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神经网络训练
快速搭建GRU循环
神经网络
预测模型
首先,我需要使用GRU
神经网络
进行预测。GRU是GatedRecurrentUnit的缩写,是一种常用的循环
神经网络
结构,适用于序列数据的预测任务。
智汇未来
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2025-02-11 22:38
rnn
深度学习
gru
人工智能
神经网络
matlab
算法
轻量化网络模型调研报告
一、轻量化网络的为何诞生 深度
神经网络
模型被广泛应用在图像分类、物体检测,目标跟踪等计算机视觉任务中,并取得了巨大成功。
云雨、
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2025-02-11 22:35
网络
人工智能
深度学习
【专题】DeepSeek颠覆性在于实现AI平权、惊艳世界,算力与应用将迎来结构性变化报告汇总PDF洞察(附原数据表)
同时,它的
训练
和使用成本大幅降低
·
2025-02-11 21:14
数据挖掘深度学习机器学习算法
AI赋能灯塔低代码平台,AI应用落地“加速器”
传统开发方式在算法研究、模型
训练
、代码编写、系统集成及测试优化等环节,不仅需要专业技术人员的深度参与,还耗费大量时间和资源。这些挑战使得AI应用的落地变得异常艰难。
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2025-02-11 21:13
人工智能
大模型推理服务全景图
作者:望宸随着DeepSeekR1和Qwen2.5-Max的发布,国内大模型推理需求激增,性能提升的主战场将从
训练
转移到推理。由于无论是
训练
还是推理,如何提升性能都是业内讨论最多的话题之一。
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2025-02-11 21:12
云原生阿里云
N-Beats:一种用于时间序列预测的纯前馈
神经网络
模型
介绍N-Beats(NeuralBasisExpansionAnalysisforInterpretableTimeSeriesForecasting)是一种基于纯前馈
神经网络
的时间序列预测模型,由BorisOreshkin
TIM老师
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2025-02-11 20:25
神经网络
人工智能
深度学习
迁移学习 Transfer Learning
迁移学习是一种机器学习方法,它的核心思想是利用已有模型的知识来帮助新的任务或数据集进行学习,从而减少
训练
数据的需求、加快
训练
速度,并提升模型性能。1.为什么需要迁移学习?
有人给我介绍对象吗
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2025-02-11 20:23
模块
迁移学习
人工智能
机器学习
缩放点积注意力(Scaled Dot-Product Attention)
ScaledDot-ProductAttention)缩放点积注意力(ScaledDot-ProductAttention)是自注意力(Self-Attention)机制的一种变体,它被广泛应用于现代的
神经网络
架构中
彬彬侠
·
2025-02-11 20:53
自然语言处理
缩放点积注意力
自注意力
Self-Attention
Transformer
pytorch
python
自然语言处理
预
训练
语言模型:从BERT到GPT,NLP的新纪元
自然语言处理(NLP)在过去几年中经历了翻天覆地的变化,而这一变化的催化剂无疑是预
训练
语言模型(Pre-trainedLanguageModels,PLMs)的崛起。
Evaporator Core
·
2025-02-11 20:23
自然语言处理
人工智能
Python开发经验
自然语言处理
语言模型
bert
DeepSeek图
神经网络
(Graph Neural Networks, GNNs)基础与实践
图
神经网络
(GraphNeuralNetworks,GNNs)是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。
Evaporator Core
·
2025-02-11 20:22
Python开发经验
深度学习
DeepSeek快速入门
神经网络
人工智能
深度学习
【深度学习实战:kaggle自然场景的图像分类-----使用keras框架实现vgg16的迁移学习】
数据集train.csv-
训练
集test.csv-测试集SceneImages-图像文件夹
训练
机器学习司猫白
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2025-02-11 20:18
深度学习
分类
keras
DeepSeek迁移学习与预
训练
模型应用
迁移学习是一种利用预
训练
模型的知识来加速新任务
训练
的技术。通过迁移学习,我们可以在数据量有限的情况下,快速构建高性能的模型。
Evaporator Core
·
2025-02-11 19:48
DeepSeek快速入门
人工智能
深度学习
迁移学习
机器学习
深度学习
DeepSeek-MoE-16b:高效稀疏架构引领大模型降本增效革命
DeepSeek-MoE-16b是深度求索(DeepSeek)研发的混合专家模型(MixtureofExperts,MoE),参数规模160亿,旨在通过稀疏化计算架构解决传统稠密模型(如Llama2、GPT-3)的高
训练
与推理成本问题
热爱分享的博士僧
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2025-02-11 18:36
架构
torch.nn.LSTM介绍
门控机制最初出现在循环
神经网络
(RNN)的改进模型中,如长短时记忆网
qq_27390023
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2025-02-11 17:02
lstm
深度学习
机器学习
pytorch
python
史上最厉害的Java进阶之路
这是Java的流程控制,操控“一切”那些年,那些大神玩的数组来场刺激的数组
训练
吧!
