【人工智能与机器学习】基于深度学习CNN的猫狗图像识别
通过Python编程使用CNN卷积神经网络对kaggle猫狗识别数据集训练并进行猫狗识别。（文章内含全部数据集及Python代码）
TaskWeaver创建超级AI Agent
对于更复杂的任务，用户可以定制代码生成和规划的示例。在TaskWeaver中，插件是用于处理过于复杂或需要特定领域知识的任务的专业Python函数，从而减少了所需插件的数量，因为TaskWeaver已经可以处理通用的Python代码生成。在这篇文章中，我们将讨论什么是 TaskWeaver，Task
选择最适合数据的嵌入模型：OpenAI 和开源多语言嵌入的对比测试
本文将OpenAI新模型与开源模型的性能进行实证比较。
人工智能绘画的时代下到底是谁在主导,是人类的想象力,还是AI的创造力?
的推导有相似之处，但区别在于VAE模型中的隐变量Z是一个连续的无穷维向量，而EM算法中的隐变量是离散的。很好的解决了单纯的关键词的控制方式无法满足对细节控制的需要，比微调模型更进一步对图像生成的控制。有了这一系列高斯分布的参数，就可以得到叠加后的P(x)的形式。它基于机器学习和深度学习算法，通过对大
红衣大叔讲AI：Sora技术原理大揭秘
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PHATGOOSE：使用LoRA Experts创建低成本混合专家模型实现零样本泛化
这篇2月的新论文介绍了Post-Hoc Adaptive Tokenwise Gating Over an Ocean of Specialized Experts (PHATGOOSE)，这是一种通过利用一组专门的PEFT模块(如LoRA)实现零样本泛化的新方法
Mamba详细介绍和RNN、Transformer的架构可视化对比
看完这篇文章，我希望你能对Mamba 和状态空间模型有一定的了解，最后我们以作者的发现为结尾：作者发现模型与相同尺寸的Transformer模型的性能相当，有时甚至超过了它们!作者：Maarten Grootendorst。
AI快速完成论文初稿靠谱吗?
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面试:大数据和深度学习之间的关系是什么?
大数据的定义与特点:大数据指的是规模(数据量)、多样性(数据类型)和速度(数据生成及处理速度)都超出了传统数据处理软件和硬件能力范围的数据集。它具有四个主要特点，通常被称为4V:Volume(体量)、Velocity(速度)Variety(多样性)和Veracity(真实性)大数据与深度学习的关系，
【RT-DETR有效改进】利用EMAttention加深网络深度提高模型特征提取能力（特征选择模块）
本文给大家带来的改进机制是EMAttention注意力机制，它的核心思想是，重塑部分通道到批次维度，并将通道维度分组为多个子特征，以保留每个通道的信息并减少计算开销。EMA模块通过编码全局信息来重新校准每个并行分支中的通道权重，并通过跨维度交互来捕获像素级别的关系。本文改进是基于ResNet18、R
使用Streamlit构建纯LLM Chatbot WebUI傻瓜教程
大量的大语言模型的WebUI基于Streamlit构建对话机器人Chatbot。Streamlit可以帮助将大型语言模型集成到Web界面中，以构建对话机器人Chatbot的WebUI。使用Streamlit API将大型语言模型集成到Web界面中，可以使用模型来回答用户的问题，并将回答显示在界面上。
人工智能深度学习
深度学习人工智能人类通过直觉可以解决的问题，如：自然语言理解，图像识别，语音识别等，计算机很难解决，而人工智能就是要解决这类问题深度学习其核心就是自动将简单的特征组合成更加复杂的特征，并用这些特征解决问题机器学习机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的
MindSpore AI科学计算系列 | 化学深度学习模型ChemGPT的性能评估公式拟合
观察到基于transformer的模型预训练损失可以通过数据集或者模型体量的增加而得到明显的改善，该团队为化学设计了一个名为ChemGPT的生成式大语言模型，以研究数据集和模型大小对预训练损失的影响。借鉴CV和NLP领域利用加速神经架构搜索和超参数传递的技术，如TSE、μTransfer，可以加速深
【人工智能与深度学习】均方损失，交叉墒损失，vgg损失，三元组损失
VGG-19比VGG-16的结构更深，包含更多的卷积层。VGG-19通常会有更多的参数，这可能导致更高的训练成本和更慢的推理速度。尽管VGG-19在理论上可以捕获更复杂的特征，但在实践中，更深的模型并不总是导致更好的性能。实际表现取决于任务和数据集。VGG-16和VGG-19都已被认为是重要的深度学
Mamba详细介绍和RNN、Transformer的架构可视化对比
在本篇文章中，通过将绘制RNN，transformer，和Mamba的架构图，并进行详细的对比，这样我们可以更详细的了解它们之间的区别。
AI辅写疑似度多少正常：Perplexity与Burstiness的解读
通过平衡perplexity和burstiness，结合个性化写作风格的体现和合理使用AI辅写工具，我们可以获得更低的疑似度。通过独特的词汇选择、句式结构和内容编排，创作者可以增加文本的多样性和独特性，从而降低perplexity和burstiness。通过使用这些工具，我们可以更好地了解AI辅写生
【环境搭建：onnx模型部署】onnxruntime-gpu安装与测试（python）
onnx模型部署环境创建
【机器学习】全网最全模型评价指标（性能指标、YOLOv5训练结果分析、轻量化指标、混淆矩阵详解）【基础收藏】
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AI：133-基于深度学习的工业质检自动化
在当今工业领域，质检是确保产品质量和制造流程可靠性的关键环节。随着人工智能技术的飞速发展，基于深度学习的工业质检自动化成为一项引人注目的创新。本文将深入探讨如何利用深度学习技术实现工业质检的自动化，并提供代码实例以展示其应用。
LiRank: LinkedIn在2月新发布的大规模在线排名模型
LiRank是LinkedIn在2月份刚刚发布的论文，它结合了最先进的建模架构和优化技术，包括残差DCN、密集门控模块和Transformers。
