神经网络

奇异值分解(SVD)：深度理解神经网络的内在结构目录1. 引言2. 奇异值分解的数学基础2.1 基本定义2.2 矩阵维度的几何解释2.3 奇异值的性质

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Correlation vs Cosine vs Euclidean Distance｜相关性vs余弦相似度vs欧氏距离-----------------------------------------------------------------------------------------------

简单神经网络数据处理模型实例化模型训练可视化结果

快速上手大模型：深度学习10（卷积神经网络2、模型训练实践、批量归一化）（1）减小batch size（最有效）；（2）降低输入分辨率resize；（3）减少模型复杂度 / 层数 / 通道数；

基于BP神经网络的故障分类MATLAB实现隐藏层选择：通过交叉验证确定最佳节点数（常用范围8-20）激活函数：解决方法：优化方案：参考代码使用BP神经网络对故障数据实现分类以及matlab实现 www.youwenfan.com/contentcsl/81390.html

快速上手大模型：深度学习9（池化层、卷积神经网络1）目录1 作用2 代码2.1 最大/平均池化层2.2 填充和步幅2.3 多个通道3 卷积神经网络算法3.1 背景

大模型混合多语言理解的原理大模型实现混合多语言理解(如"中文提问，英文思考，中文回答")的核心在于构建了一个跨语言共享的抽象语义空间，并通过动态语言转换机制在不同语言间灵活切换。

【Python TensorFlow】CNN-BiLSTM-Attention时序预测卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络组合模型带注意力机制（附代码）资源下载：https://download.csdn.net/download/vvoennvv/92360949

小蜜蜂爱编程

卷积神经网络基础卷积是数学分析里面的一种积分变换，两个函数的乘积积分得到第三个函数，在图像处理中采用的是卷积的离散形式，在卷积神经网络中，卷积层的实现方式实际上是数学中定义的互相关（cross-correlation）运算，与数学分析中的卷积定义有所不同有几个定义先说明一下

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【学习笔记】DiffFNO: Diffusion Fourier Neural OperatorDiffFNO选择加权傅里叶神经算子（WFNO）作为其核心，并融合扩散模型，是为了在图像超分辨率任务中，更精巧地平衡高频细节重建质量与计算效率这两大核心挑战。下面这个表格能帮你快速了解它的核心设计逻辑及与同类方法的区别。

CNN全连接层前序学习进程中，已经梳理了卷积计算和池化计算的基本知识。实际上这两部都是使用卷积核对原始矩阵进行计算或，获得的新的、缩小的矩阵，如何把计算结果一步一步送到最后的输出端，也就是把它们传送、或者说连接起来，这就是全连接层的功能。

基于MATLAB的单目深度估计神经网络实现单目深度估计通过神经网络直接从单视角图像预测深度图，核心流程包括：核心挑战：多尺度特征融合几何约束注入

【Python TensorFlow】CNN-LSTM时序预测卷积神经网络-长短期记忆神经网络组合模型时序预测算法（附代码）资源下载：https://download.csdn.net/download/vvoennvv/92342060

理解神经网络的concat操作Concat（拼接）操作的核心思想是：“合并信息，但不做交互”。它把来自不同来源或不同层次的特征，像拼积木一样简单地首尾连接在一起，形成一个更宽、信息更丰富的特征向量。

PyTorch实战（11）——随机连接神经网络（RandWireNN）神经架构搜索 (Neural Architecture Search, NAS) 是深度学习一个热门领域，与面向特定任务的自动机器学习 (AutoML) 领域高度契合。AutoML 通过自动化数据集加载、架构设计和模型部署，显著降低了机器学习应用门槛。不同于传统人工设计网络结构，我们将实现一种通过架构生成器自动寻找最优拓扑的新型网络——随机连接神经网络 (RandWireNN)，RandWireNN 基于自动搜索最优架构的思想，通过随机图生成算法构建网络拓扑。在本节中，我们将探索 NAS，并使用 PyTo

TensorFlow Keras：快速搭建神经网络模型目录1. 基本概念1.1 什么是 TensorFlow Keras？1.2 Keras 的核心设计原则

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字节最新开源模型 DA3（Depth Anything 3）使用教程（一）从任意视角恢复视觉空间目录系列文章目录前言一、✨ 亮点1.1 🏆 模型动物园1.2 🛠️ 代码库特性二、🚀 快速入门2.1 📦 安装

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（论文速读）WFF-Net：用于表面缺陷检测的可训练权重特征融合卷积神经网络论文题目：WFF-Net: Trainable weight feature fusion convolutional neural networks for surface defect detection（用于表面缺陷检测的可训练权重特征融合卷积神经网络）

[算法] 算法PK：LMS与RLS的对比研究在信号处理、通信系统和机器学习领域，自适应滤波器扮演着至关重要的角色。最小均方算法(LMS) 和递归最小二乘算法(RLS) 作为两种最经典的自适应滤波算法，各有其独特的优势和适用场景。本文将深入剖析这两种算法的理论基础、实现细节和实际性能，并通过完整的Python案例展示它们的差异。