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机器学习 监督学习 Week1
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liangchaaaaa
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二分类问题的sigmoid交叉熵损失函数推导
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吴恩达 ChatGPT Prompt Engineering for Developers 系列课程笔记--09 Conclusion
上一篇:吴恩达ChatGPTPromptEngineeringforDevelopers系列课程笔记–08Chatbot
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ing.ai原课程地址课程中文翻译地
Isawany
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2023-06-08 04:21
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使用大型语言模(LLM)构建系统(二):内容审核、预防Prompt注入
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注:本文由ChatGPT与Claude联合生成77、IvySyn:AutomatedVulnerabilityDiscoveryin
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华为诺亚提出VanillaNet:一种新视觉Backbone,极简且强大!
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使用 ChatGPT API 构建系统(三):思维链推理
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目标检测发展与综述
整理了关于目标检测的相关论文,点击此处可获取原文链接GitHub-hoya012/deep_learning_object_detection:Apaperlistofobjectdetectionusing
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2023-04-21 15:42
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目标检测学习笔记
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ing.ai code笔记5:序列模型
注意力机制模型模型:分为Encoder层,Attention层和Decoder层。将Encoder层的每个时间片的激活值ss拷贝Tx次然后和全部激活值a(Tx个时间片)串联作为Attention层的输入,经过Attention层的计算输出nyny个阿尔法α,使用不同激活值a作为不同阿尔法α对每个单词的注意力权重,相乘,即α⋅a,然后将nyny个这样的相乘作为attention层的输出,即作为dec
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吴恩达深度学习编程作业梳理
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本系列是编者学习吴恩达
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Caucher
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TensorFlow Lite,ML Kit 和 Flutter 移动深度学习:6~11
原文:Mobile
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经验分享
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PyTorch 深度学习实用指南:1~5
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2023-04-20 10:24
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2023-04-20 08:37
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PyTorch 深度学习实用指南:6~8
原文:PyTorch
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PrateekMaheshwari,SudipKumarDatta,SatishKumarDubey,Smartphone-based,automateddetectionofurinealbuminusing
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以下文章来源于深度学习自然语言处理,作者云不见Paper:
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关于AI项目研究的近况
-01近况-从3月初到5月初,分别完成了:Coursera上面吴恩达的MachineLearning(机器学习),并且全部题目刷到了100分Coursera上面吴恩达的
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盘点 | 从单目标优化到多目标优化,3D 打印材料开发进入 100X 倍速阶段
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学术速运|利用深度学习和分子动力学模拟设计抗菌肽
题目:Designingantimicrobialpeptidesusing
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Python Web 深度学习实用指南:第四部分
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