深度学习经典论文第14页

【AI论文】SEAP: 无训练稀疏专家激活修剪，解锁大型语言模型的潜力

摘要：大型语言模型在各种自然语言处理任务中取得了显著成功，然而其在推理过程中的高计算成本仍然是一个主要瓶颈。本文介绍了稀疏专家激活修剪（SEAP）方法，这是一种无需训练的修剪方法，通过选择性地保留与任务相关的参数来降低推理开销。受大型语言模型中隐藏状态和激活值的聚类模式启发，SEAP识别出特定于任务的专家激活模式，并在保持任务性能和提高计算效率的同时对模型进行修剪。实验结果表明，SEAP在保持竞争

东临碣石82·2025-03-12 19:53

2025年北京市海淀区信息奥赛真题解析（小学组）

专栏特色1.经典算法练习：根据信息学竞赛大纲，精心挑选经典算法题目，提供清晰的代码实现与详细指导，帮助您夯实算法基础。

热爱编程的通信人·2025-03-12 19:53

AI双轨革命：DeepSeek与Manus

核心优势：语言理解与生成：中文知识问答正确率达64.1%，在学术论文

·2025-03-12 18:44

算力服务器主要是指什么？

算力服务器对于人工智能领域来说，在深度学习模型的训练和推理过程中扮演着非常重要的角色，算力服务器可以执行大规模的矩阵计算，加速神经网络的训练和推理过程，帮助企业使得模型训练的时间大幅度缩短。

wanhengidc·2025-03-12 16:38

大模型问答机器人如何实现自然交互

大模型问答机器人如何实现自然交互关键词：大模型问答机器人,自然语言处理(NLP),深度学习,深度对话,多轮对话,意图理解,信息检索,逻辑推理1.背景介绍1.1问题由来近年来，随着人工智能技术的飞速发展，

杭州大厂Java程序媛·2025-03-12 16:02

用物理信息神经网络（PINN）解决实际优化问题：全面解析与实践

关键词：物理信息神经网络；优化任务；深度学习；强化学习；航天器轨道一、

青橘MATLAB学习·2025-03-12 14:23

WBC已形成“东亚-美洲双中心”格局·棒球1号位

世界棒球经典赛（WBC）作为全球最高水平的国家队棒球赛事，参赛队伍按实力、地域和历史表现可分为多个“阵营”。

棒球1号位·2025-03-12 13:18

基于Deepseek的智能辅助论文写作系统

在学术的浩瀚海洋中，撰写论文是每一位科研人员、学生都必须面对的挑战。从选题的迷茫，到资料收集的繁琐，再到写作过程中的反复推敲，每一个环节都充满了艰辛。

CodeJourney.·2025-03-12 13:18

为什么VAE效果不好，但VAE+diffusion效果就好了？

VAE（VariationalAutoencoder，变分自编码器）是一种基于概率生成模型的深度学习框架，主要用于数据生成和潜在空间建模。

AndrewHZ·2025-03-12 12:43

当量子计算遇上互联网安全：挑战与革新之路

这项技术以其超越经典计算机的计算能力，为科学、医药和物流等领域带来了颠覆性变革。然而，对于互联网安全来说，量子计算却像是一把双刃剑。

Echo_Wish·2025-03-12 12:09

【笔试面试】秒懂深度学习模型小型化：蒸馏法、剪枝…

蒸馏：主要思想是，通过大模型指导小模型学习。剪枝：网络剪枝的主要思想就是将权重矩阵中相对“不重要”的权值剔除，然后再重新finetune网络进行微调。紧凑模型设计：MobileNet的深度可分离卷积shufflenet的逐点群卷积(pointwisegroupconvolution)和通道混洗(channelshuffle)，前者通过分组卷积降低计算量，后者促进信息在不同组之间流转

聊北辰同学·2025-03-12 11:08

Transformer 的原理是什么？

解决方案：Transformer是一种基于注意力机制（AttentionMechanism）的深度学习架构，最初由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionisAllYouNeed》中提出

