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AI绘画，目前AI领域里最有话题性的技术，上一个这么火的话题是swin transformer网络，而2022年8月Jason Allen凭借AI绘画作品《太空歌剧院》拿下科罗拉多州博览会美术竞赛一等奖，瞬间引爆社会争论。后来10月19日，Jasper.ai 宣布完成了 1.25 亿美元的A 轮融资，估值达到了 15 亿美金，
最初是86年，Rumelhart和McCelland领导的科学家小组在《平行分布式处理》一书中，对具有非线性连续变换函数的多层感知器的误差反向传播BP算法进行了详尽的分析，实现了Minsky关于多层网络的设想。 一般引用的话，无需引用第一篇，只需引用介绍BP网络的文献即可。最开始的文
原文：Hypergraph Neural Networks ——AAAI2019（CCF-A） 源码：https://github.com/iMoonLab/HGNN 500+star 贡献 ：用于数据表示学习的超图神经网络 (HGNN) 框架，对超图结构中的高阶数据相关性进行编码 定义 超边卷积 来处理表示学习过程中的数据相关性 够学习考虑高阶数据结构的隐藏层表示，
目录 1.神经网络模型简介 2.神经网络在数学建模中用途 3.神经网络在数学建模中应用案例 3.1交通流量预测 3.2 股票价格预测 3.3图像识别 3.4自然语言处理 3.5智能控制 神经网络是一种人工智能算法，它受到了生物神经网络的启发。类似于生物神经网络，神经网络也由许多相互
1943年心理学家McCulloch和数学家Pitts提出神经元生物数学模型（M-P模型），后来人工神经网络(Artifical Neural Network,ANN)是在生物神经网络(Biological Neural Network,BNN)基础上发展起来的，是对人脑的某种抽象、简化和模拟，是模拟人的智能的一种途径。 神经元是神经网络的基本
来源：北京交通大学硕士学位论文，2022 电网拓扑形态多样，重构场景频繁，，传统故障定位方法的单一阈值设定无法满足要求，基于人工智能的配电网故障定位技术具有很大的应用潜力，但仍存在着拓扑关联性差、泛化能力弱、难以兼顾灵敏性与多场景适应性等问题。 以
🔆 文章首发于我的个人博客：欢迎大佬们来逛逛 设 x 1 , x 2 , . . . , x i x_1,x_2,...,x_i x 1 , x 2 , ... , x i 为输入变量， y y y 为输出变量， u j u_j u j 为隐藏层神经元 的输出， f 为 激活函数 的映射关系。 设 v i j v_{ij} v ij 为第 i i i 个输入变量与第 j j j 个隐藏层神经
论文链接：图神经网络应用于知识图谱推理的研究综述 （1）知识图谱以节点和边的图结构存储数据，GNN可以 有效整合知识图谱结构特征及属性特征 ，通过节点的 领域信息聚合并更新节点 ，利用其强大的信息传播能力学习数据间的语义关系和潜在信息，使其可以很好地学习
BP 神经网络，也称为多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP），是一种常见的神经网络模型，用于解决各种机器学习问题，包括分类和回归。BP 代表“反向传播”（Backpropagation），这是该模型训练的关键算法。 BP 神经网络由多个神经元组成，通常分为输入层、隐藏层和输
