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- 介绍使图像分割的方法,包括传统方法和深度学习方法,以及应用场景。 介绍使图像分割的方法,包括传统方法和深度学习方法,以及应用场景。
- 信源编码是一个数据压缩的过程,其目的是尽可能地将信源中的冗余度去掉;而信道编码则是一个增加冗余的过程,通过适当加入冗余度来达到抵抗信道噪声,保护传输数据的目的。 信源编码是一个数据压缩的过程,其目的是尽可能地将信源中的冗余度去掉;而信道编码则是一个增加冗余的过程,通过适当加入冗余度来达到抵抗信道噪声,保护传输数据的目的。
- 时序预测模型无外乎RNN(LSTM, GRU)以及现在非常火的Transformer。这些时序神经网络模型的主要应用都集中在自然语言处理上面(transformer就是为了NLP设计的)。在近些年来,RNN和Transformer逐渐被应用于时序预测上面,并取得了很好的效果。2021年发表的Informer网络获得了AAAI best paper。本文主要分析自然语言处理和时序预测的相似性,并介绍 时序预测模型无外乎RNN(LSTM, GRU)以及现在非常火的Transformer。这些时序神经网络模型的主要应用都集中在自然语言处理上面(transformer就是为了NLP设计的)。在近些年来,RNN和Transformer逐渐被应用于时序预测上面,并取得了很好的效果。2021年发表的Informer网络获得了AAAI best paper。本文主要分析自然语言处理和时序预测的相似性,并介绍
- 本文我们将主要介绍各种典型的图神经网络的网络架构和训练方法。 本文我们将主要介绍各种典型的图神经网络的网络架构和训练方法。
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- 随着数据量的指数级增加和规则型数据类型的限制,深度学习的业务场景拓展变得更加困难。图神经网络能够做出更精准的预测,为每一位用户提供不同的个性化服务,实现精准化营销,这也是如今互联网企业进行二次转型的技术突破口。 随着数据量的指数级增加和规则型数据类型的限制,深度学习的业务场景拓展变得更加困难。图神经网络能够做出更精准的预测,为每一位用户提供不同的个性化服务,实现精准化营销,这也是如今互联网企业进行二次转型的技术突破口。
- 摘要 LSTM是一种时间递归神经网络,它出现的原因是为了解决RNN的一个致命的缺陷。RNN在处理长期依赖(时间序列上距... 摘要 LSTM是一种时间递归神经网络,它出现的原因是为了解决RNN的一个致命的缺陷。RNN在处理长期依赖(时间序列上距...
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- 理解神经网络的基本组成部分,如张量、张量运算和梯度递减等,对构造复杂的神经网络至关重要。本章将构建首个神经网络的Hello world程序,并涵盖以下主题:安装PyTorch;实现第一个神经网络;划分神经网络的功能模块;介绍张量、变量、Autograd、梯度和优化器等基本构造模块;使用PyTorch加载数据。2.1 安装PyTorchPyTorch可以作为Python包使用,用户可以使用pi... 理解神经网络的基本组成部分,如张量、张量运算和梯度递减等,对构造复杂的神经网络至关重要。本章将构建首个神经网络的Hello world程序,并涵盖以下主题:安装PyTorch;实现第一个神经网络;划分神经网络的功能模块;介绍张量、变量、Autograd、梯度和优化器等基本构造模块;使用PyTorch加载数据。2.1 安装PyTorchPyTorch可以作为Python包使用,用户可以使用pi...
- 神经网络是人工智能领域的明星,其训练过程至关重要。粒子群优化算法(PSO)结合C语言的高效特性,为神经网络训练提供了新的优化途径。本文介绍如何用C语言实现PSO算法,通过合理初始化粒子群、迭代优化粒子位置和速度,以及动态调整惯性权重等参数,提高神经网络的性能。尽管实现过程中存在挑战,但这种方法有望显著提升神经网络的准确性和泛化能力。 神经网络是人工智能领域的明星,其训练过程至关重要。粒子群优化算法(PSO)结合C语言的高效特性,为神经网络训练提供了新的优化途径。本文介绍如何用C语言实现PSO算法,通过合理初始化粒子群、迭代优化粒子位置和速度,以及动态调整惯性权重等参数,提高神经网络的性能。尽管实现过程中存在挑战,但这种方法有望显著提升神经网络的准确性和泛化能力。
- 在神经网络中,激活函数如同神经元的“激发阈值”与“转换开关”,引入非线性因素,使网络能够处理复杂问题。C 语言实现时需注意数值稳定性、计算效率和代码可维护性,通过优化技术提高性能,确保神经网络在图像识别、自然语言处理等领域发挥强大作用。 在神经网络中,激活函数如同神经元的“激发阈值”与“转换开关”,引入非线性因素,使网络能够处理复杂问题。C 语言实现时需注意数值稳定性、计算效率和代码可维护性,通过优化技术提高性能,确保神经网络在图像识别、自然语言处理等领域发挥强大作用。
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