GRU(Gate Recurrent Unit)门控循环单元,是[循环神经网络](RNN)的变种种,与 LSTM 类似通过门控单元解决 RNN 中不能长期记忆和反向...
作者:xixi 编辑:李宝珠、三羊 2023 年 12 月 21 日,由 HyperAI超神经参与编撰的「可信开源大模型案例集汇编(第一期)」在 2024 中国...
一个用于提取微信聊天记录的工具,支持将聊天记录导出成HTML、Word、CSV文档,以实现永久保存。此外,该工具还具有对聊天记录进行分析的...
近半年来如火如荼的「百模大战」让越来越多的终端厂商卷进来,机器人、音箱、手表、眼镜等硬智能硬件产品加持大模型能力,让产品快速接...
生物信息学 (Bioinformatics) 是指利用应用数学、信息学、统计学和计算机科学的方法,研究生物学问题。随着计算机科学技术的发展,AI 在...
多肽是两个以上氨基酸通过肽键组成的生物活性物质,可以通过折叠、螺旋形成更高级的蛋白质结构。多肽不仅与多个生理活动相关联,还可以...
在实际场景中,很多数据集都是多维度的。随着维度的增加,数据空间的大小(体积)会以指数级别增长,使数据变得稀疏,这便是维度诅咒的...
近日,位于澳大利亚悉尼的微软 Azure 服务突发中断,导致用户在超过 24 小时内无法访问 Azure、Microsoft 365 和 Power Platform 服务。...
进入2023年,ChatGPT推动世界步入一个全新时代——大模型时代,它不仅引发了AI产业的整体升级换代,同时也让各种大模型层出不穷,背后的关...
1、阿里指数 是了解电子商务平台市场动向的数据分析平台,2012年11月26日,阿里指数正式上线。根据阿里巴巴网站每日运营的基本数据包括...
从零构建医疗领域知识图谱的KBQA问答系统:其中7类实体,约3.7万实体,21万实体关系。项目效果以下两张图是系统实际运行效果:1.项目运...
包括上市公司所属行业关系、行业上级关系、产品上游原材料关系、产品下游产品关系、公司主营产品、产品小类共6大类。 上市公司4,654家,...
文心千帆:PPT 制作、数字人主播一键开播等数十种应用场景惊艳到我了,下面给出简介和使用指南,快去使用起来吧
Learning to Learn by Gradient Descent by Gradient Descent 提出了一种全新的优化策略,用 LSTM 替代传统优化方法学习一个针对特定任...
Model-Agnostic Meta-Learning (MAML): 与模型无关的元学习,可兼容于任何一种采用梯度下降算法的模型。MAML 通过少量的数据寻找一个合...
在Pandas 2.0发布以后,我们发布过一些评测的文章,这次我们看看,除了Pandas以外,常用的两个都是为了大数据处理的并行数据框架的对比...
相较于VGG的19层和GoogLeNet的22层,ResNet可以提供18、34、50、101、152甚至更多层的网络,同时获得更好的精度。但是为什么要使用更深...
18大数据挖掘的经典算法以及代码实现,涉及到了决策分类,聚类,链接挖掘,关联挖掘,模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接,希...
在图像分类任务中,图像数据的增广是一种常用的正则化方法,主要用于增加训练数据集,让数据集尽可能的多样化,使得训练的模型具有更强...
所谓生成模型,就是指可以描述成一个生成数据的模型,属于一种概率模型。维基百科上对其的定义是:在概率统计理论中, 生成模型是指能...
OpenAI Gym中其实集成了很多强化学习环境,足够大家学习了,但是在做强化学习的应用中免不了要自己创建环境,比如在本项目中其实不太好...
理性这个关键字,因为它是博弈论的基础。我们可以简单地把理性称为一种理解,即每个行为人都知道所有其他行为人都和他/她一样理性,拥有...
深度Q网络(deep Q-network,DQN):基于深度学习的Q学习算法,其结合了价值函数近似(value function approximation)与神经网络技术,...
基于Transformer模型在众多领域已取得卓越成果,包括自然语言、图像甚至是音乐。然而,Transformer架构一直以来为人所诟病的是其注意力...
经典的Transformer在处理数据时,会将文本数据按照固定长度进行截断,这个看起来比较”武断”的操作会造成上下文碎片化以及无法建模更长的...
ERINE是百度发布一个预训练模型,它通过引入三种级别的Knowledge Masking帮助模型学习语言知识,在多项任务上超越了BERT。在模型结构方...
深度学习进阶篇-预训练模型[4]:RoBERTa、SpanBERT、KBERT、ALBERT、ELECTRA算法原理模型结构应用场景区别等详解1.SpanBERT: Improving ...
自回归模型(Autoregressive Model, AR),通过估计一串文本序列的生成概率分布进行建模。一般而言,AR模型通过要么从前到后计算文本序...
在正式讨论 Transformer-XL 之前,我们先来看看经典的 Transformer(后文称 Vanilla Transformer)是如何处理数据和训练评估模型的,如...
从字面上看,预训练模型(pre-training model)是先通过一批语料进行训练模型,然后在这个初步训练好的模型基础上,再继续训练或者另作...