BP神经网络

【创新无忧】蚁狮算法ALO优化广义神经网络GRNN数据回归预测【含Matlab源码 10433期】

代码获取方式：CSDNMatlab武动乾坤—代码获取方式更多Matlab智能算法优化神经网络分类预测仿真内容点击①付费专栏智能算法优化神经网络分类预测⛳️关注CSDNMatlab武动乾坤，更多资源等你来
Matlab武动乾坤·2025-07-27 11:59

残差网络作用

核心结构：简洁而强大的跳跃连接想象一下，你在堆叠积木，每一块都代表一层神经网络。传统网络（如VGG）是简单地将积木一块块叠
·2025-07-27 11:23

工业缺陷检测的计算机视觉方法总结

工业缺陷检测的计算机视觉方法总结传统方法特征提取方式：颜色：基于HSV/RGB空间分析，如颜色直方图、颜色矩等纹理：采用LBP、Haar、Gabor滤波器等算子提取纹理模式形状：基于Hu矩、Zernike
思绪漂移·2025-07-27 10:17

51、使用Inception V3模型进行智能图像识别

InceptionV3模型作为一种高效的深度卷积神经网络，因其出色的准确性和效率，在图像分类任务中表现尤为突出。
秃然暴富·2025-07-27 10:14

基于深度学习的图像分类：使用Inception-v3实现高效分类

近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像分类任务中取得了显著的进展。Inception-v3是一种高效的深度学习架构，通过引入多尺度特征提取和模块化设计，显著提高了模型的性能和效率。
Blossom.118·2025-07-27 09:40

探秘VCSI：一款创新的视觉内容识别工具

技术解析VCSI基于现代神经网络架构，特别是卷积神经网络（CNNs），用于图像特征提取。它利用预训练模型，如VGG16和ResN
·2025-07-27 08:37

基于蝠鲼觅食算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测

的回归预测文章目录基于蝠鲼觅食算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测1.HKELM原理2.预测问题求解3.基于蝠鲼觅食算法优化的HKELM4.实验结果5.Matlab代码1.HKELM原理核极限学习机（KELM）是一种单隐含层前馈神经网络
智能算法研学社（Jack旭）·2025-07-27 07:57

截图python ffmpeg

importosimportffmpegimportshleximportsubprocessimporttime#每隔一秒提取一张图片#ffmpeg-ixxx.mp4-r1yyy_%04d.jpg-ystr
SoLucky2017·2025-07-27 06:51

Python ffmpeg视频处理

2.源码#coding=utf-8importffmpegimportgetpassimportsubprocessimportmatplotlib.pyplotaspltimportcv2importnumpyasnpimportos
程序媛一枚~·2025-07-27 06:50

参考文献 字体 latex_字体参考| HTML

latexFontsarebasicallyplatformeddependentorinsimplewords,wecansaythattheyarespecifictotheplatform.Wewillhavedifferentlookandfeelofawebpageondifferentmachinesrunningondifferentoperatingsystemssuc
cumtv80668·2025-07-27 06:49

从FDTD仿真到光学神经网络：机器学习在光子器件设计中的前沿应用工坊

FDTD仿真与光学神经网络的基础概念FDTD（时域有限差分）是一种数值方法，用于求解麦克斯韦方程组，广泛应用于光子器件设计。
信息快讯·2025-07-27 06:46

第 9 篇：神经网络初探——当AI拥有了“大脑”，世界从此不同

《人工智能AI之机器学习基石》系列⑨专栏核心理念：用通俗语言讲清楚机器学习的核心原理，强调“洞察+技术理解+应用连接”，构建一个完整的、富有启发性的知识体系。
老马爱知·2025-07-27 06:43

管理 GitHub Pages 站点的自定义域（Windows）

管理GitHubPages站点的自定义域（Windows）你可以设置或更新某些DNS记录和存储库设置，以将GitHubPages站点的默认域指向自定义域。谁可以使用此功能？
vvandre·2025-07-27 04:02

