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深度神经网络权威发布_神经网络算法是用来干什么的(2024年12月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-12-01

深度神经网络

【新型光芯片可执行深度神经网络关键计算】2日发表在《自然ⷥ…‰子学》杂志上的论文称，美国麻省理工学院科学家开发出一种全集成光芯片。它能以光学方式执行深度神经网络所需的所有关键计算，为制造能实时学习的高速处理器打开了大门。网页链接「全集成光芯片」「处理器」

图神经网络GNN必读指南：从入门到实战 𐟎‰在深度学习领域，图神经网络（GNN）以其强大的表示能力而备受关注。在ICLR等顶级会议中，GNN的提及频率仅次于深度学习、强化学习和表征学习，位列第四。 𐟓š本书深入浅出地介绍了GNN的基本概念、各种模型及其应用场景。通过阅读本书，你将全面了解GNN的最新进展和发展方向。 𐟓•本书分为三个主要部分： 𐟚驦–先，介绍了数学基础、神经网络以及图神经网络的基本概念。 𐟚馎姝€，详细介绍了不同类型的GNN模型，包括卷积图神经网络、循环图神经网络、图注意力网络、图残差网络以及几个通用框架。 𐟚馜€后，探讨了GNN在结构化场景、非结构化场景以及其他领域的应用。 𐟎‰由于图类型数据的广泛存在，图神经网络在多个学科领域都有重要应用，如计算机视觉、推荐系统、组合优化等。甚至在药物研发、物理和化学等领域，GNN也展现了显著的效果提升。

𐟚€ 深度学习入门指南：从零到一的旅程 𐟌 最近，我花了大约两周的时间来入门深度学习，以下是我学习过程中的一些心得和资源分享：《深度学习原理与PyTorch实战》𐟓š：这本书由国人撰写，内容浅显易懂，适合初学者。通过学习常见的网络结构，可以深入理解深度学习的原理。《Python神经网络》𐟖寸：在这本书中，我学习了神经网络的原理，并通过NumPy实现了多层感知机，加深了对神经网络的理解。吴恩达视频课程𐟎导š通过两天的时间，我学习了机器学习的基础概念，如梯度下降和损失函数，为后续的学习打下了基础。《PyTorch深度学习实战》𐟔篼š这本书更新了PyTorch的版本，让我学习了PyTorch的最佳实践，尤其是在自动微分变量Variable方面的知识。《动手学深度学习》𐟓–：目前我正在阅读这本书，并配合李沐大神的在线视频，补充各种网络结构的理论知识和注意力机制相关的知识。此外，我还频繁参考了NumPy、Matplotlib和PyTorch的官方文档，以便更好地理解和应用这些工具。

神经网络图绘制神器，轻松搞定！ 𐟎褻Š天推荐一个超级实用的神经网络绘图工具，支持所有主流的深度学习框架和模型。最棒的是，它的用户界面设计得非常友好，完全不需要编程或安装任何软件，直接在浏览器上就能操作。 𐟔与其他复杂的绘图工具相比，这个神器提供了三种典型的神经网络风格：全连接神经网络(FCNN)、LeNet卷积神经网络(CNN)和AlexNet深度神经网络(DNN)。你可以自由设置节点、边缘、箭头等元素的样式、大小、颜色、权重和间隙大小等属性，满足你对个性化需求的所有要求。 𐟏†更棒的是，这款工具还支持将构建的神经网络图导出为可缩放矢量图形文件，非常适合用在学术论文或网页中。这样，你就能轻松分享、展示或嵌入专业美观的神经网络图了。无论你是做学术研究、教学演示还是项目文档，这个工具都能完美满足你的需求！赶紧试试吧，真的超好用！

【「中国科学院」团队提出实时非侵入式透过散射介质光学成像方法】「中国科学院超话」近期，中国科学院上海光学精密机械研究所研究员司徒国海团队提出了基于深度神经网络的、能够应用于自然场景的实时非侵入式透过散射介质光学成像方法（DescatterNet）。相关研究成果以Learning-based real-time imaging through dynamic scattering media为题，发表在《光：科学与应用》（Light: Science & Applications）上。中国科学院团队提出实时非侵入式透过散射介质光学成像方法

