机器学习神经网络人工智能第4页

每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch：获取神经网络模型的参数

本文重点当我们定义好神经网络之后，这个网络是由多个网络层构成的，每层都有参数，我们如何才能获取到这些参数呢？我们将再下面介绍几个方法来获取神经网络的模型参数，此文我们是为了学习第6步（优化器）。

幻风_huanfeng·2024-09-12 16:37

大语言模型应用指南：长期记忆

大语言模型应用指南：长期记忆作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能领域的快速发展，大语言模型因其强大的语言生成和理解能力而受到广泛关注

AI大模型应用之禅·2024-09-12 16:05

一维数组 list 呢，怎么转换成 (批次句子长度特征值 )三维向量 python pytorch lstm 编程人工智能

一、介绍对于一维数组，如果你想将其转换成适合深度学习模型（如LSTM）输入的格式，你需要考虑将其扩展为三维张量。这通常涉及到批次大小（batchsize）、序列长度（sequencelength）和特征数量（numberoffeatures）的维度。以下是如何将一维数组转换为这种格式的步骤：###1.确定维度-**批次大小（BatchSize）**：这是你一次处理的样本数量。-**序列长度（Seq

zhangfeng1133·2024-09-12 16:34

每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch：将nn的神经网络层连接起来

本文重点前面我们学习pytorch中已经封装好的神经网络层，有全连接层，激活层，卷积层等等，我们可以直接使用。

幻风_huanfeng·2024-09-12 16:34

元宇宙的重要底层技术

元宇宙的底层技术主要包括：VR/AR、5G/6G、区块链和人工智能。VR/AR是元宇宙的主要交互设备，它将人的视觉、听觉、触觉等感官直接映射到虚拟世界中。

区块链董叔·2024-09-12 15:37

机器学习和深度学习的区别

机器学习和深度学习在多个方面存在显著的区别，以下是对这些区别的详细阐述：一、定义与起源机器学习：是人工智能的一个分支领域，它使计算机能够从数据中学习并改进其性能，而无需进行显式编程。

不会代码的小林·2024-09-12 14:22

英伟达黄仁勋最新主题演讲：“机器人时代“已经到来

6月2日，英伟达联合创始人兼首席执行官黄仁勋在Computex2024（2024台北国际电脑展）上发表主题演讲，分享了人工智能时代如何助推全球新产业革命。

xwz小王子·2024-09-12 14:22

【拥抱AI】浅谈Prompt的书写规范及要点

在人工智能领域，Prompt通常用于生成文本，例如对话系统、机器翻译和文本摘要等应用。它也用于训练模型，以使其能够理解和生成人类语言。

奔跑草-·2024-09-12 13:19

机器学习第12章计算学习理论

目录基础知识PAC学习有限假设空间可分情形不可分情形VC维稳定性基础知识计算学习理论研究的是关于通过"计算"来进行"学习"的理论，即关于机器学习的理论基础，其目的是分析学习任务的困难本质，为学习算法提供理论保证

一只小小程序猿·2024-09-12 13:48

【机器学习】近似推断的基本概念以及变分贝叶斯的基本概念

引言近似推断是处理大规模或复杂概率图模型时常用的一种方法，特别是在精确推断变得不可行或不实际的情况下文章目录引言一、近似推断1.1常见的近似推断方法1.1.1采样方法（SamplingMethods）1.1.1.1马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）1.1.1.2重要性采样（ImportanceSampling）1.1.1.3蒙特卡洛模拟（MonteCarloSimulation）1.1.2变分推断（V

Lossya·2024-09-12 13:46

一些机器学习不错的书籍

jimmyleeee·2024-09-12 13:46

【Vidu发布】中国首个长时长、高一致性、高动态性Video AI大模型

就在昨日（2024年4月27日），北京生数科技有限公司（以下简称“生数科技”）联合清华大学在中关村论坛-未来人工智能先锋论坛上，正式发布中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型：Vidu。

