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共找到 19 条记录
文摘   2024-11-19 22:01   湖北  
深度学习广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域。模型通过大量数据的学习和训练,能够自动提取数据中的特征,并基于这些特征进行预测和分类。如何准确评估这些模型的性 ...
文摘   2024-11-18 22:57   湖北  
在NLP领域,联合概率和条件概率是基础且重要的概念,它们与贝叶斯统计方法紧密相关。联合概率指多个事件共同发生的概率,条件概率则描述某事件在特定条件下的发生概率。贝叶斯定理通 ...
文摘   2024-11-17 23:35   湖北  
本合集包含60篇大模型面试文章(机器学习、深度学习、大模型各20篇),共计299微信豆,谢谢您的订阅。 适合人群:在校学生:如果你是在校学生,对AI有浓厚兴趣,并希望通过学 ...
文摘   2024-11-16 23:05   湖北  
在自然语言处理中,词汇通常被表示为离散的符号(如独热编码One-Hot Encoding)。但独热编码存在维度灾难和语义缺失,导致计算复杂且无法表达词汇间关系。为了解决这些 ...
文摘   2024-11-15 23:03   湖北  
《大模型推荐系统:算法原理、代码实战与案例分析》是一本值得推荐的好书,它详细讲解了大模型推荐系统的算法原理、代码实战和案例分析,为读者构建了全面的知识体系。通过丰富的案例和 ...
文摘   2024-11-14 22:48   湖北  
自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能和计算语言学的一个分支,旨在使计算机能够理解和处理人类语言。NLP 涵盖了从文本分 ...
文摘   2024-11-13 21:53   湖北  
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文摘   2024-11-12 22:29   湖北  
在深度学习中,过拟合和欠拟合是训练模型时常见的两大问题,它们会严重影响模型的泛化能力。过拟合,模型太复杂,学了噪声,训练数据上表现过好而在新数据上表现差;欠拟合,模型太简单 ...
文摘   2024-11-11 22:50   湖北  
在深度学习中,梯度消失和梯度爆炸是训练深层神经网络时常见的两大问题,它们会严重影响网络的训练过程和性能。梯度消失,梯度趋零难更新;梯度爆炸,梯度过大不稳定。为了解决这些问题 ...
文摘   2024-11-10 22:28   湖北  
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文摘   2024-11-09 23:58   湖北  
《一本书读懂AI Agent:技术、应用与商业》是一本值得推荐的好书,它能够帮助读者全面了解AI Agent的技术原理、商业价值、行业应用及创业机会,为读者的学习和实践提供 ...
文摘   2024-11-08 21:28   湖北  
《架构思维:从程序员到CTO》是一本值得一读的好书,它可以帮助读者建立正确的架构思维,提升架构设计能力,规划职业成长路径。无论你是程序员还是架构师,都可以从本书中获益匪浅。 ...
文摘   2024-11-07 23:39   湖北  
Transformer是一种基于自注意力(Self-Attention)机制的深度学习模型,最初由Vaswani等人在2017年的论文《Attention Is All Y ...
文摘   2024-11-06 22:34   湖北  
在深度学习中,注意力机制模仿了人类在处理信息时的选择性关注能力,允许模型在处理输入数据时动态地调整其注意力权重,从而突出重要信息并忽略不重要的信息。注意力机制通过计算查询向 ...
文摘   2024-11-05 22:38   湖北  
在深度学习中,序列模型(Sequence Model)是一类专门用于处理和预测序列数据的模型。这类模型在自然语言处理、音频处理、时间序列分析等领域有着广泛的应用。自回归模型 ...
文摘   2024-11-04 22:38   湖北  
在深度学习中,CNN(卷积神经网络)最核心的两大操作就是卷积(Convolution)和池化(Pooling)。卷积用于特征提取,通过卷积核在输入数据上滑动计算加权和;池化 ...
文摘   2024-11-03 23:07   湖北  
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文摘   2024-11-02 22:48   湖北  
《这就是ChatGPT》是一本值得推荐的好书,它不仅能够让读者深入了解ChatGPT的本质和原理,还能够拓宽视野、提升认知。如果你对人工智能和ChatGPT感兴趣,那么这本 ...
文摘   2024-11-01 23:22   湖北  
在深度学习中,训练和推理是两个紧密相关但又有所不同的阶段。训练过程通过调整模型参数来优化模型性能,而推理过程则利用训练好的模型进行预测。训练和推理在目标、过程、计算资源等方 ...
架构师带你玩转AI
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