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深度学习
的进展
深度学习
是人工智能领域的一个重要分支,它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程,通过大量数据训练模型,使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。
五行缺你94
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2024-02-20 02:58
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深度学习
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顾险峰:当
深度学习
遇到3D
本文中顾险峰老师分享了传统几何理论和方法与
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融合的相关知识。2019年10月底11月初,国际计算机视觉大会(ICCV2019)在韩国首尔举行,参会学者多达七千五百多人,创了历史记录。
喜欢打酱油的老鸟
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2024-02-20 02:57
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顾险峰:当深度学习遇到3D
Michael Bronstein 最新几何
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综述:超越 WL 和原始消息传递的 GNN
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旗手、牛津大学教授MichaelBrostein如是说。编辑丨陈彩娴来源|AI科技评论图可以方便地抽象关系和交互的复杂系统。
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2024-02-20 02:26
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Michael Brostein 最新几何
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综述:超越 WL 和原始消息传递的 GNN
且看几何
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旗手、牛津大学教授MichaelBrostein如是说。图可以方便地抽象关系和交互的复杂系统。社交网络、高能物理、化学等研究领域都涉及相互作用的对象(无论是人、粒子还是原子)。
人工智能学家
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2024-02-20 02:55
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一周(2020.12.04-12.11)践行收获
一、
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日历软件。第一,点搜问,多点点,搜寻一下,不懂再问。第二,分组,不用太多,大类就好,免得陷于焦虑。第三,哪些进入日历。
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2024-02-20 02:16
仰望天空,脚踏实地
当你阶段性取得一定业绩时,应该多看看别人的“失败案例”,你会发现成功只是暂时的,偶然的,但失败大多数是相通的,研究失败可以做到“防范于未然”,当你到达了“天花板”时、要脱离“舒适圈”,让自己深度历练,
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一阳归来
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2024-02-20 01:35
Elasticsearch:特定领域的生成式 AI - 预训练、微调和 RAG
作者:来自ElasticSteveDodson有多种策略可以将特定领域的知识添加到大型
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Elastic 中国社区官方博客
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2024-02-20 01:33
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Elasticsearch
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elasticsearch
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深度学习
-图解反向传播算法
什么是正向传播网络?前一层的输出作为后一层的输入的逻辑结构,每一层神经元仅与下一层的神经元全连接,通过增加神经网络的层数虽然可为其提供更大的灵活性,让网络具有更强的表征能力,也就是说,能解决的问题更多,但随之而来的数量庞大的网络参数的训练,一直是制约多层神经网络发展的一个重要瓶颈。什么是反向传播?反向传播(Backpropagationalgorithm)全称“误差反向传播”,是在深度神经网络中,
AI_王布斯
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2024-02-20 01:29
深度学习
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深度学习
之反向传播算法的直观理解
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之反向传播算法的直观理解如何直观地解释backpropagation算法?
Stark0x01
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2024-02-20 01:28
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之pytorch实现逻辑斯蒂回归
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之pytorch实现逻辑斯蒂回归解决的问题数学公式logiatic函数损失值代码与线性回归代码的区别数据损失值构造回归的函数结果分析解决的问题logistic适用于分类问题,这里案例(y为0和1
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2024-02-20 01:58
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之梯度下降算法
梯度下降算法梯度下降算法数学公式结果梯度下降算法存在的问题随机梯度下降算法梯度下降算法数学公式这里案例是用梯度下降算法,来计算y=w*x先计算出梯度,再进行梯度的更新importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0,4.0]y_data=[2.0,4.0,6.0,8.0]mse_list=[]w_list=[]w=1.0#
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2024-02-20 01:57
机器学习
算法
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深度学习
梯度下降算法
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之反向传播算法(backward())
