深度神经网络与其他很多机器学习模型一样，可分为训练和推理两个阶段。训练阶段根据数据学习模型中的参数（对神经网络来说主要是
2020-03-27 15:50
，CNN模型的参数量和计算量也随之剧增，这对硬件资源提出了严峻挑战。因此，卷积神经网络的压缩方法成为了研究热点。本文将从多个角度详细介绍卷积神经网络的
2024-07-11 11:46
神经网络优化器是深度学习中用于调整网络参数以最小化损失函数的重要工具。这些优化器通过不同的策略来更新
2024-07-11 16:33
神经网络优化算法是深度学习领域中的核心技术之一，旨在通过调整网络中的参数（如权重和偏差）来最小化损失函数，从而提高模型的
2024-07-03 16:01
在如今的网络时代，错综复杂的大数据和网络环境，让传统信息处理理论、人工智能与人工神经网络都面临巨大的挑战。近些年，深度学习逐渐走进人们的视线，通过
2024-01-11 10:51
残差网络（Residual Network，通常简称为ResNet） 是深度神经网络的一种 ，其独特的结构设计在解决深层网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题上取得了显著的
2024-07-11 18:13
在探讨深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）与基本神经网络（通常指传统神经网络或前向神经网络
2024-07-04 13:20
本文来源：机器之心编译 作者：Zonghan Wu 图神经网络（GNN）热度持续上升，之前我们曾介绍了清华两篇综述论文，参见：深度学习时代的图模型，清华发文
2019-01-10 10:26
PyTorch，作为一个广泛使用的开源深度学习库，提供了丰富的工具和模块，帮助开发者构建、训练和部署神经网络模型。在神经网络模型
2024-07-10 14:57
神经网络是人工智能领域的重要分支，广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域。然而，要使神经网络在实际应用中取得良好效果，必须进行有效的训练和优化。本文将从神经网络
2024-07-01 14:14