PyTorch深度学习：从零开始到实战在这个数字化时代，科技的发展速度简直让人目不暇接。尤其是互联网领域，每一天都有新的技术、新的软件、新的方法涌现。这是一个充满变革和探索的时代，也是一个让人充满期待的未来。最近，我读了一本名为《PyTorch深度学习实战》的书，这本书真的是一本宝藏。它教你如何使用PyTorch来创建神经网络和深度学习系统，涵盖了整个深度学习管道的关键实践。从PyTorch张量API到用Python加载数据，再到监控训练和可视化结果，这本书真的是手把手教你从零开始。不过，这本书更适合那些已经有相关知识基础的人。虽然它在内容上已经很友好了，但想要真正掌握这些知识，还是需要大量的实践。深度学习在互联网领域是一个非常热门的概念。简单来说，深度学习就是让机器学习样本数据的内在规律和表示层次，从而帮助机器更好地解释数据，比如文字、图像和声音。它的最终目标是让机器拥有类似人类的分析学习能力，能够识别各种数据。用更通俗的话来说，深度学习就是让机器进一步学习，仿佛拥有人的思考能力，偶尔还能解决更复杂的数据运算和处理工作。不过，机器能否真正发展出思维，目前来看还不太可能。但这方面的内容还是引起了很多人的担忧。这本书既有对PyTorch操作的理论解释，也有具体的案例操作，所以内容非常完善。书中提到，如果我们有足够的数据点，我们应该确保模型在数据点之间尽可能有规律。互联网的学习过程几乎都要建立在数据的支持之下，这也是因为互联网本身不具备理解长篇文字内容的能力，而在处理数据方面却展现出了非常大的优势。一般来说，一个模型所吸收的数据越多，这个模型就越可靠。举个简单的例子，如果我们掷硬币，连续抛三次，可能都是正面朝上。这并不符合我们对于掷硬币概率的认识——掷硬币每次出现正面朝上的概率是1/2。然而随着我们掷硬币的次数越多，出现正面朝上的概率也就在大致上越接近于1/2。在概率学上类似现象被称为“大数定律”。如果你对PyTorch深度学习理论与方法感兴趣，这本书非常值得一看。

「日享知识𐟌轻悟妙理」【AlphaGo】 AlphaGo是谷歌旗下的人工智能运用强化学习和深度神经网络技术 [送花花]曾成功击败多位世界冠军[送花花] 展示了人工智能的强大可能性

深度学习代码修改指南：从零开始到实战嘿，大家好！今天我们来聊聊如何修改深度学习神经网络的代码。其实，这个过程并没有你想象的那么复杂，只要你掌握了几个关键步骤，就能轻松上手。让我们一起来看看吧！理解程序结构 𐟧 首先，你需要对整个程序的结构有一个清晰的认识。以Pytorch为例，程序主要分为两部分：Dataloader和网络模型。Dataloader负责读取数据并将其转换为tensor，而网络模型（继承自nn.Module）则将这些tensor计算生成最终输出。这两部分是完全解耦的，因此可以独立调试和修改。修改Dataloader 𐟓 如果你需要调整数据的处理方式，就要从Dataloader入手。通常情况下，你需要重写Dataset类，确保getitem函数正确地从硬盘读取数据，并完成预处理和数据增强。如果需要更复杂的处理，比如实现正负样本均衡，则需要修改batch_sampler或collect_fn函数。理解PytorchDataloader的流程后，你可以独立调试Dataloader，遍历数据，确保生成的tensor维度和dtype正确。对于图像数据，还可以通过可视化检查预处理和数据增强效果。调试网络部分 𐟔犧𝑧𛜩ƒ襈†和Dataloader是独立的，可以使用tensor.rand([B,C,H,W])随机生成tensor进行调试，无需依赖主训练函数。网络代码一般由卷积层、线性层、激活函数、归一化层和一些矩阵计算层组合而成。为了方便调参，通常会使用类似make_layer的函数来构建网络结构，这样可以通过参数设置调整网络规模，但这可能会使代码结构不太直观。直观了解网络结构 𐟑€ 为了更直观地了解网络结构，可以使用print输出网络，遍历named_parameters()查看网络的所有参数及其大小。通过单步调试，检查网络类的构造函数，找出每个层是由哪个类或函数生成的。掌握了这些信息后，就能更清楚地进行网络的修改。勇敢尝试 𐟒ꊦœ€后，勇敢尝试，不要害怕报错。通过反复调试和修改，逐渐掌握深度学习模型的精髓。记住，实践是检验真理的唯一标准！希望这些小技巧能帮到你，祝你在深度学习的道路上越走越远！#深度学习

