記事の紹介：人工知能技術の発展に伴い、ニューラルネットワークとディープニューラルネットワークがますます注目を集めています。これらは、コンピューター ビジョン、自然言語処理、機械翻訳などの分野で使用されます。 PHP を使用してニューラル ネットワークおよびディープ ニューラル ネットワーク開発を行う方法を学びたい場合は、この記事で基本的な知識を紹介します。ニューラル ネットワークとディープ ニューラル ネットワークの概要 ニューラル ネットワークは、ノードとエッジで構成されるグラフィカル モデルです。各ノードはニューロンを表し、各エッジはニューロン間の接続を表します。ニューラル ネットワークは分類、回帰、クラスタリングに使用できます。

2023-05-21 コメント 0  888

記事の紹介：C++ 開発経験の共有: C++ ネットワーク プログラミングの実践経験 C++ は強力なプログラミング言語として、ネットワーク プログラミングの分野でも広く使用されています。ネットワーク プログラミングでは、C++ が豊富なライブラリと関数を提供し、開発者がさまざまなネットワーク アプリケーションを簡単に実装できるようにします。この記事では、読者の役に立つことを願って、C++ ネットワーク プログラミングにおける私の実践的な経験を共有します。 TCP/IP プロトコル スタックの学習 C++ でネットワーク プログラミングを実行するには、まず TCP/IP プロトコル スタックに精通する必要があります。 TCP/IPプロトコルスタックの仕組みを理解する

2023-11-22 コメント 0  1304

記事の紹介：Java 開発経験をゼロから共有する: ソーシャル ネットワーク アプリケーションの構築 インターネットの急速な発展とスマート デバイスの普及により、ソーシャル ネットワーク アプリケーションは人々の生活に欠かせないものになりました。今日は、Java を使用してソーシャル ネットワーク アプリケーションをゼロから開発および構築する方法についての私の経験を共有します。 1. 要件と機能を決定する 開発を開始する前に、まずソーシャル ネットワーク アプリケーションの要件と機能を明確にする必要があります。ソーシャル ネットワーク アプリケーションには通常、ユーザーの登録とログイン、個人情報の管理、友人関係の確立と管理、メッセージングが含まれます。

2023-11-20 コメント 0  1034

記事の紹介：PHP を使用して独自のオンライン金融情報プラットフォームを開発する方法を段階的に説明します。インターネットの発展と金融業界の成長に伴い、オンライン金融情報プラットフォームは非常に人気のある業界になりました。プログラミングにある程度の興味があり、独自のオンライン金融情報プラットフォームを開発したい場合は、この記事で PHP を使用した開発方法を詳しく紹介します。機能要件を決定する あらゆる種類の Web サイトまたはアプリケーションを開発する前に、まず機能要件を決定する必要があります。金融情報プラットフォームの場合、以下の機能が必要となる場合があります。 ユーザー登録

2023-10-27 コメント 0  953

記事の紹介：Workerman 開発の落とし穴ガイド: ネットワーク アプリケーションの一般的な問題の解決に関する経験の概要 はじめに: インターネットの急速な発展に伴い、ネットワーク アプリケーションの開発はますます一般的になりました。 Workerman は、高性能 PHP オープンソース ネットワーク アプリケーション フレームワークとして、ますます広く使用されています。ただし、Workerman を使用した開発中に、いくつかの一般的な問題が発生する可能性があります。この記事では経験を要約し、これらの問題を解決するいくつかの方法を示し、対応するコード例を添付します。 1. 接続が切れています

