- 面向通用智能的推理Agent-从规划到自适应执行的技术路径随着深度学习和大语言模型的发展，AI 推理正从“感知智能”迈向“认知智能”。推理能力，作为人类智能的核心特征之一，是通用人工智能（AGI）实现的关键。本篇文章将深入探讨当前AI推理的理论框架、技术突破，并以代码案例展示推理模型的实现雏形。 一、AI推理的本质与挑战推理（Reasoning）是指基于已有知识，得出新结论的能力。在AI领... 面向通用智能的推理Agent-从规划到自适应执行的技术路径随着深度学习和大语言模型的发展，AI 推理正从“感知智能”迈向“认知智能”。推理能力，作为人类智能的核心特征之一，是通用人工智能（AGI）实现的关键。本篇文章将深入探讨当前AI推理的理论框架、技术突破，并以代码案例展示推理模型的实现雏形。 一、AI推理的本质与挑战推理（Reasoning）是指基于已有知识，得出新结论的能力。在AI领...
- 1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印)2.算法运行软件版本matlab2022a/matlab2024b 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）%设置网络参数 lgraph=func_layers2(Dims,Dimso,X); %参数设置options = trainingOptions("adam",... 'Ini... 1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印)2.算法运行软件版本matlab2022a/matlab2024b 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）%设置网络参数 lgraph=func_layers2(Dims,Dimso,X); %参数设置options = trainingOptions("adam",... 'Ini...
- 1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印)2.算法运行软件版本matlab2022a/matlab2024b 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）X = woa_idx;%设置网络参数 %卷积核Nfilter = floor(X(1));%8; %卷积核大小Sfilter = floor(X(2));%5; %丢失因子drops = X(... 1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印)2.算法运行软件版本matlab2022a/matlab2024b 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）X = woa_idx;%设置网络参数 %卷积核Nfilter = floor(X(1));%8; %卷积核大小Sfilter = floor(X(2));%5; %丢失因子drops = X(...
- 1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) GRNN与GA-GRNN对比： 测试1（两个算法均识别正确）：测试2（GA-GRNN识别正确，GRNN识别错误）：测试3（两个算法均识别正确）：2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） function y = func_feature2(image); %HOG函数参数FX_Nu... 1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) GRNN与GA-GRNN对比： 测试1（两个算法均识别正确）：测试2（GA-GRNN识别正确，GRNN识别错误）：测试3（两个算法均识别正确）：2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） function y = func_feature2(image); %HOG函数参数FX_Nu...
- TinyML（微型机器学习）是一种将机器学习能力引入资源受限的边缘设备（如微控制器和物联网设备）的技术。与依赖云端计算的传统方法不同，TinyML通过算法优化、模型压缩和量化技术，在低功耗设备上实现实时智能决策。ESP32作为一款集成Wi-Fi和蓝牙功能的微控制器，凭借其强大的处理能力和低功耗特性，成为TinyML应用的理想平台。 TinyML（微型机器学习）是一种将机器学习能力引入资源受限的边缘设备（如微控制器和物联网设备）的技术。与依赖云端计算的传统方法不同，TinyML通过算法优化、模型压缩和量化技术，在低功耗设备上实现实时智能决策。ESP32作为一款集成Wi-Fi和蓝牙功能的微控制器，凭借其强大的处理能力和低功耗特性，成为TinyML应用的理想平台。
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- 以下是关于从RNN到GRU、LSTM再到Transformer的全面解析，涵盖技术演进、核心原理、代码实现及未来趋势：一、引言序列建模是自然语言处理（NLP）、时间序列预测等领域的核心任务。传统RNN因梯度消失/爆炸问题难以处理长序列，LSTM和GRU通过门控机制改进这一问题，而Transformer则通过自注意力机制彻底革新了序列建模范式。二、技术背景模型对比模型 核心机制 优... 以下是关于从RNN到GRU、LSTM再到Transformer的全面解析，涵盖技术演进、核心原理、代码实现及未来趋势：一、引言序列建模是自然语言处理（NLP）、时间序列预测等领域的核心任务。传统RNN因梯度消失/爆炸问题难以处理长序列，LSTM和GRU通过门控机制改进这一问题，而Transformer则通过自注意力机制彻底革新了序列建模范式。二、技术背景模型对比模型 核心机制 优...
