前言本篇介绍为什么多模态大语言模型（MLLM）最近的工作中用BLIP2中Q-Former结构的变少了？简单来说，相较于MLP的方案，即LLaVA-1.5，BLIP-2中的Q-Former模型在参数量上更为庞大，其收敛过程也相对缓慢。在同等条件下，Q-Former的性能并未达到LLaVA-1.5所展现出的卓越水平。值得注意的是，即使在数据

1.项目简介A032-DeepCross项目是一个基于深度学习的推荐算法实现，旨在解决个性化推荐问题。随着互联网平台上信息和内容的爆炸式增长，用户面临着信息过载的困境，如何为用户提供高效、精准的推荐成为了关键。该项目背景基于现代推荐系统的发展，利用用户行为数据和内容特征，来生

文章目录一、算法概念二、算法原理（一）感知机（二）多层感知机1、隐藏层2、激活函数sigma函数tanh函数ReLU函数3、反向传播算法三、算法优缺点（一）优点（二）缺点四、MLP分类任务实现对比（一）数据加载和样本分区1、Python代码2、Sentosa_DSML社区版（二）模型训练1、Python代码2、Sent

程序功能这个程序使用多层感知机（MLP）对Digits数据集进行分类。程序将数据集分为训练集和测试集，创建并训练一个具有两个隐藏层的MLP模型。训练完成后，模型对测试数据进行预测，并通过准确率、分类报告和混淆矩阵评估模型的效果。这些评估指标帮助了解模型在手写数字分类任务

Kolmogorov-Arnold网络（KAN）的提出为深度学习领域带来了重要突破，它作为多层感知器（MLP）的一种替代方案，展现了新的可能性。MLP作为众多深度学习模型的基础构件，包括目前最先进的预测方法如N-BEATS、NHiTS和TSMixer，已经在各个领域得到广泛应用。但是我们在使用KAN、MLP、NHiTS和NBEATS进

目录前言PointCNN实现细节1.XXX-Conv操作输入输出步骤2.PointCNN网络架构层级卷积分类与分割任务

论文链接:https://arxiv.org/abs/2406.02918 论文代码：https://yes-u-kan.github.io/一、参考文献[1]LiC,LiuX,LiW,etal.U-KANMakesStrongBackboneforMedicalImageSegmentationandGeneration[J].arXivpreprintarXiv:2406.02918,2024.[2]LiuZ,Wan

完整的论文代码见文章末尾以下为核心内容和部分结果摘要机器学习方法在电池寿命预测中的应用主要包括监督学习、无监督学习和强化学习等。监督学习方法通过构建回归模型或分类模型，直接预测电池的剩余寿命或健康状态。无监督学习方法则通过聚类分析和降维技术，识别电池数据

多层感知机（MultilayerPerceptron，简称MLP）是最经典的前馈神经网络之一，广泛应用于分类、回归等任务。MLP是构建深度学习模型的基本组件，理解其结构和原理对于深入理解神经网络至关重要。1.多层感知机的结构MLP由以下几个部分组成：输入层（InputLayer）：用于接收数据的输入，每个节

引言神经网络一直处于人工智能发展的前沿，从自然语言处理和计算机视觉到战略游戏、医疗保健、编码、艺术甚至自动驾驶汽车，无所不包。然而，随着这些模型的规模和复杂性不断扩大，它们的局限性正成为重大缺陷。对大量数据和计算能力的需求不仅使它们成本高昂，而且还引发了可持续

Unity中利用遗传算法训练MLP梯度下降法训练神经网络通常需要我们给定训练的输入-输出数据，而用遗传算法会便捷很多，它不需要我们给定好数据，只需要随机化多个权重进行N次“繁衍进化”，就可以得出效果不错的网络。这种训练方式的好处就是不需要训练用的预期输出数据，适合那类可以简单

