神经网络和深度学习的基本原理
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慧盾安全(苏州)申请一种基于深度学习的时域隐形水印生成、嵌入及...本发明提供了一种基于深度学习的时域隐形水印生成、嵌入及提取方法，用于在图像、视频共享流转使用场景，使用卷积神经网络结合HVS 人眼感知原理嵌入和提取水印，由于隐藏水印的人眼不易察觉性，因此使其具备更好的抗攻击性和安全性；同时此方法可以与灵活对接不同的人工智能检说完了。
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算法人生(23):跟着“生成对抗网络”思维走出“拖延”生成对抗网络(GANs)是一种深度学习模型，其核心思想是通过两个神经网络——生成器和判别器的对抗过程来学习数据分布，进而生成新的、类似真实数据的样本。它基本原理基于一个博弈论框架，其中生成器尝试生成尽可能逼真的数据样本以欺骗判别器，而判别器则试图区分真实数据与是什么。
深度解析KAN:连接符号主义和连接主义的桥梁文| AlphaEngineer,作者| 费斌杰最近一周KAN的热度逐渐褪去，正好静下心来仔细学习KAN的原理，收获颇多。KAN是一种全新的神经网络架构，它与传统的MLP架构不同，能够用更少的参数量在Science领域取得惊人的表现，并且具备可解释性，有望成为深度学习模型发展的一个重要方向。..
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