深度学习是机器学习的一个重要分支，通过多层神经网络处理复杂数据，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。我们将在这篇文章中揭开深度学习和神经网络的神秘面纱。

人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。

机器翻译（Machine Translation，简称MT）是指使用计算机软件将文字或语音从一种语言翻译成其他语言的技术。

当你阅读这篇文章时，你身体的哪个器官正在考虑它？当然是大脑！但是你知道大脑是如何工作的吗？嗯，它有神经元或神经细胞，它们是大脑和神经系统的主要单位。这些神经元接...

论文标题:Feature Contamination: Neural Networks Learn Uncorrelated Features and Fail...

神经网络根据连接方式和功能特点可分为多种类型，如前馈神经网络、循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）等。每种类型都有其特定的应用场景和优势。例如，CNN...

大模型的成功离不开深度学习技术的快速发展。这里以Transformer架构为例，展示大模型的一个基本组成部分。Transformer是一种基于自注意力机制的神经...

表面肌电（surface electromyography, sEMG）信号是神经肌肉系统在进行随意性和非随意性活动时的生物电变化经表面电极引导、放大、显示和记...

现在脑机接口的硬件部分就是Link和intan有实物了吧？Link其实也没有披露特别多的细节，但是作为构架的学习应该是够的。有微电子的基础可能做这个东西会好一些...

人工智能的发展起步于1950年，期间经历了各种里程碑和变革，与此相关的神经网络技术也从最初的单层感知到复杂的层级和卷积神经网络一路创新和变革，不断推动人工智能领...

本文将介绍基于米尔电子MYD-YD9360商显板（米尔基于芯驰D9360国产开发板）的TinyMaxi轻量级的神经网络推理库方案测试。

计划采用 Python 搭建神经网络算法，并运用集成学习的思想构建随机神经网络模型，逐步优化算法的内部结构与超参数，解决原始数据集训练过程中出现的问题，以获取更...

人工神经网络（ Artificial Neural Network， 简写为ANN）也简称为神经网络（NN），是一种模仿生物神经网络结构和功能的 计算模型。人脑...

神经网络可以导航人类设计者提供给它们的地图，例如使用 GPS 的自动驾驶汽车，但这是人类首次证明神经网络可以创建自己的地图。这种在空间上存储和组织信息的能力最终...

梯度下降法对于神经网络来说，真的是太重要了。可以说是没有梯度下降法，就不会有现代的神经网络。如果没有梯度下降法，神经网络可能都没有办法被训练。梯度其实是微积分里...

Module模块是所有神经网络模型的基类，它包含了一些方法和属性，用来定义神经网络的结构和行为。通过继承Module类，可以轻松地自定义一个神经网络模型，其中至...

的逼近也通过深度神经网络完成，因而能够处理大规模的状态空间，从而更好地估计策略的质量。

注意力机制作为一种模拟人脑信息处理的关键工具，在深度学习领域中得到了广泛应用。本系列实验旨在通过理论分析和代码演示，深入了解注意力机制的原理、类型及其在模型中...

逐层归一化（Layer-wise Normalization）是将传统机器学习中的数据归一化方法应用到深度神经网络中，对神经网络中隐藏层的输入进行归一化，从而使...

  目前，研究人员通过大量实践总结了一些经验方法，以在神经网络的表示能力、复杂度、学习效率和泛化能力之间取得良好的平衡，从而得到良好的网络模型。本系列文章将从网...