如何检测时间序列中的异方差（Heteroskedasticity）
异方差性影响时间序列建模。因此检测和处理这种情况非常重要。
论文推荐：CCNet用于语义分割的交叉注意力
CCNet， Transformer递归交叉自注意力，比非局部神经网络更有效。华中科技大学、地平线、ReLER 和伊利诺伊大学香槟分校联合研发
汇编语言之母逝世，71岁时还和儿子合写神经网络论文
凯瑟琳・布斯被称为汇编语言之母，具体来说就是她创造了第一个“汇编语言”。 在1940年代中期，第一台通用电子计算机最初并没有用于代码的内部存储。如果我们想要用它编程，就要操纵数千个开关和电缆，而这些开关和电缆所在的位置，就是程序。科学家们必须手动更改数千根电缆和开关，或者在卡片上打孔，然后将卡片送入
Matlab深度学习入门实例:从0搭建卷积神经网络CNN（附完整代码）
Matlab的功能十分强大，其自带的深度学习工具箱可以使我们免于编写底层算法，迅速地搭建出一个卷积神经网络，同时，其自带手写数字图片以供学习，地址如下，笔者使用的是Matlab2022a。网上已具有大量卷积神经网络的讲解，故本文不在对此赘述，这篇文章针对已了解CNN基础结构和原理者，以一个例子搭建一
机器学习——BP神经网络详细介绍及案例Python代码实现
机器学习——BP神经网络详细介绍及案例Python代码实现BP（Back Propagation)网络 也称误差反向传播，1985年由Rumelhart 和 McCelland提出
GAN生成漫画脸
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学习笔记：深度学习（3）——卷积神经网络（CNN）理论篇
深度学习笔记——CNN卷积神经网络理论篇。主要包括CNN的概念、基本原理、类型综述。算是比较完善的一篇文章了。
NeurIPS 2022-10大主题、50篇论文总结
2672篇主要论文，63场研讨会，7场受邀演讲，包括语言模型、脑启发研究、扩散模型、图神经网络……NeurIPS包含了世界级的AI研究见解，本文将对NeurIPS 2022做一个全面的总结。
PyTorch中学习率调度器可视化介绍
学习率调度器有很多个，并且我们还可以自定义调度器。本文将介绍PyTorch中不同的预定义学习率调度器如何在训练期间调整学习率
在本地PC运行 Stable Diffusion 2.0
这里我们将介绍如何在本地PC上尝试新版本
粒子群算法(PSO)优化的BP神经网络预测
BP神经网络是一种常见的多层前馈神经网络，本文通过粒子群算法(PSO)对BP神经网络的网络参数进行寻优，得到最优化的网络参数，并与未使用PSO的BP网络对同一测试样本进行预测，对比分析并突出PSO-BP的优越性。
用强化学习玩《超级马里奥》
Pytorch的一个强化的学习教程（ Train a Mario-playing RL Agent）使用超级玛丽游戏来学习双Q网络(强化学习的一种类型)
使用PyTorch实现简单的AlphaZero的算法（3）：神经网络架构和自学习
神经网络架构和训练、自学习、棋盘对称性、Playout Cap Randomization，结果可视化
华为开源自研AI框架昇思MindSpore应用实践：DCGAN生成漫画头像
华为开源自研AI框架昇思MindSpore教程：DCGAN生成漫画头像
BT - Unet:生物医学图像分割的自监督学习框架
BT-Unet采用Barlow twin方法对U-Net模型的编码器进行无监督的预训练减少冗余信息，以学习数据表示。之后，对完整网络进行微调以执行实际的分割。
使用HuggingFace实现 DiffEdit论文的掩码引导语义图像编辑
在本文中，我们将实现Meta AI和Sorbonne Universite的研究人员最近发表的一篇名为DIFFEDIT的论文。对于那些熟悉稳定扩散过程或者想了解DiffEdit是如何工作的人来说，这篇文章将对你有所帮助。
基于BP神经网络的PID智能控制
PID控制要获得较好的控制效果，就必须通过调整好比例、积分和微分三种控制作用，形成控制量中既相互配合又相互制约的关系，这种关系不一定是简单的“线性组合”，从变化无穷的非线性组合中可以找出最佳的。神经网络所具有的任意非线性表达的能力，可以通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的PID控制。
从感知机到神经网络
将输入信号的总和转换为输出信号输入：输入信号的加权总和激活函数：h（a）计算得到结果可以在神经元内部中明确的显示出激活函数的激活过程激活函数是连接感知机和神经网络的桥梁函数输入大于0时，直接输出该值否则输出0。
2022年顶会、顶刊SNN相关论文----------持续更新中
2022年顶会、顶刊脉冲神经网络相关优秀论文收集
一文通俗入门·脉冲神经网络(SNN)·第三代神经网络
一文通俗入门脉冲神经网络(snn)动力学方程，前向传播过程，学习算法，脉冲编码方式
