神经元 神经 模态 生物
matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=19751 本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 要训练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入 ......
神经网络优化篇：详解指数加权平均数（Exponentially weighted averages）
指数加权平均数 比如这儿有去年伦敦的每日温度，所以1月1号，温度是40华氏度，相当于4摄氏度。世界上大部分地区使用摄氏度，但是美国使用华氏度。在1月2号是9摄氏度等等。在年中的时候，一年365天，年中就是说，大概180天的样子，也就是5月末，温度是60华氏度，也就是15摄氏度等等。夏季温度转暖，然后 ......
人类记忆应该是有损压缩还是无损压缩？人类记忆应该是单模态的还是多模态的？
今日胡想，两个问题 —— 人类记忆应该是有损压缩还是无损压缩？人类记忆应该是单模态的还是多模态的？ ......
游戏AI行为决策——MLP（多层感知机/人工神经网络）
游戏AI行为决策（特别篇）——MLP（附代码与项目） 你一定听说过神经网络的大名，你有想过将它用于游戏AI的行为决策上吗？其实在（2010年发布的）《最高指挥官2》中就有应用了，今天请允许我班门弄斧一番，与大家一同用C#实现最经典的神经网络——多层感知机（Multilayer Perceptron， ......
神经网络学习笔记（1）
1、神经元 神经元是神经网络中的基本单元。 每一个神经元包括两个参数：权重系数和偏置系数b。 神经网络的学习过程就是通过优化更新每一个神经元的权重和偏置系数，使得输出值Y更接近其真实值。 假设神经元的输入向量为 ,那么输出，其中 是该神经元选定的激活函数。 x1、x2表示输入量 w1、w2为权重，几 ......
使用CLIP和LLM构建多模态RAG系统
使用CLIP和LLM构建多模态RAG系统 在本文中我们将探讨使用开源大型语言多模态模型(Large Language Multi-Modal)构建检索增强生成(RAG)系统。本文的重点是在不依赖LangChain或LLlama index的情况下实现这一目标，这样可以避免更多的框架依赖。 什么是RA ......
神经网络优化篇：理解mini-batch梯度下降法（Understanding mini-batch gradient descent）
理解mini-batch梯度下降法 使用batch梯度下降法时，每次迭代都需要历遍整个训练集，可以预期每次迭代成本都会下降，所以如果成本函数\(J\)是迭代次数的一个函数，它应该会随着每次迭代而减少，如果\(J\)在某次迭代中增加了，那肯定出了问题，也许的学习率太大。 使用mini-batch梯度下 ......
生物农学就业投票结果出炉
前段时间发牢骚写了一篇推文：论农业院校对于农学人才培养的缺失，引发了大家对于生物和农学方向就业问题的一些讨论（虽然推文并不是说这个问题）。随后，为了解大家具体的就业情况，小编随便设计了几个简单的问题来进行投票：关于生物农学方向就业情况的调查。截止目前，共有179人参与投票。让我们一起来看看结果吧。 ......
推荐 | 现代生物学的现代统计学
上世纪30年代，受Fisher关于显著性和假设检验的影响，统计数据分析流程一般如下图所示。 70年代，Tukey推荐使用探索性数据分析（EDA）进行统计分析。EDA 建立在数据可视化的基础上，然后辅以验证性数据分析 （CDA）：假设驱动的推理方法，理想情况下应该是稳健的，而不是依赖于复杂的假设。 9 ......
多模态大模型少样本自适应综述
前言 在医学成像和遥感等一些细粒度领域，多模态基础模型的性能往往不尽人意。因此，许多研究者开始探索这些模型的少样本适应方法，逐渐衍生出三种主要技术途径：1）基于提示的方法；2）基于适配器的方法；3）基于外部知识的方法。尽管如此，这一迅速发展的领域产生了大量结果，但尚无全面的综述来系统地整理研究进展。 ......
神经网络优化篇：详解Mini-batch 梯度下降（Mini-batch gradient descent）
Mini-batch 梯度下降 机器学习的应用是一个高度依赖经验的过程，伴随着大量迭代的过程，需要训练诸多模型，才能找到合适的那一个，所以，优化算法能够帮助快速训练模型。 其中一个难点在于，深度学习没有在大数据领域发挥最大的效果，可以利用一个巨大的数据集来训练神经网络，而在巨大的数据集基础上进行训练 ......
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23689 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 在本文中，你将看到如何使用一个被称为 ......
设置 QMainWindow 窗口为模态
QDialog 因为有 exec() 函数为阻塞式的可以让 QDialog 成为模态的界面，但是 QMainWindow 创建的对象窗口只能使用 show() 来进行显示，无法直接让以 QMainWindow 的对象实现模态的效果。 如果要使 QMainWindow 的实例化对象能够实现模态的效果， ......
神经网络优化篇：梯度检验应用的注意事项（Gradient Checking Implementation Notes）
梯度检验应用的注意事项 分享一些关于如何在神经网络实施梯度检验的实用技巧和注意事项。 首先，不要在训练中使用梯度检验，它只用于调试。意思是，计算所有\(i\)值的\(d\theta_{\text{approx}}\left[i\right]\)是一个非常漫长的计算过程，为了实施梯度下降，必须使用\( ......
[NLP复习笔记] 神经网络及BP算法
1. 神经网络 1.1 神经元 神经元（Neuron）或节点（Node） 是神经网络的基本单元。下图是一个简单的神经元示意图，\(x\) 表示 输入（\(\text{Input}\)）， \(x_i\) 表示来自于前面第 \(i\) 个 神经元（\(\text{Neuron}\)）的输入，通常会增加 ......
