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...
内容一览： 基因渐渗与葡萄的驯化、遗传改良密切相关。先前研究揭示了欧洲栽培葡萄中，野生葡萄基因渐渗的基因组信号，但尚未深入研究这...
在过去的几个月里，大型语言模型(llm)获得了极大的关注，这些模型创造了令人兴奋的前景，特别是对于从事聊天机器人、个人助理和内容创作...
优势演员-评论员（advantage actor-critic，A2C）算法：一种改进的演员-评论员（actor-critic）算法。
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...
当身边的人都在讨论大模型时，你有没有发现总会听到一些陌生的词汇？这个视频通过通俗易懂的例子带你轻松了解这些大模型的行业黑话，看...
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...
生活中，我们经常会遇到或者使用一些时序信号，比如自然语言语音，自然语言文本。以自然语言文本为例，完整的一句话中各个字符之间是有...
在NLP领域，自然语言通常是指以文本的形式存在，但是计算无法对这些文本数据进行计算，通常需要将这些文本数据转换为一系列的数值进行计...
图像级监督的弱监督语义分割(WSSS)由于其标注成本较像素级标注低而受到越来越多的关注。大多数现有方法依赖于类激活图(Class Activation...
在像素级预测问题中（比如语义分割，这里以FCN[1]为例进行说明），图像输入到网络中，FCN先如同传统的CNN网络一样对图像做卷积以及池化...
$1\times{1}$卷积，与标准卷积完全一样，唯一的特殊点在于卷积核的尺寸是$1\times{1}$，也就是不去考虑输入数据局部信息之间的关系，而...
随着AIGC概念在全球内外的火热，国内厂商也开始注重自身AI技术能力的开发，在人工智能技术上投入了大量算力、算法及数据的资源。