验证 GitHub Pages 的自定义域（Windows）

验证GitHubPages的自定义域您可以通过验证您的域来提高自定义域的安全性并避免接管攻击。谁可以使用此功能？
vvandre·2025-07-27 04:28

学习日记-人工智能导论2-绪论2

人工智能的历史1.3.1人工智能的诞生（1943—1956）1.3.2早期热情高涨，期望无限（1952—1969）1.3.3一些现实（1966—1973）1.3.4专家系统（1969—1986）1.3.5神经网络的回归
Harrison_Huuu·2025-07-26 20:01

动态知识图谱在GEO优化中的核心价值与实施路径

自适应性：利用机器学习算法（如图神经网络、
GEO优化助手·2025-07-26 20:27

【AIGC半月报】AIGC大模型启元：2024.04（下）

AIGC大模型启元：2024.04（下）(1)Llama-3（MetaLLM）(2)Eurux-8x22B（面壁智能）(3)MEGALODON（Meta上下文长度不受限的神经网络架构）(4)Phi-3Mini
·2025-07-26 19:25

阿里云内容审核之图片审核 spring boot 项目

卷积神经网络（CNN）技术：使用CNN技术进行特征提取、各部分特征汇总，并通过分类器预测识别来进行审核。内容安全服务
大佐不会说日语～·2025-07-26 18:17

ARM架构基础知识

同时还被用于存储函数的返回值注意:虽然arm为32位架构，但是它和x86不同，它不是单纯使用栈来传递参数R0rdi以及存储函数返回值R1rsiR2rdxR3rcxR7->用于存放系统调用号R11->ebp
XiDP·2025-07-26 18:12

Transformer Masked loss原理精讲及其PyTorch逐行实现

在训练神经网络时，我们通常会用一个批次（batch）的数据进行训练，而不是一次只用一个样本。对于自然语言处理任务，
·2025-07-26 13:08

深入解析Kubernetes 1.30：eBPF网络策略革命与CRD性能调优实战

一、版本意义与架构演进Kubernetes1.30（"Uwubernetes"）在网络策略与API性能领域实现重大突破：eBPF网络策略正式GA：替代传统iptables实现内核级策略执行CRD性能优化
·2025-07-26 13:38