m0_51274464
·
2025-02-11 17:31
面试
学习路线
阿里巴巴
java
开发语言
实践深度学习:构建一个简单的图像分类器
本文将指导你如何使用深度学习框架来构建一个简单的图像分类器,我们将以Python和TensorFlow为例,展示从数据准备到模型
训练
的完整流程。
是Dream呀
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2025-02-11 17:58
深度学习
人工智能
AI换脸技术原理以及为什么需要进行海量次数的模型
训练
?
AI换脸技术的基本原理生成对抗网络(GANs)GANs是AI换脸技术背后的核心算法,它由两个
神经网络
组成,一个是生成器,负责生成新的图像或视频;另一个是判别器,负责判断生成的图像是否真实。
码场老菜鸟
·
2025-02-11 16:55
人工智能
Java分布式流处理,flink+kafka实现电商网站个性化商品推荐系统
文章目录戳底部名片,一起变现技术栈选择设计实现思路实现步骤及示例代码1.数据采集2.数据预处理3.特征工程4.模型
训练
5.结果输出6.前端展示戳底部名片,一起变现在现代电商环境中,用户每天都会浏览大量商品页面
图苑
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2025-02-11 16:24
分布式
java
flink
千帆大模型提示词调优实践
大模型场景实战培训,提示词效果调优,大模型应用定制开发,点击咨询原始提示词以下是减重
训练
计划的提示词#能力与角色:作为一名经验丰富的注册营养师和运动健身教练,我将根据您的具体情况,为您制定一个为期{duration
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2025-02-11 16:57
prompt大模型
【NLP算法面经】NLP算法面经 -- 腾讯 VS 美团(附面题)
大模型算法高频面题(全面整理ʘ‿ʘ)一、大模型(LLMs)基础面大模型(LLMs)架构篇注意力机制(Attention)篇Transformer理论篇二、大模型微调面有监督微调(SFT)篇高效微调篇提示学习篇人类对齐
训练
青松ᵃⁱ
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2025-02-11 13:37
NLP
百面百过
AI面试
NLP面试
算法面试
人工智能
如何
训练
自己的数据集之——无人机视觉定位数据集,视觉定位,无人机视觉定位数据集无人机图像的空间分辨率
数据集旨在通过提供多样化的数据来支持无人机视觉定位模型的
训练
和测试。该数据集包含6,742幅无人机图像和11幅卫星影像。无人机图像
计算机c9硕士算法工程师
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2025-02-11 13:01
数据集
遥感类数据集
无人机类数据集
无人机
卫星影像空间
无人机视觉定位数据集
遥感影像
视觉定位
唤醒 AI 算力,专有云 ABC Stack 面向企业级智算平台的 GPU 提效实践
大模型
训练
的时候,我们会请技术专家
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2025-02-11 12:16
百度
云上一键部署 DeepSeek-V3 模型,阿里云PAI Model Gallery 最佳实践
为了实现高效的推理和成本效益的
训练
,DeepSeek-V3采用了MLA(Multi-headLatentAttention)和DeepSeekMoE架构。
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2025-02-11 11:44
DeepSeek与ChatGPT对比:技术、应用与未来趋势
DeepSeek和ChatGPT作为其中的典型代表,各自凭借独特的技术架构、
训练
方式和应用优势,在不同领域展现出卓越的性能。
CodeJourney.
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2025-02-11 11:49
人工智能
数据库
算法
Milvus向量数据库操作教程
Milvus是一款专为向量数据设计的数据库,它具备高性能、高可用和易扩展的特点,主要用于处理由深度
神经网络
和其他机器学习模型生成的大规模嵌入向量[162][165]。
2401_85763639
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2025-02-11 10:43
milvus
数据库
DeepSeek Coder 填空任务在代码生成和补全中具体是如何实现的?
