ResNet网络 残差块的作用
ResNet简单介绍 ResNet是15年提出的经典网络了。在ResNet提出之前，人们发现当模型层数提升到一定程度后，再增加层数就不再能提升模型效果了——这就导致深度学习网络看似出现了瓶颈，通过增加层数来提升效果的方式似乎已经到头了。ResNet解决了这一问题。 ResNet的核心思想就是引入了残
pytorch获得模型的参数量和模型的大小
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小波神经网络（WNN）的实现（Python，附源码及数据集）
本文对小波神经网络（WNN）的理论基础及建模步骤进行介绍，之后使用Python实现基于WNN的数据预测，通俗易懂，适合新手学习，附源码及实验数据集。
【网络流量识别】总结篇1：机器学习方法在网络流量识别的应用
本文总结深度学习方法在流量识别方面的应用，也是对前四篇文章的总结。主要包括数据集，特征提取方法，深度学习网络，性能比较等几方面的介绍。一、概述网络入侵检测系统（N-IDS）是根据网络类型及其行为，对网络网络流量数据分类的主要方法有（1）误用检测；（2）异常检测；（3）状态完整协议分析机器学习方法是目
so-vits-svc3.0 中文详细安装、训练、推理使用教程
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Transformer在计算机视觉中的应用-VIT、TNT模型
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反向传播神经网络（BPNN）的实现（Python，附源码及数据集）
本文对反向传播神经网络（BPNN）的理论基础进行介绍，之后使用Python实现基于BPNN的数据预测，通俗易懂，适合新手学习，附源码及实验数据集。
RF模型（随机森林模型）详解
入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。一、RF简介RF模型属于集成学习中的bagging流派1、集成学习简介集成学习分为2派：（1）boosting：它组合多个弱学习器形成一个强学习器，且各个弱学习器之间有依赖关系。（2）baggin
CNN经典网络模型（五）：ResNet简介及代码实现（PyTorch超详细注释版）
CNN经典网络模型之一：ResNet，本文包含其简介及代码，在PyTorch中实现，进行超详细注释，适合新生小白阅读学习~
经典神经网络论文超详细解读（七）——SENet（注意力机制）学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）
SENet论文（《Squeeze-and-Excitation Networks》）超详细解读。翻译＋总结。文末有代码复现
异构图神经网络 RGCN、RGAT、HAN、GNN-FILM + PyG实现
RGCN、RGAT、GNN-FILM代码替换十分简单，训练代码完全不用动，只要改模型代码即可，完全可以三者都尝试效果，HAN慎用，效果太吃matapath的设置，训练时间还长，不值得。
详解Inception结构：从Inception v1到Xception
详细介绍了GoogLeNet中Inception模块网络结构的发展历程，包括了Inception v1，Inception v2，Inception v3，Inception v4，Xception结构及特点。
ConvLSTM时空预测实战代码详解
ConvLSTM代码复现
【动手深度学习-笔记】注意力机制（四）自注意力、交叉注意力和位置编码
像这样的，查询、键和值来自同一组输入的注意力机制，被称为自注意力（self-attention）或者内部注意力（intra-attention）。总而言之，卷积神经网络和自注意力都拥有并行计算的优势，而且自注意力的最大路径长度最短。DETR中，为了保留特征的空间信息，没有将二维数据平铺为一维，而是分
2023年3月的10篇论文推荐
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GPT-4 和ChatGPT API的定价分析
OpenAI发布了他们的ChatGPT新机器学习模型GPT-4。GPT-4是GPT-3的一大进步，GPT-3是当前ChatGPT免费版本(GPT 3.5 Turbo)所运行的模型的基础，今天我们也来凑个热点，研究一下它们的定价
SDG,ADAM,LookAhead,Lion等优化器的对比介绍
本文将介绍了最先进的深度学习优化方法，帮助神经网络训练得更快，表现得更好。有很多个不同形式的优化器，这里我们只找最基础、最常用、最有效和最新的来介绍。
一文通俗讲解元学习（Meta-Learning）
©PaperWeekly 原创 ·作者 | 孙裕道学校 | 北京邮电大学博士生研究方向 | GAN图像生成、情绪对抗样本生成元学习（meta-learning）是过去几年最火爆的学习方法...
基于Halcon的MLP（多层感知神经网络）分类器分类操作实例
【代码】基于Halcon的MLP（多层感知神经网络）分类器分类操作实例。
