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最新推荐文章于 2025-02-26 09:37:48 发布
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【图神经网络综述】GNN原理＋落地应用+实现框架全解
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【2020 图神经网络综述】A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks 文章转载于好我的朋友：大家可以关注他的博客： Memory逆光 博客地址：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44936889/article/details/107764037 未经作者允许，本文禁止转载 1. 摘要： 2. 简介： 2.1 为什么要用图表示数据： 2.2 GNN与network embedding： 2.3 GNN与Gra
神经网络 深度神经网络,主流的神经网络的框架
ynca67269的博客
08-20 2840
图：从具体特征到抽象特征逐级深入的多级神经网络6，RNN和神经图灵机如果时间序列数据里的模式也包含复杂的多层级结构，这里和我之前说的复杂系统往往由于反馈导致复杂的时间依赖是一致的，那么要挖掘这种系统里的模式，我们通常的工具就是超级前卫的循环神经网络RNN，这种工具对处理高维具有复杂反馈的系统有神效，因为它本身就是一个高维具有复杂时间反馈的动力学系统。然后要学会梳理自身学习情况，以课本为基础，结合自己做的笔记、试卷、掌握的薄弱环节、存在的问题等，合理的分配时间，有针对性、具体的去一点一点的去攻克、落实。
神经网络的基本框架
zmnhlg的博客
11-26 1430
import torch import torch.nn as nn class Model(nn.Module): def __init__(self) -> None: super().__init__() def forward(self, input): output = input + 1 return output model = Model() x = torch.tensor(1.0) output = mod.
解锁AI开发密码：主流学习框架深度剖析
最新发布
qq_44233281的博客
02-26 1019
人工智能学习框架，作为构建、训练和部署 AI 模型的软件工具或库，在人工智能领域中占据着举足轻重的地位。它就像是一个精心搭建的舞台，为开发者们提供了丰富的资源和便捷的工具，让他们能够更加专注于人工智能模型的设计与优化，而无需过多地关注底层复杂的实现细节。在人工智能学习框架出现之前，开发者们在构建和训练模型时，往往需要耗费大量的时间和精力去处理诸如矩阵运算、梯度计算、模型优化等繁琐的基础工作。这些工作不仅需要深厚的数学功底和编程能力，而且容易出错，开发效率极低。
【无标题】
Supermen333的博客
08-22 499
优点：灵活正确使用时的高性能缺点：较高的学习难度低水平的API编译复杂的符号图可能很慢Lasagne描述：在Theano上建立和训练神经网络的轻量级库概述：因为Theano致力于成为符号数学中最先且最好的库，Lasagne提供了在Theano顶部的抽象，这使得它更适合于深度学习。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库，从而实现功能和性能上的扩展，这样的大规模计算中，让开发者更关注逻辑于数据本身，而从内存分配等繁杂工作中解放出来，是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。
神经网络整体架构
zhang1379的博客
10-09 1930
神经网络整体架构
神经网络框架的基本设计
qq_48843954的博客
01-05 1685
损失函数是用来量化模型预测值与真实值差距的方式（这么说可能过于抽象，我们初中数学应该学过标准差和方差的概念，方差和标准差是量化数组各元素与平均值的差距的。输出层：输出最终结果，通常是一个softmax层，用于多分类任务，或者是一个sigmoid层，用于二分类任务。torch.nn模块：是构建神经网络的基石，提供了各种类型的层，包括卷积层、池化层、激活函数、循环层和全连接层。由于有多个层，参数需要在这些层之间传递。确定网络结构、激活函数、损失函数、优化算法，模型的训练与验证，模型的评估和优化，模型的部署。
神经网络框架汇总（csdn）————程序.pdf
12-05
在当前的AI时代，神经网络框架扮演着至关重要的角色，它们是研究人员和开发人员构建、训练和部署深度学习模型的基础工具。以下是对标题和描述中提及的一些主要神经网络框架的详细解析： 一、序言 神经网络框架的...
谷歌神经网络框架怎么用,谷歌神经网络框架下载
super67269的博客
10-10 510
接着下载pytesser最后，将pytesser解压，这个是免安装的，可以将解压后的文件cut到Python安装目录的Lib\site-packages下直接使用，比如我的安装目录是：C:\Python27\Lib\site-packages，同时把这个目录添加到环境变量之中。与传统的训练方式不同，“深度信念网络”有一个“预训练”（pre-training）的过程，这可以方便的让神经网络中的权值找到一个接近最优解的值，之后再使用“微调”(fine-tuning)技术来对整个网络进行优化训练。
图神经网络相关CVPR论文汇总
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本次汇总的100篇论文，作为相关领域的研究者和学生的重要参考资源，不仅覆盖了图神经网络在计算机视觉中的最新研究进展，还包括了该领域的经典和基础理论。 在图神经网络的框架下，数据不再是简单的向量或者矩阵，...
神经网络搭建框架
susanbiancute的博客
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张量 numpy把array放到CPU中加速计算；torch把tensor放到GPU中加速计算。 numpy的方法接受的是array或者matrix，torch接受的是tensor。 # 1. 从numpy库生成模板 data = [1,2,3,4] data = np.array(data) tensor = torch.from_numpy(data) # 默认生成torch.int ​ data = [1.,2,3,4] data = np.array(data) ...
Python-一个用于深度学习的灵活神经网络框架
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神经网络图像识别——Neuroph框架
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Neuroph是一个轻量级的Java神经网络的框架，可以用来模拟常见的神经网络架构。少数基本类别相对应的基本网络的概念，它非常容易学习。而且它也还有一个不错的GUI应用程序。Neurop最初是一位硕士研究生的毕业论文主题，随后成为一个开源项目，它采用LGPL3许可证发布源代码。开发者已在SourceForge网站上发布了如何使用的介绍文档和一个在线Demo(需要Java 1.6)。 Neuroph 2.5 with Neuroph Studio 测试版发布，该版本有一些新功能和改进： 1. Neuroph Studio-基于NetBeans平台的GUI 生成器！ 2. 性能和算法优化 3. 整技术与Encog引擎
神经网络基本框架（torch.nn）
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【二】tensorflow神经网络框架 一篇文章快速了解tensorflow，tensorflow实现一元二次方程的学习->自己搭建三层卷积神经网络->卷积神经网络->循环神经网络->tensorbload可视化。
SKNet：下一代轻量级神经网络框架
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SKNet：下一代轻量级神经网络框架 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 是一个专为高效、灵活和易用设计的深度学习框架。它的目标是提供一种简单的方式来构建复杂的神经网络模型，尤其适合嵌入式设备或资源有限的环境。本文将从技术角度深入探讨SKNet的特点、优势以及可能的应用场景。 技术分析 设计理念 SKNet的核心设计理念是简洁与高效。它采用了模块化的架构，允许开发者轻...
四种基本的神经网络架构
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原文地址：一文看懂四种基本的神经网络架构 刚刚入门神经网络，往往会对众多的神经网络架构感到困惑，神经网络看起来复杂多样，但是这么多架构无非也就是三类，前馈神经网络，循环网络，对称连接网络，本文将介绍四种常见的神经网络，分别是CNN，RNN，DBN，GAN。通过这四种基本的神经网络架构，我们来对神经网络进行一定的了解。 1、什么是神经网络 神经网络是机器学习中的一种模型，是一种模仿动物神经网络行为特...
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