机器学习人工智能自然语言处理第14页

机器学习第9章-聚类

机器学习第9章-聚类9.1聚类任务在“无监督学习”(unsupervisedlearning)中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础

Rin__________·2024-08-31 05:02

探索Anaconda Cloud：Conda的云端宝库

它为数据科学和机器学习社区提供了一个集中的平台，使得用户可以轻松地上传和下载Conda环境、软件包和数据集。

2401_85812026·2024-08-31 05:29

机器学习算法深度总结(5)-逻辑回归

1.模型定义逻辑回归属于基于概率分类的学习法.基于概率的模式识别是指对模式x所对应的类别y的后验概率禁行学习.其所属类别为后验概率最大时的类别:预测类别的后验概率,可理解为模式x所属类别y的可信度.逻辑回归(logistic),使用线性对数函数对分类后验概率进行模型化:上式,分母是满足概率总和为1的约束条件的正则化项,参数向量维数为:考虑二分类问题:使用上述关系式,logistic模型的参数个数从

婉妃·2024-08-31 05:05

第65期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。

云起无垠·2024-08-31 05:26

文字模型训练分析评论（算法实战）

文字模型训练，尤其是在自然语言处理（NLP）领域，是构建能够理解、解释、生成人类语言系统的核心步骤。这类模型广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译、聊天机器人、摘要生成等多个方面。

富士达幸运星·2024-08-31 04:55

机器学习入门：机器学习的基本概念

姓名：高亦凡学号：19020100056学院：电子工程学院转载自：原文链接【嵌牛导读】机器学习（MachineLearning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科

Louis0687·2024-08-31 04:34

《C++与新兴数据库技术的完美交互：开启高效数据处理新时代》

一、新兴数据库技术的崛起随着大数据、云计算和人工智能等技术的飞速发展，传统的关系型数据库在某些场景下已经难以满足日益增长的需求。新兴的数据库技术，如NoSQL数据库、NewSQL数据库、分布式

程序猿阿伟·2024-08-31 03:14

【ShuQiHere】从零开始实现逻辑回归：深入理解反向传播与梯度下降

【ShuQiHere】逻辑回归是机器学习中一个经典的分类算法，尽管它的名字中带有“回归”，但它的主要用途是处理二分类问题。

ShuQiHere·2024-08-31 02:37

【ShuQiHere】从 FNN 到 RNN：用股票价格预测一步步理解神经网络的演化

【ShuQiHere】引言神经网络在人工智能和机器学习领域是一个核心的研究方向，而前馈神经网络（FNN）是最基础的模型之一。

ShuQiHere·2024-08-31 01:02

【ShuQiHere】卷积神经网络（CNN）：从输入到输出的逐层解析

它的出现不仅改变了计算机视觉的格局，还影响了各类数据处理任务，如语音识别和自然语言处理。随着深度学习的蓬勃发展，CNN成为了图像处理任务中的标准工具。那么，CNN到底是什么？它又是如何工作的？

ShuQiHere·2024-08-31 01:02

小琳AI课堂：单向模型 vs 双向模型 —— 揭秘大语言模型生成文本的奥秘

今天，我们要深入探讨自然语言处理（NLP）领域中的两种基础模型架构：单向模型和双向模型。这两种模型在处理和理解语言序列（如句子）的方式上有显著差异，它们的工作原理直接影响着大语言模型生成文本的方式。

小琳ai·2024-08-31 01:29

机器学习：DBSCAN算法（内有精彩动图）

目录前言一、DBSCAN算法1.动图展示（图片转载自网络）2.步骤详解3.参数配置二、代码实现1.完整代码2.代码详解1.导入数据2.通过循环确定参数最佳值总结前言DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一种基于密度的聚类算法。它可以发现任意形状的簇并能够处理噪声数据。一、DBSCAN算法1.动图展示（图片转载自网

