联邦学习的安全机制
虽然在联邦学习的过程中，我们是通过模型参数的交互来进行训练的，而不是交换原始数据，但当前越来越多的研究都表明，即使只有模型的参数或者梯度，也能反向破解原始的输入数据。按照数据收集方式的不同，当前的差分隐私可以分为中心化差分隐私和本地化差分隐私，它们的区别主要在于差分隐私对数据处理的阶段不同。作为一种
pytorch：参数pin_memory=True和non_blocking=True的作用
参数pin_memory=True和non_blocking=True的作用
2023保姆级：深度学习环境在Docker上搭建（基于Linux和WSL）
在深度学习领域，配置环境的常见做法是使用conda来实现环境隔离。conda是一个广泛使用的工具，用于创建和管理特定的环境，通过在不同的环境中设置特定的Python环境变量路径，实现了环境的特异化。为了实现这一目的，需要将终端置于conda的管理之下。如果你已经安装了conda，你可能已经注意到在b
深度学习｜BP神经网络
讲述BP神经网络原理，并通过Python语言，分别导入numpy、sklearn和pytorch库完成编程。
斯坦福大学引入FlashFFTConv来优化机器学习中长序列的FFT卷积
斯坦福大学的FlashFFTConv优化了扩展序列的快速傅里叶变换(FFT)卷积。该方法引入Monarch分解，在FLOP和I/O成本之间取得平衡，提高模型质量和效率。
人工智能中的文本分类：技术突破与实战指导
在本文中，我们全面探讨了文本分类技术的发展历程、基本原理、关键技术、深度学习的应用，以及从RNN到Transformer的技术演进。文章详细介绍了各种模型的原理和实战应用，旨在提供对文本分类技术深入理解的全面视角。
经典神经网络论文超详细解读（五）——ResNet（残差网络）学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）
RseNet论文（《Deep Residual Learning for Image Recognition》）超详细解读。翻译＋总结。文末有代码复现
使用ExLlamaV2量化并运行EXL2模型
量化大型语言模型(llm)是减少这些模型大小和加快推理速度的最流行的方法。在这些技术中，GPTQ在gpu上提供了惊人的性能。与非量化模型相比，该方法使用的VRAM几乎减少了3倍，同时提供了相似的精度水平和更快的生成速度。
听懂未来：AI语音识别技术的进步与实战
本文全面探索了语音识别技术，从其历史起源、关键技术发展到广泛的实际应用案例，揭示了这一领域的快速进步和深远影响。文章深入分析了语音识别在日常生活及各行业中的变革作用，展望了其未来发展趋势。
【计算机视觉】ViT：代码逐行解读
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Chain-Of-Note：解决噪声数据、不相关文档和域外场景来改进RAG的表现
这是腾讯实验室在11月最新发布的一篇论文，CoN的核心思想是生成连续的阅读笔记对于检索到的文档，能够对其与给出问题并综合这些信息来形成最终的答案，提高了RAG的表现。
使用冻结层进行迁移学习
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Swin-transformer详解
这篇论文提出了一个新的 Vision Transformer 叫做 Swin Transformer，它可以被用来作为一个计算机视觉领域一个通用的骨干网络.但是直接把Transformer从 NLP 用到 Vision 是有一些挑战的，这个挑战主要来自于两个方面一个就是尺度上的问题。因为比如说现在有
【简单作业向】【Pytorch】猫狗分类
【作业向】根据给定的猫狗分类数据集，对比不同训练方法的差异，并生成的模型的正向传播图。
pytorch加载模型和模型推理常见操作
pth文件可以保存模型的拓扑结构和参数，也可以只保存模型的参数，取决于model.save()中的参数。
多模态情感识别-MISA: baseline解读
不同模态数据分布的异质性使得模态融合的难度较高
关于迁移学习的方法
迁移学习的具体实现
“私密离线聊天新体验！llama-gpt聊天机器人：极速、安全、搭载Llama 2，尽享Code Llama支持！”
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火星探测器背后的人工智能：从原理到实战的强化学习
本文详细探讨了强化学习在火星探测器任务中的应用。从基础概念到模型设计，再到实战代码演示，我们深入分析了任务需求、环境模型构建及算法实现，提供了一个全面的强化学习案例解析，旨在推动人工智能技术在太空探索中的应用。