叶锦鲤·2024-09-12 13:44

亦菲喊你来学机器学习（20） --PCA数据降维

文章目录PCA数据降维一、降维二、优缺点三、参数四、实例应用1.读取文件2.分离特征和目标变量3.使用PCA进行降维4.打印特征所占百分比和具体比例5.PCA降维后的数据6.划分数据集7.训练逻辑回归模型8.评估模型性能总结PCA数据降维主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）是一种常用的数据降维技术，它可以在保留数据集中最重要的特征的同时，减少数据的维度。PCA

方世恩·2024-09-12 11:05

亦菲喊你来学机器学习（21） --数据清洗

数据清洗在数据分析和机器学习项目中，数据清洗（DataCleaning）是一个至关重要的步骤，它涉及到处理原始数据中的错误、缺失值、异常值、重复记录以及不一致的格式等问题。

方世恩·2024-09-12 11:05

【高层次报告嘉宾 | IEEE出版、EI检索稳定，快至3个月检索 | 连续四届EI检索 | 安徽工程大学主办，多实验室&学院协会承协办】第五届人工智能与计算工程国际学术会议（ICAICE 2024）

第五届人工智能与计算工程国际学术会议（ICAICE2024）将于2024年11月8-10日在安徽芜湖召开。

艾思科蓝 AiScholar·2024-09-12 11:02

黄仁勋的思维世界：Nvidia的AI和游戏之王

从卑微的起点到领导一家改变了电子游戏和人工智能面貌的公司，黄仁勋的故事启迪了人们的雄心、韧性以及如何超前思考。早年生活和职业生涯黄仁勋出生于台湾，九岁时移居美国。

AI小夏·2024-09-12 10:01

用户投稿|Cursor——软件开发行业新变革

本文来自AGI掘金用户投稿产品：CursorCursor是一款基于人工智能的代码编辑器，创建了一个集成开发环境（IDE）。

豆包MarsCode·2024-09-12 10:00

深度神经网络详解：原理、架构与应用

深度神经网络（DeepNeuralNetwork，DNN）是机器学习领域中最为重要和广泛应用的技术之一。它模仿人脑神经元的结构，通过多层神经元的连接和训练，能够处理复杂的非线性问题。

阿达C·2024-09-12 10:00

决策树基础概论

1.概述在机器学习领域，决策树（DecisionTree）是一种高度直观且广泛应用的算法。它通过一系列简单的是/否问题，将复杂的决策过程分解为一棵树状结构，使得分类或回归问题的解决过程直观明了。

Hello.Reader·2024-09-12 10:28

谷歌发布AI驱动实时游戏引擎：GameNGen的研究框架

一、定位GameNGen是一个革命性的神经网络驱动的游戏引擎，它利用人工智能技术实现了游戏开

花生糖@·2024-09-12 10:27

人工智能时代，程序员如何保持核心竞争力

在人工智能时代，AIGC大语言模型的涌现和AI辅助编程工具的普及正在深刻改变程序员的工作方式。面对这一趋势，程序员需要认真思考如何保持并提升自身的核心竞争力，以适应时代的发展。

专家大圣·2024-09-12 10:57

halcon第九讲，深度学习结合大数据实现AI智能识别思想

人工智能、大数据、5G1、什么是人工智能、大数据、5G,三者有什么关联。

青莲居士_村长·2024-09-12 08:59

AI智能炒股神器：让投资更智能，赚钱更轻松！

一、引言随着人工智能（AI）技术的快速发展，越来越多的行业开始受益于这一革命性技术。金融行业也不例外，AI炒股软件的应运而生，为投资者带来了全新的投资体验。

AI-321 | ai工具集·2024-09-12 07:41

Agent Q: 实现自主网页代理的提升

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。

新加坡内哥谈技术·2024-09-12 07:41

详述Python环境下配置AI大模型Qwen-72B的步骤

随着人工智能技术的发展，大规模预训练模型如Qwen-72B等逐渐成为研究和应用的重点。本篇博客旨在提供一份详细的指南，帮助Python开发者们在自己的环境中顺利配置并使用Qwen-72B大模型。

Play_Sai·2024-09-12 05:57

如何利用AI提高内容生产效率?

