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本列表汇集了关于神经网络的多篇文章，涵盖从基础理论到实际应用的各个方面，适合对深度学习和AI算法感兴趣的读者。

多声源定位新方法：结合α稳定模型与神经网络的SHAMaNS

声源定位（Sound Source Localization, SSL）作为机器听觉领域的基础任务，在增强听觉、机器人技术、自动驾驶等场景中应用广泛。现有 SSL 技术主要分为声学...

声源定位（SSL）在增强听觉和自动驾驶等领域应用广泛。日本理化学研究所提出的新型混合技术SHAMaNS，结合α稳定模型与神经网络，成功解决了稀疏测量和噪声鲁棒性问题。实验结果显示，SHAMaNS在多声源场景中表现优异，适应能力强，未来计划扩展至三维定位。

SHAMaNS α稳定模型 三维定位 声源定位 神经网络
多声源定位新方法：结合α稳定模型与神经网络的SHAMaNS
原文中文，约2000字，阅读约需5分钟。发表于：。
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卷积神经网络设计指南：从理论到实践的经验总结

本文系统性地探讨了卷积神经网络（CNN）的设计原则，重点分析了卷积核选择、网络深度、特征通道与全连接层设计等关键问题。文章指出，奇数尺寸的方形卷积核（如3×3）因中心对齐和参数效率优势成为主流，而堆叠小卷积核可替代大核以增强非线性表达能力。网络深度方面，尽管残差连接等技术解决了梯度问题，但边际效应限制了无限加深的收益。特征图通道数通常随空间降采样倍增以平衡信息量，而全局平均池化（GAP）的引...

本文讨论了卷积神经网络（CNN）的设计，包括特征提取器和分类器的结构。特征提取器由卷积层和池化层构成，分类器通过全连接层进行预测。使用奇数尺寸的卷积核有助于保持对齐并简化填充。随着网络深度增加，性能提升逐渐减缓，现代设计倾向于使用全局平均池化以降低过拟合风险。整体设计仍依赖经验和直觉，缺乏坚实的理论基础。

全局平均池化 分类器 卷积 卷积神经网络 特征提取器 神经网络 经验总结 过拟合
卷积神经网络设计指南：从理论到实践的经验总结
原文中文，约3200字，阅读约需8分钟。发表于：。
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神经网络中的激活函数——深度学习的真正MVP

If you've ever dipped your toes into the world of neural networks, you’ve probably heard about activation functions. At first glance, they sound like some secret weapon only AI wizards know about....

激活函数在神经网络中至关重要，决定神经元是否激活，并引入非线性，使网络能够学习复杂模式。常见的激活函数有Sigmoid、ReLU和Softmax，适用于不同任务。选择合适的激活函数能显著提升模型性能。

ReLU Sigmoid 函数 深度学习 激活函数 神经网络 非线性
神经网络中的激活函数——深度学习的真正MVP
原文英文，约400词，阅读约需2分钟。发表于：。
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原文中文，约5500字，阅读约需14分钟。发表于：。
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看见世界：使用PyTorch的卷积神经网络（CNN）初学者指南

Welcome to the fascinating world of deep learning! If you've ever wondered how computers can recognize objects in images, distinguish between different types of clouds, or even power automated...

卷积神经网络（CNN）专为图像数据处理而设计，显著提升计算机视觉能力。通过卷积层和池化层，CNN有效提取特征，克服传统神经网络在图像处理中的局限。其结构包括特征提取器和分类器，利用激活函数和数据增强技术提高模型的鲁棒性。

cnn pytorch 卷积 卷积神经网络 数据增强 激活函数 特征提取 神经网络 计算机视觉
看见世界：使用PyTorch的卷积神经网络（CNN）初学者指南
原文英文，约1900词，阅读约需7分钟。发表于：。
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从零开始的Go语言神经网络：概念、结构与实践实现

Leapcell: The Best of Serverless Web Hosting Building a Neural Network from Scratch with Go: Principles, Structure, and Implementation This article will introduce how to use the Go...

本文介绍了如何使用Go语言从零构建简单的神经网络，并通过鸢尾花分类任务展示其工作流程。文章涵盖了神经网络的基本原理、代码实现及可视化结构，帮助读者理解核心机制。经过8000次训练，模型在测试集上达到了约98%的分类准确率。

Go语言 代码实现 分类准确率 神经网络 鸢尾花
从零开始的Go语言神经网络：概念、结构与实践实现
原文英文，约1700词，阅读约需7分钟。发表于：。
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利用人工智能预测糖尿病：基于神经网络的方法以改善健康结果

How I used artificial intelligence to build a disease prediction tool—and why this matters for the future of healthcare in underserved communities. Introduction: Chronic diseases like diabetes...

我开发了一种利用人工神经网络预测糖尿病风险的工具，旨在改善发展中国家的医疗服务。该系统通过输入患者数据，帮助医疗工作者进行早期干预。尽管面临资源限制和数据偏见，我的模型仍实现了约82%的预测准确率。AI技术在公共卫生中的应用对社区健康中心的早期疾病发现至关重要。

人工智能 人工神经网络 公共卫生 医疗服务 神经网络 糖尿病风险 预测准确率
利用人工智能预测糖尿病：基于神经网络的方法以改善健康结果
原文英文，约500词，阅读约需2分钟。发表于：。
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基于关键路径的深度神经网络异常检测

本研究解决了深度神经网络的可解释性和防御性缺乏的问题。通过提取关键路径并运用遗传进化和变异的方法，本工作为异常检测提供了一种新颖的办法，发现异常输入在这些关键路径上的激活模式与正常输入显著不同。实验结果表明，该方法在各类异常检测中表现优异，具有广泛的适用性。

本研究通过提取关键路径，运用遗传算法和变异方法，解决深度神经网络的可解释性和防御性问题，提出了一种新的异常检测方法，实验结果显示其表现优异。

可解释性 异常检测 深度神经网络 神经网络 遗传算法 防御性
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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面向全面且无前提的图神经网络解释器

本研究解决了当前图神经网络（GNN）解释方法存在的两个主要限制：无法全面捕捉GNN的决策逻辑以及对边属性和内部可访问性的严格要求。我们提出了一种新颖的解释器OPEN，能够在不需要严格前提条件的情况下，学习和推断GNN在不同数据分布下的决策逻辑。实验结果显示，OPEN显著提升了对GNN决策逻辑的捕捉能力，同时在准确性和效率方面优于现有方法，增强了在实际应用中的鲁棒性。

本研究提出了一种新颖的解释器OPEN，克服了图神经网络（GNN）解释方法的局限性，能够在不同数据分布下学习和推断GNN的决策逻辑，从而提高了捕捉能力和效率。

决策逻辑 图神经网络 效率 数据分布 神经网络 解释器
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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KO：基于动力学的神经网络优化器与偏微分方程模拟方法

本研究解决了神经网络优化算法设计中的一个关键挑战，既往方法主要依赖于基于梯度的启发式适应。本论文提出了一个创新的神经网络优化器KO，灵感来源于动力学理论和偏微分方程模拟，通过粒子系统的演化来重新构思参数更新过程，促进了参数的多样性，从而有效减缓了参数凝聚现象。实验结果表明，KO在图像分类和文本分类任务上均优于传统优化器，如Adam和SGD，展现出更高的准确率。

本研究提出了一种基于动力学理论和偏微分方程的创新神经网络优化器KO，通过粒子系统演化优化参数更新，减缓参数凝聚现象。实验结果表明，KO在图像和文本分类任务中优于传统优化器，准确率更高。

KO 优化器 分类任务 参数更新 神经网络
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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