wb3，去中心化，人工智能，有没有有技术，有大佬背景想做项目，有pb的，我想搭伙，你们做好技术pb，背景，我来找投资

我模型已经建好了，有没有人可以指导一下，减小下误差

包括BP神经网络，RNN，CNN，DBN,ANN PNN,SVM,RVM,LSTM,GRNN,ELMAN等，并可以改进

是这样的，楼主最近在写论文，需要使用模拟退火算法对大家的神经模型求最小值，但是求取的结果一直都不是收敛的，需要大佬帮忙调参，或者重构代码

我己窥探部分灵魂，你也能理解，因人人多有个大脑 人工灵魂其实很简单，因人人多有个大脑，人人多可以研究产生行为及认知背后的机制 - 对灵魂的一点见解 - - 意识的本质就是时时好坏感知，然后趋利避害 人判断好坏的依据就是感受。如：好的感受，就像打了鸡血，人很爽。坏的感受，就像累，苦，饿，的感受。感受好，那趋利避害。感受就是系统释放的好坏信号加告知好坏的因果。有时不理智分析，系统告知好坏因果，你会认为自己判断的没

安徽中经国融投资有限公司:新型三维神经网络高速电压成像技术。 10 月 28 日消息，中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心开发了新型三维光场显微成像技术，提升了神经元电压光学成像的通量，使在清醒动物中进行三维神经网络的功能联接分析成为可能。 这一技术能够对小鼠脑三维神经网络中数百神经元的膜电位进行高速同步记录，为解析神经网络的信息处理机制提供了新工具。

我这是买的代码，四个输入五个输出，每次预测结果都差很多，怎么优化啊 下面是我的代码 有偿

训练序列具有特征维度 10 6，但输入层需要特征维度为 6 的序列，这是什么原因啊，为什么老是把时间步长 x 特征数识别为特征数

2024年了，继续用GAN网络来做文字生成图像还可行嘛，大佬们。目前有想法，但是是在GAN网络的基础上面来加，大佬们可以给点意见吗

深度学习，人工智能，系统设计与实现，多语种语音合成，语音克隆，目标检测，语义分割，人脸识别，车牌识别，３D目标检测跟踪，姿态识别，路径规划，非接触心率检测，风格迁移,点云分割，绝缘子检测，场景分类，肿瘤分割，AI萌脸换脸，人脸融合黑科技，自然语言情感分析，模型轻量化剪枝，图卷积推荐算法，分布式函数规则发现，田间杂草识别等(毕业论文，普刊，科技核心，中文核心，EI，SCI)

请问有人参加过郑州清瑞信息科技有限公司组织的神经网络培训课吗？想问一下课程的上课情况，老师上的好不好？

寻研究生论文指导，cfg程序流图相似性比较方向

采用matlab进行卷积神经网络回归预测时，通过调整网络架构，数据预处理，调参等等方式，网络预测精度都不高，误差较大在20%左右，求助应该怎么修改能得到较好的训练结果，有没有大佬可以指导一下

哈哈，没有权限，需要请留邮箱！！！

本人是心血管内科的学生，最近在做心力衰竭+GNN的研究，但是对于GNN的图嵌入老是搞不懂，也找不到可以运行的代码，希望有老师可以指导一下

在根据h5文件重写模型，结果第一步就不行了 input之后conv2d之后bn shape为（480，640，16），然后（480，640，16） 参数为448 64 为什么是64不是32

有老哥找得到用进化算法替代反向传播优化DNN权重偏差的论文吗，有代码的那种，急求😭

大佬们，想问个简单问题，bp神经网络中，多个隐藏层的神经元个数怎么确定？单层有经验公式，多层怎么确定每层个数？拜托了，各位大佬

【机器学习在智能复合材料的应用与实践】 复合材料机器学习特征工程与选择、线性/多项式回归/决策树/随机森林/Boosting算法/XGBoost和LightGBM/支持向量机（SVM）用于复合材料研究、模型调参优化、模型评估、前向传播、梯度下降算法、MLP解决复合材料回归问题、PYTORCH构建复材神经网络、SHAP、论文复现、总结展望、Q&A 【abaqus复合材料建模技术与应用】 网格划分、接触问题分析、断裂与裂纹扩展、压缩拉伸剪切、静力失效分析、分层和界面损伤、层

