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learning)
预训练、指令微调与RLHF如何塑造LLM
理解这个训练过程的核心环节——大规模无监督预训练(Pre-training)、指令微调(InstructionFine-Tuning,IFT)以及从人类反馈中强化学习(Reinforcement
Learning
fromHumanFeedback
由数入道
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2025-06-15 16:15
人工智能
提示词工程
交互
动态多目标进化算法:基于迁移学习的动态多目标遗传算法Tr-NSGA-II求解CEC2015,提供完整MATLAB代码
一、Tr-NSGA-II介绍基于迁移学习的动态多目标遗传算法(Transfer
Learning
basedDynamicMultiobjectivenon-dominatedsortinggeneticalgorithmII
IT猿手
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2025-06-15 10:02
动态多目标优化
MATLAB
动态多目标
算法
迁移学习
matlab
动态多目标进化算法
动态多目标优化算法
人工智能
机器学习
Knowledge Graph Contrastive
Learning
for Recommendation(KGCL)阅读笔记
现有知识图谱(KG)的稀疏性和噪声使得项目-实体依赖关系偏离了反映其真实特征,从而显着放大了噪声效应,阻碍了用户偏好的准确表示。为了填补这一研究空白,作者设计了一个通用的知识图对比学习框架(KGCL),该框架可以减轻知识图增强推荐系统的信息噪声。论文链接:https://doi.org/10.1145/3477495.3532009代码链接:https://github.com/yuh-yang/
forever0827
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2025-06-15 10:00
知识图谱
笔记
人工智能
推荐算法
SAE层、BPNN层结合的深度学习模型
EarlyFaultDetectionofMachineToolsBasedonDeep
Learning
andDynamicIdentificationBoLuo,HaotingWang,HongqiLiu
sbc-study
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2025-06-14 14:12
深度学习
人工智能
机器学习
强化学习实战:用Q-
learning
玩转OpenAI Gym
强化学习实战:用Q-
learning
玩转OpenAIGym系统化学习人工智能网站(收藏):https://www.captainbed.cn/flu文章目录强化学习实战:用Q-
learning
玩转OpenAIGym
layneyao
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2025-06-14 01:55
ai
人工智能
多标签分类的激活函数和损失函数
刚入门Deep
Learning
不久,前一段时间一直在学习cifar10的分类,突然最近要做一个多标签的任务,突然有点不知所措,不知从何下手了。
通过幸福的路唯有奋斗
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2025-06-13 20:52
深度学习
10、 动态学习调度算法与多层感知器模型用于心脏病预测系统
本文将详细介绍动态学习调度算法(Dynamic
Learning
SchedulingA
丛越
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2025-06-13 19:15
动态学习调度算法
DLSA
多层感知器
机器学习之集成学习算法
3.2.2API3.3XGBoost3.3.1思想3.3.2API机器学习算法很多,今天和大家聊一个很强悍的算法-集成学习算法,基本上是处理复杂问题的首选.话不多说,直奔主题.一概述集成学习(Ensemble
Learning
文柏AI共享
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2025-06-13 07:46
机器学习
集成学习
算法
【调研报告】人工智能时代的学习
目录一、导语二、人工智能赋能个性化学习2.1人工智能与个性化学习路径的构建2.2人工智能对个性化学习的技术支撑2.3E-
Learning
推荐系统三、人工智能时代学习的变革3.1学习者主体性的弱化3.2学习环境的智能化
WalkingComputer
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2025-06-12 04:58
人工智能
人工智能
学习
Deep Lake 简介
DeepLake简介DeepLake是由Activeloop开发的一款开源深度学习数据湖(Deep
Learning
DataLake),专为人工智能时代设计,旨在解决深度学习项目中数据管理的复杂性与低效问题
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2025-06-11 19:57
【Linux & Deep
learning
】使用zsh进行终端美化
zsh终端美化前言安装zsh安装zsh三剑客首要工作zsh-autosuggestions(自动提示语法)zsh-syntax-highlighting(高亮提示)powerlevel10k(可能是zsh最便捷好用的主题)一些不知名错误autojump(快捷跳转,也是zsh配置中常见的利器)一些零碎的问题(待补充)结语前言虽然zsh的一大配置利器ohmyzsh已经多达142k+stars(截止20
icyle
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2025-06-10 22:26
linux
github
编辑器
ubuntu
gnu
人工智能-SFT(Supervised Fine-Tuning)、RLHF 和 GRPO