DeepSeekCoder在代码生成和补全中的实现主要依赖于其强大的预
训练
机制和特定的
训练
任务设计。
百态老人
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2025-02-11 10:09
人工智能
大数据
笔记
Transformer:基于注意力机制的序列转换模型
这篇论文提出了一种全新的
神经网络
架构——Transformer,它完全基于注意力机制,摒弃了传统的循环(RNN)和卷积(CNN)网络结构,用于序列转换任务,如机器翻译和英语成分句法分析等。Trans
金外飞176
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2025-02-11 09:07
论文精读
transformer
深度学习
人工智能
DeepSeek-v3笔记(1)
它主要解决不同routeexpert
训练
不平衡问题,思路就是谁训得少了就把谁被选中的概率抬高。至于MLA
蒸土豆的技术细节
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2025-02-11 09:06
笔记
算法
训练
day51Leetcode139.单词拆分 多重背包了解 背包问题总结
139.单词拆分.-力扣(LeetCode)题目分析初始化:初始化一个布尔型向量dp,大小为s.size()+1,所有值初始化为false,除了dp[0]被设置为true。这个布尔数组代表字符串s[0..i]能否通过拼接字典中的单词来形成。dp[0]=true的原因是一个空字符串总是可以被形成。转换wordDict:输入的wordDict被转换成一个无序集合wordset,以便高效查找单词。动态规
dc爱傲雪和技术
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2025-02-11 09:36
算法训练
算法
人工智能在制造业的具体应用案例-总纲
模型
训练
:使用ML.NET或TensorFlow.NET
训练
回归模型,预测设备剩余寿命。实时预测:将模型部署到C
局外人_Jia
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2025-02-11 09:05
人工智能
c#
大数据
【代码随想录
训练
营】【Day05休息】【Day06】第三章|哈希表|哈希表理论基础|242.有效的字母异位词|349. 两个数组的交集|202. 快乐数|1. 两数之和
哈希表理论基础总结:当我们遇到了要快速判断一个元素是否出现在集合里或者重复出现时,就要考虑哈希法。哈希法是用空间换时间的方法,因为我们要使用额外的数组,set或者是map来存放数据,才能实现快速的查找。更多有关哈希表的理论基础可查阅:《代码随想录》哈希表理论基础242.有效的字母异位词题目详细:LeetCode.242当两个字符串具有以下特点时,则称它们互为字母异位词:字符串的长度相等字符串中的每
蚝油菜花
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2025-02-11 09:35
散列表
哈希算法
leetcode
『大模型笔记』国外大神对DeepSeek R1的科普!
时间线推理与Agent推理模型≠Agent推理为什么重要推理需要变得廉价R1的重要意义AI的发展走势预
训练
规模扩张的路走不通了推理阶段的规模定律缩小模型体量(新的规模定律?)强化学习(新的规模定律?)
AI大模型前沿研究
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2025-02-11 09:02
大模型笔记
笔记
Deepseek
deepseek
R1
Deepseek
v3
GPT
O1
GPT
O3
[机缘参悟-233]:从人工智能的角度上看:
神经网络
模型确定的情况下,
训练
的数据决定了
神经网络
的权重,预测的准确性取决于
训练
的数据。这既称为经验,也称为成见,也称为认知。
前言:从人工智能的角度上看:
神经网络
模型确定的情况下,
训练
的数据决定了
神经网络
的权重,预测的准确性取决于
训练
的数据。
文火冰糖的硅基工坊
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2025-02-11 09:31
创业之路
人工智能
神经网络
深度学习
从零开始:用Python手写
神经网络
在当今的人工智能领域,
神经网络
已经成为解决复杂问题的核心技术之一。从图像识别到自然语言处理,再到强化学习,
神经网络
的身影无处不在。然而,对于许多初学者来说,
神经网络
似乎是一个神秘而复杂的黑盒子。
WHCIS
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2025-02-11 08:27
python
神经网络
开发语言
人工智能
深度学习
算法
深度学习|表示学习|Batch Normalization 详解:数学、代码与经验总结|22
如是我闻:在深度学习模型中,BatchNormalization(简称BN)是一种常用的技术,能有效加速
训练
并提高模型的稳定性。
漂亮_大男孩
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2025-02-11 08:56
表示学习
深度学习
batch
人工智能
神经网络
cnn
TensorFlow 学习笔记--基础文本分类
这笔记里代码里都改过来了文章目录电影评论文本分类导入库下载IMDB数据集加载数据集对
训练
数据进行预处理创建
神经网络
模型编译模型
训练
模型评估模型导出模型对新数据进行预测参考:[基本文本分类](htt
小陈加油中···
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2025-02-11 08:55
tensorflow
学习
笔记
2025最新主流深度学习算法全解析
深度学习通过构建具有多个层次的
神经网络
模型,使计算机能够自动从大量数据中学习到复杂的模式和特征,从而实现对数据的分类、预测、生成等任务。
lucky_syq
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2025-02-11 08:25
AI
深度学习
算法
人工智能
StripedHyena 模型介绍
StripedHyena是近年来提出的一种新型
神经网络
架构,旨在替代或补充传统的Transformer模型。
qq_27390023
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2025-02-11 08:51
深度学习
python
机器学习
pytorch
生物信息学
Transformer 的辉煌与大模型方向确立,点燃AGI之火把
DeepSeek-V3,指明下一个阶段大模型发张方向,破壁:资金壁垒:
训练
成本降低,适配丰富硬件,总过进一步降低资金需求。
dingcb168
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2025-02-11 07:47
搜索引擎
自然语言处理
AI知识库和全文检索的区别
1.2知识推理逻辑推理:通过知识图谱或预
训练
模型,AI知识库可以进行逻辑推理,回答复杂问题。多跳推理:能够从多个数据源中提取信息,综合生成答案。1.
