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【Pytorch with fastai】第 2 章:从模型到生产
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人工智能(AI)
深度学习(DL)
使用 fastai 和 PyTorch的 DL
人工智能
深度学习
AutoEncoder (自编码/非监督学习)
神经网络也能进行非监督学习 只需要训练数据 不需要标签数据 自编码就是这样一种形式 自编码能自动分类数据 而且也能嵌套在半监督学习的上面 用少量的有标签样本和大量的无标签样本学习 这次我们还用 MNIST 手写数字数据来压缩再解压图片 然后
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深度学习(DL)
学习
深度学习
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【NLP】每个NLP工程师都应该知道的10 种不同的 NLP 技术
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自然语言处理
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【AI &Data Science】第 1 章分析性思维与 人工智能驱动的企业
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1024程序员节
【CV】扩散模型(Diffusion Models)
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基于Pytorch的计算机视觉
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【Seq2Seq】压缩填充序列、掩蔽、推理和 BLEU
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【CV】使用 OpenCV 将照片变成卡通
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计算机视觉
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分类和标注词汇(基于nltk)
早在小学你就学过名词 动词 形容词和副词之间的差异 这些 词类 不是闲置的文法家的发明 而是对许多语言处理任务都有用的分类 正如我们将看到的 这些分类源于对文本中词的分布的简单的分析 本章的目的是要回答下列问题 什么是词汇分类 在自然语言处
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支持向量机
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【AI】Diffusion Models
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人工智能
强化学习和 Q-Learning
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开发语言
【LLM】如何使用单个GPU 微调 Llama2
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LLMs(大型语言模型)
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人工智能
稠密连接网络(DenseNet)
ResNet极大地改变了如何参数化深层网络中函数的观点 稠密连接网络 DenseNet Huang et al 2017 在某种程度上是ResNet的逻辑扩展 让我们先从数学上了解一下 1 从ResNet到DenseNet 回想一下任意函数
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【Pytorch深度学习实战】(8)双向循环神经网络(BiRNN)
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深度学习(DL)
人工智能(AI)
算法
人工智能
机器学习
【Seq2Seq】卷积序列到序列学习
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深度学习(DL)
学习
深度学习
【LLM】微调LLM:LoRA 还是全参数?Llama 2 的深入分析
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LLMs(大型语言模型)
LLaMA
可视化理解卷积神经网络(CNN)
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【CV】从 YOLO 到 YOLOv8:追踪目标检测算法的演变
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【AI】生成式人工智能用例和应用
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深度学习(DL)
人工智能
自然语言处理
残差网络(ResNet)
随着我们设计越来越深的网络 深刻理解 新添加的层如何提升神经网络的性能 变得至关重要 更重要的是设计网络的能力 在这种网络中 添加层会使网络更具表现力 为了取得质的突破 我们需要一些数学基础知识 1 函数类 首先 假设有一类特定的神经网络架
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