论文：AComprehensiveSurveyonGraphNeuralNetworks一篇关于图神经网络的综述文章，着重介绍了图卷积神经网络（GCN），回顾了近些年的几个主要的图神经网络的的体系：图注意力网络、图自编码机、图生成网络、图时空网络。1、介绍传统的机器学习所用到的数据是欧氏空间（Euclidea

简单理解LSTM神经网络https://blog.csdn.net/shijing\_0214/article/details/52081301(https://blog.csdn.net/shijing_0214/article/details/52081301)递归神经网络在传统神经网络中，模型不会关注上一时刻的处理会有什么信息可以用于

AI绘画API是一种基于人工智能的创作工具，能够学习和模仿大量艺术作品，掌握各种绘画技巧和风格。通过深度学习和神经网络算法，AI绘画API不仅可以模拟出著名艺术家的创作风格，还能根据用户的需求进行个性化的创作。

Tengine是一个优秀的轻量级端侧/嵌入式环境深度神经网络推理引擎。兼容多种操作系统和深度学习算法，以AI推理框架为基础的AIoT开发套件。本文档将分别在x86Linux和Arm64Linux平台，以分类模型（TensorFlowMobileNetv1模型）为例，带你快速上手Tengine。Linuxx86平台编译

萧箫发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI还在为图像加载犯愁吗？最新的好消息是，谷歌团队采用了一种GANs与基于神经网络的压缩算法相结合的图像压缩方式HiFiC，在码率高度压缩的情况下，仍能对图像高保真还原。GAN（GenerativeAdversarialNetworks，生成式对抗网络）顾名思义

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/859b832e38d7434f89d4122fe403005d.gif)(ArtificialNeuralNetwork，ANN)人工神经网络模型，以数学和物理的方法对人脑神经网络进行简化、抽象和模拟。本次只是一个简单的神经网络入门，涉及神经元模

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/e3d2b223367f4b3cb23e6fa85f03ce89.png"圣诞鹿引导关注")1.【论文】聚焦快速机器学习训练算法，UC伯克利尤洋189页博士论文公布过去十年，深度学习应用领域的数据量迅速增长，使得深度神经网络（DNN）的训练时

Citadel的研究人员最近开发了一种深度神经网络（DNNs），可以检测一种称为分布式拒绝服务（DDoS）DNS放大的网络攻击，然后使用两种不同的算法生成可以欺骗DNN的对抗性示例。近年来，深度学习已证明自己是网络安全中非常有价值的工具，因

//下仔のke：https://yeziit.cn/13718/高性能神经网络是指那些经过优化以提高计算效率和准确率的神经网络。这些网络通常采用一些特殊的设计和实现技巧，以充分利用计算资源并提高处理速度。以下是一些高性能神经网络的设计和实现技巧：并行计算：

前言：授人以鱼不如授人以渔.先学会用，在学原理，在学创造，可能一辈子用不到这种能力，但是不能不具备这种能力。这篇文章主要是介绍算法入门Helloword之手写图片识别模型java中如何实现以及部分解释。目前大家对于人工智能机器学习神经网络的文章都是基于py