目录 1. 神经网络的基本组成部分2. 神经元和激活函数3. 前向传播4. 反向传播5. 神经网络的层次结构6. 神经网络的应用7. 使用Python和TensorFlow库实现简单神经网络 神经网络（Neural Networks）是一种受到生物神经系统启发的人工智能模型，它在计算机科学和机器学习领域发挥着重要的作用。本文将深入解析神经网络的原理和工作原理，包括神经元、前向传播、反向传播以及网络层次结构的构建。 1. 继续阅读

简介 随着数据科学领域的深入发展，大型语言模型—这种能够处理和生成复杂自然语言的精密人工智能系统—逐渐引发了更大的关注。 LLMs是自然语言处理（NLP）中最令人瞩目的突破之一。这些模型有潜力彻底改变从客服到科学研究等各种行业，但是人们对其能力和局限性的理解尚未全面。 LLMs依赖海量的文本数据进行训练，从而能够生成极其准确的预测和回应。像GPT-3和T5这样的LLMs在诸如语言翻译、问答、以及摘要等多个NLP任务中已经 继续阅读

编程书籍推荐：神经网络与深度学习：基于TensorFlow框架和Python技术实现，由电子工业出版社2019-04-01月出版，本书发行作者信息： 包子阳 著此次为第1次发行， 国际标准书号为：9787121362019，品牌为电子工业出版社, 这本书采用平装开本为16开，附件信息：未知，纸张采为胶版纸，全书共有196页字数28万 0000字，值得推荐的Python Book。此书内容摘要Python、TensorFlow、神经网络和深度学习因人工智能的流行而成为当下I 继续阅读

“ 介绍神经网络的基本概念和结构，讨论训练实践、技巧以及网络规模的大小对模型能力的影响。同时介绍嵌入（Embeddings）概念，将高维数据映射到低维空间。通过本文，您将对神经网络有更深入的理解，有助于后面理解 ChatGPT 是怎么做的，为什么它有效。” 01 — 神经网络 那么我们用于图像识别等任务的典型模型实际上是如何工作的呢？当前最流行且最成功的方法是使用神经网络。神经网络 继续阅读

「多层感知机」手把手带你0基础学懂弄通多层感知机【深度学习】附源码及解析 文章目录「多层感知机」手把手带你0基础学懂弄通多层感知机【深度学习】附源码及解析前言一、多层感知机是什么？二、预备知识1.模型组成（划重点）2、Fashion-MNIST数据集三、数据集预处理1、明确问题2、下载数据集四、多层感知机的简洁实现1、导入必要的库2、网络搭建3、确定批量大小、学习率、迭代次数4、确定损失函数5、确定优化器6、确定加载数据集方法7、实现8、 继续阅读

编程书籍推荐：解析Python网络爬虫：核心技术、Scrapy框架、分布式爬虫，由中国铁道出版社2018-08-01月出版，本书发行作者信息： 黑马程序员 著此次为第1次发行， 国际标准书号为：9787113246785，品牌为中国铁道出版社, 这本书采用平装开本为16开，附件信息：未知，纸张采为胶版纸，全书共有272页字数万 字，值得推荐的Python Book。此书内容摘要 网络爬虫是一种按照一定的规则，自动请求万维网网站并提取网络数据的程序或脚本，它可以代替人 继续阅读

导言解码过程Mp3结构MP3 文件一般分为三部分：ID3V2，Frame，ID3V1也属于帧，叫标签帧，Frame 部分叫数据帧，在MP3 文件内不一定有标签帧，但一定有数据帧.ID3V2解析开始处，长度为10字节，结构如下:标签头 public static int discard(int num){int result = 0, mask = 0 继续阅读

Apache的commons-cli包是专门用于解析命令行参数格式的包。 依赖： ? 1 2 3 4 5 &l 继续阅读

文章目录Transformer模型结构构成组件整体流程GPT预训练微调模型GPT2GPT3局限性GPT4相关论文 Transformer Transformer，这是一种仅依赖于注意力机制而不使用循环或卷积的简单模型，它简单而有效，并且在性能方面表现出色。 在时序模型中，2017年最常用的模型是循环神经网络(RNN)，RNN是一种序列模型，通过将之前的信息存储在隐藏状态中，使得它能够有效 继续阅读

分类目录：《深入理解深度学习》总目录 BERT是由堆叠的Transformer Encoder层组成核心网络，辅以词编码和位置编码而成的。BERT的网络形态与GPT非常相似。简化版本的ELMo、GPT和BERT的网络结构如下图所示。图中的“Trm”表示Transformer Block，即基于Transformer的特征提取器。 ELMo使用自左向右编码和自右向左编码的两个LSTM网络，分别以 P ( w i ∣ w 1 , w 继续阅读

01 背包问题解析与代码 问题定义 给定一堆具有不同重量 { w 1 , w 2 , ⋯ , w n } \{ w_1,w_2, \cdots,w_n \} {w1​,w2​,⋯,wn​}与价值 { v 1 , v 2 , ⋯ , v n } \{ v_1,v_2, \cdots,v_n \} {v1​,v2​,⋯,vn​}的背包（knapsack），在总重量为 W 的情况下，如何选取背包才能获得最大价值？其中 继续阅读

Rocky Ding 写在前面 大家好，我是Rocky。 2022年底，ChatGPT横空出世，火爆全网，一时风光无限。人工智能领域的浪潮再次汹涌澎湃，人工智能行业的全栈架构（芯片层，框架层，模型层和应用层）都产生了爆破性机会的可能，各架构中的巨头纷纷下注入场。 但与此同时，“危！以下行业可能被人工智能替代”&#x 继续阅读