鱼类识别系统Python+TensorFlow卷积神经网络算法模型+深度学习人工智能【计算机课设项目】
一、介绍 鱼类识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的30种鱼类（'墨鱼', '多宝鱼', '带鱼', '石斑鱼', '秋刀鱼', '章鱼', '红鱼', '罗非鱼', '胖头鱼', '草鱼', '银鱼', '青鱼', '马头鱼', '鱿鱼', '鲇鱼', '鲈鱼', '鲍鱼' ......
《python神经网络读书笔记》
感想： 人工智能 是一门古老的学科，意思是人为的创造出和人类相似的智能体。在很多科幻影视作品中都有描述，甚至有的影视作品中不是使用计算机来实现人工智能。但是实际上这门学科在21世纪之前一直没什么进展。20世纪时，这门学科的主要研究方向是通过写一些强制判断逻辑来模拟智能体。实现出来的智能体基本都属于人 ......
Github揽获3k+星！清华开源CogAgent：基于多模态大模型的GUI Agent
前言 本文提出了视觉 GUI Agent，使用视觉模态（而非文本）对 GUI 界面进行更全面直接的感知，从而做出规划和决策。对此，我们研发了多模态大模型 CogAgent，可接受 1120×1120 的高分辨率图像输入，不仅提升了通用视觉理解能力，还具备强大的 GUI Agent 能力。 本文转载自 ......
特斯拉神经网络初探
先递上特斯拉的AI 模型HydraNets（2020） 2022年，特斯拉宣布将在其自动驾驶车辆中发布一种全新的算法：Occupancy Networks，主要用来解决以下两个问题： 问题1：检测到的物体不是数据集中训练的对象； 问题2：在基于LiDAR的系统中，可以根据检测到的物体确定对象的存在 ......
神经网络优化篇：详解梯度检验（Gradient checking）
梯度检验 梯度检验帮节省了很多时间，也多次帮发现backprop实施过程中的bug，接下来，看看如何利用它来调试或检验backprop的实施是否正确。 假设的网络中含有下列参数，\(W^{[1]}\)和\(b^{[1]}\)……\(W^{[l]}\)和\(b^{[l]}\)，为了执行梯度检验，首先要 ......
南阳理工大学 生物与化学工程学院
生物与化学工程学院专业简介 应用化学专业（本科） 培养目标 本专业立足河南、面向全国，服务于区域经济建设和精细化工行业发展，培养德、智、体、美、劳全面发展，具有应用化学专业基本知识和理论、综合素质全面、工程实践能力突出，具备创新精神、国际视野和持续学习能力，能够在医药中间体、新能源材料等精细化工领域 ......
南阳师范大学 生物工程 硕士
生物工程领域工程硕士专业基本要求 作者：张林 时间：2016-02-26 点击数：198 生物工程领域工程硕士专业学位基本要求 第一部分 概况 生物工程领域工程硕士专业学位是与本工程领域任职资格相联系的专业性学位。学位获得者应成为基础扎实、素质全面、工程实践能力强并具有一定创新能力的生物工程应用型、 ......
神经网络优化篇：详解梯度的数值逼近（Numerical approximation of gradients）
在实施backprop时，有一个测试叫做梯度检验，它的作用是确保backprop正确实施。因为有时候，虽然写下了这些方程式，却不能100%确定，执行backprop的所有细节都是正确的。为了逐渐实现梯度检验，首先说说如何计算梯度的数值逼近。 先画出函数\(f\)，标记为\(f\left( \thet ......
matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=19751 本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 要训练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入 ......
简易机器学习笔记（八）关于经典的图像分类问题-常见经典神经网络LeNet
前言 图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用，如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类， ......
数控系统中的模态指令
一、模态指令概述 在数控加工中，模态指令是控制加工过程中各项参数设置的指令。这些指令会影响加工状态，直到被新的指令覆盖或取消为止。模态指令相对于非模态指令，具有较高的优先级和较长的持续时间，在加工过程中起到了关键的作用。 二、常见的模态指令 1. G指令 G指令是数控系统中最重要的模态指令之一。G指 ......
神经网络优化篇：详解神经网络的权重初始化（Weight Initialization for Deep NetworksVanishing / Exploding gradients）
神经网络的权重初始化 这是一个神经单元初始化地例子，然后再演变到整个深度网络。 来看看只有一个神经元的情况，然后才是深度网络。 单个神经元可能有4个输入特征，从\(x_{1}\)到\(x_{4}\)，经过\(a=g(z)\)处理，最终得到\(\hat{y}\)，稍后讲深度网络时，这些输入表示为\(a ......
对神经网络的初步理解
神经网络就是，比如说，我们输入一张图片，这张图片的话比如说是100X100像素值，比如有一层神经网络与之对应，其中里面的每个神经元都是一个数值（激活值）为（0，1）的个体，颜色越亮越接近1，颜色越暗越接近0，然后那层神经网络的每个神经元的不同的激活值就可以大概地组成一张图像，然后比如输出层要输出一个 ......
P5 循环神经网络模型
如何构建一个神经网络来实现从x到y的映射？？？ 实现过程中的困难： 1，输入和输出对于不同的例子会有不同的长度 或许可以给每个例子一个最大长度，将不足长度的部分用0补足，但是不是最好 2，这样一个朴素的神经网络，不能共享从不同文本位置学到的特征，尤其是神经网络学到了训练集中经常出现的词汇，我们希望在 ......