人工神经网络是一种模拟生物神经网络结构和功能的计算模型，近年来在机器学习和深度学习领域取得了巨大成功。本文将深入讲解Python中的人工神经网络，包括基本概念、神经网络结构、前向传播、反向传播、激活函数、损失函...

这是Nougat的官方存储库，Nougat是一种学术文档PDF解析器，可以理解LaTeX数学和表格。

RKNN（Rockchip Neural Network）是由瑞芯微（Rockchip）推出的神经网络加速器和推理引擎。它是一种硬件加速器，专门用于在瑞芯微的处理器上执行神经网络推理任务，提高神经网络模型在嵌入式设备上的性能。...

内容一览：G 蛋白偶联受体 (GPCRs) 是一种将细胞膜外的刺激，传递到细胞膜内的跨膜蛋白，广泛参与到人体生理活动当中。近日，佛罗里达大学的研究者测定了 GPCRs 和 G 蛋白的结合选择性，并开发了预测二者选择性的算法，对这一选...

在机器学习和相关领域，人工神经网络的计算模型灵感正是来自生物神经网络：每个神经元与其他神经元相连，当它兴奋时，就会像相邻的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位；如果某神经元的电位超过了一个阈值，那么它就会...

任何优化算法都需要一些初始的参数。到目前为止我们都是初始所有参数为0，这样的初始方法对于逻辑回归来说是可行的，但是对于神经网络来说是不可行的。如果我们令所有的初始参数都为0，这将意味着我们第二层的所有激活单元...

之前我们在计算神经网络预测结果的时候我们采用了一种正向传播方法，我们从第一层开始正向一层一层进行计算，直到最后一层的

在上一篇博客中，已经阐述了预训练过程中，神经网络中超参数的计算逻辑，本文，从程序实现的角度，将数学计算转换为程序代码，最终生成超参数文件；并将替换 聊聊 神经网络模型 示例程序——数字的推理预测 中已训练好的超参数文件...

的向量，并且我们训练集中的因变量也是同样维度的一个向量，因此我们的代价函数会比逻辑回归更加复杂一些，为：

预训练过程在不断地更新权重超参数与偏置超参数，最后选择合适的超参数，生成超参数文件。上一篇博客 是使用已有的预训练超参数文件，要训练自己的超参数，需要对神经网络层中前向传播与反向传播计算熟悉，了解计算逻辑，才能不...