玩人工智能的辣条哥·2025-03-12 11:08

P1784 数独(搜索与回溯)

这道题是一道经典的搜索与回溯问题，由于数独时空复杂度有限，所以搜索与回溯也可以解决问题，我们从数独的性质入手，满足每一行、每一列、每一个粗线宫内的数字均含1−9，不重复，那么我们需要

I AM_SUN·2025-03-12 10:59

扩散 Transformer 策略：用于通才视觉-语言-动作学习的规模化扩散 Transformer

25年2月来自上海AI实验室、浙大、香港中文大学、北大、商汤科技、清华和中科院香港科学创新研究院的论文“DiffusionTransformerPolicy:ScalingDiffusionTransformerforGeneralistVision-Language-ActionLearning

三谷秋水·2025-03-12 10:27

计算机视觉深度学习入门（4）

在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络利用少量数据来训练图像分类模型，这是一种很常见的情况。如果你从事与计算机视觉相关的职业，那么很可能会在实践中遇到这种情况。“少量”样本既可能是几百张图片，也可能是上万张图片。我们来看一个实例——猫狗图片分类，数据集包含5000张猫和狗的图片（2500张猫的图片，2500张狗的图片）。我们将2000张图片用于训练，1000张用于验证，2000张用于测试。将介

yyc_audio·2025-03-12 10:26

Python训练的机器学习模型【保存】和【加载】的方法？

现有的机器学习模型保存方法有三种，分别为使用pickle(通用)、joblib(大型模型)、HDF5（存储深度学习模型的权重）二.Python保存模型的三种方式1.方式一：pickle模块【通用】pickle

福葫芦·2025-03-12 09:22

深入解析模型蒸馏（Knowledge Distillation）：原理、方法与优化策略

深入解析模型蒸馏（KnowledgeDistillation）：原理、方法与优化策略1.引言随着深度学习模型规模的不断增长，训练和部署大模型的计算成本也越来越高。

赵大仁·2025-03-12 09:48

大模型面试--大模型（LLMs）基础面

目前主流的开源大模型体系有以下几种：1.Transformer系列Transformer模型是深度学习中的一类重要模型，尤其在自然语言处理（NLP）领域。

TAICHIFEI·2025-03-12 08:13

【每日论文】Forgetting Transformer: Softmax Attention with a Forget Gate

下载PDF或查看论文，请点击：LlamaFactory-huggingfacedailypaper-每日论文解读|LlamaFactory|LlamaFactory摘要现代循环序列模型的一个关键组件是遗忘门

WHATEVER_LEO·2025-03-12 08:12

智能制造中的工业大数据分析实践

智能制造中的工业大数据分析实践关键词:智能制造，工业大数据，数据分析，机器学习，深度学习，预测性维护，质量控制，生产优化文章目录智能制造中的工业大数据分析实践1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3

AI天才研究院·2025-03-12 08:12

情感识别（Emotion Recognition）

深度学习方法：使用卷积神经网络（CN

路野yue·2025-03-12 08:10

深度学习赋能中文情感分析：让机器读懂中国人的喜怒哀乐

在表情包与网络黑话齐飞的数字时代，中文情感分析技术正经历一场由深度学习驱动的认知革命。本文将深度解析这场让机器理解东方语境下复杂情感的科技进化史。

芯作者·2025-03-12 07:06

N1学习打卡笔记

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊Onhot编码one-hot编码的基本思想是将每个类别映射到一个向量，其中只有一个元素的值为1，其余元素的值为0。

无涯学徒1998·2025-03-12 07:06

【光流】——liteflownet论文与代码浅读

光流，liteflownetcode:mmflowCVPR20181.前言FlowNet2是最先进的光流估计卷积神经网络(CNN)，需要超过160M的参数来实现精确的流量估计。在本文中，我们提出了一种替代网络，它在Sintel和KITTI基准测试上优于FlowNet2，同时在模型尺寸上要小30倍，在运行速度上要快1.36倍。这是通过深入研究当前框架中可能被遗漏的架构细节而实现的：（1）我们通过轻量

