Grad-CAM的详细介绍和Pytorch代码实现
Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping) 是一种可视化深度神经网络中哪些部分对于预测结果贡献最大的技术。它能够定位到特定的图像区域，从而使得神经网络的决策过程更加可解释和可视化。
模糊神经网络（FNN）的实现（Python，附源码及数据集）
本文对模糊神经网络（FNN）的理论基础及建模步骤进行介绍，之后使用Python实现基于FNN的数据预测，通俗易懂，适合新手学习，附源码及实验数据集。
生成式模型与辨别式模型
分类模型可以分为两大类:生成式模型与辨别式模型。本文解释了这两种模型类型之间的区别，并讨论了每种方法的优缺点。
径向基神经网络（RBFNN）的实现（Python，附源码及数据集）
本文对径向基神经网络（RBFNN）的理论基础及建模步骤进行介绍，之后使用Python实现基于RBFNN的数据预测，通俗易懂，适合新手学习，附源码及实验数据集。
深度学习时间序列预测项目案例数据集介绍
高精度、可靠的风速预报是气象学家面临的挑战。由对流风暴引起的强风，造成相当大的破坏(大规模森林破坏、停电、建筑物/房屋损坏等)。雷暴、龙卷风以及大冰雹、强风等对流事件是有可能扰乱日常生活的自然灾害，特别是在有利于对流启动的复杂地形上。即使是普通的对流事件也会产生强风，造成致命和昂贵的损失。因此，风速
GoogLeNet详解
目录一、GoogLeNet网络的背景二、GooLeNet网络结构三、GooLeNet的亮点四、GooLeNet代码实现一、GoogLeNet网络的背景想要更好的预测效果，就要从网络深度和网络宽度两个角度出发增加网络的复杂度。但这个思路有两个较为明显的问题：首先，更复杂的网络意味着更多的参数，也很容
吴恩达《深度学习》笔记汇总
第一门课：神经网络和深度学习（第一周）——深度学习引言第一门课：神经网络和深度学习（第二周）——神经网络的编程基础第一门课：神经网络和深度学习（第三周）——浅层神经网络第一门课：神经网络和深度学习（第四周）——深层神经网络第二门课：改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化（第一周）——深度学习的
PyTorch 深度学习实战 | DIEN 模拟兴趣演化的序列网络
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时间序列的平稳性
如何检查时间序列是否平稳，如果它是非平稳的，我们可以怎么处理
改进YOLO系列 | GhostNetV2: 用长距离注意力增强低成本运算 | 更换骨干网络之GhostNetV2
注意力增强了扩展特征，以提高表现能力。块是一个反向残差瓶颈，包含两个。
Diffusion-GAN: Training GANs with Diffusion 解读
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Cursor太强了，从零开始写ChatGLM大模型的微调代码
初试基于chatgpt4的写代码神器
神经网络初学者的激活函数指南
如果你刚刚开始学习神经网络，激活函数的原理一开始可能很难理解。但是如果你想开发强大的神经网络，理解它们是很重要的。
物理信息神经网络PINNs : Physics Informed Neural Networks 详解
本博客主要分为两部分：1、PINN模型论文解读2、PINN模型相关总结一、PINN模型论文解读1、摘要：基于物理信息的神经网络（Physics-informed Neural Network， 简称PINN），是一类用于解决有监督学习任务的神经网络，同时尊重由一般非线性偏微分方程描述的任何给定的物理
BP神经网络python代码详细解答（来自原文）
翻译如下 ** &#160; &#160; &#160; &#160; <font color=black size=6.5> 在 SCRATCH采用pyt...
PyTorch中的可视化工具
本文主要介绍Pytorch中的一些可视化工具
DNN（全连接神经网络）
一.DNN网络一般拥有三层1.输入层2.隐藏层3.输出层简单网络如下：二.正向传播从第二层开始，每一个神经元都会获得它上一层所有神经元的结果。即每一个 y = wx + b的值。具体分析如下：如此下去就会非常可能出现了一个问题------就是越靠后的神经元获得的y值会非常大，试想一下，如果这个数远远
【周末闲谈】AI的旅途
忙碌的一周终于快要过去了，本周就让我们来谈谈AI这个热点话题吧😉(ps:但愿下个星期会更加轻松)AI无论在那个时代都是人们津津乐道的话题，人们即担心其的发展终有一天会取代人类，又好奇它能够成长到何种地步，今天就让我们来谈谈AI的发展史吧。
【ROS】VSCODE + ROS 配置方法（保姆级教程，总结了多篇）
vscode + ros 配置方法（正在更新……）最近开始学习ROS，但是官方给的教程都是在终端命令行下实现的，如果想要编写代码我使用的是vscode进行编写。首先vscode它不是一个IDE，vscode只提供编辑的环境而不提供编译的环境,如果想要用vscode来集成开发环境，就必须安装必须的编译
可视化CNN和特征图
卷积神经网络(cnn)是一种神经网络，通常用于图像分类、目标检测和其他计算机视觉任务。CNN的关键组件之一是特征图，它是通过对图像应用卷积滤波器生成的输入图像的表示。