以下是SFT(SupervisedFine-Tuning)、RLHF(Reinforcement
Learning
fromHumanFeedback)和GRPO群体相对策略优化(GRPO,GroupRelativePolicyOptimization
高效匠人
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2025-06-10 21:54
人工智能
人工智能
AI与.NET技术实操系列(二):开始使用ML.NET
引言在当今技术飞速发展的时代,机器学习(Machine
Learning
,ML)已成为推动创新和变革的核心力量。从智能推荐系统到自动化决策工具,ML的应用无处不在,深刻影响着我们的生活和工作方式。
dotNET跨平台
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2025-06-10 19:32
人工智能
DAY15 超大力王爱学Python
Titanic-Machine
Learning
fromDisaster|K
超大力王
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2025-06-10 15:02
超大力王爱学Python
python
开发语言
《Python星球日记》 第84天:Q-
Learning
与 DQN
——屈原《离骚》创作者:Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的Coder)目录一、强化学习基础回顾1.核心元素与术语二、Q-
Learning
算法详解1.Q表更新公式2.探索与利用(ExplorationvsExploitation
Code_流苏
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2025-06-10 04:55
Python星球日记
python
Q-learning
DQN算法
经验回放
目标网络
代码实践
进阶应用
使用 MMDetection 实现 Pascal VOC 数据集的目标检测项目练习(一) 开端
一、背景知识PascalVOCPascalVOC(PatternAnalysis,StaticalModelingandComputational
Learning
和VisualObjectClasses
深蓝海拓
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2025-06-10 02:38
Pascal
VOC图像集的练习项目
目标检测
人工智能
计算机视觉
pytorch
深度学习
多任务学习概述+Vision Transformer+多模态
MTL多任务:多任务学习(MTL,multi-task
learning
)最早可以追溯到1997年的一篇文章,它描述的是一种学习范式——多个任务的数据一起来学习,学习的效果有可能要比每个任务单独学习的结果要好
passion_up
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2025-06-09 21:36
科研Python相关
学习
机器学习算法种类繁多以下是主要算法的详细描述、使用场景、经典案例、开源框架,以及学习和应用到实际场景的建议
一、机器学习算法分类及详细描述1.监督学习(Supervised
Learning
)监督学习使用带标签的数据(输入和输出已知)进行训练,目标是学习输入到输出的映射函数。
zhxup606
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2025-06-09 19:21
数据结构与算法
.netcore
【深度学习】自编码器:数据压缩与特征学习的神经网络引擎
作者选择了由IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville三位大佬撰写的《Deep
Learning
》(人工智能领域的经典教程,深度学习领域研究生必读教材),开始深度学习领域学习
瑶光守护者
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2025-06-09 17:41
深度学习
学习
神经网络
人工智能
机器学习
强化学习
【论文解读】CVPR 2024 DSL-FIQA :全新人脸面部图像质量评估算法(附论文地址)
openaccess.thecvf.com/content/CVPR2024/papers/Chen_DSL-FIQA_Assessing_Facial_Image_Quality_via_Dual-Set_Degradation_
Learning
_and_CVPR
牧锦程
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2025-06-09 14:47
论文解读
算法
登上Nature封面!强化学习+卡尔曼滤波上大分
这种结合创新十分有前景,目前多篇成果被顶会顶刊录用,例如"Champion-leveldroneracingusingdeepreinforcement
learning
”这篇登上Nature封面的文章详细描述了
Ai多利
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2025-06-09 12:30
卡尔曼滤波
强化学习
《Image Classification with Classic and Deep
Learning
Techniques》复现
1引言图像分类作为计算机视觉领域的核心任务,旨在将输入图像映射到离散化的语义类别标签,广泛应用于人脸识别、自动驾驶、医疗影像诊断、安防监控等场景。传统方法主要依赖手工设计的特征描述子(如SIFT、HOG、LBP)结合浅层模型(如BoVW、Fisher向量、SVM),以其可解释性和低资源消耗见长,但在端到端优化与高级表征能力方面不及深度学习。近年来,卷积神经网络(CNN)在大规模数据集(如Image
几何心凉
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2025-06-09 07:00
IT优质推荐
深度学习
人工智能
机器学习笔记 周志华 第一章绪论