文章目录概念算法的思路概念反向传播(英语:Backpropagation,缩写为BP)是“误差反向传播”的简称,是一种与最优化方法(如梯度下降法)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数。(误差的反向传播)算法的思路多层神经网络的教学过程反向传播算法为了说明这一点使用如下图所示处理具有两个输入和一
Tomorrowave
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2024-02-20 01:27
人工智能
深度学习
算法
人工智能
深度学习
基础 叁:反向传播算法
注:封面画师:新雨林-触站说明本页面无手机端适配,强制缩放阅读。使用纯html格式,保存教学用ppt,添加了部分个人笔记。目录工作正常,可以跳转。反向传播这里对反向传播的讲解比较奇怪,可能比较适合初学者理解。想要通过严谨的数学推导理解反向传播的同学,可以搜索一下。反向传播算法反向传播算法什么是正向传播网络什么是反向传播反向传播算法为什么需要反向传播图解反向传播反向传播计算链式求导法则案例1:通过反
白拾Official
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2024-02-20 01:56
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深度学习
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算法
网络
深度学习
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深度学习
之反向传播算法
反向传播算法数学公式算法代码结果算法中一些函数的区别数学公式算法代码这里用反向传播算法,计算y=w*x模型importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasply#反向传播算法,需要使用pytorch框架,#这里导入pytorch框架,用torchimporttorch#用反向传播算法计算y=w*x模型x_data=[1.0,2.0,3.0,4.0]y_data=[2
温柔了岁月.c
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2024-02-20 01:55
机器学习
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深度学习
中的鲁棒性和泛化性有什么区别
鲁棒性(Robustness)和泛化性(Generalization)是评估模型性能时常用的两个术语,尤其在机器学习和统计建模领域。虽然这两个概念相关,但它们关注的方面有所不同。鲁棒性鲁棒性指的是模型在面对输入数据的小幅变动或存在噪声时仍能保持性能不受显著影响的能力。一个鲁棒的模型能够处理异常值、缺失数据点、或是不完美的输入数据,而不会导致预测结果出现显著偏差。鲁棒性强调的是模型对于输入数据中的不
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2024-02-20 01:24
学习经验
深度学习
人工智能
使用 RAG 创建 LLM 应用程序
了解ChatGPT的局限性和LLMsChatGPT和其他大型
语言模型
(LLMs)经过广泛训练,以理解语言的语义和连贯性。
ericliu2017
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2024-02-20 01:52
人工智能
chatgpt
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多模态推荐系统综述
它们集成了各种
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技术,可以根据标识符和属性信息对用户偏好进行建模。随着短视频、新闻等多媒体服务的出现,在推荐的同时了解这些内容变得至关重要。此外,多模态特征也有助于缓解RS中的数据稀疏问题。
凤凰AI
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2024-02-20 00:27
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GPU,CUDA,cuDNN的理解
我们知道做
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离不开GPU,不过一直以来对GPU和CPU的差别,CUDA以及cuDNN都不是很了解,所以找了些资料整理下,希望不仅可以帮助自己理解,也能够帮助到其他人理解。
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OpenAI Sora技术报告[中文版] - 视频生成模型:构建虚拟世界的模拟器
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通过使用tokens——一种统一处理代码、数学及多种自然语言的高效方式——实现了模态间的无缝转换。在本研究
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Sora:通过视频生成模型制造世界模拟器(世界模型)
(可变的视频时长、帧分辨率和长宽比)OpenAI从大型
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(LLM)中获得灵感,LLM通过对互联网规模级别数据的训练获得了通用且强大的能
lifallen
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AI芯片技术架构有哪些?FPGA芯片定义及结构分析
以下是几种常见的AI芯片技术架构:GPU(图形处理器)架构:GPU最初是用于图形渲染和游戏处理的,但由于其高度并行的特性,逐渐被应用于
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fpga开发
挑战杯 基于GRU的 电影评论情感分析 - python
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情感分类
文章目录1前言1.1项目介绍2情感分类介绍3数据集4实现4.1数据预处理4.2构建网络4.3训练模型4.4模型评估4.5模型预测5最后1前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于GRU的电影评论情感分析该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1.1项目介绍其实,很明显这个项目和
laafeer
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2024-02-20 00:53
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快速搭建PyTorch环境:Miniconda一步到位
二、Miniconda安装指南:轻松上手三、PyTorch与Miniconda的梦幻组合:打造专属
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环境四、PyTorch环境配置进阶:优化与调试五、结尾一、为何选择Miniconda搭建PyTorch
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2024-02-20 00:13
PyTorch零基础入门教程
pytorch
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深度学习
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如何学习和规划类似ChatGPT这种人工智能(AI)相关技术
