比如y=k1×x1+k2×x2+b) (比如y=k1×x1+k2×x2+b)。下面详细解释这个概念：

解决 Hugging Face SentenceTransformer 下载失败的完整指南：ProxyError、SSLError与手动下载方案在使用 Hugging Face 的 SentenceTransformer 加载预训练模型 all-MiniLM-L6-v2 时，遇到了以下错误：

荷包蛋蛋怪

【北京化工大学】神经网络与深度学习实验6 MATAR图像分类本次实验使用老师发的雷达奇妙数据1、划分数据集为test/train2、归一化注：本次老师的要求是不限方法，使用pytorch尽可能提升精度

Pytorch 第十二回：循环神经网络——LSTM模型本次开启深度学习第十二回，基于Pytorch的LSTM循环神经网络模型。本回分享第二个循环神经网络，叫做LSTM模型。在本回中，设计通过LSTM模型来对股票收盘价格进行预测。接下来给大家分享具体思路。本次学习，借助的平台是PyCharm 2024.1.3，python版本3.11 numpy版本是1.26.4，pytorch版本2.0.0+cu118，d2l的版本是1.0.3

长短期记忆神经网络（LSTM）基础学习与实例：预测序列的未来目录1. 前言2. LSTM的基本原理2.1 LSTM基本结构2.2 LSTM的计算过程3. LSTM实例：预测序列的未来

基于神经网络的肾脏疾病预测模型构建一个基于神经网络的肾脏疾病预测模型

Pytorch 第十三回：神经网络编码器——自动编解码器本次开启深度学习第十三回，基于Pytorch的神经网络编码器。本回先分享一个自动编码器。在本回中，通过minist数据集来分享如何建立一个简单的自动编码器。接下来给大家分享具体思路。本次学习，借助的平台是PyCharm 2024.1.3，python版本3.11 numpy版本是1.26.4，pytorch版本2.0.0

循环神经网络 - 简单循环网络本文我们来学习和了解简单循环网络(Simple Recurrent Network，SRN)， SRN是一个非常简单的循环神经网络，只有一个隐藏层的神经网络。

鸿蒙布道师

OpenAI战略转向：开源推理模型背后的行业博弈与技术趋势目录导言：AI开源生态的重大转折点OpenAI开源决策的深度解读官方声明关键点梳理技术定位：开放权重的内涵与外延

小白的高手之路

torch.nn.Conv2d介绍——Pytorch中的二维卷积层torch.nn.Conv2d是torch.nn模块中的二维卷积层类，用于构建神经网络中的二维卷积层。

循环神经网络 - 通用近似定理 & 图灵完备本文我们来认识和学习循环神经网络的理论基础，通用近似定理和图灵完备。循环神经网络的拟合能力也十分强大，一个完全连接的循环网络是任何非线性动力系统的近似器。

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矿山边坡监测预警系统设计一、系统设计思路基于数字孪生技术的矿山边坡监测预警系统旨在实现以下目标：1. 实时监测边坡位移、应力、环境等关键参数

大脑探路者

【PyTorch】继承 nn.Module 创建简单神经网络在面向对象编程（OOP）中，继承是一种允许你创建一个新类的机制，新类可以继承已有类的特性（如方法和属性），并且可以对其进行修改或扩展。

神经网络知识前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）：输入层和输出层映射：前馈神经网络的结构通常包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收数据，通过隐藏层的神经元进行计算，最终通过输出层得到结果。

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。

天若有情673

[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。