深入探讨 Transformer 模型架构

```html深入探讨Transformer模型架构深入探讨Transformer模型架构Transformer是一种革命性的神经网络架构，由Vaswani等人在2017年提出，并在自然语言处理（NLP
年纪轻轻头已凉·2025-07-26 13:08

windows运行jar包出现“org.activiti.bpmn.exceptions.XMLException”

当使用windows下的命令行窗口运行本地jar包时，在窗口中出现“org.activiti.bpmn.exceptions.XMLException:src-resolve:无法将名称'extension
言什·2025-07-26 11:28

activity工作流启动报错：元素或属性不匹配 QName 生产: QName::=(NCName:)?NCName

NCName排查发现是JDK版本的问题，我使用的是JDK1.8.0_301，这个版本会出现启动错误，降低JDK版本到201就可以解决这个问题org.activiti.bpmn.exceptions.XMLException
ZCongzheng·2025-07-26 11:58

Python 库手册：subprocess 子进程管理模块

subprocess是Python标准库中用于管理外部进程的模块，提供了强大的接口来创建子进程、连接它们的输入输出、获取执行结果等。
MediaTea·2025-07-26 11:26

Springboot+activiti启动时报错XMLException: Error reading XML

activiti7.1.0.M6)启动却报以下异常：Failedtostartbean'processDeployedEventProducer';nestedexceptionisorg.activiti.bp
·2025-07-26 10:21

5G的能力有哪些

5G的技术指标（1）速率方面：1~10Gbps。（2）往返时延：往返时延要求达到1ms。（3）带宽方面：要求在单位面积区域具备更高带宽。（4）网络容量方面：数量巨大的终端设备接入互联网。
·2025-07-26 10:19

基于深度学习的胸部 X 光图像肺炎分类系统（二）

本文主要说明神经网络的构建，共21个层级defbuild_model(input_shape):   model=models.Sequential([       layers.Conv2D(32,(
·2025-07-26 07:56

Python实现基于BO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention贝叶斯优化算法（BO）优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制进行多特征分类预测的详细项目实例（含模型描述及示例代

目录Python实现基于BO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention贝叶斯优化算法（BO）优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制进行多特征分类预测的详细项目实例...2项目背景介绍
nantangyuxi·2025-07-26 06:23

Matlab实现基于BiLSTM-Adaboost双向长短期记忆神经网络结合Adaboost集成学习回归预测的详细项目实例（含模型描述及示例代码）

目录Matlab实现基于BiLSTM-Adaboost双向长短期记忆神经网络结合Adaboost集成学习回归预测的详细项目实例2项目背景介绍...2项目目标与意义...21.提高时序数据预测准确性...22
nantangyuxi·2025-07-26 05:49

大模型训练全攻略：从数据到部署，小白也能看懂的技术手册

先了解一下基础的概念一、LLM的基本原理LLM的底层逻辑依赖于一个叫Transformer的神经网络架构（2017年由Google提出）
·2025-07-26 04:12

【论文精读】AGCRN-自适应图卷积循环神经网络

AGCRN模型是新南威尔士大学和悉尼科技大学的Bai等人发表在NeurIPS2020NeurIPS2020NeurIPS2020会议上的自适应图卷积循环神经网络，论文题目为:《AdaptiveGraphConvolutionalRecurrentNetworkforTrafficForecasting
打酱油的葫芦娃·2025-07-26 04:10

机器学习(一）KNN，K近邻算法（K-Nearest Neighbors）

建议初学者掌握KNN作为理解其他复杂算法（如SVM、决策树、神经网络）的基石。
星期天要睡觉·2025-07-26 04:10

LSTM学习笔记

LSTM的基本概念LSTM（LongShort-TermMemory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），专门设计用于解决传统RNN在处理长序列数据时出现的梯度消失或梯度爆炸问题。
·2025-07-26 00:43

四值逻辑门网络模型构建与性能优化

四值逻辑门网络模型构建与性能优化1.引言随着深度学习技术的快速发展，传统神经网络架构在图像识别任务中取得了显著成果。然而，这些网络通常依赖于大量浮点运算，导致计算资源消耗大、能效比低。
pk_xz123456·2025-07-25 22:01

怎么控制latex插图的位置_LaTex强制图片位置

在LaTex中，\begin{figure}[~]是图片环境，常用选择项[htbp]是浮动格式：[h]~here，当前位置。将图形放置在正文文本中给出该图形环境的地方。
weixin_39815310·2025-07-25 22:58

electron如何使用webpack打包webview标签中的preload文件