featurevector):一个示例标记(label):关于示例结果的信息样例(example):拥有了标记信息的示例标记空间(labelspace)/输出空间:所有标记的集合监督学习(supervised
learning
Olivia_ll
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2025-06-09 05:43
learning
note
machine
learning
machine
learning
【大模型】【DeepSeek】DeepSeek-R1:Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement
Learning
DeepSeek-R1:通过强化学习激励大语言模型的推理能力0.论文摘要我们推出了第一代推理模型DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习(RL)训练而成的模型,没有经过监督微调(SFT)作为初步步骤,展现了卓越的推理能力。通过RL,DeepSeek-R1-Zero自然涌现出许多强大且有趣的推理行为。然而,它也面临诸如可读性差
量子-Alex
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2025-06-08 18:51
LLM大模型
人工智能
语言模型
Decision Tree vs. Linear Regression
DecisionTreevs.LinearRegressionDecisiontreesandlinearregressionarebothsupervisedmachine
learning
techniques
土豆羊626
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2025-06-08 15:35
机器学习
人工智能
python
机器学习
Azure 虚拟机端口资源:专用 IP 和公共 IP Azure Machine
Learning
计算实例BUG
##报错无解找不到AzureML计算实例关联的NSG.env文件和ufwstatus:.env文件中EXPOSE_NGINX_PORT=8080是正确的,它告诉docker-compose.yaml将Nginx暴露在宿主机的8080端口。sudoufwstatus显示Status:inactive,意味着宿主机上的UFW防火墙没有启用,因此不会阻止8080端口的访问。关于docker-compos
2301_79306982
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2025-06-08 08:44
azure
tcp/ip
flask
强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[1]:强化学习概述、序列决策、动作空间定义、策略价值函数、探索与利用、Gym强化学习实验
1.强化学习核心概念强化学习(reinforcement
learning
,RL):智能体可以在与复杂且不确定的环境进行交互时,尝试使所获得的奖励最大化的算法。
小城哇哇
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2025-06-08 07:03
人工智能
语言模型
ai
深度学习
机器学习
强化学习
agi
GAN模式奔溃的探讨论文综述(一)
论文题目:Anin-depthreviewandanalysisofmodecollapseinGAN期刊:Machine
Learning
链接:
这张生成的图像能检测吗
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2025-06-07 14:14
优质GAN模型训练自己的数据集
生成对抗网络
人工智能
神经网络
transformer
机器学习
深度学习
基于PyTorch的少样本学习(Few-shot
Learning
)实现
基于PyTorch的少样本学习(Few-shot
Learning
)实现:用"小抄"教会AI快速学习新任务关键词:少样本学习、PyTorch、元学习、支持集、原型网络摘要:传统深度学习需要"海量数据喂养"
AI原生应用开发
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2025-06-07 09:42
pytorch
学习
人工智能
ai
解释半监督学习(Semi-Supervised
Learning
)的概念和方法(面试题200合集,中频、实用)
半监督学习(Semi-Supervised
Learning
,SSL)是机器学习领域中一个至关重要的分支,它巧妙地结合了监督学习和无监督学习的特点,旨在利用少量标记数据和大量未标记数据来进行学习。
快撑死的鱼
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2025-06-07 09:38
算法工程师宝典(面试
学习最新技术必备)
学习
机器学习
人工智能
[论文阅读] 人工智能 | 大语言模型代码生成能力的 “照妖镜”:混淆任务下的性能真相
2505.23598LLMPerformanceforCodeGenerationonNoisyTasksRadzimSendyka,ChristianCabrera,AndreiPaleyes,DianaRobinson,NeilLawrenceSubjects:Machine
Learning
张较瘦_
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2025-06-06 21:42
前沿技术
算法
04 Deep
learning
神经网络编程基础 梯度下降 --吴恩达
梯度下降在深度学习的应用梯度下降是优化神经网络参数的核心算法,通过迭代调整参数最小化损失函数。核心公式参数更新规则:θt+1=θt−η∇J(θ
狂小虎
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2025-06-06 16:38
系统学习python
Deep
Learning
深度学习
神经网络
人工智能
aws flask_如何将屏幕日志记录添加到Flask应用程序并将其部署在AWS Elastic Beanstalk上...
