有公式 \mathbf{y} = \mathbf{x}W ，其中 \mathbf{x} 是 D * M 矩阵，W 是 M * N 权重矩阵；另有损失函数 L 是...

多层神经网络的学习能力比单层网络强得多。想要训练多层网络，需要更强大的学习算法。误差反向传播算法（Back Propagation）是其中最杰出的代表，它是目前...

图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）作为处理图结构数据的前沿工具，已在多个领域中展现出卓越的性能。本文将深入探讨GNN的基本原理...

我们将使用卷积神经网络（CNN）来构建威胁检测模型。CNN在处理图像数据方面表现优异，但也可以用于处理结构化数据，通过卷积层提取特征。

随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在各个领域的应用越来越广泛。在电影制作与剪辑领域，深度学习技术也展现出了巨大的潜力。本文将介绍如何使用Python实现一个简...

[14]稳定弥散（Stable Diffusion）引起了广泛关注，并推动了其在文本到图像（T2I）生成领域的广泛应用，尤其是在SDXL [13]的训练分辨率以...

论文标题：Irregular Multivariate Time Series Forecasting: A Transformable Patching Gr...

作者将三种经典的面向时间的人工神经网络（ANNs）：时间卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）、递归神经网络（Rec...

A18 Pro采用的是台积电第二代3nm制程（N3E），拥有6个CPU核心（2个性能核＋4个能效核），主频4.04GHz，4MB二级缓存，6核心GPU，16核神...

“涌现”是一种复杂系统中的现象，指的是当系统由许多简单部分相互作用时，会自发地产生出全局性的特性或行为，这些特性或行为无法直接从个体部分的性质推导出来。涌现现象...

在数字化时代，文本到语音（Text-to-Speech, TTS）技术已成为人机交互的关键桥梁，无论是为视障人士提供辅助阅读，还是为智能助手注入声音的灵魂，TT...

Keras是一个高层神经网络API，由Python编写，并且能够在TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK）以及T...

激活函数主要用来向神经网络中加入非线性因素，以解决线性模型表达能力不足的问题，它对神经网络有着极其重要的作用。我们的网络参数在更新时，使用的反向传播算法（BP）...

激活函数（Activation Function）是神经网络中非常关键的组成部分，主要用于在神经网络的节点（或称神经元）上引入非线性因素。这是因为神经网络的基本...

踏入深度学习的奇妙世界，就像开启了一场探索未知的旅程。今天，我们将携手踏上一小段轻松而充满乐趣的入门之旅——价格分类。想象一下，通过神奇的神经网络，我们能够教会...

在 GPT-1 发布之前，传统自然语言处理领域的模型 (如LSTM 网络 )的训练方式一般是先随机初始化一组词向量参数，或者通过无监督的浅层神经网络(如 Wor...

人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。

机器翻译（Machine Translation，简称MT）是指使用计算机软件将文字或语音从一种语言翻译成其他语言的技术。

当你阅读这篇文章时，你身体的哪个器官正在考虑它？当然是大脑！但是你知道大脑是如何工作的吗？嗯，它有神经元或神经细胞，它们是大脑和神经系统的主要单位。这些神经元接...

论文标题:Feature Contamination: Neural Networks Learn Uncorrelated Features and Fail...