xixingzhe2
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2025-02-11 07:44
AI
人工智能
如何通过腾讯 ima.copilot
训练
自己的知识库
如何通过腾讯ima.copilot
训练
自己的知识库在信息爆炸的时代,拥有一个专属的知识库,能让我们在学习、工作中快速获取所需信息,极大地提升效率。
老黄浅谈质量
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2025-02-11 07:13
copilot
深度
神经网络
(Deep Neural Networks, DNNs)
引言(1)简介:什么是深度
神经网络
?
CaiGuoHui1
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2025-02-11 05:34
dnn
神经网络
深度学习
人工智能
了解深度
神经网络
模型(Deep Neural Networks, DNN)
深度
神经网络
模型(DeepNeuralNetworks,DNN)深度
神经网络
模型是一种包含多个隐藏层的
神经网络
,能够通过多层次的非线性变换从数据中提取复杂特征,广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。
huaqianzkh
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2025-02-11 05:02
未来技术
dnn
人工智能
神经网络
增强具身基础模型的通用动作
在多样化的互联网规模数据上进行
训练
是近期大型基础模型成功的关键因素。然而,使用相同的方法构建具身智体面临着明显的困难。
硅谷秋水
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2025-02-11 04:25
智能体
大模型
计算机视觉
语言模型
深度学习
机器人
人工智能
机器学习
一文搞定多种Deepseek R1 部署方法,总有一款适合你
它不仅在数学、编程、自然语言推理等任务上全面对标甚至超越了OpenAI的o1,而且
训练
成本仅
sznormal
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2025-02-11 04:21
人工智能
DeepSeek R1为什么能
DeepSeekR1模仿人类思考方式的核心在于其纯强化学习
训练
方式,这种方式更接近人类通过试错和反馈来学习的过程。与GPT等传统模型依赖大量标注数据进行监督学习不同,Dee
森焱森
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2025-02-11 03:48
人工智能
算法
【AI学习】LLM的发展方向
Scalinglaw,以前主要集中在LLM的预
训练
方面。一段时间有个说法,
bylander
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2025-02-11 03:47
AI学习
人工智能
学习
gpt
【AI学习】DeepSeek为什么强?
四个方面:模型的智能水平、
训练
成本、推理成本和用户体验。一、DeepSeek的智能水平DeepSeekV3的智能水平,技术报告展现的性能对比图:是什么导致了DeepSeek的模型性能,是模型架构吗?
bylander
·
2025-02-11 03:17
AI学习
人工智能
学习
gpt
k折交叉验证(k-fold Cross-validation)
交叉验证,顾名思义,就是重复的使用数据,把得到的样本数据进行切分,组合为不同的
训练
集和测试集,用
训练
集来
训练
模型,用测试集来评估模型预测的好坏。
向大厂出发
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2025-02-11 03:43
python
开发语言
Kfold交叉验证心得
因为k越大我们验证的次数就越多,最后取出来的平均数越能代表
训练
模型的准确度。但是k是需要在一个限度之内的。k太大有两个坏处。1.容易给机器造成过重负担,花费大量时间。
野营者007
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2025-02-11 02:41
感想
Machine
Learning
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