Python 如何被证明是 2021 年的转折点语言
技术的发展现在正处于顶峰。人工智能、机器学习、NLP、物联网和许多其他技术正在日新月异地改变着工业织物的面貌。这些技术背后的神奇之处在于编程语言。如果您是一个活跃的技术极客，您必须意识到 Python 是在支持这些技术及其无数应用程序方面具有优势的语言之一。尽管 Python 于 1991 年发布，
【机器学习】求矩阵的-1/2次方的方法
求矩阵的-1/2次方的方法
真正的ChatGPT平替产品：Claude
总而言之,尽管我和ChatGPT都是人工智能的产物,我们在模型设计和训练方式上存在较大差异。作为Anthropic推出的AI产品,我的重点在于为用户提供安全、可靠和易理解的互动体验。未来人工智能的发展还需要基于不同模型和训练方式的探索,确定最适合各类应用场景的解决方案。我是Anthropic公司开发
余弦相似度算法进行客户流失分类预测
余弦相似性是一种用于计算两个向量之间相似度的方法，常被用于文本分类和信息检索领域。
论文解读 ——TimesNet 模型
TimeNets 模型
《花雕学AI》15：BingGPT桌面端——尝鲜体验ChatGPT4.0同源技术新Bing的最新成果
本专栏的文章内容涵盖多个方面，比如介绍ChatGPT、New Bing和Leonardo AI等人工智能应用的功能和特点，分析它们的使用方法，提供多种实际案例和故事，让读者深刻了解人工智能的各种应用场景和技术特点。1、无需安装 Microsoft Edge 或浏览器插件：BingGPT桌面端是一个独
反射填充详解ReflectionPad2d(padding)
这种填充方式是以输入向量的边界为对称轴，以设定的padding大小为步长，将输入向量的边界内padding大小的元素，对称填充。1）当padding=(2,2,1,1)时，表示向量以左、右、上、下边界为对称轴，左、右、上、下分别填充宽度为2,2,1,1的元素。1）当padding=(1,2)时，表示
注意力机制（四）：多头注意力
多头注意力（Multi-Head Attention）是注意力机制的一种扩展形式，可以在处理序列数据时更有效地提取信息。在标准的注意力机制中，我们计算一个加权的上下文向量来表示输入序列的信息。而在多头注意力中，我们使用多组注意力权重，每组权重可以学习到不同的语义信息，并且每组权重都会产生一个上下文向
探索五大机器学习技术及其应用
机器学习技术探索与应用
使用Statsmodel进行假设检验和线性回归
在本文中，我们将介绍 statsmodel 库的基础知识、如何使用它以及它的好处。
深度学习常用损失MSE、RMSE和MAE
三种常见损失总结，MSE、RSME、MAE
通俗易懂的ChatGPT的原理简介
ChatGPT是一种基于Transformer架构和无监督预训练技术的对话生成模型。它是由OpenAI公司推出的一款人工智能技术，具有自然语言理解、文本生成、对话生成等功能，可以实现自动回复、聊天机器人、智能语音助手、知识问答系统、自然语言生成等应用。与传统的对话系统不同，ChatGPT采用了深度学
2023年泰迪杯数据挖掘挑战赛B题完整数据分析与预测（5.针对完整数据的组合预测-机器学习+深度学习）
最终将该商品未来三个月的商品需求预测出来，并且进一步建立组合预测模型尽心给处理，组合预测最简单的一种方式就是线性加权，以机器学习预测结果作为基准，考虑时间序列的深度学习进行加权，得到最终预测结果。根据验证集对比效果可以看出，按照周的时间粒度预测，模型的泛化能力有所增强。这是因为按照周的时间预测可以保
PyTorch 进行多步时间序列预测详细教程
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Python实现朴素贝叶斯分类器
python无框架实现朴素贝叶斯分类器
多模态模型学习1——CLIP对比学习 语言-图像预训练模型
学了一些多模态的知识，CLIP算是其中最重要也是最通用的一环，一起来看一下吧。CLIP的全称是Contrastive Language-Image Pre-Training，中文是对比语言-图像预训练，是一个预训练模型，简称为CLIP。该模型是 OpenAI 在 2021 年发布的，最初用于匹配图像
深度学习图像识别笔记（三）：yolov5检测结果分析
yolov5学习
循环神经网络
循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)与卷积神经网络一样,都是深度学习中的重要部分。循环神经网络可以看作一类具有短期记忆能力的神经网络。在循环神经网络中，神经元不但可以接收其他神经元的信息，也可以接收自身的信息，形成具有环路的网络结构，正因为能够接收自身神经元信息的
AI工具究竟是帮手还是对手？
近日育碧开发了人工智能工具 Ghostwriter，可以一键生成游戏NPC对话。不少游戏开发者担心AI写手工具的出现会让自己“饭碗”不保，但Swanson表示这个工具只是为了提供第一稿的 barks来减少对话生成工作的繁琐度。AI工具究竟是帮手还是对手？对此你怎么看，一起来聊聊你的看法吧！
