MLP多层感知器：AI人工智能神经网络的基石
MLP 是指多层感知器（Multilayer Perceptron），是一种基础人工神经网络模型（ANN，Artificial Neural Network）。MLP 能够将信息逐层重新组合，每层重组的信息经过激活函数的放大或抑制后进入下一层的数据重组，从而实现特征提取和知识获取。
图神经网络实战（13）——经典链接预测算法
链接预测 (Link prediction) 可以帮助我们理解和挖掘图中的关系，并在社交网络、推荐系统等领域提供更准确的预测和决策支持。为了解决链接预测问题，研究者们提出了多种方法。本节将介绍基于局部和全局邻域的启发式方法。
【AI落地应用实战】如何让扫描工具更会思考——智能高清滤镜2.0实战测评
在这个信息爆炸的数字化时代，扫描工具已经成为我们日常工作和学习中不可或缺的助手。最近，扫描全能王推出了革命性的“智能高清滤镜2.0”，本次更新后，智能高清滤镜能够智能识别并优化扫描过程中的各种问题。无论是光线不均、背景杂乱，还是文档本身的折痕和污渍，它都能一一化解，呈现清晰、准确的扫描结果。在这篇实
AI助力垃圾分类开启智慧环保新时代，基于卷积神经网络模型开发实践垃圾分类识别系统
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springAI
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从零入手人工智能（1）——卷积神经网络
人工智能是一个博大精深的领域，我相信有许多志同道合的朋友也希望涉足这个领域，因此我写下这篇文章，旨在详细记录我学习人工智能的每一个步骤和心得，希望能为想要入门人工智能的朋友们提供一份入门的指南。为了激发大家的兴趣，我将直接从卷积神经网络这一热门话题入手，带大家领略人工智能的魅力和乐趣。
不同生成式AI模型的优缺点（GAN，VAE，FLOW）
GAN，VAE、FLOW、自回归模型优缺点
【机器学习】图神经网络：深度解析图神经网络的基本构成和原理以及关键技术
图数据是一种复杂的数据结构，由节点（vertices）和边（edges）组成，用于表示对象及其相互关系。节点代表数据中的实体，边则表示实体之间的关系。多样性：图数据可以表示各种类型的关系，如一对一、一对多、多对多等。不规则性：图的结构不固定，节点和边的数量及连接方式可变。高维性：每个节点和边可以包含
Stable Diffusion初体验——基于机器学习通过神经网络的强大AI平台
在这个信息爆炸的时代，AI技术正以前所未有的速度发展着。图生图AI换脸图生视频等技术的涌入，极大地改变了我们的工作与生活，带来了更多的挑战与机遇。例如我们可以使用AI去生成具有质感的人物图像也可以使用实现视频，图片的换脸效果图生视频也可以轻松实现图生视频但是这样的效果与实现需要用到昂贵的显卡，CPU
Pixel Transformer：用像素代替补丁可以提升图像分类精度
本文将讨论Pixel Transformer的复杂性，创新方法，以及它对人工智能和计算机视觉未来的重要影响。
探析—面向存算架构的神经网络数字系统【存内计算开发者社区】
面向存算架构的神经网络数字系统（Compute-in-Memory, CIM 或 Processing-in-Memory, PIM）是一种旨在突破传统计算架构瓶颈的新型系统设计。传统的计算系统中，数据存储和数据计算通常分开进行，这导致了大量的数据搬移和相关的时间、能量消耗。而存算一体化架构通过将计
【基于深度学习的人脸识别】（Dlib+ResNet残差神经网络）——QT（C++）+Linux
dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat 是基于深度学习的人脸识别模型，是dlib库中的一个重要组件。该模型的原理涉及到深度卷积神经网络（DCNN）和具体的人脸识别算法。
人工智能--深度神经网络
人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，旨在模拟或仿效人类智能。深度神经网（DNN）是AI的一个子领域，因其在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面的卓越表现而备受瞩目。本文将详细探讨深度神经网络的基本概念、结构、训练过程、应用领域及其面临的挑战，并结合现实示例进行分析。希望这些能对刚学习算法的同学
Stable Diffusion webUI 最全且简单配置指南
本博客主要介绍部署Stable Diffusion到本地，生成想要的风格图片。
腾讯云宝塔Linux面板搭建Flask项目最新教程 干货笔记！！
Flask项目部署YOLO系列医疗辅助检查网站
深度探索：机器学习弹性网络（Elastic Net）算法原理及其应用
弹性网络作为一种融合了Lasso和Ridge优点的线性模型，对于高维数据的处理和特征选择具有显著优势。随着机器学习和统计学的发展，未来研究将进一步优化Elastic Net算法的参数选择策略，探寻更高效的优化算法，并尝试将其与深度学习、集成学习等技术结合，拓展其在多元复杂问题中的应用范围。同时，弹性
（13-1）RAG基础知识介绍：RAG模型概述
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种自然语言处理模型架构，旨在结合检索和生成两个关键的NLP（Natural Language Processing）任务。RAG模型可以应用于诸如问答系统、文本摘要、对话系统等多个领域。在本章的内容中，将详细讲解RAG的基础知
基于深度学习神经网络的AI图像PSD去雾系统源码
基于深度学习神经网络的AI图像PSD去雾系统源码
【GAN】基础原理讲解及代码实践
生成式对抗网络（GAN ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出。
从简单逻辑到复杂计算：感知机的进化与其在现代深度学习和人工智能中的应用（上）
本文详细探讨了感知机——一种简单形式的人工神经网络，首次由Frank Rosenblatt在1957年提出。文章从感知机的基本原理和结构开始，解释了其如何处理输入和产生输出。通过实例，展示了感知机在模拟基本逻辑门（如与门、或门和与非门）中的应用，并讨论了其在处理更复杂的逻辑函数时的局限性，特别是在尝