方向一：自动化内容生成自动化内容生成是一种利用人工智能技术来自动创建文本、图像、音频等内容的方法。以下是一些常见的自动化内容生成方式：基于模板的生成：根据预设的模板和规则来生成内容。

学计算机的睿智大学生·2024-09-12 04:54

python分布式集群ray_Ray：为人工智能而生的分布式执行框架

许多人工智能算法在计算上都非常密集，并且显示出复杂的通信模式。为此许多研究人员将大部分时间花在构建定制系统上，以高效地在集群中分发代码。然而，定制的系统通常是基于特定的单一算法或算法类。

不死鹰阿江·2024-09-12 04:51

Python高层神经网络 API库之Keras使用详解

概要随着深度学习在各个领域的广泛应用，许多开发者开始使用各种框架来构建和训练神经网络模型。

Rocky006·2024-09-12 03:46

什么是监督学习（Supervised Learning）

一、监督学习概述监督学习（SupervisedLearning）是一种极具威力的机器学习方法，能够训练算法以识别数据中的模式，并据此进行精准的预测或分类。

救救孩子把·2024-09-12 02:33

Python办公自动化所需要掌握的Python基础知识

很多人为了图快，在学习Python语言时一上来就学习数据分析、机器学习。其实这些技术的基石是Python语言中最简单的基础知识。

苏卡不列-python·2024-09-12 02:32

Python自动化办公2.0 即将发布

Python自动化办公(面向2020,Python3.7,不断更新ing)_在线视频教程-CSDN程序员研修院https://edu.csdn.net/course/detail/28031Python机器学习教

百里图书·2024-09-12 01:27

计算机组成原理：总线技术深度解析

它是连接计算机硬件组件的神经网络，负责协调数据、指令和电源的流动。今天，我们将深入探讨总线的概念、类型、标准以及

努力编程的阿伟·2024-09-12 01:27

ChatGPT+2：修订初始AI安全性和超级智能假设

最初的假设是，通过监管大模型可以使[大部分]人工智能变得安全。但自从ChatGPT推出后的这两年，这一假设被证明是不准确的。

AI科研视界·2024-09-12 01:26

品牌在营销中利用AI的6种方式

人工智能（AI）已经革新了品牌进行营销的方式，提供了与消费者建立联系、个性化体验和优化活动的新机遇和独特机会。从预测分析到客户服务自动化，最新的AI进展正在重塑营销领域。

AI科研视界·2024-09-12 01:55

探秘3D UNet-PyTorch：高效三维图像分割利器

项目简介3DUNet是2DUNet的三维扩展，其结构保持了卷积神经网络的对称性，采用跳跃连接的方式保留了不同尺度

鲍凯印Fox·2024-09-12 00:18

论文学习笔记 VMamba: Visual State Space Model

当前的视觉模型如卷积神经网络（CNNs）和视觉Transformer（ViTs）在处理大规模视觉任务时展现出良好的表现，但都存在各自的局限性。

Wils0nEdwards·2024-09-11 23:47

深度学习计算机视觉中 feature modulation 操作是什么？

特征调制通过动态调整神经网络中间层的特征，使模型能够根据不同的上下文、输入或任务自适应地调整自身的行为。特征调制的核心概念特征调制的基本思想是通过某种形式的参数调节来改变特征表示的性质

Wils0nEdwards·2024-09-11 23:17

数字图像处理（一系列对图像进行处理、分析和改进的技术）

这些处理包括从基础的像素操作到复杂的高维变换和机器学习模型。1.图像降噪在图像获取和传输过程中，往往会引入噪声。降噪技术用于减少这些噪声，同时尽量保持图像的细节。