农夫山泉2号·2025-03-12 06:00

mathpix snpping公式输入不限次数的方法

在写论文时，不可避免的需要输入大量的公式，为了减少公式输入所需的时间，mathpixsnpping这款软件，带来了极大的方便。仅需截图，就能快速输入好数学公式（化学式）。

冰虺·2025-03-12 06:25

国赛数学建模高教社杯历届优秀论文全集

2004到2024高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目及优秀论文1往届高教社杯题目2024年：A题：“板凳龙”闹元宵B题：生产过程中的决策问题C题：农作物的种植策略D题：反潜航空深弹命中概率问题E题：交通流量管控

BanDeng001·2025-03-12 06:24

Faster R-CNN原理详解以及Pytorch实现模型训练与推理

阿_旭·2025-03-12 05:51

cornell grasp data 康奈尔大学抓取数据集百度云

康奈尔大学抓取数据集是基于深度学习方法实现机器人自主抓取的必备数据集，直接推动了机器人自主抓取的发展。目前先进的基于视觉和机器人抓取方法都是在该数据集上训练过。

工科pai·2025-03-12 05:20

一些对编程语言的看法

我让AI列出了一些较为常见的编程语言，要纯编译型的得到如下经典编译型语言名称主要特点C最经典的编译型语言，直接编译为机器码。C++基于C的扩展，同样通过编译器生成原生二进制文件。

·2025-03-12 04:20

论文阅读-秦汉时期北方边疆组织的空间互动模式与直道的定位（中国）

论文英文题目：AspatialinteractionmodelofQin-HanDynastyorganisationonthenorthernfrontierandthelocationoftheZhidaohighway

MilkLeong·2025-03-12 04:38

笔记本电脑外接固态移动硬盘可以用于深度学习吗

笔记本电脑外接固态移动硬盘可以用于深度学习‌。虽然外接固态移动硬盘的传输速度和内置固态硬盘相比有一定差距，但在现代技术下，外接固态移动硬盘的传输速度已经非常快，能够满足深度学习的需求。

Vertira·2025-03-12 04:38

仓储系统货位优化毕业论文【Flexsim仿真】

一、内容简介由堆垛机、货架、输送系统、管理系统、控制系统等组成的传统堆垛式仓储系统因为其成熟的技术和推广方式、高效等特点广泛的应用在物流、车间、制造等行业。但是堆垛机仓库每个巷道都会拥有一台堆垛机，其作业方式受到限制，鲁棒性比较差，一个巷道堆垛机出现问题题将导致整个巷道作业停止。同时，堆垛机立体仓库的可协调性比较差，企业的产品有旺季、淡季之分，在旺季时可能满足正常的出入库需求；在淡季时，可能会出现

aikelele·2025-03-12 04:35

长文本生成的“中间迷途”：当AI在信息洪流中迷失与觉醒

但当被要求撰写万字论文时，这些"博学者"往往只能产出不足两千字的短文——这就像让美食家品尝满汉全席后，只能复述前菜和甜点的味道。

步子哥·2025-03-12 03:30

PointNet++改进策略：模块改进 | x-Conv | PointCNN，结合局部结构与全局排列提升模型性能

目录前言PointCNN实现细节1.XXX-Conv操作输入输出步骤2.PointCNN网络架构层级卷积分类与分割任务3.数据增强4.效率优化前言这篇论文介绍了一种名为PointCNN的方法，旨在从点云

我是瓦力·2025-03-12 03:30

人工智能学习

//-----初探-----//人工智能三大核心要素数据/算法/算力人工智能是通过机器来模拟人类认知能力的技术机器学习/神经网络/深度学习(多层隐藏层神经网络)tf1.14python3.5keras2.1.5