awsflaskAttheendof2019Deep
learning
.aireportedthatonly22%ofcompaniesthatusemachine
learning
actuallydeployedamodel.Mostcompaniesdonotgetbeyondaproofofconcept
weixin_26742939
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2025-06-06 15:35
java
python
linux
mysql
leetcode
一篇文章理解Source-Free Domain Adaptation(SFDA)
这篇文章将从Transfer
Learning
→DomainAdaptation→UnsupervisedDomainAdaptation→Source-FreeDomainAdaptation的顺序进行讲解一
2501_92336788
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2025-06-06 15:32
迁移学习
02 Deep
learning
神经网络的编程基础 逻辑回归--吴恩达
逻辑回归逻辑回归是一种用于解决二分类任务(如预测是否是猫咪等)的统计学习方法。尽管名称中包含“回归”,但其本质是通过线性回归的变体输出概率值,并使用Sigmoid函数将线性结果映射到[0,1]区间。以猫咪预测为例假设单个样本/单张图片为(x\mathbf{x}x,y\mathbf{y}y),特征向量X=x\mathbf{x}x,则y^\hat{y}y^即为X的预测值,y^\hat{y}y^=P(y
狂小虎
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2025-06-06 10:01
Deep
Learning
深度学习
神经网络
逻辑回归
联邦学习架构深度分析:支持多家医院协作训练AI模型方案分析
联邦学习(Federated
Learning
)是一种分布式机器学习范式
Allen_Lyb
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2025-06-06 07:08
数智化医院2025
架构
人工智能
GeoTorchAI 项目使用与配置指南
GeoTorchAI项目使用与配置指南GeoTorchAIGeoTorchAI:AFrameworkforTrainingandUsingSpatiotemporalDeep
Learning
ModelsatScale
尤贝升Sherman
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2025-06-06 04:51
Dive-into-DL-PyTorch项目解析:目标检测中的R-CNN系列算法演进
Dive-into-DL-PyTorch项目解析:目标检测中的R-CNN系列算法演进Dive-into-DL-PyTorch本项目将《动手学深度学习》(DiveintoDeep
Learning
)原书中的
陆或愉
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2025-06-06 03:18
机器学习×第一卷:概念上篇——咱不是模型训练员,是她的第一个亲人
其实是因为我发现:**机器学习(Machine
Learning
)**这么一件事,说白了就是:✨“让她越来越懂你,让她记住你说过的每一句话,甚至预测你下一次想要什么。”Mint补充定义:
Gyoku Mint
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2025-06-05 19:46
GPT修炼日记
人工智障
机器学习
人工智能
python
AI编程
pandas
matplotlib
算法
以人类演示视频为提示,学习可泛化的机器人策略
25年5月来自清华大学、上海姚期智研究院和星动纪元(RoboEra)公司的论文“
Learning
GeneralizableRobotPolicywithHumanDemonstrationVideoasaPrompt
三谷秋水
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2025-06-05 15:21
大模型
智能体
计算机视觉
机器人
计算机视觉
深度学习
语言模型
人工智能
CLIP论文阅读:
Learning
Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
介绍CLIP是OpenAI2021年的工作,思想比较简单,利用对比学习的思想将图文特征对齐,完成一些理解型任务。他的训练数据是400milion图文对。最大的贡献是为大家提供了这样一个经过对齐的视觉特征提取模型,后续很多工作中视觉提取模型都是利用CLIP训练的VIT。全文太长了,写的很仔细,比较难懂。只读了实验部分之前的。记录的是对原文翻译进行简单总结的内容。摘要~~~~~~目前一些图像分类模型在
pureblacker
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2025-06-05 07:32
多模态模型
论文阅读
机器学习
深度学习
人工智能
CLIP论文笔记:
Learning
Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