深度学习神经网络教程：从零开始到实战嘿，大家好！今天我们来聊聊深度学习中的几种关键神经网络，它们可是现代AI的核心哦！准备好了吗？Let's go！卷积神经网络（CNN）𐟧 首先，咱们得说说卷积神经网络（CNN）。CNN是一种包含卷积计算的前馈神经网络，特别适合处理图像数据。想象一下，你在给CNN喂一张图片，它会一层层地扫描，找出图片中的各种特征，比如边缘、颜色、形状等等。CNN在图像分类、目标检测等方面简直是无往不利！生成式对抗网络（GAN）𐟎芦Ž夸‹来，我们聊聊生成式对抗网络（GAN）。这个模型可是近年来无监督学习的一大亮点。GAN由两个神经网络组成：生成器和判别器。生成器的任务是生成尽可能逼真的数据，而判别器的任务则是分辨这些数据是来自真实数据集还是生成器。通过这种博弈，GAN能够生成非常逼真的图像、音频甚至文本。循环神经网络（RNN）𐟔„ 然后，我们来看看循环神经网络（RNN）。RNN特别适合处理序列数据，比如自然语言处理（NLP）、语音识别和视频处理。它的“循环”结构使得网络能够记住之前的信息，这对于处理时间序列数据非常有用。比如，RNN可以记住一个句子中的每个单词，从而理解整个句子的含义。长短期记忆网络（LSTM）⏳ 再来说说长短期记忆网络（LSTM）。LSTM是RNN的一种变体，特别适合处理时间序列数据中的长距离依赖问题。它通过引入“门”结构来控制信息的流动，从而更好地记住长时间的信息。LSTM在语音识别、文本生成等领域表现出色。 Transformer𐟌 最后，我们聊聊Transformer。这是一个利用注意力机制来提高模型训练速度的模型。它的核心思想是通过计算输入和输出之间的注意力权重，来决定哪些信息是最重要的。Transformer在自然语言处理领域取得了巨大的成功，特别是在机器翻译和文本生成方面。好了，今天的深度学习神经网络教程就到这里啦！希望你能从中受益，早日成为AI领域的佼佼者！𐟚€

深度学习必读经典：9.6分高评！ 𐟌Ÿ 邱锡鹏教授的《神经网络与深度学习》一书，全面介绍了神经网络、机器学习和深度学习的基本概念、模型和方法，涵盖了深度学习领域的最新进展。书后还提供了相关数学分支的简要介绍，供读者参考。 𐟓š 本书从机器学习的基本概念、神经网络模型以及概率图模型三个层面，系统地整理了神经网络和深度学习的知识体系，使读者对深度学习技术的理解更具系统性、条理性和全面性。 𐟓– 在编排上，本书由浅入深，力求通俗易懂，通过增加图例、示例以及必要的数学推导来理解抽象的概念。同时，附录简要介绍了本书所涉及的必要数学知识，便于读者查用。 𐟒ᠦœ줹樿˜配套了针对每章知识点的编程练习，使得读者在学习过程中可以将理论和实践密切结合，加深对知识点的理解，并具备分析问题和解决问题的能力。 𐟔 深度学习本质上是一种函数逼近问题，即函数或曲面的拟合。不同的是，这里用作基函数的是非线性的神经网络函数，而传统数学中用的是多项式、三角多项式、B-spline、一般spline以及小波函数等的线性组合。

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