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- 有哪些常用的神经网络模型？ - 知乎
本文从神经网络模型的基本类别出发，介绍经典的DNN、CNN、LSTM、ResNet等网络模型，并探讨了模型结构设计的一些要点。 一、神经网络类别 一般的，神经网络模型基本结构按信息输入是否反馈，可以分为两种：前馈神经网络和反馈神经网络。 1 1 前馈神经网络 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）中
- 大模型训练的性能指标：吞吐率 Throughput 是指什么？ - 知乎
！ 神经网络的吞吐量（Throughput）定义为网络模型在单位时间内（例如，1s）可以处理的最大输入的训练样本数据。 与涉及单个样本数据处理的延迟 Latency 不同，为了实现最大吞吐量 Throughput，希望在集群训练的过程中并行处理尽可能多的样本数据。
- 图神经网络：方法与应用综述 - 知乎
我们对现有的图神经网络模型进行了详细的回顾。 我们提出了一个通用的设计流程，并讨论了每个模块的变体。 本文还介绍了GNN模型的理论研究和实证分析。 我们系统地将应用进行分类，分成了结构化（structural）场景和非结构化（non-structural）场景。
- 怎么理解液体神经网络? - 知乎
前言 最近，AI 领域又迎来了一位新星——液体神经网络（Liquid Neural Network）。这种新型模型结构正在迅速崭露头角，吸引了众多研究者和从业者的关注。与传统的神经网络相比，液体神经网络具有独特的结构和优势。 研究背景 液体神经网络的概念源于对生物神经系统的研究。传统的人工神经网络
- 神经网络模型 - 知乎
神经网络 (Neural Network)是一种十分强大的机器学习算法。神经网络的模型类似脑细胞传递神经信号的方式。神经网络模型是以神经元的数学模型为基础来描述的。简单地讲，它是一个数学模型，神经网络模型由网络拓扑。
- 怎么理解机器学习是黑箱模型？他黑在哪呢？这个黑箱到底指的是啥？ - 知乎
黑箱模型（black box）是指模型的输入和操作对用户或其他相关方是不可见的。 通俗来讲，模型在作出预测的过程中所进行的一系列操作是未知的，或即使人类很清楚模型在作决策的过程中的每一步具体的操作，但是所进行的操作无法用人类可以理解的语义来描述。 深度学习建模通常通过黑箱开发
- 那些年6大经典CV神经网络模型 - 知乎
VGG网络的优势在于： 1 这是对一个特定任务进行基准测试非常有效的网络架构。 2 同时，网上有大量免费的VGG预训练网络，因此，VGG通常会被用于各种各样的应用程序。 而另一方面，VGG主要的缺陷在于如果从头开始训练的话，其训练速度会非常慢。
- 一个神经网络模型可以同时实现分类和预测吗? - 知乎
一个神经网络模型可以同时实现分类和预测吗? 比如说： 模型输入的是一段时间序列，代表人的动作，例如走动，坐着，站立。 下面是想实现的功能。 1 给一段序列，模型可以判断出它的类别。 2 给出多段的… 显示全部 关注者 8 被浏览
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