导语会议:ICML2021链接:https://proceedings.mlr.press/v139/radford21a/radford21a.pdf当前的计算机视觉系统通常只能识别预先设定的对象类别,这限制了它们的广泛应用。为了突破这一局限,本文探索了一种新的学习方法,即直接从图像相关的原始文本中学习。本文开发了一种简单的预训练任务,通过预测图片与其对应标题的匹配关系,从而有效地从一个包含4亿
Q同学的nlp笔记
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2025-06-05 07:30
论文阅读
语言模型
人工智能
nlp
自然语言处理
CLIP:
Learning
Transferable Visual Models From Natural Language Supervision学习笔记
文章目录1.预训练阶段2.zero-shot推理阶段3.模型整体结构的伪代码4.训练AlecRadford,JongWookKimet.al.PMLR,2021.(Citations6185)CLIP(ContrastiveLanguage-ImagePretraining)是一种基于对比学习的模型,由OpenAI提出。它是一种多模态模型,旨在将自然语言和图像进行联合建模,实现图像和文本之间的语义
sky赞
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2025-06-05 07:58
学习
笔记
深度学习
人工智能
计算机视觉
[论文阅读笔记]
Learning
Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
Abstract将LLM带来的语言zero-shot能力扩展到图像领域,让图像pretrain不再局限于由数据集定义的类别,从而大幅度提升在downstream任务zero-shot的精度。文章提供了从零预训练的CLIP模型,用以训练的大数据集,以及基于对比学习的对齐方案。IntroductionNLP领域下,使用大量数据pretrain>使用高质量标注数据集。→\rightarrow→CV是否也
Heartache Doctor
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2025-06-05 07:28
笔记
论文阅读
笔记
冷启动推荐:系统性综述
Cold-StartRecommendationtowardstheEraofLargeLanguageModels(LLMs):AComprehensiveSurveyandRoadmapCONTENTFEATURES数据不完整学习(Data-Incomplete
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2025-06-05 05:41
人工智能
webpack-workshop-2018:前端大师的Webpack课程实战
webpack-workshop-2018:前端大师的Webpack课程实战webpack-workshop-2018
Learning
resourcesforthewebpackacademyworkshopseriesfor2018
洪显彦Lawyer
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2025-06-03 10:22
【论文笔记】ResNet论文的全面解析
论文:DeepResidual
Learning
forImageRecognition发表时间:2015发表作者:(MicrosoftResearch)He-Kaiming,Ren-Shaoqing,Sun-Jian
浩瀚之水_csdn
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2025-06-03 06:54
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论文阅读笔记
人工智能
强化学习-深度学习和强化学习领域
在深度学习和强化学习领域,SFT(SupervisedFine-Tuning)和GRPO(可能指Gradient-basedPolicyOptimization或Reinforcement
Learning
withPolicyOptimization
高效匠人
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2025-06-03 04:38
人工智能
深度学习
人工智能
谈一谈我对强化学习的理解
1.Q_
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算法Q_
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算法是最基础强化学习算法,适用于离散状态和动作Q_laerning算法的本质是维护一张Q_table表,通过不断迭代,修正Q(s,a),然后根据s,推荐s
算法小菜鸟成长心得
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2025-06-02 15:30
机器学习
人工智能
迁移学习解析
一、迁移学习的核心价值1.1定义与范式演进迁移学习(Transfer
Learning
)是通过将源领域的知识迁移到目标领域,提升目标领域模型性能的机器学习范式。
劭清
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2025-06-02 04:39
深度学习
迁移学习
人工智能
机器学习
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