2023-08-04 コメント 0  885

記事の紹介：ニューラルネットワークを作成するのはこれが初めてで、通常この目的で使用される言語ではない golang で作成することにしましたが、基本的なライブラリだけを使用して最初からニューラルネットワークがどのように機能するかをよく理解したいと思いました。このプログラムの目標は、2 つの数字 (1 ～ 10) を加算できるようにニューラル ネットワークをトレーニングすることです。これを行うために、rawai (思いつく限り最良の名前) というニューラル ネットワーク クラスを作成し、それに 1 つの入力層 (サイズ 2 の配列)、1 つの隠れ層 (サイズ 2 の配列)、および 1 つの出力層を与えました (サイズ 1) の配列。重みの 2 次元配列が 2 つあり、1 つは ih (隠し入力) [2,2]、もう 1 つは ho, [2,1] です。以下はaiを起動するもので、

2024-02-06 コメント 0  1144

記事の紹介：ワーカーマンの開発経験: スケーラブルな大規模ネットワーク アプリケーションの構築における実践経験 はじめに: 今日のデジタル時代では、ネットワーク アプリケーションの需要が増加しており、開発者はより効率的でスケーラブルで安定したネットワーク アプリケーションを開発する必要があります。 Web アプリケーション開発では、適切な開発フレームワークを選択することが重要です。 Workerman は、PHP ベースの高性能でスケーラブルな TCP/UDP サーバー フレームワークとして、開発者に強力な機能と柔軟性を提供します。 Workeの使用

2023-08-26 コメント 0  1027

記事の紹介：Workerman 開発の落とし穴ガイド: ネットワーク アプリケーションの一般的な問題解決における経験の概要と共有 はじめに: ネットワーク アプリケーションの開発過程では、しばしばいくつかの困難な問題に遭遇します。この記事では、実際の経験に基づいたいくつかの経験の概要と、これらの問題の解決方法を共有します。 Workerman を開発フレームワークとして使用し、関連するコード例を提供します。 1. EventLoop の理解と最適化 Workerman は、EventLoop に基づいた開発フレームワークです。

2023-08-06 コメント 0  1313

記事の紹介：Workerman 開発の落とし穴ガイド: ネットワーク アプリケーションの一般的な問題を解決する経験の概要 ネットワーク アプリケーションの開発では、さまざまな問題が頻繁に発生します。 Workerman は高性能の PHP 通信フレームワークとして、多数の同時接続を簡単に処理できますが、注意して解決する必要がある一般的な問題もいくつかあります。この記事では、Workerman の開発中によくある問題と解決策を紹介し、コード例を添付します。Workerman の開発中に遭遇する問題の解決に役立つことを願っています。聞く

2023-08-05 コメント 0  1215

記事の紹介：ニューラル ネットワークは、深層学習テクノロジーの基礎として、多くの応用分野で効果的な成果を上げています。実際には、ネットワーク アーキテクチャは学習効率に大きな影響を与える可能性があります。優れたニューラル ネットワーク アーキテクチャは、問題に関する事前知識を組み込み、ネットワーク トレーニングを確立し、コンピューティング効率を向上させることができます。現在、古典的なネットワーク アーキテクチャ設計手法には、手動設計、ニューラル ネットワーク アーキテクチャ検索 (NAS) [1]、および最適化ベースのネットワーク設計手法 [2] が含まれます。 ResNet などの人工的に設計されたネットワーク アーキテクチャ。ニューラル ネットワーク アーキテクチャの探索は、探索または強化学習を通じて探索空間内で最適なネットワーク構造を探索します。明確な目的がある

2024-04-15 コメント 0  803

記事の紹介：人間は、成長過程のさまざまな段階で多数の数学的問題を解決するために、多くの知識ポイントを習得する必要があります。しかし、知識の要点を理解しただけでは本当に理解したわけではなく、問題を解決できて初めて人間の知恵が反映されるのです。近年、ニューラル ネットワークはコンピュータ ビジョン、パターン マッチング、自然言語処理、強化学習などの分野で大きな成功を収めていますが、ニューラル ネットワーク モデルの離散的組み合わせ推論能力は人間のそれよりもはるかに低いです。では、ニューラル ネットワークは数学的問題を理解し、解決できるのでしょうか?もしそうなら、ニューラルネットワークの問題解決能力はどれほど優れているのでしょうか?データ形式の観点から見ると、数学的問題はシーケンスとみなすことができ、その解決策 (問題解決の手順または式) はシーケンスの形式で提示されることがよくあります。したがって、数学的問題を解くことは、自然言語から数学的言語への翻訳問題とみなすことができます。

