为什么不选择Python？当前的LLM应用程序，包括推理和代理应用程序，大多是用Python编写的。但这种情况即将改变。对于新一波的开发人员来说，Python 太慢、太臃肿，而且不够轻量。事实上，LLVM、Clang 和 Swift 的发明...
吴恩达在他创办的《人工智能周刊》时事通讯《The Batch》上更新了一篇博文，总结了机器学习领域几种基本算法的历史渊源。 文章开头，吴恩达回忆起他在研究过程中做出的一个决定：很多年前，在一个项目中，在选择算法时，他在神经网络和决策树之间做...
字数超出限制了...
1. ChatGLM2-6B 关于ChatGLM2-6B，开源项目中的介绍如下：ChatGLM2-6B[1][1]二代源码中文- 英语双语对话模型ChatGLM-6B。 ChatGLM2-6B在保持第一代机型对话流畅、部署门槛低等诸多优良特...
本文详细讨论了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义和层次介绍、训练和优化，详细分析了其卷积层、激活函数、Pooling层、归一化层，最后列出了训练和优化的多项关键技术：训练集准备和改进、损失函数、优化、学习率调整、正则化技术以及...
随着ChatGPT的爆发以及近期大规模模型竞赛的爆发，AI行业逐渐走进了大众的视野。作为一个喜欢鼓捣各种技术的爱好者，我自然希望了解其中涉及到的一些原理。但如果我想更好地理解人工智能领域的知识，我认为从深度学习入手并没有错。之前学过吴恩达-...
「卷积神经网络」网格状数据结构、如图图形的问题。 CNN在图像识别、语音识别等领域取得了巨大成功。 CNN的核心是卷积层，卷积层和全连接层。下面我们将介绍CNN的三个主要模型：LeNet、AlexNet和VGGNet。 LeNetLeNet...
前言在图像处理领域，CNN（卷积神经网络）占据绝对统治地位，无数文章介绍了它的原理。我想我不可能再写一篇文章来介绍特别不同的原理，但是使用神经网络实现 CNN 的介绍要么是一大堆数学公式，要么是一长段晦涩难懂的文字。解释一下，读起来非常困难...
01简介生成对抗网络 (GAN) 是一种使用两个神经网络相互对抗的算法架构（因此称为“对抗”） ") 生成可以传递真实数据的新合成数据实例。它们广泛用于生成图像、视频和语音。 虽然大多数深层生成模型是通过最大化对数似然或对数似然下限来训练的...
本文为生成对抗网络GAN的研究人员和实践者提供全面、深入、实用的指导。通过本文的理论讲解和实践指导，读者可以掌握GAN的核心概念，了解其工作原理，学会设计和训练自己的GAN模型，并能够有效地分析和评估结果。 1. 简介 1.1 生成对抗网...
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