数学基础:
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和自然语言处理等领域需要一定的数学基础,包括线性代数、微积分和概率统计。
ABEL in China
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2024-02-20 00:43
学习
chatgpt
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发展的艺术
将人类直觉和相关数学见解结合后,经过大量研究试错后的结晶,产生了一些成功的
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模型的进展是理论研究与实践经验相结合的产物。
科学禅道
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人工智能
用GPT-4开启“人类宝藏”
“GPT-4开启人类宝藏”意味着下面几个层面的含义:知识与信息的访问:GPT-4作为一款强大的
语言模型
,通过学习海量的数据和信息资源,可以近乎实时地提供人类历史积累的知识、经验与智慧。
科学禅道
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2024-02-19 23:35
大模型专栏
aigc
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人工智能
科技
AlexNet的出现推动
深度学习
的巨大发展
尽管AlexNet(2012)的代码只比LeNet(1998)多出几行,但学术界花了很多年才接受
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这一概念,并应用其出色的实验结果。
科学禅道
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2024-02-19 23:35
深度学习模型专栏
深度学习
人工智能
GPT-4带来的思想火花
1.GPT-4出色的创新思考和知识整合能力GPT-4通过
深度学习
和大规模训练所获得的生成与推理能力,极大地扩展了其在创新思考和知识整合方面的应用:新颖观点生成:基于对海量文本数据的理解,GPT-
科学禅道
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2024-02-19 23:04
大模型专栏
人工智能的未来
aigc
人工智能
语言与科技创新(大
语言模型
对科技创新的影响)
1.语言因素对科技创新的影响科技创新中的语言因素至关重要,具体体现在以下几个方面:科技文献交流:英语作为全球科学研究的通用语言,极大地推动了科技成果的国际传播与合作。在国际上,科学家们在发表论文、报告研究成果时,大多选择用英文来确保全球同行能够理解和评估他们的工作。掌握英语能力有助于科研人员及时获取最新研究进展,参与国际学术会议和项目合作,从而促进科技领域的知识共享和技术进步。汉语,作为使用人口众
科学禅道
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2024-02-19 23:58
大模型专栏
人工智能的未来
自然语言编程
科技
aigc
人工智能
tensorflow学习笔记(二):机器学习必备API
因为我个人的最终目的还是在
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上,所以一些
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和机器学习模块是必须要了解的,这其中包括了tf.train、tf.contrib.learn、还有如训练神经网络必备的tf.nn等API。
我愛大泡泡
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||YOLO(You Only Look Once)
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的实时目标检测算法(YOLOv1~YOLOv5)
目录YOLOv1:YOLOv2:YOLOv3:YOLOv4:YOLOv5:总结:YOLO(YouOnlyLookOnce)是一系列基于
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的实时目标检测算法。
小嘤嘤怪学
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2024-02-19 23:35
深度学习
算法
目标检测
DLRover:蚂蚁开源大规模智能分布式训练系统
文|沙剑蚂蚁集团高级技术专家专注分布式
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领域主要负责蚂蚁大规模分布式训练引擎的设计和开发本文4491字阅读12分钟本文整体介绍了DLRover的项目动机与核心能力,未来我们会发布一系列文章,来从同步
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开源人工智能
实践案例|孟宪超:基于隐语
深度学习
在保险联合定价中的应用(附演讲视频)
“隐语”是开源的可信隐私计算框架,内置MPC、TEE、同态等多种密态计算虚拟设备供灵活选择,提供丰富的联邦学习算法和差分隐私机制。开源项目:https://github.com/secretflowhttps://gitee.com/secretflow演讲实录11月25日,「隐语开源社区Meetup·西安站」顺利举办,本文为大家带来的是蚂蚁集团车险精算平台技术专家孟宪超,在「隐语开源社区Meet
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2024-02-19 23:04
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草图三维模型生成论文阅读整理
目前基于大模型和
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的三维重建任务可以简单分类为text23D,也就是文本控制转三维模型,一般使用
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提取文本的特征,然后去噪概率扩散模型生成多视角图像,最后再用NeRF进行三维重建,例如Dreamfusion
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王老师认为,未来课程发展趋势是——指向有意义的
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。不管是北京十一中学、还是先锋学校,教育改革的出发点,都是源自于大家对现有教学的反思,学习效率低下,兴趣不浓,而这种结果又主要
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LLaMA 2 - 你所需要的一切资源
LLaMA2是一个由Meta开发的大型
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,是LLaMA1的继任者。LLaMA2可通过AWS、HuggingFace等提供商获取,并免费用于研究和商业用途。
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利用ChatGPT提升工作效率
ChatGPT,全称GenerativePre-trainedTransformer,是一种基于
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的自然语言处理技术。它由OpenAI团队开发,并已经在2018年6
