初探岭回归LASSO回归（python实现）

给定一个包含 n 个整数的数组，判断该数组中是否存在三个元素 a、b、c，使得 a + b + c = 0。找出所有满足条件且不重复的三元组。 ... [详细]

目录预备知识导包构建数据集神经网络结构训练测试精度可视化计算模型精度损失可视化输出网络结构信息训练神经网络定义参数载入数据载入神经网络结构、损失及优化训练及测试损失、精度可视化qu ... [详细]

Python的函数也是一种值：所有函数都是function对象，这意味着可以把函数本身赋值给变量，就像把整数、浮点数、列表、元组赋值给变量一样；同样可以使用函数作为函数的形参，也可 ... [详细]

在抽取式文档摘要任务中，学习跨句子关系是至关重要的一步。本文探讨了利用异质图神经网络来捕捉句子间复杂关系的有效方法。通过构建包含不同类型节点和边的图结构，模型能够更准确地识别和提取关键信息，从而生成高质量的摘要。实验结果表明，该方法在多个基准数据集上显著优于传统方法。 ... [详细]

本周科技前沿报道了多项重要进展，包括美国多所高校在机器人技术和自动驾驶领域的最新研究成果，以及硅谷大型企业在智能硬件和深度学习技术上的突破性进展。特别值得一提的是，一款能够感知用户情绪状态的智能机器人即将问世，为未来的人机交互带来了全新的可能性。 ... [详细]

通过使用CIFAR-10数据集，本文详细介绍了如何快速掌握Mixup数据增强技术，并展示了该方法在图像分类任务中的显著效果。实验结果表明，Mixup能够有效提高模型的泛化能力和分类精度，为图像识别领域的研究提供了有价值的参考。 ... [详细]

在神经网络进行二分类任务时，输出层应配置多少个神经元以及选择哪种激活函数是一个关键问题。对于MNIST数据集的处理，输出层的神经元数量和激活函数的选择策略是什么？而在预测房价的任务中，输出层的神经元数量和激活函数又该如何确定？本文将详细探讨这些选择背后的原理和实践建议，以帮助读者更好地理解和应用神经网络模型。 ... [详细]

中国学者实现 CNN 全程可视化，详尽展示每次卷积、ReLU 和池化过程 ... [详细]

从2019年AI顶级会议最佳论文，探索深度学习的理论根基与前沿进展 ... [详细]

射频领域的博士学位在信号处理算法方面具有广阔的职业前景，尤其是在射频技术的应用中。例如，加入华为的射频基站部门，从事数字预失真等关键技术的研发工作。在此过程中，需要注意持续跟踪最新的学术和技术进展，保持对行业动态的敏感性，并不断提升自身的实践能力和创新能力。此外，除了技术层面，还应关注行业的整体发展趋势，以便更好地规划职业生涯。 ... [详细]

本文将深入探讨生成对抗网络（GAN）在计算机视觉领域的应用。作为该领域的经典模型，GAN通过生成器和判别器的对抗训练，能够高效地生成高质量的图像。本文不仅回顾了GAN的基本原理，还将介绍一些最新的进展和技术优化方法，帮助读者全面掌握这一重要工具。 ... [详细]

浅层神经网络解析：本文详细探讨了两层神经网络（即一个输入层、一个隐藏层和一个输出层）的结构与工作原理。通过吴恩达教授的课程，读者将深入了解浅层神经网络的基本概念、参数初始化方法以及前向传播和反向传播的具体实现步骤。此外，文章还介绍了如何利用这些基础知识解决实际问题，并提供了丰富的实例和代码示例。 ... [详细]

十一长假即将结束，你的假期学习计划进展如何？无论你是在家中、思念家乡，还是身处异国他乡，理工科学生都不容错过一些神奇的资源网站。这些网站提供了丰富的学术资料、实验数据和技术文档，能够帮助你在假期中高效学习和提升专业技能。 ... [详细]

深入解析经典卷积神经网络及其实现代码 ... [详细]

本文综述了图像超分辨率（Super-Resolution, SR）技术在全球范围内的最新研究进展及其应用现状。超分辨率技术旨在从单幅或多幅低分辨率（Low-Resolution, LR）图像中恢复出高质量的高分辨率（High-Resolution, HR）图像。该技术在遥感、医疗成像、视频处理等多个领域展现出广泛的应用前景。文章详细分析了当前主流的超分辨率算法，包括基于传统方法和深度学习的方法，并探讨了其在实际应用中的优缺点及未来发展方向。 ... [详细]