新闻中心 
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01-23常见的损失函数在孪生神经网络中的应用孪生神经网络是一种双支路结构的神经网络，常用于相似度度量、分类和检索任务。这种网络的两个支路具有相同的结构和参数。输入分别经过两个支路后，通过相似度度量层（如欧...
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01-23深度学习中的神经网络简介深度神经网络（DeepNeuralNetwork，DNN）是一种基于人工神经网络的机器学习算法。它采用多层次的神经网络结构，包括多个隐藏层和输出层。在深度神经网...
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01-23物理信息驱动的神经网络介绍基于物理信息的神经网络（PINN）是一种结合物理模型和神经网络的方法。通过将物理方法融入神经网络中，PINN可以学习非线性系统的动力学行为。相较于传统的基于物理...
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01-23权重初始化在全卷积神经网络中的应用在全卷积神经网络(FCN)中，基本上对于每一层，都有一个随机的权重初始化。并且有两点要注意：全卷积神经网络(FCN)在反向传播过程中不会使用0作为权重。这是因为...
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01-23深入理解模糊神经网络的基本原理与通用流程模糊神经网络是一种基于模糊逻辑的神经网络模型，用于处理模糊信息和不确定性。它将输入数据映射到模糊集合，并通过模糊规则求解，输出一个模糊集合。这种网络模型在模糊信...
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01-23使用Rust编写一个简单的神经网络的步骤Rust是一种系统级编程语言，专注于安全、性能和并发性。它旨在提供一种安全可靠的编程语言，适用于操作系统、网络应用和嵌入式系统等场景。Rust的安全性主要源于两...
