前段时间写过一篇介绍神经网络的入门文章：神经网络极简入门。那篇文章介绍了神经网络中的基本概念和原理，并附加了一个示例演示如何实现一个简单的神经网络。不过，在那篇文章中并没有详细介绍神经网络在训练时，是如何一步步找到每个神经元的最优权重的。本篇介绍神经网络训练...
神经网络（NeuralNetwork）是一种模拟人脑神经元连接方式的计算模型。其基本组成部分是神经元（Neurons），通过加权连接和激活函数构成复杂的网络结构。神经网络广泛应用于模式识别、分类和回归等领域。...
MLP是指多层感知器（MultilayerPerceptron），是一种基础人工神经网络模型（ANN，ArtificialNeuralNetwork）。MLP能够将信息逐层重新组合，每层重组的信息经过激...
1.机器学习1.1.人们对人工智能的态度发生突如其来的巨大变化，是由一项核心人工智能技术——机器学习的快速发展所推动的1.1.1.机器学习是人工智能的一个分支领域，但在过去60年的绝大部分时间里，它一直在一条独立的道路上发展1.2.机器学习作为一...
大侠幸会，在下全网同名「算法金」0基础转AI上岸，多个算法赛Top「日更万日，让更多人享受智能乐趣」今日216/10000抱个拳，送个礼神经网络设计与选择参数初始化与优化学习率调整与正则化数据预处理与标准化训练过程与监控特定模型技...
从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中~_aigc图像生成通常采用以下哪...
本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。_graph...
AIGC（人工智能生成内容）依托于先进的神经网络技术，展现了极大的潜力和应用价值。本文介绍了AIGC的几种核心底层技术，包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）、变分自动编码...
基于卷积神经网络的花卉识别系统是在pytorch框架下实现的，系统中有两个模型可选resnet50模型和VGG16模型，这两个模型可用于模型效果对比。该系统涉及的技术栈有，UI界面：python+pyqt5，前端...
循环神经网络是一类具有反馈连接的神经网络，能够处理任意长度的序列数据，通过在隐藏层中引入循环连接，使得网络能够记住过去的信息，并将其用于当前的计算。...