一、论文阅读知识储备    这篇论文是将NeRF结合进SLAM的探索性的尝试，在我的这篇文章中并没有太多涉及NeRF的详细解说，但看懂这篇论文有必须懂NeRF，所以推荐读者去看：【较真系列】讲人话-NeRF全解（原理+代码+公式）_哔哩哔哩_bilibili       论文原文地址：[2103.12352

完整代码来源：DiTDiT模型主要是在diffusion中，使用transformer模型替换了UNet模型，使用class来控制图像生成。根据论文，模型越大，patchsize越小，FID越小。模型越大，参数越多，patchsize越小，参与计算的信息就越多，模型效果越好。模型使用了Imagenet训练，有1000个分类，class_labe

本科生毕业论文（设计）中期汇报表（学生填写）学院计算机科学与通信工程学院专业计算机科学与技术姓名学号设计地点江苏大学指导教师设计（论文）题目基于深度学习的电子邮件分类系统的设计与实现毕业设计（论文）中期工作小结一、毕业设计的任务本文

多层感知器（MLP）实现手写数字识别导入必要的包获得软件包的版本信息下载并可视化数据查看一个batch的数据查看图片细节信息设置随机种子定义模型架构Buildmodel_1Buildmodel_2TraintheNetwork(30marks)Trainmodel_1Trainmodel_1Visualizethetrainingprocess

数据集数据集可以参考我之前那篇文章，取一部分数据每个300条即可：基于卷积神经网络（CNN）的猫狗图像分类系统实现-CSDN博客1.目的使用VGG16的结构提取图像特征，再根据特征建立MLP模型，实现猫狗图像识别。训练/测试数据：data 1.对数据进行分离、计算测试数据准确率 2.使用VGG1

KAN官方代码库：https://github.com/KindXiaoming/pykan官方tutorials：https://kindxiaoming.github.io/pykan/目录AbstractKolmogorov–ArnoldNetworks(KAN)Kolmogorov-ArnoldRepresentationtheoremKANarchitectureImplementationdetailsKAN’sApproximation

#导入必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transforms#定义一个多层感知器（MLP）类，继承自nn.ModuleclassMLP(nn.Module):#构造函数初始化数据，创建类的实例的时候需要输入这三个参数def__i

importtorchfromd2limporttorchasd2lfromtorchimportnnbatch_size=100train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size=batch_size)input_size=784hidden_size=300output_size=10W1=nn.Parameter(torch.randn(input_siz

首先，让我们快速概述一下KAN及其实现的理论：柯尔莫哥洛夫-阿诺德表示定理：我们跳过繁琐的公式和定义，只用一个简单的解释。KART指出，任何具有多个输入的连续函数都可以通过组合单个输入的简单函数（如正弦或平方）并将它们相加来创建。例如，多元函数f(x,y)=x*y。这可以写成：((

文章目录1.项目简介2.前置知识2.1单层感知机2.2多层感知机2.3卷积操作2.4卷积神经网络3.项目实现3.1文本表示（数据集展示+处理）3.2分类模型（MLP模型+CNN网络）3.2.1MLP模型3.2.1CNN网络3.3损失函数3.3.1信息熵3.3.2交叉熵损失3.4优化算法3.5流程组装4.项目效

一.MLP简介    1.什么是MLP？多层感知机（MLP）是一种前馈神经网络，由至少三层神经元组成：输入层、隐藏层（可能有多层），以及输出层。每一层都与下一层全连接，每个连接都有一个权重。MLP是一种通用函数逼近器，它可以学习并表示复杂的非线性关系。2.MLP结构输入层（InputLayer）：

ASurnameClassificationSystembasedonMLP基于MLP的姓氏分类系统ThisnotebookservesasmylearningjourneyintotheMultilayerPerceptron(MLP),whichisafundamentaltypeofFeedforwardNeuralNetwork.Throughoutthisarticle,Iwillbeundertakin

我的代码如下：importtorchfromtorchvisionimporttransformsfromtorch.utilsimportdata导入torchvision#==============load数据集defget_dataloader_workers()：返回4defload_data_fashion_mnist(batch_size,resize=None)：trans=[transforms.ToT