AI：113-基于卷积神经网络的图像风格迁移
AI：113-基于卷积神经网络的图像风格迁移人工智能领域的发展在近年来取得了令人瞩目的成就，其中图像处理领域的技术也在不断创新。图像风格迁移是一项引人注目的研究方向，通过人工智能技术，可以将一幅图像的艺术风格转移到另一幅图像上，创造出富有创意和艺术感的新作品。本文将探讨基于卷积神经网络（Convol
人工智能——神经网络算法入门
神经网络算法是一种模拟人脑神经元网络结构的计算方法，核心思想是通过大量简单的基本计算单元（即神经元）相互连接来处理复杂的模式识别、优化等问题。典型的神经网络算法包括输入层、隐藏层和输出层。输入层负责接收外部输入的数据，隐藏层通过一系列复杂的计算将输入转化为有意义的特征，最后输出层将特征转化为具体的输
在Colab上测试Mamba
本文整理了一个能够在Colab上完整运行Mamba代码，代码中还使用了Mamba官方的3B模型来进行实际运行测试。
经典神经网络论文超详细解读（八）——ResNeXt学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）
ResNeXt论文（《Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks》）超详细解读。翻译＋总结。文末有代码复现
挑战Transformer的新架构Mamba解析以及Pytorch复现
今天我们来详细研究这篇论文“Mamba:具有选择性状态空间的线性时间序列建模”
【全网最详细】使用PyTorch实现循环神经网络
循环神经网络（RNN）是一种用于序列数据的神经网络，常用于语言建模、翻译和音乐生成等任务。RNN是基于前一个时间步的输入和当前时间步的状态来预测下一个时间步的输出。这使得RNN在处理连续数据时非常有效，因为它可以利用上一个时间步的信息来更新其状态并生成新的输出。RNN模型的核心是“循环”结构。在传统
AI：07-基于卷积神经网络的海洋生物的识别
基于深度学习的海洋生物识别是一个复杂的任务，上述代码示例只是一个简单的示意，并不能涵盖所有的细节和技术深度。在实际应用中，可能还需要进行模型调优、模型融合、迁移学习等操作来提高识别的准确性和鲁棒性。
图异常检测初接触
图异常检测初步了解
使用pytorch构建图卷积网络预测化学分子性质
在本文中，我们将通过化学的视角探索图卷积网络，我们将尝试将网络的特征与自然科学中的传统模型进行比较，并思考为什么它的工作效果要比传统的方法好。
【记录-如何安装halcon软件】
记录-如何安装halcon软件
神经网络模型的参数量和FlOPS
FLOPS：注意S是大写，是 “每秒所执行的浮点运算次数”（floating-point operations per second）的缩写。它常被用来估算电脑的执行效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。正因为FLOPS字尾的那个S，代表秒，而不是复数，所以不能省略掉。FLOPs：注意s
【机器学习】李宏毅-食物图像分类器
卷积层，256个channel，512个filter，每个filter大小3*3，stride=1，padding=1，输入256*16*16，输出512*16*16。卷积层，512个channel，512个filter，每个filter大小3*3，stride=1，padding=1，输入512*
大数据前馈神经网络解密：深入理解人工智能的基石
前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）是神经网络中最基本和经典的一种结构，它在许多实际应用场景中有着广泛的使用。在本节中，我们将深入探讨FNN的基本概念、工作原理、应用场景以及优缺点。前馈神经网络是一种人工神经网络，其结构由多个层次的节点组成，并按特定的方向传
《神经网络与深度学习》算法伪代码汇总
《神经网络与深度学习》算法伪代码
基于VGG16的猫狗分类实战
基于VGG16的猫狗分类实战
BP神经网络模型一篇入门
BP神经网络广泛应用于解决各种问题，是知名度极高的模型之一为了方便初学者快速学习，本文进行深入浅出讲解BP神经网络的基本知识通过本文，可以初步了解BP神经网络的各个核心要素，并弄清BP神经网络是什么。
2023年小型计算机视觉总结
到2023年底，人工智能领域迎来了生成式人工智能的新成功:大型语言模型(llm)和图像生成模型。每个人都在谈论它，它们对小型计算机视觉应用有什么改变吗?
深度强化学习——actor-critic算法(4)
θ,w）来近似，θ是策略网络的参数，w是价值网络的参数，训练的时候要更新两个神经网络的参数θ和w，但是更新θ和w的目标是不同的，更新策略网络Π的参数θ，是为了让V函数的值增加，V函数是对策略Π和状态s的评价，如果固定s，V越大则说明策略Π越好，所以很显然我们需要更新参数θ使得V的平均值（期望）增加，
神经网络可视化新工具：TorchExplorer
TorchExplorer是一个交互式探索神经网络的可视化工具
一文总结经典卷积神经网络CNN模型
总结从1998年至今的优秀CNN模型，包括LeNet、AlexNet、ZFNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet、SENet、SqueezeNet、MobileNet。了解巨佬们的智慧结晶，学习算法上的思路和技巧，便于我们自己构建模型，也便于我们做迁移学习。
