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本列表汇集了关于神经网络的最新研究与应用，涵盖深度学习、图神经网络及其在各领域的创新实践，助您全面了解这一前沿技术。

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。

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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
原文英文，约500词，阅读约需2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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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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过程监测中的混合自适应建模：利用序列编码器和物理引导神经网络

本研究解决了传统模型在参数、边界条件和初始条件变化时需要重新训练的问题。作者提出了一种结合深度集合或序列编码器的架构，使模型能够适应动态变化，并将其应用于多个实际问题，显示出其在处理噪声和适应新情况方面的卓越能力。该方法在各种动态系统的实时监测中具有重要的潜在影响。

本研究提出了一种新架构，结合深度集合或序列编码器，解决了传统模型在参数和条件变化时需重新训练的问题。该方法在动态系统实时监测中表现优异，具有重要的潜在影响。

动态系统 参数变化 实时监测 建模 新架构 深度编码器 神经网络 编码器
原文中文，约300字，阅读约需1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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基于800万真实数据，康奈尔大学团队利用图神经网络精准预测肺癌患者生存期，发现3类致命亚型

美国康奈尔大学与再生元制药公司提出图编码混合生存模型（GEMS），通过图神经网络编码患者电子健康记录复杂关系并与生存分析模型结合，识别具有一致特征和生存结局的亚表型。

CheckMate 017 试验表明，PD-1 抑制剂 Nivolumab 显著提高晚期肺鳞癌患者的生存率，但免疫治疗反应存在较大差异。为了解决这一问题，康奈尔大学与再生元制药合作开发了图编码混合生存模型（GEMS），利用图神经网络分析患者数据，识别出三种不同的生存亚表型，推动肺癌精准医疗的发展。

Nivolumab 免疫治疗 生存率 神经网络 精准医疗 肺鳞癌
原文中文，约4600字，阅读约需11分钟。发表于：。
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