星月IWJ·2025-03-12 03:59

点云网络的论文理解（三）-点云网络的优化 PointNet++的总体说明

总体说明这个部分是为了让大家可以更好地理解文章1.以前的网络有什么缺点1.首先第一点就是论文当中反复提到的没有局部特征的问题。

CUHK-SZ-relu·2025-03-12 03:59

深度学习复习笔记（6）线性回归——新冠预测项目

importmatplotlib.pyplotaspltimporttorch#框架importnumpyasnp#矩阵处理importcsv#读excel文件fromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#两个与数据处理相关的包，类Datasetimporttorch.nnasnn#类nn.Module需要用，损失函数需要用fromtorchimport

Kriol·2025-03-12 03:27

向量空间与范数

本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》ima知识库知识库广场搜索：知识库创建人机器学习@Shockang机器学习数学基础@Shockang深度学习@Shockang正文一、向量空间：机器学习的舞台

Shockang·2025-03-12 03:56

互信息详解

本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》ima知识库知识库广场搜索：知识库创建人机器学习@Shockang机器学习数学基础@Shockang深度学习@Shockang正文互信息：变量间关联性的量化利器互信息

Shockang·2025-03-12 03:56

mysql经典试题共34题

1、准备数据--dropdroptableifexistsdept;droptableifexistsemp;droptableifexistssalgrade;--CREATECREATETABLE`dept`(`deptno`intNOTNULLCOMMENT'部门编号',`dname`varchar(14)CHARACTERSETutf8mb4COLLATEutf8mb4_0900_ai_c

zhangpeng455547940·2025-03-12 03:55

DP 问题 -- LQR中的DP问题

深入地介绍线性二次调节问题（LinearQuadraticRegulator,LQR），并详细说明它作为动态规划（DP）的一个经典应用问题的求解过程。

BineHello·2025-03-12 02:22

《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型初探

文章大纲前言预训练模型简介语言表示学习神经上下文编码器为何需要预训练模型发展历史主流预训练模型预训练模型与分类将PTMs应用至下游任务微调策略未来研究方向参考文献前言随着深度学习的发展，各种神经网络被广泛用于解决自然语言处理

shiter·2025-03-12 02:21

TCP/IP四层模型

TCP/IP网络分层模型还是先从TCP/IP协议开始讲起，一是因为它非常经典，二是因为它是目前事实上的网络通信标准，研究它的实用价值最大。

ashane1314·2025-03-12 02:48

【AI深度学习网络】Transformer时代，RNN（循环神经网络）为何仍是时序建模的“秘密武器”？

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一种专门处理序列数据（如文本、语音、时间序列）的深度学习模型。

arbboter·2025-03-12 02:18

《高效迁移学习：Keras与EfficientNet花卉分类项目全解析》

1.2深度学习的困境与破局传统深度

机器学习司猫白·2025-03-12 01:46

无人机动态追踪技术难点与距离分析！

传统计算机视觉方法（如光流法、卡尔曼滤波）易受干扰，需结合深度学习（如YOLO、SiamRPN++）提升抗干扰能力。

云卓SKYDROID·2025-03-12 01:15

第20周：Pytorch文本分类入门

加载数据1.3构建词典1.4生成数据批次和迭代器二、准备模型2.1定义模型2.2定义示例2.3定义训练函数与评估函数三、训练模型3.1拆分数据集并运行模型3.2使用测试数据集评估模型总结前言本文为[365天深度学习训练营

weixin_46620278·2025-03-12 01:44

第N2周：构建词典

本人往期文章可查阅：深度学习总结我的环境：语言环境：Python3.11编译器：PyCharm深度学习环境：Pytorchtorch==2.0.0+cu118torchvision==0.18.1+cu118

OreoCC·2025-03-12 01:43

第N3周：NLP中的数据集构建

本人往期文章可查阅：深度学习总结对于初学者，NLP中最烦人的问题之一就是数据集的构建问题，处理不好就会引起shape问题（各种由于shape错乱导致的问题）。