2023-04-09 コメント 0  1271

記事の紹介：編集者 |しかし、陽電子分子錯体の基底状態特性の量子化学計算は困難です。今回、DeepMind とインペリアル カレッジ ロンドンの研究者らは、基底関数に依存しない最近開発されたフェルミオニック ニューラル ネットワーク (FermiNet) 波動関数を使用して、この問題に取り組みました。 FermiNet は、さまざまな定性的な陽電子結合特性を持つ、さまざまな原子や小分子に高精度の、場合によっては最先端の基底状態エネルギーを生成することが判明しました。研究者らは、挑戦的な非極性ベンゼン分子の結合エネルギーを計算し、それが実験値と高度に一致していることを発見しました。

2024-07-16 コメント 0  567

記事の紹介：編集者 | XSNature は、タンパク質合成技術 Chroma と結晶材料設計手法 GNoME という 2 つの重要な研究結果を 2023 年 11 月に発表しました。どちらの研究でも、科学データを処理するツールとしてグラフ ニューラル ネットワークを採用しました。実際、グラフ ニューラル ネットワーク、特に幾何学的グラフ ニューラル ネットワークは、常に科学知能 (AI for Science) 研究にとって重要なツールです。これは、科学分野における粒子、分子、タンパク質、結晶などの物理システムを特別なデータ構造、つまり幾何学グラフにモデル化できるためです。一般的なトポロジー図とは異なり、物理システムをより適切に記述するために、幾何学図は不可欠な空間情報を追加し、平行移動、回転、反転の物理的対称性を満たす必要があります。一方

2024-03-07 コメント 0  902

記事の紹介：7月18日のこのウェブサイトのニュースによると、Thorの公式の新しいThor Hunting Blade 162024ゲーミングノートブックが発売されました。「i7-14650HX+RTX4070」構成の組み合わせ、内蔵16GB RAM + 1TBSSDメモリの組み合わせを使用し、正式価格は価格は8,499元、初回リリースは7,999元。この Web サイトでは、このコンピューターのハイライトを次のように整理しています。 Thor Hunting Blade 162024 ゲーミング ラップトップには、16 コアと 24 スレッドの Intel Core i7-14650HX プロセッサーと、最大 5.2 GHz のターボ周波数が追加されたシングル P コアが搭載されています。 Nvidia GeForce RTX4070 グラフィックス カード、8 GB のビデオ メモリ、および GPU AI コンピューティング Li 321TPOS、最大消費電力 140 W による。 Hunter Blade 162024 の新しい構成では、16GB+1TB メモリの組み合わせが使用されます。

2024-07-19 コメント 0  317

記事の紹介：2005 年に画期的な作品「TheGraphNeuralNetworkModel」がリリースされ、グラフ ニューラル ネットワークが誰もが使えるようになりました。これ以前は、科学者がグラフ データを処理する方法は、データの前処理段階でグラフを一連の「ベクトル表現」に変換することでした。 CNN の出現により、この情報損失のデメリットは完全に変わり、過去 20 年間、モデルの世代が進化し続け、ML 分野の進歩が促進されました。本日、Google は、大規模な GNN を構築するための実稼働テスト済みライブラリである TensorFlowGNN1.0 (TF-GNN) のリリースを正式に発表しました。 TensorFlow でのモデリングとトレーニング、および大規模なデータ ストアからの入力グラフの抽出の両方をサポートします。 TF-GNNは

2024-02-07 コメント 0  547

記事の紹介：これまで Python を使用したことがなかった私にとって、Python で AI を開発するのは非常に困難でした。しかし、私は C と数学を知っているのに、なぜ C で開発できないのでしょうか? ここから私の物語が始まりました。開発することにしました。 私は最初にC plaでTsoding Dailyのmlを見ました