编程日记✧·2024-09-11 23:17

使用LSTM（长短期记忆网络）模型预测股票价格的实例分析

一：LSTM与RNN的区别LSTM（LongShort-TermMemory）是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构。

eeee~~·2024-09-11 23:16

解锁Python中的人脸识别：Face Recognition库详解与应用

在当今的人工智能时代，人脸识别技术已经成为了计算机视觉领域的一项重要应用。无论是在安全监控、社交媒体还是智能设备中，人脸识别都扮演着不可或缺的角色。

码上飞扬·2024-09-11 23:42

探索任务的隐秘世界：推荐Task2Vec

TaskEmbeddingforMeta-Learning"(https://arxiv.org/abs/1902.03545,ICCV2019)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/aws-cv-task2vec在机器学习

邓越浪Henry·2024-09-11 22:06

【Python】成功解决IndexError: list index out of range

博主简介：985高校的普通本硕，曾有幸发表过人工智能领域的中科院顶刊一作论文，熟练掌握PyTorch框架。技术专长：在CV、NLP及多模态等领域有丰富的项目实战经验。

高斯小哥·2024-09-11 21:34

《自然语言处理 Transformer 模型详解》

它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）架构，完全基于注意力机制，在机器翻译、文本生成、问答系统等众多任务中取得了卓越的性能。

黑色叉腰丶大魔王·2024-09-11 21:02

【Python机器学习】循环神经网络（RNN）——传递数据并训练

与其他Keras模型一样，我们需要向.fit()方法传递数据，并告诉它我们希望训练多少个训练周期（epoch）：model.fit(X_train,y_train,batch_size=batch_size,epochs=epochs,validation_data=(X_test,y_test))因为个人小电脑内存不足，所以吧maxlen参数改成了100重新运行。保存模型：model_struc

zhangbin_237·2024-09-11 21:30

“美国三院院士”迈克尔·乔丹再临外滩大会：AI的发展需要重新定位

“缺乏对集体性、不确定性和激励机制的关注，是当前对人工智能的讨论中缺失的三个方面。”

财经三剑客·2024-09-11 21:57

通俗理解线性回归(Linear Regression)

线性回归,最简单的机器学习算法,当你看完这篇文章,你就会发现,线性回归是多么的简单.首先,什么是线性回归.简单的说,就是在坐标系中有很多点,线性回归的目的就是找到一条线使得这些点都在这条直线上或者直线的周围

小夏refresh·2024-09-11 20:55

李沐55_循环神经网络RNN简洁实现——自学笔记

读取《时间机器》数据集!pipinstalld2l!pipinstall--upgraded2l==0.17.5#d2l需要更新importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromd2limporttorchasd2lbatch_size,num_steps=32,35train_iter,vocab=d2l.load_da

Rrrrrr900·2024-09-11 20:54

【Python机器学习】循环神经网络（RNN）——对RNN进行预测

目录有状态性双向RNN编码向量如果有一个经过训练的模型，接下来就可以对其进行预测：sample_1="""Ihatethatthedismalweatherhadmedownforsolong,whenwillitbreak!Ugh,whendoeshappinessreturn?Thesunisblindingandthepuffycloudsaretoothin.Ican'twaitforth

zhangbin_237·2024-09-11 20:51

理论+实践，一文带你读懂线性回归的评价指标

关于作者：饼干同学，某人工智能公司交付开发工程师/建模科学家。专注于AI工程化及场景落地，希望和大家分享成长中的专业知识与思考感悟。0x00前言：本篇内容是线性回归系列的第三篇。

木东居士·2024-09-11 20:49

大模型的实践应用29-大语言模型的RLHF(人类反馈强化学习)的具体应用与原理介绍

在当今人工智能发展的浪潮中，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）凭借其强大的语言理解和生成能力，成为了研究与应用的热点。

微学AI·2024-09-11 19:47

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