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RNN及其变体
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嘿,你知道二分类问题不?这就像是一个“超级裁判”,要把东西分成两大类。一、定义及举例想象一下,生活中有很多时候我们得决定一个东西到底属于哪一边。就像判断一封邮件,是“垃圾邮件”呢,还是“正常邮件”;或者看看一个病人,是“得了某种病”呢,还是“没得病”。二、解决方法要解决二分类问题呀,我们可以找来一些“魔法工具”,也就是机器学习算法。像逻辑回归啦、支持向量机啦、决策树啦等等。这些算法就像聪明的小助手
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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、
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快速使用transformers的pipeline实现各种
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【ShuQiHere】微调与训练恢复:理解 `load_weights` 和 `save_model` 的实用方法
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百度飞桨(paddle),是一个开源的
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怎么这么多名字都被占了
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第T10周:数据增强
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系列70:模型部署torchserve
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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。
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100问23:什么是前馈型
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同时,伴随着
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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。
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人工智能
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大模型是如何炼成的:揭秘
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训练的秘密与优化技巧
本文将通过具体案例,带你走进
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AI大模型_学习君
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大模型训练
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大模型应用
做大模型 千万别买苹果笔记本电脑
对于大模型(如大型
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AI中的核心概念解读:
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然而,对于刚接触AI的初学者或非专业人士来说,理解其中的核心概念,特别是
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与自然语言处理之间的区别,可能显得有些复杂。
wypdao
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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
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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
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基于yolov8的脑肿瘤检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
在脑肿瘤检测中,YOLOv8通过
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技术,自动从脑部图像中提取特征,并学习目标的特征表示和位置信息。系统采用模块化设
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赋能数据分析,联蔚盘云引领业务革新
一、引言随着大数据时代的到来,
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领域的深厚积累,为企业提供高效、精准的数据分析解决方案,助力企业实现业务革新与增长。
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(pytorch)学习记录20-自定义层[学习记录]
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中,自定义层是指开发者根据特定需求编写的
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框架(如PyTorch、TensorFlow等)提供的现成层。自定义层可以让模型更加灵活,以适应特定的任务或数据集。
walfar
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2024-08-30 13:13
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(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。快速部署:一旦模型被训练并保存,它可以迅速部署到生产环境中,加速产品上市时间。版本控制:保存不同版本的模型有助于跟踪模型的迭代过程,便于比较和回滚到之前的版本。离线使用:保存的模型可以在没有网络连接的情况
walfar
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实战(26)—— PyTorch与Multi-GPU
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shangjg3
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PyTorch深度学习实战
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PyTorch 基础学习
PyTorch基础学习(1)-快速入门PyTorch基础学习(2)-张量TensorsPyTorch基础学习(3)-张量的数学操作PyTorch基础学习(4)-张量的类型PyTorch基础学习(5)-
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大讨论
pytorch
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《
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走向核心素养小学数学》读书第四期
逻辑推理:让学生学会“用数学的思维想”义务教育数学课程标准的核心词还提到运算能力和推理能力,这都属于逻辑推理。数学内部的发展依赖的就是逻辑推理。逻辑推理是指从一些事实和命题出发,依据规则推出其他命题的思维过程。它主要包括两类:一类是从特殊到一般的推理,推理形式主要有归纳、类比;一类是从一般到特殊的推理,推理形式主要有演绎。演绎推理是从大范围内成立的命题推断小范围内命题也成立,只能用来验证知识,不能
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自然语言处理(NLP)与机器学习:深度探索两者的关系
(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任务2.
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【
深度学习
】embedding的简单理解
文章目录一、简单理解二、其他通俗理解一、简单理解特征嵌入,将数据转换(降维)为固定大小的特征表示(矢量),以便于处理和计算(如求距离)。例如,针对用于说话者识别的语音信号训练的模型可以允许您将语音片段转换为数字向量,使得来自相同说话者的另一片段与原始向量具有小的距离(例如,欧几里德距离)。embedding的主要目的是对(稀疏)特征进行降维,它降维的方式可以类比为一个全连接层(没有激活函数),通过
旅途中的宽~
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2024-08-30 09:47
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embedding
Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营
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详解进阶Task02
目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是
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中最为基础的优化算法,其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数,以最小化损失值。
z are
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领域,Embedding一般用于代表某个类目的全部相关信息,表现形式为一个向量。
普通攻击往后拉
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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,这是一种利用已知信息(先验概率)来预测未知事件(后验概率)的概率方法。它通常用于分类问题,特别是当数据集较小或存在类别不平衡时。贝叶斯方法可以处理不确定性,并且可以通过增加新的数据来更新先验概
Ven%
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·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
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模型评估
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【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』:从
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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)。
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2024-08-30 07:07
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实战(27)—— PyTorch分布式训练
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2024-08-30 07:37
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