文章简介：人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法及应用系统的技术科学。机器学习是指用某些算法得出模型，并用此模型给出判断的过程。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域。

2020-05-07 评论 0  4411

文章简介：几何深度学习简介 几何深度学习 (GDL) 是人工智能 (AI) 中的一个新兴领域，它通过结合几何原理扩展了传统深度学习模型的功能。与常规不同

2024-10-27 评论 0  820

文章简介：近年来，深度学习技术的快速发展对许多领域产生了巨大的影响。作为一门流行的编程语言，PHP也在逐渐实现与深度学习的结合。在这篇文章中，我们将为初学者提供一个简单的PHP中深度学习入门指南，帮助他们了解深度学习如何在PHP中实现，并从中受益。首先，我们需要了解什么是深度学习。在人工智能领域，深度学习是一种机器学习技术，它的目标是让计算机能够学习并自己进行任务，而

2023-06-11 评论 0  1400

文章简介：随着机器学习 (ML) 在 Web 开发中的兴起，将深度学习模型集成到前端应用程序中比以往任何时候都更容易。该领域最令人兴奋的进步之一是使用 Hugging Face 的 Transformers.js，

2024-10-19 评论 0  616

文章简介：嗨，开发者， 如果您正在研究深度学习，您可能遇到过两个最流行的框架：TensorFlow 和 PyTorch。两者各有优势，但您应该选择哪一个呢？让我们用 Python 中的一些简单示例来分解它

2024-10-21 评论 0  1051

文章简介：介绍 MolE，一种基于 Transformer 的分子图学习模型。 MolE 通过提供原子标识符和图连接作为输入标记来直接使用分子图。原子标识符是通过散列不同的原子p来计算的

2024-11-12 评论 0  884

文章简介：​自监督学习使计算机能够观察世界，通过学习图像、语音或文本的结构来了解世界。这推动了人工智能最近的许多重大进展。尽管世界科研人员在该领域投入大量精力，但目前自我监督学习算法从图像、语音、文本和其他模式中学习的方式存在很大差异。因此，人工智能论坛Analytics India Magazine推出2022年十大自监督学习模型，以飨读者。​Data2vec论文链接：https://arxiv.org/pdf/2202.03555.pdf开源代码：https://t.co/3x8VCwGI2x pic

2023-04-10 评论 0  1471

文章简介：面向视觉任务（如图像分类）的深度学习模型，通常用来自单一视觉域（如自然图像或计算机生成的图像）的数据进行端到端的训练。一般情况下，一个为多个领域完成视觉任务的应用程序需要为每个单独的领域建立多个模型，分别独立训练，不同领域之间不共享数据，在推理时，每个模型将处理特定领域的输入数据。即使是面向不同领域，这些模型之间的早期层的有些特征都是相似的，所以，对这些模型进行联合训练的效率更高。这能减少延迟和功耗，降低存储每个模型参数的内存成本，这种方法被称为多领域学习（MDL）。此外，MDL模型也可以优于单

2023-05-28 评论 0  1318

文章简介：试想一下，一个植入恶意「后门」的模型，别有用心的人将它隐藏在数百万和数十亿的参数模型中，并发布在机器学习模型的公共资源库。在不触发任何安全警报的情况下，这个携带恶意「后门」的参数模型正在消无声息地渗透进全球的研究室和公司的数据中肆意行凶……当你正为收到一个重要的机器学习模型而兴奋时，你能发现「后门」存在的几率有多大？根除这些隐患需要动用多少人力呢？加州大学伯克利分校、麻省理工学院和高级研究所研究人员的新论文「Planting Undetectable Backdoors in Machine L

2023-04-10 评论 0  1478

文章简介：连续分级概率评分（Continuous Ranked Probability Score, CRPS）或“连续概率排位分数”是一个函数或统计量，可以将分布预测与真实值进行比较。机器学习工作流程的一个重要部分是模型评估。这个过程本身可以被认为是常识：将数据分成训练集和测试集，在训练集上训练模型，并使用评分函数评估其在测试集上的性能。评分函数（或度量）是将真实值及其预测映射到一个单一且可比较的值 [1]。例如，对于连续预测可以使用 RMSE、MAE、MAPE 或 R 平方等评分函数。如果预测不是逐点

2023-04-12 评论 0  1928

文章简介：当你仰望星空时，你在想些什么？有执着的发问，就会有不曾想象的回音。shen从方寸之间到寰宇之外，创造新宇宙的人，相信永远看不到天花板。坚定的人，不会因为到达而停下，他们用创造的脚步丈量未知。百度CREATE 2022大会，为我们展示了人类设计师和AIGC共同创意制作的绘画。而就像这些绘画所描述的场景，百度，也不曾停下创新的脚步。在大会开始，李彦宏就提出了一个令人深思的观点：第四次科技革命的标志，就是深度学习算法。与深度学习相关的重大创新，会像汽车、互联网一样，对我们的社会产生重大的影响。​真正的

2023-04-12 评论 0  995

文章简介：它是机器学习的一个子集，专注于使用多层神经网络来建模和理解数据中的复杂模式。 神经网络是一种机器学习算法，旨在通过调整神经网络从数据中学习

2024-11-15 评论 0  707

文章简介：理解 Keras 长短期记忆...

2024-11-05 评论 0  1024

文章简介：迁移学习是深度学习中最强大的技术之一，尤其是在使用大型语言模型 (LLM) 时。这些模型（例如 Flan-T5）经过大量数据的预训练，使它们能够跨多个 LAN 进行泛化

2024-10-18 评论 0  461

文章简介：如何在 Keras 中提取层输出在深度学习模型中，访问各个层的输出进行分析或...

2024-11-22 评论 0  773

文章简介：如何使用深度学习和 VGG16 构建人脸和性别识别 Python 项目。 什么是深度学习？ 深度学习是机器学习的一个子类别，是一种三层或多层的神经网络。这些神经网络试图

2024-11-06 评论 0  1168

文章简介：在深度学习领域，TensorFlow 和 PyTorch 是研究人员、开发人员和数据科学家使用的两个最著名的框架。两者都提供了用于创建神经网络、训练机器学习模型和 p 的强大工具。

2024-10-21 评论 0  961

文章简介：神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。

2019-04-25 评论 0  3637

文章简介：​什么是监督学习？监督学习是机器学习的子集，监督学习会对机器学习模型的输入数据进行标记，并对其进行练习。因此，监督模型能最大限度地预测模型的输出结果。监督学习背后的概念也可以从现实生活中找到影子，例如老师给孩子做辅导。假设老师要教孩子认识猫、狗的图像。她/他将通过不断地向孩子展示猫或狗的图像来辅导孩子，同时告知孩子图像是狗还是猫。展示和告知图像的过程可以被认为是标记数据，机器学习模型训练过程中，会被告知哪些数据属于哪个类别。监督学习有什么用？监督学习可用于回归和分类问题。分类模型允许算法确定给定

2023-04-10 评论 0  5095

文章简介：DataWhisper：掌握深度学习项目生命周期 作者：Abdellah Hallou（LinkedIn、Twitter） 欢迎使用深度学习项目入门指南！本教程为任何想要深入探索令人兴奋的世界的人提供了全面的资源

2024-11-03 评论 0  550