2024-10-05 コメント 0  303

記事の紹介：C# を使用してニューラル ネットワーク アルゴリズムを作成する方法 はじめに: ニューラル ネットワークは、人間の脳の神経系を模倣し、複雑な問題をシミュレートして解決するために使用されるアルゴリズムです。 C# は、豊富なクラス ライブラリとツールを備えた強力なプログラミング言語であり、ニューラル ネットワーク アルゴリズムの作成に最適です。この記事では、C# を使用してニューラル ネットワーク アルゴリズムを作成する方法を紹介し、具体的なコード例を示します。 1. ニューラル ネットワークの基本原理を理解する ニューラル ネットワークの作成を開始する前に、まずニューラル ネットワークの基本原理を理解する必要があります。ニューラル ネットワークは複数のニューロンで構成され、各ニューロンは

2023-09-19 コメント 0  1438

記事の紹介：インターネットの急速な発展に伴い、ウェブキャスティングは人々が楽しみ、コミュニケーションを図るための重要な手段になってきました。オンラインのライブストリーミングコミュニティも登場し、ユーザーに交流や参加の機会を提供しています。ウェブキャスト コミュニティの開発にも興味がある場合、PHP 言語は非常に適した選択肢です。この記事では、ゼロから始めて、PHP を使用して Web キャスト コミュニティを開発する方法を段階的に説明します。ステップ 1: 開発環境をセットアップする 開発を開始する前に、適切な開発環境をインストールして構成する必要があります。まず、PHP インタープリターがインストールされていることを確認してください。あなたはできる

2023-10-28 コメント 0  1514

記事の紹介：パッケージ管理におけるニューラル ネットワークの適用 ニューラル ネットワークは、パッケージ管理のさまざまな側面に適用できます。 依存関係の解決: ニューラル ネットワークは、コードを分析し、依存関係を識別および解析し、依存関係グラフを自動的に生成できます。パッケージの推奨: 開発者のコ​​ーディング パターンとインストール履歴に基づいて、ニューラル ネットワークは適切なパッケージを推奨できます。パッケージ バージョンの選択: ニューラル ネットワークは、パッケージの可用性、互換性、セキュリティの問題に基づいて最適なパッケージ バージョンを選択するのに役立ちます。パケット競合検出: ニューラル ネットワークはパッケージ間の競合を検出して解決し、ソフトウェアの安定性を確保します。ニューラル ネットワーク パッケージ マネージャーの利点 従来のパッケージ マネージャーと比較して、ニューラル ネットワーク パッケージ マネージャーには次の利点があります。 自動化: ニューラル ネットワークは、依存関係の解決、パッケージの推奨、バージョンの選択などのタスクを自動化できるため、パフォーマンスが向上します。

2024-04-01 コメント 0  422

記事の紹介：最近、Nature のサブジャーナルに、ニューラル ネットワークのどこで問題が発生するかを突き止める可能性のある研究結果が掲載されました。研究チームは、ニューラルネットワークの推論結果とその分類との関係をトポロジーを使って記述する視覚化手法を提供します。この結果は、研究者がニューラル ネットワーク推論中の混乱の特定の状況を推測し、人工知能システムの透明性を高めるのに役立ちます。研究者がニューラル ネットワーク推論の障害点を明らかにする ニューラル ネットワークのスパイクにより推論エラーが明らかにされる: 研究により、ニューラル ネットワーク推論におけるデータ グラフのスパイクが、曖昧な判断やエラーに関連していることが判明しました。スパイクを観察すると、AI システムの障害点を特定するのに役立ちます。ニューラル ネットワークの推論プロセスの透明性の欠如: ニューラル ネットワークは問題解決には優れていますが、推論プロセスが不透明であるため、信頼性に関する懸念が生じます。新しい

2024-07-15 コメント 0  927