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AI提示工程实战:从零开始利用提示工程学习应用大
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【文末送书-19】
从零开始:准备工作设计提示调用大
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实际应用示例文字创作助手代码生成持续优化与迭代数据隐私与安全性可解释性与透明度总结AI提示工程实战:从零开始利用提示工程学习应用大
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【文末送书-19】⛳粉丝福利
一见已难忘的申公豹
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送书福利社-【难忘系列】
人工智能
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语言模型
Prompt
提示工程
大语言模型
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loss骤降
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中的loss骤降可能出现在训练过程中,这通常是因为模型在训练中逐渐找到了数据的分布规律,并开始更好地拟合数据。
eric-sjq
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2024-02-19 20:47
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人工智能
基于seq2seq的SKchat
语言模型
SKchat
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是由小思框架开放的中文
语言模型
,基于seq2seq以及word2vec。v3模型的对话功能界面~在代码方面,我们优化了seq2seq算法,降低了内存的占用,并构建了新的模型。
eric-sjq
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语言模型
人工智能
自然语言处理
Prompt Learning:【文心一言】提示词功能系统学习,
【文心一言】提示词功能系统学习,PromptLearning大型
语言模型
使用强化学习中的人类反馈来学习,这个过程中与人类对话的提问通常是通俗易懂的,也就是说,大型
语言模型
可以理解并回答一般人能听懂的问题
汀、人工智能
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2024-02-19 20:44
Prompt
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Gpt
教程
文心一言
人工智能
自然语言处理
prompt
prompt
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互联网加竞赛 基于设
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识别算法3.3特征提取主干网络3.4总体实现流程4具体实现4.1预训练数据格式4.2部分实现代码5最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于
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互联网加竞赛 多目标跟踪算法 实时检测 - opencv
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先上成果3多目标跟踪的两种方法3.1方法13.2方法24TrackingByDetecting的跟踪过程4.1存在的问题4.2基于轨迹预测的跟踪方式5训练代码6最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是
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多目标跟踪实时检测该项目较为新颖
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互联网加竞赛 基于生成对抗网络的照片上色动态算法设计与实现 -
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文章目录1前言1课题背景2GAN(生成对抗网络)2.1简介2.2基本原理3DeOldify框架4FirstOrderMotionModel5最后1前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于生成对抗网络的照片上色动态算法设计与实现该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:4分更多资料,项目分享:https://git
Mr.D学长
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Cohere For AI 推出了 Aya,这是一款覆盖超过 100 种语言的大型
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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。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/想要加入Aya项目,您可以访问Aya项目的官方网站(https://aya.for.ai
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文心一言降重好用吗 PaperGPT
以下是针对论文重复率高的情况,提供一些修改建议和技巧,可以借助此类工具:文心一言降重好用吗文心一言是百度推出的AI
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,具有强大的自然语言处理能力。
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GEE:关于在GEE平台上进行回归计算的若干问题
1.3问:GEE上能否运行
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文章目录0前言1课题背景2实现效果3Django框架4数据整理5模型准备和训练6最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是**基于Django与
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的股票预测系统**该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向
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挑战杯 基于CNN实现谣言检测 - python
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文章目录1前言1.1背景2数据集3实现过程4CNN网络实现5模型训练部分6模型评估7预测结果8最后1前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于CNN实现谣言检测该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1.1背景社交媒体的发展在加速信息传播的同时,也带来了虚假谣言信息的泛滥,往往
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