「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

大模型深度学习：系统科学的视角 目录 大模型深度学习：系统科学的视角 1，系统科学 2，大模型-深度神经 继续阅读

推荐20个姿态估计深度学习模型 好的，这里是 20 个深度学习模型用于姿态估计的推荐： 2D/3D Convolutional Neural Networks Recurrent Neural Networks Self-supervised Learning Generative Adversarial Networks Attention-based Networks Graph Neural Networks Multi-view Networks Co 继续阅读

     人脸识别技术作为计算机视觉领域的一项重要技术，被广泛应用于安全监控、身份验证、智能交通、人脸支付等领域。如何提高人脸识别模型的质量，是人脸识别技术研究的重要方向之一。下面将从数据预处理、模型架构、损失函数等方面来探讨提高人脸识别模型质量的方法。       一、数据预处理       数据在机器学习中占有至关重要的地位，数据预处理对于提高人脸识别模型的准确率非常重要。以下是一些常见的数据预处理方法：       1、图像增强 继续阅读

前言 ChatGPT基本信息&原理 ChatGPT基本信息 研发公司：OpenAI 创立年份：2015年 创立人：马斯克、Sam Altman及其他投资者 目标：造福全人类的AI技术 GPT(Generative Pre-trained Transformer):生成式预训练语言模型 GPT作用：问答，生成文章等 模型发展史 参数量(单位：亿) 预训练数据量( 继续阅读

物体检测的应用已经深入到我们的日常生活中，包括安全、自动车辆系统等。对象检测模型输入视觉效果(图像或视频)，并在每个相应对象周围输出带有标记的版本。这说起来容易做起来难，因为目标检测模型需要考虑复杂的算法和数据集，这些算法和数据集在我们说话的时候就已经被完善和开发了。 以下是我们今天要介绍的内容，为您全面介绍目标检测: Introduction to object detection with deep learnin 继续阅读

【Applied Algebra】有限状态机和模型检测初探 有限状态机 有限状态机（Finite State Machine，简称FSM）是一种计算模型，可以被用于处理许多具有固定状态和转换规则的场景。FSM在以下场景中很常见： 语法分析器和编译器：解析和处理程序代码，根据预定的语法规则识别语言结构。硬件电子系统：电子产品中的低层控制系统往往依赖有限状态机。游戏开发& 继续阅读

文章目录1.RLHF方法2.ChatGPT中的RLHF方法2.1 微调模型GPT-32.2 训练奖励模型2.3 利用强化学习进一步微调语言模型3.效果4.面临挑战5.参考 InstructGPT语言模型，是一个比 GPT-3 更善于遵循用户意图，同时使用通过我们的对齐研究开发的技术使它们更真实、毒性更小。InstructGPT 模型循环迭代的过程当中，加入了人类反馈进行训练。 比如下面的例子：几句话向6岁的孩子解析登月 可以看 继续阅读

引言 随着人工智能技术的不断发展，越来越多的应用需要使用深度学习模型来解决。然而，传统的深度学习模型在处理一些复杂的问题时，往往会出现过拟合的情况，导致模型的性能下降。为了解决这个问题，循环神经网络模型应运而生。本文将介绍循环神经网络模型的基本原理、训练方法、应用场景以及优化策略。 一、循环神经网络模型的基本原理 神经网络模型是一种模拟人类神经系统的机器学习模型，可以用于解决各种问题，例如图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等等。神经网络模型由多个神经元组成，每个神经 继续阅读

基于得分[Score-Based]的随机微分方程生成建模 1. 梗概 该框架封装了基于得分的生成建模和扩散概率建模，产生新的采样过程和新的建模能力。 在求解反向时间SDE中， 我们引入了一个预测-校正框架来校正离散化反向时间SDE演化中的误差。我们还推导出了一个等效的神经ODE，它从与SDE相同的分布中进行采样，但还可以进行精确的似然计算，并提高采样效率。我们还提供了一种使用基于得分的模型解决反向问题的新方法，正如类条件生成、图像修复和彩色化的实验所证明的那样。 结合 继续阅读

很多小伙伴看的是眼花缭乱，那究竟这些模型有没有差异？如果有差异，差异在哪里？ 到底什么是大模型？到底大模型有什么用呢？ 第一章 引言 过去10年的人工智能产品的成功，都归功于以为深度卷积、训练神经网络等为核心算法+NVIDIA显卡驱动算力+规模化监督标注下的深度学习1.0范式。也就是深度学习1.0对于AI产业是基础性的生产力变革，而在这个基础上应用这些技术构建的产品和服务，那都是在这个生产力框架下的上层应用。这是过往看到的技术推动生产力革命，带动产品服务产业化的路径。 最近 继续阅读

如何实现一个实体链接模型/代码 在实现实体链接模型之前，您需要确定所要链接的实体类型（例如人名、地名、组织机构等）。然后，您需要准备一份包含大量实体及其相应识别码的实体百科数据集。接着，您可以使用深度学习模型对数据集进行训练，从而使模型能够在文本中识别出实体并将其映射到百科数据集中的对应识别码。最后，您可以使用这个训练好的模型来对新的文本进行实体链接。 可以使用以下步骤实现实体链接模型的代码 继续阅读