神经网络是一类仿生算法，通过连接不同的节点（即神经元），实现信息的传递和处理。每个神经元都能接收多个输入信号，经过加权求和后通过激活函数产生输出。神经网络最早于20世纪40年代提出，但直到深度学习技术兴起，才得以广泛应...

人工智能（AI）是一个涵盖广泛领域的技术词汇，近年来受到了越来越多的关注和应用。然而，对于刚接触AI的初学者或非专业人士来说，理解其中的核心概念，特别是深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理之间的区别，可能显得有些...

有公式 mathbf{y} = mathbf{x}W ，其中 mathbf{x} 是 D * M 矩阵，W 是 M * N 权重矩阵；另有损失函数 L 是对 mathbf{y} 的函数，假设 对 的偏导已知（反向传播时是这样的），求 L 关于矩阵 mathbf{x} 的偏导...

图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）作为处理图结构数据的前沿工具，已在多个领域中展现出卓越的性能。本文将深入探讨GNN的基本原理、关键算法及其实现，提供更多代码示例，以帮助读者更好地理解和应用GNN。...

随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在各个领域的应用越来越广泛。在电影制作与剪辑领域，深度学习技术也展现出了巨大的潜力。本文将介绍如何使用Python实现一个简单的深度学习模型，用于智能电影制作与剪辑。我们将使用...

论文标题：Irregular Multivariate Time Series Forecasting: A Transformable Patching Graph Neural Networks Approach

论文标题：Efficient and Effective Time-Series Forecasting with Spiking Neural Networks

在此前iPhone 16系列的发布会上，苹果公司发布了新一代的A18系列处理器，其中A18 Pro则是苹果目前最强的移动处理器。根据苹果在发布会上的描述，其A18 Pro相比上一代的A17 Pro的CPU性能提升了15%，功耗低了20%，GPU性能也提升...

“涌现”是一种复杂系统中的现象，指的是当系统由许多简单部分相互作用时，会自发地产生出全局性的特性或行为，这些特性或行为无法直接从个体部分的性质推导出来。涌现现象通常出现在多层次复杂系统中，比如生物体、生态系统...

在数字化时代，文本到语音（Text-to-Speech, TTS）技术已成为人机交互的关键桥梁，无论是为视障人士提供辅助阅读，还是为智能助手注入声音的灵魂，TTS 技术都扮演着至关重要的角色。从最初的拼接式方法到参数化技术，再到现今的深...