吃什么芹菜卷·2024-08-31 01:58

因果的数学推断对人工智能演进路径的影响

「为什么」读后感这本书属于跟热点的盲买，这涉及到读书的选择误区问题，除了针对相关主题的针对性阅读以及根据个人偏爱挑选相关领域的书，随机热点的选择图书，对避免喜爱偏见颇有助益，当然这个过程也有选择，不是泥沙俱下的照单全收，分寸把握自己掌握。想当然的认为这是一本关于哲学四辩的通俗读物，日常对话中难免会问几个为什么，读完，却未免慨叹，因果问题的量化，用数学公式表达出来，在诸多实践领域的应用竟然力量如此惊

奔跑的阿牛·2024-08-31 00:11

Facebook开发的机器人：技术创新与应用实践

1.2技术进步的推动人工智能和机器学习的发展，让聊天机器人能够更加智能地理解和回应用户需求。二、Facebook上的五款回复机器

啊取名真困难·2024-08-30 23:22

AI人工智能深度学习算法：卷积神经网络的原理与应用

AI人工智能深度学习算法：卷积神经网络的原理与应用作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的兴起与深度学习的崛起人工智能(AI)是指计算机科学的一个分支，旨在创造能够执行通常需要人类智能的任务的智能机器

AI大模型应用之禅·2024-08-30 23:21

ChatGPT的原理

ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文

wfx0002·2024-08-30 23:18

Langchain-Chatchat本地部署的解决方案

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2024-08-30 22:13

ChatGPT 3.5/4.0简单使用手册

ChatGPT3.5/4.0是一种先进的人工智能聊天机器人，能够理解和生成自然语言文本，为用户提供信息检索、问题解答、语言翻译等服务。系统要求操作系统：无特定要求，支持主流操作系统。

老童聊AI·2024-08-30 22:41

python 数据挖掘与机器学习

同时，伴随着深度学习的快速发展，人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。

科研的力量·2024-08-30 19:57

大模型是如何炼成的：揭秘深度学习训练的秘密与优化技巧

引言：近年来，人工智能领域的突破性进展与大模型的崛起密不可分。从GPT-3到BERT，这些大型预训练模型在各种任务上展现出了惊人的能力。那么，这些大模型是如何训练出来的呢？

AI大模型_学习君·2024-08-30 19:25

1区9+非肿瘤纯生信，逻辑清晰易懂，机器学习筛选关键基因的纯生信也可以发高水平期刊，抓紧上车！

2单个疾病结合免疫浸润，热点基因集，机器学习算法等。

生信小课堂·2024-08-30 17:58

Java人证合一接口原理、身份证识别、人工智能

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人证合一接口，一般是指人脸与身份证识别接口的相结合，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。人

翔云API·2024-08-30 16:06

AI中的核心概念解读：深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理

人工智能（AI）是一个涵盖广泛领域的技术词汇，近年来受到了越来越多的关注和应用。

wypdao·2024-08-30 16:31

机器学习：svm算法原理的优缺点和适应场景

支持向量机（SVM）是一种在机器学习领域广泛使用的监督学习模型，它通过找到数据点之间的最优超平面来进行分类或回归分析。以下是SVM算法的一些优缺

夜清寒风·2024-08-30 15:29

昇思25天学习打卡

@[TOC]《昇思25天学习打卡营第02天|lulul》张量Tensor张量tensor是在机器学习和深度学习中广泛应用的数据概念，张量是多维数组的泛化，能够表示标量（0维张量）、向量（1维张量）、矩阵

十分钟ll·2024-08-30 15:28

总融资超8700万美元，日均互动超30次，ElliQ如何以AI陪伴机器人驱动，重塑养老格局？

干货抢先看1.IntuitionRobotics公司自主研发的ElliQ机器人，深度集成了生成式人工智能技术，为老年用户提供个性化、贴心的陪伴服务，深受用户喜爱。