注意：本文基于使用vueaddelectron-builder搭建的项目（在vue2项目上运行vueaddelectron-builder命令搭建而成）并在electron12及13测试过在webview中开发者可以使用preload预加载并执行js文件官方文档网上以及官方的很多例子都是传入一个相对路径的String，并没有以file://开头。然而我这里只能传入String字符串并且是file协
Stud_movingj·2025-07-25 20:16

YOLO11优化：卷积魔改创新 | AAAI 2025 | 一种新颖的风车形卷积（PConv）符合微弱小目标的像素高斯空间分布，增强特征提取，显著增加接受野

传统卷积神经网络在处理微小物体时往往表现不佳，主要原因有二：有限的特征表达能力和不足的感受野范围。当目标尺寸小于32×32像素时，检测精度会急剧下降。近期在AAAI2025上发表
芯作者·2025-07-25 20:15

神经网络过拟合处理：原理与实践

一、过拟合概述1.1什么是过拟合过拟合(Overfitting)是指机器学习模型在训练数据上表现非常好，但在未见过的测试数据上表现较差的现象。这通常意味着模型过于复杂，已经"记住"了训练数据的细节和噪声，而不是学习到数据的普遍规律。1.2过拟合的表现特征训练集上的准确率很高，但验证集/测试集上的准确率明显较低训练误差持续下降，但验证误差在某个点后开始上升模型对训练数据中的小波动/噪声过于敏感1.3
慕婉0307·2025-07-25 18:03

60、深度学习的发展历程和应用领域【用Python进行AI数据分析进阶教程】

用Python进行AI数据分析进阶教程60：深度学习的发展历程和应用领域关键词：深度学习、神经网络、卷积神经网络、自然语言处理、自动驾驶摘要：本文概述了深度学习的发展历程及其应用领域。
理工男大辉郎·2025-07-25 18:27

2025暑期—06神经网络-常见网络2

ALEXNET11X11X3三维卷积核，步长为4第一层使用96个11X11X3的卷积核，最后得到的维度为55X55X9696个通道。第三个卷积、第四、第五是连续在一起做了。卷积有5层，池化有3层。通道数有空前提高。随着卷积向前，图像越来越小，通道越来越多。而且多次卷积再做一次池化。6X6X256=921611X11X3+1364*96=35K第一层是基本特征，然后是特征的组合，然后一点一点组合逐渐
宇称不守恒4.0·2025-07-25 18:57

MNIST 手写数字识别模型分析

主要功能包括：加载并预处理MNIST数据集构建一个简单的全连接神经网络模型训练模型并评估其性能使用训练好的模型进行预测保存和加载模型代码解析1.导入必要的库importmatplotlibimporttensorflow.kerasaskerasimporttensorflowastfimportnumpy
橘子编程·2025-07-25 16:47

python 搭建web_webpy搭建一个简单的网站

首先，我们要从http://www.webpy.org站点下载最新的框架源代码，将下载过来的tar压缩的包解压，你会得到一个webpy文件夹，我们所需要的一切都包含在里面了。
·2025-07-25 15:40

ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1, 384]

这个错误通常发生在使用PyTorch训练神经网络时，输入数据维度不符合预期，不能batch_size整除。
我是如此相信_·2025-07-25 14:39

隐藏源IP的核心方案与高防实践

一、源IP暴露的风险直接DDoS攻击：2025年Q2全球DDoS攻击峰值达3.8Tbps（来源：Cloudflare报告）漏洞利用：暴露的SSH端口平均每天遭受12,000+暴力破解尝试数据泄露：直接连接数据库风险提升
·2025-07-25 13:57

webpack原理

实质上，Webpack仅仅提供了打包功能和一套文件处理机制，然后通过生态中的各种Loader和Plugin对代码进行预编译和打包。因此Webpack具有高度的可拓展性，能更好的发挥社区生态的力量。
浮游本尊·2025-07-25 09:34

npm build报错Cannot find module ‘webpack/lib/rules/BasicEffectRulePlugin‘解决方法

提示：“奔跑吧邓邓子”的常见问题专栏聚焦于各类技术领域常见问题的解答。涵盖操作系统（如CentOS、Linux等）、开发工具（如AndroidStudio）、服务器软件（如Zabbix、JumpServer、RocketMQ等）以及远程桌面、代码克隆等多种场景。针对如远程桌面无法复制粘贴、Kubernetes报错、自启动报错、各类软件安装报错、内存占用问题、网络连接问题等提供了详细的问题描述与有效
奔跑吧邓邓子·2025-07-25 09:03

vue3 + vite || Vue3 + Webpack创建项目

1.vue3+vite搭建项目方法（需要提前装node,js）1.使用官方create-vite工具（推荐）1.使用npm-----------------------------npmcreatevue@latest2.使用pnpm-----------------------------pnpmcreatevue@latest3.使用yarn--------------------------
qq_41521625·2025-07-25 09:33

webpack打包原理

一、什么是webpackwebpack是一个模块打包机，将根据文件间的依赖关系对其进行静态分析。然后将这些模块按指定规则生成静态资源。
小孟学长·2025-07-25 09:32

Python（07）模块化编程概念（模块、包、导入）及常见系统模块总结和第三方模块管理

utils.py（自定义工具）包本质：包含__init__.py文件的特殊目录作用：组织相关模块，形成层次结构示例：my_package/__init__.pymodule1.pymodule2.pysubpackage
旭日东升的xu.·2025-07-24 19:52
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他