低光照条件下交通标志的有效检测仍是一项重大挑战。为解决这一问题，我们提出YOLO-LLTS算法，这是一种专为低光环境设计的端到端实时交通标志检测方法。首先，我们...

在本文中，我们旨在利用深度学习技术，特别是TensorFlow框架下的Keras库，对WISDM（无线传感器数据挖掘）数据集进行活动识别。（点击文末“阅读原文”...

TensorFuzz是Google开发的一种用于调试神经网络的自动化软件测试技术。它使用覆盖率引导的模糊测试技术，通过对神经网络输入的随机变异来引导测试，以满足...

上一章中，我们主要介绍了数据在AI算法整个生命期中的重要性，以及如何对其质量进行评估，以及一些常见的数据生成技术，本章我们将介绍AI应用的核心，即AI模型，如何...

其实，这四件事（深度神经网络→Transformer 语言模型→RLHF→推理）就概括了 AI 领域发生的一切：我们有了深度神经网络（主要是图像识别系统），然后...

上海链家租房数据方面，利用 Python 从Lianjia.com.csv 文件获取租房信息，经过 ETL 数据预处理、探索性分析及数据可视化后，构建岭回归、L...

◉ 我们从常见的微阵列平台下载了18种癌症类型的基因表达数据集，进行了预处理并将其合并成特定于癌症的表达矩阵。总共，我们拥有来自超过1000个GEO数据集的50...

在上一课中，我们探讨了神经网络（neural networks）的结构。现在，让我们谈谈网络如何通过查看大量标记的训练数据来学习。核心思想是一种称为梯度下降（g...

RNN（循环神经网络）是一种专门用于处理序列数据的神经网络架构。与传统的神经网络不同，RNN具有记忆能力，能够捕捉序列数据中的时间依赖关系。

「我们应该抛弃反向传播并重新开始。」早在几年前，使反向传播成为深度学习核心技术之一的 Geoffrey Hinton 就发表过这样一个观点。

最近要开始刷CMU的 10-414/714: Deep Learning Systems （https://dlsyscourse.org/） 这门课了，之前其...

分享一篇清华大学陈宏伟老师课题组的工作，原文链接是https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-5770022/v1

在人工智能和机器学习快速发展的背景下，构建高效的光子集成电路对于提升计算性能至关重要。传统的电子计算架构在处理大规模 AI 任务时面临着诸多挑战，如...

（原文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10835188）

水下物体探测对于海洋研究和工业安全检查至关重要。然而，复杂的光学环境和有限的水下设备资源给实现高精度和低功耗带来了巨大挑战。为了解决这些问题，提出了一种尖峰神经...

在本教程中，我们将使用示例网络架构研究卷积神经网络的两个基本组件——ReLU（Rectified Linear Unit） 与 Dropout 层。

，神经网络能够对数据中存在的非线性关系进行建模。 神经网络的最佳介绍是Ben Krose和Patrick van der Smag的经典作品。更技術和更深入的處...

神经网络是数学和统计过程，与生物神经网络的相似性有限。然而，这种类比在某些情况下可能很有用，我们将讨论神经元的输出，以证明选择某些非线性函数家族作为激活函数的合...

集成学习（Ensemble Learning）是一种机器学习范式，它通过构建并结合多个学习器（也被称为基学习器或个体学习器）来完成学习任务。这些学习器通常是由现...