AgeClub·2024-08-30 14:52

【Python机器学习】NLP词频背后的含义——隐性语义分析

隐性语义分析基于最古老和最常用的降维技术——奇异值分解（SVD）。SVD将一个矩阵分解成3个方阵，其中一个是对角矩阵。SVD的一个应用是求逆矩阵。一个矩阵可以分解成3个最简单的方阵，然后对这些方阵求转置后再把它们相乘，就得到了原始矩阵的逆矩阵。它为我们提供了一个对大型复杂矩阵求逆的捷径。SVD适用于桁架结构的应力和应变分析等机械工程问题，它对电气工程中的电路分析也很有用，它甚至在数据科学中被用于基

zhangbin_237·2024-08-30 14:22

Lianwei 安全周报|2024.07.15

联蔚盘云·2024-08-30 14:50

Python编码—掌握Python与Kubernetes：构建高效微服务架构

技术导航：人工智能：深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶：分享自动

学步_技术·2024-08-30 14:20

统计机器学习第十三章极大似然估计的性质——图解MLE的渐进正态性

n=10;t=10000;s=1/12/n;x=linspace(-0.4,0.4,100);y=1/sqrt(2*pi*s)*exp(-x.^2/(2*s));z=mean(rand(t,n)-0.5,2);figure(1);clf;holdonb=20;hist(z,b);h=plot(x,y*t/b*(max(z)-min(z)),'r-');这段代码的功能是生成随机数并进行直方图和曲线的

cui_hao_nan·2024-08-30 13:17

读书笔记 || 探索人工智能社会治理的中国方案

读书笔记||探索人工智能社会治理的中国方案微信公众号-城市清凉地2020/03/3014:34:381.作为引领未来的战略性技术，人工智能的迅猛发展将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，给全球经济发展

冉淑会·2024-08-30 12:17

高职院校生成式人工智能（AIGC）实训教室建设解决方案

一、引言近年来，人工智能技术以其强大的数据处理能力和智能化决策机制，在诸多领域展现出巨大的潜力和价值。

武汉唯众智创·2024-08-30 12:12

动手学深度学习（pytorch）学习记录21-读写文件(模型与参数)[学习记录]

目录加载和保存张量加载和保存模型参数保存模型的好处众多，涵盖了从开发到部署的整个机器学习生命周期。节省资源：训练模型可能需要大量的时间和计算资源。保存模型可以避免重复训练，从而节省时间和计算资源。

walfar·2024-08-30 12:42

PyTorch 基础学习（14）- 归一化

在机器学习中，不同的归一化方法适用于不同的场景。本文将详细介绍scikit-learn中的常见归一化方法及其应用。

花千树-010·2024-08-30 12:38

自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系

自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系1.自然语言处理(NLP)的概述NLP的主要任务包括：2.机器学习(ML)的概述机器学习的主要类型包括：3.NLP与机器学习的关系1.机器学习驱动NLP

听忆.·2024-08-30 10:51

如何有效管理机器学习与人工智能

如何有效管理机器学习与人工智能1.模型开发阶段的风险管理a.数据质量与偏见管理b.模型透明性与可解释性c.偏见与公平性测试2.部署阶段的风险管理a.安全与隐私保护b.实时监控与反馈机制c.模型回滚与更新机制

听忆.·2024-08-30 10:51

AI模型：追求全能还是专精？

关于全能型人工智能（AI）与专业型AI模型的讨论涉及多个维度，包括它们的评估、可扩展性、以及道德规范等。以下是对这两类AI产品的优劣、潜力与

vvvae1234·2024-08-30 09:20

关于人工智能（AI）的研究报告

《关于人工智能（AI）的研究报告》一、引言在当今科技飞速发展的时代，人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）已经成为了全球范围内最受关注的领域之一。

川师_King·2024-08-30 09:47

深度学习速通系列:贝叶思&SVM

贝叶斯（Bayesian）方法和支持向量机（SVM，SupportVectorMachine）是两种不同的机器学习算法，它们在解决分类和回归问题时有着不同的原理和应用场景贝叶斯方法：贝叶斯方法基于贝叶斯定理