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- 知乎上有一个关于卷积神经网络的一个很有意思的问题：为什么把图像像素打乱，CNN还是能进行分类预测呢？笔者在这里谈一谈自己的看法。错误之处在所难免，请广大同行指正。当我们把图像像素打乱时，其实是对图像的一种全局扰动。这种扰动看似破坏了图像的空间结构，但 CNN 依然具备一定的分类能力，尽管准确率有所降低但依然有效。 卷积神经网络 (CNN) 的本质首先我们要理解 CNN 的本质是通过卷积核来提... 知乎上有一个关于卷积神经网络的一个很有意思的问题：为什么把图像像素打乱，CNN还是能进行分类预测呢？笔者在这里谈一谈自己的看法。错误之处在所难免，请广大同行指正。当我们把图像像素打乱时，其实是对图像的一种全局扰动。这种扰动看似破坏了图像的空间结构，但 CNN 依然具备一定的分类能力，尽管准确率有所降低但依然有效。 卷积神经网络 (CNN) 的本质首先我们要理解 CNN 的本质是通过卷积核来提...
- 近年来，随着计算能力的提升和数据量的爆炸式增长，机器学习（Machine Learning, ML）、深度学习（Deep Learning, DL）以及神经网络（Neural Networks, NN）已经成为推动人工智能发展的核心技术。在众多应用领域中，自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）因其复杂性和广泛应用而备受关注。本文将探讨机器学习、深度... 近年来，随着计算能力的提升和数据量的爆炸式增长，机器学习（Machine Learning, ML）、深度学习（Deep Learning, DL）以及神经网络（Neural Networks, NN）已经成为推动人工智能发展的核心技术。在众多应用领域中，自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）因其复杂性和广泛应用而备受关注。本文将探讨机器学习、深度...
- 在人工智能（AI）快速发展的今天，**机器学习（Machine Learning, ML）、深度学习（Deep Learning, DL）与神经网络（Neural Network）已成为推动技术突破的核心引擎，而自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）**则成为这些技术最引人注目的应用领域之一。本文将深入探讨这些技术的内在逻辑、协同作用，以及它们如何共... 在人工智能（AI）快速发展的今天，**机器学习（Machine Learning, ML）、深度学习（Deep Learning, DL）与神经网络（Neural Network）已成为推动技术突破的核心引擎，而自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）**则成为这些技术最引人注目的应用领域之一。本文将深入探讨这些技术的内在逻辑、协同作用，以及它们如何共...
- Java 人工智能应用：使用 DL4J 实现深度学习算法在当今数字化时代，人工智能技术正以前所未有的速度改变着各个行业的发展格局。而 Java 作为一种广泛应用于企业级开发的编程语言，在人工智能领域也发挥着越来越重要的作用。其中，深度学习作为人工智能的核心技术之一，为解决复杂问题提供了强大的能力。本篇文章将深入探讨如何使用 Java 深度学习库 DL4J（Deeplearning4j）实现... Java 人工智能应用：使用 DL4J 实现深度学习算法在当今数字化时代，人工智能技术正以前所未有的速度改变着各个行业的发展格局。而 Java 作为一种广泛应用于企业级开发的编程语言，在人工智能领域也发挥着越来越重要的作用。其中，深度学习作为人工智能的核心技术之一，为解决复杂问题提供了强大的能力。本篇文章将深入探讨如何使用 Java 深度学习库 DL4J（Deeplearning4j）实现...
- YOLO与Transformer的结合通过引入全局建模能力和多尺度特征交互机制，有效缓解了CNN的局部感受野限制，同时通过架构优化和注意力机制改进降低了对大规模数据预训练的依赖。以下是具体分析：一、YOLO与Transformer结合的核心方法1. 骨干网络（Backbone）替换Swin Transformer替代CNN：如YOLOv... YOLO与Transformer的结合通过引入全局建模能力和多尺度特征交互机制，有效缓解了CNN的局部感受野限制，同时通过架构优化和注意力机制改进降低了对大规模数据预训练的依赖。以下是具体分析：一、YOLO与Transformer结合的核心方法1. 骨干网络（Backbone）替换Swin Transformer替代CNN：如YOLOv...
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- 本文主要介绍了如何在昇腾上，使用pytorch对经典的图神经网络GCN在论文引用Cora数据集上进行分类训练的实战讲解。内容包括GCN背景介绍、模型特点介绍、GCN网络架构剖析与GCN网络模型代码实战分析等等。本文的目录结构安排如下所示：GCN网络背景介绍模型特点介绍GCN网络架构剖析GCN网络用于Cora数据集分类实战 GCN网络背景介绍多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络和自编码器等深... 本文主要介绍了如何在昇腾上，使用pytorch对经典的图神经网络GCN在论文引用Cora数据集上进行分类训练的实战讲解。内容包括GCN背景介绍、模型特点介绍、GCN网络架构剖析与GCN网络模型代码实战分析等等。本文的目录结构安排如下所示：GCN网络背景介绍模型特点介绍GCN网络架构剖析GCN网络用于Cora数据集分类实战 GCN网络背景介绍多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络和自编码器等深...
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