各位大佬牛人，这边只是小白一个，我想用deep-learning神经网络预测，已知一个训练数据集是8输入（天气数据和各个时间流量热量数据）1输出，但是预测数据只有3输入（天气数据）的数据集，应该怎么解决呢？

问下为啥在实例化这个模型的报错说传参传多了啊，参数传递数量是对的啊

rt

我已经窥探了部分意识运作机制，你也能理解，因人人多有个大脑 人工灵魂其实很简单，因人人多有个大脑，人人多可以研究产生行为及认知背后的机制 - 对灵魂的一点见解 - - 意识的本质就是时时好坏感知，然后趋利避害 人判断好坏的依据就是感受。如：好的感受，就像打了鸡血，人很爽。坏的感受，就像累，苦，饿，的感受。感受好，那趋利避害。感受就是系统释放的好坏信号加告知好坏的因果。有时不理智分析，系统告知好坏因果，你会认为

想在simulink里去做仿真控制

我自己弄的神经网络，梯度爆炸，有些问题，有没有大佬

完整介绍网页链接 完全由C++标准库实现，CPU版本 本次实现两大突破：性能大幅提升和支持蓝图设计模型 测试环境如图

新手小白求助，SEGAN网络训练有梯度爆炸情况出现，能在网络结构中加入梯度惩罚项吗？该怎么加呢

对一个32✖️32✖️3的彩色图像用3✖️3的卷积核进行卷积，得到的特征图为啥是32✖️32的，不应该是30✖️30的吗？怎么回尺寸不变啊，真的不理解了！！！

一楼不发贴

我这有一个手写数字识别系统的代码，里面神经网络识别中的网络训练点不开，请问是什么原因

训练的时候出现一下状况，磁盘90以上，GPU忽高忽低，有时候又恢复正常#pycharm##torch##神经网络训练##GPU#

我用PINN分析热传导问题，训练的结果在已知边界处误差大，换个激活函数就又不大了，为啥？下面是两个激活函数的相对误差图

我这里拿了别人的BP神经网络模型来训练多输入多输出，模型根据代码训练好了，现在的问题是我有新的实验数据，也就是多个输入数据，我该怎么根据训练模型来计算对应输出数据啊。 有偿也可以

详细解释一下，之前从来没接触过神经网络与深度学习，学校有个项目需要这方面的实践知识，所以想自学一下神经网络与深度学习，但是不知道从哪里开始入手，也不知道从哪里开始学习，上哪里寻找资料？有没有大佬能帮我解答一下！谢谢佬！！！

PCA故障检测一直超不过置信区间（1-200采样点正常数据，201-400采样点故障数据），而且差的很大，求大佬指点

请问一下“基于神经网络的电力系统负荷频率控制方法”怎么去写论文

请问有大佬懂大脑情绪神经网络ENN做预测的吗，交易最好走平台

收集到的数据为什么要分段，听说分完段才是样本，为什么数据不能直接做样本

我详细解释下，我现在的理解是，如果想实现一个神经网络（打比方就用python或者matlab）要分下面几步： 1. 准备数据（训练数据+测试数据） 2. 编写训练模型，然后配合训练数据得到特征模型（一般在matlab应该就是一个存储成.mat格式的矩阵） 3. 编写预测模型，预测模型相对来说简单点，就是用来分类的，配合训练生数据得到结果 我看了邱锡鹏老师写的神经网络和深度学习，但是这书过于理论化，先不说看的过程中很多不理解的，另外就算看完了想自

准备做毕设，想着做3D点云分割，看这个RandLA_Net是专门做分割的，想着复现。租了个云gpu在配环境，依赖下了还是一堆报错。执行.sh文件，打开发现原来这么离谱。那个compile_wrappers.sh跟cpp_subsampling是同一个路径级别的，直接cd怎么能进去cpp_subsampling里面呢？是我问题吗？毕竟这代码已经3，4年前了，但相对路径都没写我觉得有点离谱[图片]