Ven%·2024-08-30 08:13

SK Hynix明年将开发基于96/128 GB DDR5的CXL 2.0内存解决方案

SKHynix正致力于为人工智能领域开发基于DDR5的CXL2.0内存解决方案，尤其是针对"内存饥渴型"LLM。

吴脑的键客·2024-08-30 08:43

生成式人工智能的演变

生成式人工智能的历史如今，人工智能(AI)无处不在，无人能避免。它将成为下一个大事件，就像2007年的智能手机和1990年代初的互联网一样，改变游戏规则。

拉达曼迪斯II·2024-08-30 08:12

机器学习和深度学习·贝叶斯优化和optuna

贝叶斯优化贝叶斯优化的思想先验：取点似然：假设分布取了n个点之后…后验：近似取得极值贝叶斯优化的数学过程在贝叶斯优化的数学过程当中，我们主要执行以下几个步骤：1定义需要估计的f(x)f(x)f(x)以及xxx的定义域2取出有限的n个xxx上的值，求解出这些xxx对应的f(x)f(x)f(x)（求解观测值）3根据有限的观测值，对函数分布进行假设（该假设被称为贝叶斯优化中的先验知识），得出该假设分布上

0xMayL·2024-08-30 08:39

微软CEO谈AI平台范式转移、AI发展趋势及资本市场动态

在采访中，萨提亚·纳德拉(SatyaNadella)畅谈了人工智能平台范式转移、与OpenAI等合作伙伴的关系、AI未来五年的发展方向、以及资本市场的趋势。

JackieZhengChina·2024-08-30 08:39

《中国人工智能学会通讯》——7.17 篇章语义分析方法概述

7.17篇章语义分析方法概述篇章语义分析主要有以下三个主流的研究方向。以篇章结构为核心此类研究工作的目标是识别不同文本块之间的语义关系，例如条件关系、对比关系等，亦称为修辞关系识别。根据是否需要将文本分割为一系列彼此不相交的覆盖序列，可以将本类方法进一步分成两大类：第一类以修辞结构理论（RhetoricalStructureTheory）和篇章图树库（DiscourseGraphBank）为代表，

weixin_33941350·2024-08-30 07:38

【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』：从神经网络到深度学习的飞跃》

【ShuQiHere】引言：神经网络与深度学习的兴起在上篇文章中，我们回顾了机器学习的起源与传统模型的发展历程，如线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM）。

ShuQiHere·2024-08-30 07:07

论文浅尝 - AAAI2020 | 迈向建立多语言义元知识库：用于 BabelNet Synsets 义元预测...

义原知识库（KBs）是一种包含义原标注词汇的知识库，它已成功地应用于许多自然语言处理任务中。然而，现有的义原知识库建立在少数几种语言上，阻碍了它们的广泛应用。

开放知识图谱·2024-08-30 07:35

PyTorch概述

PyTorch是一个开源的机器学习框架，由Facebook的人工智能研究团队开发。它广泛用于深度学习和神经网络的研究和开发。

fydw_715·2024-08-30 06:01

基于深度学习的分子生成

基于深度学习的分子生成是一项结合化学、计算科学与人工智能的新兴领域，旨在利用深度学习模型来生成具有特定性质的分子结构。该技术在药物发现、材料科学和合成化学等领域具有广泛的应用前景。

SEU-WYL·2024-08-30 06:29

iZotope Ozone 11 Advanced：专业音频制作与母带处理的巅峰之作

该软件集成了最先进的人工智能技术和一系列精密的音频处理工具，让音频作品的最终声音效果达到广播级甚至更高水准。智能化音频处理：Ozone11Advanced的核心优势在于其智能化的音频处理技术。

平安喜乐616·2024-08-30 05:56

国产智能搜索MindSearch∶ 能够在不到3分钟内收集并整合300多页相关信息？

MindSearch是一款由上海人工智能实验室推出的国产智能搜索工具，具有强大的自然语言处理和机器学习能力，旨在提供高效、精准的信息检索服务。

百态老人·2024-08-30 04:20

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